Nachhaltige Energiesysteme berechnen

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1 Nachhaltige Energiesysteme berechnen Das zeitlich hochaufgelöste Simulationsmodell KomMod Gerhard Stryi-Hipp Koordinator»Smart Energy Cities«Leiter Energiepolitik Fraunhofer-Institut für Solare Energiesysteme ISE Workshop Auf dem Weg zur klimaneutralen Kommune Neue Ansätze für die Transformation kommunaler Energiesysteme Fraunhofer ISE, Freiburg,

2 Schritte zum regionalen ENERGIEFAHRPLAN Standardisiertes Vorgehen für Kommunen/Regionen 1. Beschluss ENERGIEZIEL Politische Entscheidung auf Basis breiter Bürger-Partizipation 2. Datenerhebung Energiebedarf und EE-Potenziale: Aktuell und Prognose 3. Simulation von ENERGIES YS TEM- SZENARIEN Welche Systemlösungen sind möglich? 4. Bewertung der ENERGIES YS TEM- SZENARIEN Vor- und Nachteile 5. Beschluss ZIEL-ENERGIESYSTEM auf Basis breiter Bürger-Partizipation 6. Entwicklung ENERGIEFAHRPLAN zur Erreichung des Ziel-Energiesystems 7. Entwicklung eines Monitoringkonzepts Überpüfung Zielerreichung 8. Beschluss ENERGIEFAHRPLAN auf Basis breiter Bürger-Partizipation UMSETZUNG Maßnahmenbündel Leuchtturmprojekte Monitoring Regelmäßiges Update 2

3 Herausforderungen bei der Identifizierung eines optimierten nachhaltigen kommunalen Energiesystems 1 1) Zielsetzung: Intelligentes Management von lokalen erneuerbaren Ressourcen und Bedarfsprofilen mit hohem Selbstversorgungsgrad 2 Individuelle Lösung für jede Stadt/Region Transformation benötigt Jahre, kurzfristig (ökonomisch) attraktive Lösungen können langfristig kontraproduktiv sein 3 Die Schritte der Transformation in naher Zukunft müssen sich am angestrebten Endzustand orientieren Das künftige Energiesystem ist von fluktuierender Erzeugung, Speichern, Lastmanagement und enger Verzahnung der Sparten geprägt Zeitliche Dynamik und Interdependenzen der Energiesparten des Energiesystems sind zu berücksichtigen 3

4 Kommunale Energieszenarien Strom-Wärme-Mobilität Planungssicherheit durch neue Modellierungswerkzeuge Kennzeichen kommunaler nachhaltiger Energiesysteme: - hohe Anteile fluktuierender Solarund Windenergie - Dezentrale Erzeugung - Verzahnung Strom-Wärme-Mob. - Strom-, Wärme-, Gasspeicher Identifizierung optimierter Zielenergiesysteme erfordert eine zeitlich hochaufgelöste Multispartenmodellierung Vorgehensweise - Modellierung Zielsystem Backwarding: Ableitung eines Fahrplans aus dem Zielszenario 4 Energiesystem 2014 Modellierung Fahrplan robust, flexibel Energiesystem 2050 Backwarding

5 Source: Fraunhofer ISE H 2 -Beimischung Kommunales/regionales Energiesystem auf Basis Erneuerbarer Energien REGION KOMMUNE Import/Export Wind Wind PV PV PV Stromnetz Strombedarf Wasser Solar wärme Geo thermie Biogas Holz Erzeuger Wasser Solar Wärme Geo thermie Biogas Holz Erzeuger KWK WP Gas Holzhandel WP el Nahwärmenetz Gasnetz Elys Meth Stromspeicher kurzzeit Wärmespeicher saisonal Gasspeicher saisonal Verteiler / Netzbetreiber H 2 CO 2 H 2 KW K KW K * * WP el * WP Gas * HK Sp SW Sp SW Sp Verbraucher Verbrauchstyp i Erzeugertyp j Lokalisierung k Wärmeverbrauch netzgebunden Gebäudetyp i Heizungstyp j Lokalisierung k Wärmeverbrauch Insel Gebäudetyp i Heizungstyp j Lokalisierung k Wärmeerzeuger mit * sind alternativ (pro Gebäude ein Erzeuger), andere optional WP el./gas = Wärmepumpe elektisch / Gas betrieben, KWK = Kraft-Wärme-Kopplung, HK = Holzkessel, Sp. = Speicher, SW = Solarwärme, Elys = Elektrolyseur, Meth = Methanisierung

