Simulation und Optimierung des Eigenverbrauchs

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Götz Helmuth Ackermann
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1 Samuel Summermatter

2 Übersicht Simulationsmethode Lastgangprognose Optimierungen (Verbrauchersteuerung, WP) Batterielösungen Ausrichtung (Dach oder Fassade) Fazit

3 Begriffe E p Deckungsgrad: E c Eigenverbrauch: E on E p Autarkie: E on E c E on E on Spezifischer Eigenverbrauch:

4 Simulation Simulationsmethode Lastgangmessung Smart Meter Lastgangprognose Nach BDEW Profil Einstrahlung & Temperatur Deckungsgrad Eigenverbrauch Autarkie

5 00:15 01:30 02:45 04:00 05:15 06:30 07:45 09:00 10:15 11:30 12:45 14:00 15:15 16:30 17:45 19:00 20:15 21:30 22:45 00:00 VDEW- Lastprofil Haushalt 0.3 Standardlastprofil H0 - Haushalt Dynamisierung - Tagesfaktoren 0.2 Winter Werktag Übergang Werktag Sommer Werktag Winter Samstag Übergang Samstag Sommer Samstag Winter Sonntag Übergang Sonntag Sommer Sonntag Jan Feb Mrz Apr Mai Jun Jul Aug Sep Okt Nov Dez Für einzelne Verbraucher ungenau Da das Verbraucherverhalten stark variiert Differenz vom simulierten Eigenverbrauch von 5-10%!

6 00:15 01:30 02:45 04:00 05:15 06:30 07:45 09:00 10:15 11:30 12:45 14:00 15:15 16:30 17:45 19:00 20:15 21:30 22:45 00:00 VDEW Lastprofile Gewerbe Standardlastprofil G0 - Gewerbe allgemein G0 Gewerbe allgemein G1 Gewerbe Werktags 8:00 bis 18:00 G2 Gewerbe in den Abendstunden G3 Gewerbe druchlaufend G4 Laden / Friseur G5 Bäckerei mit Backstube G6 Wochenendbetrieb L0 L1 L2 Landwirtschaft Landwirtschaft mit Milchwirtschaft Landwirtschaft ohne Milchvieh Winter Werktag Übergang Werktag Sommer Werktag Winter Samstag Übergang Samstag Sommer Samstag Winter Sonntag Übergang Sonntag Sommer Sonntag

7 Leistung [kw] Lastgangprognose Wärmepumpe Lastprofil Wärmepumpe Einflüsse: - WP- Leistung - WP- Typ - Temperatur - Zeitliche Programmierung 5 4 Spezifischer Algorithmus nötig Messung 2013 Simulation mit 8kW WP

8 Eigenverbrauch Eigenverbrauch EFH Verbraucheroptimierung 60% 50% Tagbetrieb WP (+30%) 40% 30% + Wärmepumpe (+5%) 20% 10% Verbrauchersteuerung Grossverbraucher (+16%) 0% Eigenverbrauch Simulation 2013 Eigenverbrauch mit WP Nacht Simulation 2013 Eigenverbrauch mit WP Tag Simulation 2013 Eigenverbrauch Energieoptimierung 2015

Eigenverbrauch Eigenverbrauch EFH mit Batteriespeicher 100% 90% 80% Ab 5kWh keine wesentliche Verbesserung EV 16kWh Speicher 70% 60% EV 14kWh Speicher EV

9 Eigenverbrauch Eigenverbrauch EFH mit Batteriespeicher 100% 90% 80% Ab 5kWh keine wesentliche Verbesserung EV 16kWh Speicher 70% 60% EV 14kWh Speicher EV 12kWh Speicher 50% 40% 30% EV 10kWh Speicher EV 8kWh Speicher EV 6kWh Speicher EV 4kWh Speicher 20% EV 2kWh Speicher 10% Eigenverbrauch Simulation %

Autarkie Autarkie EFH mit Batteriespeicher 100% 90% Autarkie nicht möglich Langzeitspeicher 80% AT 16kWh Speicher 70% AT 14kWh Speicher 60% 50% 40% AT 12kWh Speicher

10 Autarkie Autarkie EFH mit Batteriespeicher 100% 90% Autarkie nicht möglich Langzeitspeicher 80% AT 16kWh Speicher 70% AT 14kWh Speicher 60% 50% 40% AT 12kWh Speicher AT 10kWh Speicher AT 8kWh Speicher AT 6kWh Speicher 30% AT 4kWh Speicher 20% AT 2kWh Speicher 10% Autarkie Simulation % Ab 10kWh keine wesentliche Verbesserung

[%] [kwh/kwp] Ausrichtung der Solaranlage (10kWp) 200 180 160 300 250 nur 10% kleinerer Spez. Eigenverbrauch!

11 [%] [kwh/kwp] Ausrichtung der Solaranlage (10kWp) nur 10% kleinerer Spez. Eigenverbrauch! Deckungsgrad [%] Eigennutzungsgrad [%] Autarkie [%] spez. Eigenverbrauch [kwh/kwp] Ost-West 10 Süd 10 Ost-West 25 Fassade Ost Fassade West Fassade Süd Fassade Nord 0

12 Fazit Lastgangprognose für einzelne Haushalte schwierig (wenn möglich immer mit Datenlogger auch Verbrauch aufzeichnen) Lastgangprognose für Gewerbegebäude zuverlässig Batterien können den Eigenverbrauch erhöhen, sind aber richtig zu dimensionieren Autarkie von EFH mit nur einer Batterie ist nicht realistisch Spezifischer Eigenverbrauch als Vergleichswert für BIPV wichtig Gebäudeintegrierten Fassadenanlagen haben ähnliche spezifische Eigenverbrauchswerte wie mit konventionellen Aufdachanlagen

13 Wir bleiben dran! Vielen Dank! Acknowledgement: This research was supported by the Swiss National Science Foundation SNF as part of the project ACTIVE INTERFACES - Holistic strategy to simplify standards, assessments and certifications for building integrated photovoltaics (#153849).

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