Stefan Roth, Sophia Spitzer, Stefan Braunreuther, Gunther Reinhart 11. Internationale Energiewirtschaftstagung IEWT

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1 Modellierung und Simulation von Elektrofahrzeugen als Batteriespeicher in einer energieflexiblen Fabrik Modeling and simulation of electric vehicles as battery storage in an energy flexible factory Stefan Roth, Sophia Spitzer, Stefan Braunreuther, Gunther Reinhart 11. Internationale Energiewirtschaftstagung IEWT Wien V2F

2 Einführung Vorstellung des Fraunhofer IGCV Fraunhofer-Einrichtung für Gießerei-, Gründung: 1. Juli 2016 Standorte: Leitung: Augsburg und Garching Prof. Dr.-Ing. Gunther Reinhart Prof. Dr.-Ing. Klaus Drechsler Prof. Dr.-Ing. Wolfram Volk Gießereitechnik Compositetechnik Verarbeitungs -technik Seite 2

3 Agenda Motivation und Forschungsfrage Methodisches Vorgehen Exemplarische Anwendung des Modells Fazit und Ausblick

4 Motivation und Forschungsfrage Energieorientierte Produktionsplanung Ziele einer energieorientierten Produktionsplanung und -steuerung 1,2,3 Nutzung der Eigenerzeugung Verschiebung von Strombedarfen von den Hochtarif- in die Niedertarifzeiten Produktions -prozess Schmelzen Schmelzen Gießen verursacht Vorbereitung Nachbereitung Bearbeitung Bearbeitung Bearbeitung Reinigung Reduktion der Netzentgelte durch: Reduktion der spezifischen Jahreshöchstlast Lastgangglättung Energiebedarf MW Lastreduktion Lastverschiebung Vermeidung von Lastspitzen in Zeiträumen hoher Stromnachfrage (Atypische Netznutzung) Bereitstellung von Energieflexibilität auf Regelleistungsmärkten Beschaffung /MWh beeinflusst Eigenerzeugung Marktpreis Zeit Zeit Elektrische Energiespeicher bieten anwendungsspezifische Einsatzmöglichkeiten für produzierende Unternehmen. Dem stehen hohe Investitionskosten und Unklarheiten bei der Dimensionierung gegenüber. Seite 4 1: Matzen, F. et al., Industrielle Energiestrategie, : VDI Zentrum Ressourceneffizienz, Ökologische und ökonomische Bewertung des Ressourcenaufwands: Stationäre Energiespeicher in der industriellen Produktion, : Roth, S. et al. Vehicle-to-Factory Eine Potenzialanalyse zur Nutzung der Speicher von Elektromobilen im industriellen Umfeld, 2018

5 Motivation und Forschungsfrage Handlungsbedarf und Chance durch Elektromobilität Elektromobile in Deutschland gab es Hybrid- und Elektromobile bei 45,5 Millionen PKW gesamt Ursprüngliches Ziel von 1 Million Elektromobile für 2020 wird für 2022 erwartet Prognose für weitere Entwicklung bei 1,7 bis 3,1 Millionen in 2025 Bis 2030 Erhöhung auf 4,2 bis 7 Millionen Maßnahmen der KMU in Elektromobilität Stromspeicher Eigenerzeugung Realisiert Laufend Geplant Keine Maßnahme Seite 5 1: Nationale Plattform Elektromobilität, Fortschrittsbericht : Deutscher Industrie- und Handelskammertag, Energiewende-Barometer 2017

6 Motivation und Forschungsfrage Ansätze zur Nutzung von Fahrzeugbatterien Vehicle-to-Grid Vehicle-to-Home Vehicle-to-Factory Netzstabilisierung, Systembalance im öffentlichen Netz Eigenverbrauchserhöhung im Haushaltsbereich Eigenverbrauchserhöhung, Lastgangglättung in der energieflexiblen Fabrik Vorteile von Vehicle-to- Factory Konstante Verfügbarkeit der Fahrzeugbatterien Verfügbarkeit zuverlässig planbar nach Schichtplänen Vereinfachte Vertragsgestaltung durch Mitarbeiterbeziehung Klare Zielsetzung durch interne Anforderungen Seite 6

7 Agenda Motivation und Forschungsfrage Methodisches Vorgehen Exemplarische Anwendung des Modells Fazit und Ausblick

8 Annahmen Fahrzeugdaten Infrastruktur Stromdaten Methodisches Vorgehen Struktur des Simulationsmodells Input Simulation Ergebnis Verbrauch Erzeugung Strompreis Ladeanschlusskapazität Stateflow-Steuerung SoC für jeden Zeitschritt Ladeleistung Modellverteilung Batteriekapazität Eigenverbrauch Ladelastgänge Batteriemodul Handelsmodul Stromkosten und Stromgewinne Batterieladegrenzen Schichtplan Laden Kaufen Entladen Verkaufen Pendeldistanzen Seite 8