6 Energiesystem-Modellierung ist zur Identifizierung des optimalen kommunalen Energiesystems notwendig Fraunhofer ISE Modell»KomMod«(Kommunales Energiesystemmodell) Zeitlich hoch aufgelöste technoökonomische Optimierung von Strom, Wärme, Kälte und lokalem Verkehr KomMod beantwortet Fragen: Wie muss das Energiesystem aussehen, um eine x% EE- Versorgung zu erreichen? Welche Energiesystem-Varianten sind möglich, welche nicht? Welche Erzeugungs- und wieviel Speicherkapazitäten, welche Wärmenetze sind notwendig? Wie viel Import/Export ist notwendig? Welche Kosten entstehen? Beispiel: Stromerzeugung/ bedarf in einer Frühlingswoche KomMod wird von Fraunhofer ISE entwickelt in der Modellierungsumgebung AMPL auf Basis von simultan gelösten Gleichungssystemen 6

7 Erzeugungsprofile Kosten Erzeugungsprofile Kosten Energiesystem-Optimierung mit KomMod Erzeugung EE Potenzial, Anlagencharakteristik (Effizienz), Kosten (Invest, Betrieb, Politik) Bezug von extern / Verkauf Beschränkungen, Kosten Strom, (Fern-)Wärme/Kälte, Abwärme, (Bio)Gas, Heizöl Verbraucher / Speicher Verbrauchscharakteristik Kosten Effizienzmaßnahmen Bedarfsschwankungen Versorgungssicherheit PV- und Windstrom Wasserkraft Solar-, Geothermie Biomasse, Biogas Erzeugung fossil Anlagencharakteristik, Kosten (...) Kraft-Wärme-Kopplung Leistung, Energie, Kosten für verschiedene Regularien KomMod Gleichungssystem Modellierungumgeb. AMPL Simultaner Gleichungslöser, Optimierung Gesamtsystem (Kosten,...) Zeitlich hochaufgelöst (15 Min/ Stundenwerte) Bei Bedarf räumlich aufgelöst (Zonen) Lastreihen Strom, Wärme, Kälte Optimiertes Gesamtsystem Prozesse, Klima, Beleuchung, Geräte: Strom, Wärme, Kälte (Temperaturniveaus,...) Strom-, Wärme-, Kälte-, Gasspeicher Optimale Struktur bei optimiertem Betrieb Kosten, Risikobewertung Wärme, Dampf (Notstrom) Generatoren Sonne, Wind, Temperatur, Feuchte,... Klimadaten, Randbedingungen 7

8 KomMod Ergebnisbeispiele Kenngrößen Anlagengrößen: installierte Leistung bzw. Kapazität elektrische und thermisch Abgegebene Energiemengen elektrisch und thermisch Volllaststundenzahlen Anlagenanzahl und Flächenbedarf Betriebsführung für jede Anlage als Fahrplan / Zeitreihe Kosten: Investition, Betrieb und Wartung, Brennstoffe Kostenoptimale Struktur des Energiesystems zur Erreichung der vorgegebenen Ziele Strom Wärme 8

9 Zusammenfassung Energiesysteme mit hohen Anteilen erneuerbarer Energien weisen eine hohe Komplexität und starke Vernetzung der Sektoren Strom, Wärme, Mobilität auf Fraunhofer ISE bietet einen ganzheitlichen Ansatz zur Identifizierung optimierter Energieszenarien Strom- Wärme-Mobilität und Entwicklung von Umsetzungsfahrplänen Das kommunale Energiesystemmodell KomMod ermöglicht die Berechnung der physikalisch möglichen Lösungen einer klimaneutralen und sicheren lokalen Energieversorgung und ermittelt darunter die kostengünstigste Variante 9

10 Vielen Dank für Ihr Interesse! Fraunhofer-Institut für Solare Energiesysteme ISE Gerhard Stryi-Hipp, Jan-Bleicke Eggers, 10

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