9 Methodisches Vorgehen Flussdiagramm zur Darstellung der Entscheidungslogik Initialisierung = Laden aller wichtigen Funktionen und Variablen 08:00 > Zähler > 16:00 Uhr && NICHT alle Batterien leer && NICHT alle Batterien voll && NICHT Wochenende Nacht = aktiviert den Zähler, der als Index für die PV-Erzeugungund Verbrauchsvektoren dient Residuallast Tag = aktiviert den Zähler, der als Index für die PV-Erzeugungund Verbrauchsvektoren dient Residuallast Zähler < 08:00 Uhr ODER Zähler > 16:00 Uhr ODER Wochenende 08:00 > Zähler > 16:00 Uhr && NICHT alle Batterien leer NICHT alle Batterien voll Zähler < 08:00 Uhr Zähler > 16:00 Uhr alle Batterien leer alle Batterien voll Batterie = aktiviert auf Basis des Vorzeichens der Residuallast die Lade- oder Entladefunktion Zähler > 23:45 Uhr Ende = zählt die Tage und führt zum Neustart Zähler > 23:45 Uhr Handel = aktiviert je nach Vorzeichen der Residuallast die Ver- oder Kauffunktion Seite 9

10 Agenda Motivation und Forschungsfrage Methodisches Vorgehen Exemplarische Anwendung des Modells Fazit und Ausblick

11 Exemplarische Anwendung des Modells Produzierendes Unternehmen mit PV-Eigenerzeugung Mittelständisches Unternehmen Elektrische Spitzenlast ca. 140 kw Jährlicher elektrischer Energiebedarf ca. 300 MWh PV-Anlage mit 250 kw p Jährliche Erzeugung ca. 250 MWh Unternehmensparkplatz mit zwei Tesla, drei BMW i3 und drei Smart EQ, entspricht Anteil elektrifizierter Fahrzeuge von 8 % Mitarbeiter fahren mit vollem Batterieladestand von zu Hause los Ab 08:00 Uhr stehen Fahrzeuge eine volle 8-Stunden-Schicht zur Verfügung Als Distanzpuffer für Heimfahrt und zur Batterieschonung wird Batterie nie unter 20 % SoC entladen Seite 11

12 Exemplarische Anwendung des Modells Gegenüberstellung Eigenverbrauch mit und ohne V2F Wintermonat Sommermonat Ohne V2F Erhöhung Eigenverbrauch Ohne V2F Erhöhung Eigenverbrauch 11,1% 24,7% 13,6% 34,5% 34,5% 75,3% 75,3% 65,5% 4,3% 61,2% Verkauf Eigenverbrauch Speicher Direkter Eigenverbrauch Verkauf Eigenverbrauch Speicher Direkter Eigenverbrauch Einspeicherung überschüssiger PV-Erzeugung Reduktion der verkauften Energie Erhöhung des Eigenverbrauchs um 13,6 % Einspeicherung überschüssiger PV-Erzeugung Reduktion der verkauften Energie Erhöhung des Eigenverbrauchs um 4,3 % Seite 12

13 Agenda Motivation und Forschungsfrage Methodisches Vorgehen Exemplarische Anwendung des Modells Fazit und Ausblick

14 Fazit und Ausblick Potenziale und weiterer Forschungsbedarf identifiziert Lastverschiebungspotenzial ermittelt Zeitliche Verfügbarkeit, Leistung und Kapazität der Fahrzeugbatteriespeicher sind zur Erhöhung des Eigenverbrauchs geeignet Technische und organisatorische Restriktionen wurden im Simulationsmodell berücksichtigt Möglichkeiten zur Weiterentwicklung Einbindung einer mathematischen Optimierung zur weiteren Erhöhung des Eigenverbrauchs Berücksichtigung der Wechselwirkungen mit energieflexiblen Produktionsprozessen Erhebung des Potenzials zur Reduktion von Lastspitzen Forschungsbedarf zu Geschäftsmodellen und Akzeptanz Ermittlung der Investitions- und Betriebskosten der Unternehmen Entwicklung von Vergütungsmodellen für Fahrzeugnutzer Untersuchung der Akzeptanz der Beteiligten Seite 14

15 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit. Bei Fragen und Anregungen stehen wir gerne zur Verfügung. Stefan Roth Fraunhofer-Einrichtung für Gießerei-, Compositeund Verarbeitungstechnik IGCV Provinostr Augsburg T: F: Seite 15

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