Herausforderungen und Anforderungen an das Niederspannungsnetz im Smart Grid

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1 Herausforderungen und Anforderungen an das Niederspannungsnetz im Smart Grid Page 1

2 Agenda Heutige Situation im deutschen Niederspannungsnetz Ansätze zur Reduzierung der Netzbelastung - Intelligentes Verteilungsnetzmanagement ines - Das intelligente Zuhause mit Energieintelligenz und dezentralem Speichersystem Realisierung durch die Hager Group - Forschungsprojekt Stromsparland - Forschungs- und Anwendungszentrum der Hager Group Zusammenfassung und Ausblick Page 2

3 Heutige Situation im deutschen Niederspannungsnetz Page 3

4 Volatile PV-Einspeisung und große volatile Lasten am Niederspannungsnetz erfordern neue Lösungen Erzeugungs- und Lastsituation Höchstspannung Hochspannung Mittelspannung Niederspannung ~10 GW ~25 GW 25 GW ca. 70 % der installierten PV-Leistung hängt am NS-Netz (Gesamte installierte Leistung ~ 180 GW) Große, teils volatile Verbraucher (z.b. elektrische Wärmepumpen, Elektrofahrzeuge) Daraus folgen: Volatile Einspeisung Spannungsbandverletzungen Netzausbaubedarfe zur Versorgung großer Lasten Teilweise Umkehrung der Lastflüsse Netze und Anlagen sind dafür nicht ausgelegt Page 4

5 Vor allem in ländlichen Niederspannungsnetzen ist zukünftig mit Spannungsbandverletzungen zu rechnen Spannungsbandverletzungen im Niederspannungsnetz Quelle: FGE Kolloquium, RWTH Aachen, , Ansgar Hinz; Der Regelbare Ortsnetztransformator im Verteilungsnetz Lösung aller Spannungsbandprobleme? Page 5

6 Ansätze zur Reduzierung der Netzbelastung Page 6

7 Intelligentes Verteilungsnetzmanagement und dezentrales Energiemanagement mit Speichern stabilisieren das Netz Zwei Ansätze zur Reduzierung der Netzbelastung Intelligentes Verteilungsnetzmanagement mit SAG und EFEN Das intelligente Zuhause mit Energiemanagement und dezentralem Speichersystem Page 7

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9 Neben der Netzanalyse und der installierten Hardware liegt der Schlüssel bei der Simulation des Netzes Intelligentes Verteilungsnetzmanagement - ines Quelle: ines Intelligentes Verteilnetzmanagement, Die SAG-Smart Grid Systemlösung für dezentrales Netzkapazitätsmanagement Page 9

10 Ein intelligentes Verteilungsnetzmanagement kann den Netzausbaubedarf je nach Netz deutlich verringern Auswirkungen von ines auf den Netzausbau Automatisierung durch Einsatz neuer Technologie P Unternehmensindividuell zu bestimmen! Konventioneller Netzausbau Gesamtbedarf Netzverstärkung Bestehendes Netz t Heutige Netzaufnahmekapazität Page 10

11 Smart Grid Solution mit mbox und E3 Lastschaltleisten im Kabelverteilerschrank von EFEN Page 12

12 Das intelligente Zuhause mit Energieintelligenz und dezentralem Speichersystem Page 13

13 Das intelligente Zuhause verbindet die Energieintelligenz, den Speicher und die E-Mobilität über die Technikzentrale Das mit den intelligente Bewohnern Zuhause Page 14

14 Lokale Erzeugung und lokaler Verbrauch von Energie liefern die größten Kosteneinsparungen Energieeinsparpotential in Wohngebäuden Energiekosten des Smart Building Wirtschaftliches Ziel: Reduzierung des Energieverbrauches Reduzierung des Energieimportes aus dem öffentlichen Netz 6 % Energieverbrauchsanzeige, Tarifmanagement 20 % Gebäudeautomatisierung, Energieeffizienz 60 % - Lokale Energieerzeugung (erneuerbare Energien, Blockheizkraftwerk) - Lokaler Verbrauch der erzeugten Energie - Speicherung der lokal erzeugten Energie - Energiemanagement Page 15

15 Um das wirtschaftliche Ziel zu erreichen, muss das intelligente Zuhause über Energieintelligenz verfügen Erfolgsfaktor Energieintelligenz für im intelligenten Zuhause Energieverbrauch Energieerzeugung durch Fotovoltaik Energieerzeugung durch Wind Energieerzeugung per KWK Energieintelligenz Analyse Vorhersage Handel Steuerung ± Energiespeicherung als Strom Energiespeicherung Wärme E-Mobilität mit Energiespeicherung Page 16

16 Eigenverbrauchsquote Mit heutigen Speicherkosten lässt sich lediglich ein sehr kleiner Speicher wirtschaftlich darstellen Speicherauslegung und Rentabilität Interner Zinsfuß Eigenverbrauch in Abhängigkeit der Speichergröße Wirtschaftlichkeit Speichergröße in kwh Speichergröße in kwh Diese Berechnungen gelten nur bei den angenommenen Erzeugungs-, Verbrauchsprofilen, angesetzten Marktpreisen (PV: 1500 /kwp; Speicher: 3000 /kwh bei 2 kwh bis 1300 /kwh bei 10 kwh) und der angenommenen durchschnittlichen Strompreisentwicklung (jährlich +7 %) Page 17

17 Realisierung durch die Hager Group Page 18

18 Im Stromsparland wird das Zusammenspiel zwischen dem intelligenten Zuhause und dem Smart Grid erforscht Forschungsprojekt Stromsparland Gefördert von: Ziele des Forschungsprojektes: 1 Phase: Untersuchung der technischen Realisierbarkeit eines Energiespeichersystems (inkl. Energieintelligenz) mit Vorhersage der Erzeugung und des Verbrauchs und mit Anbindung an einen Marktplatz für Energie EUROPÄISCHE UNION Investition in Ihre Zukunft Europäischer Fonds für Regionale Entwicklung Aufbau und Test dieses Systems 2 Phase: Installation von 300 Energiespeichersysteme im Saarland Page 19

19 Das betrachtete Gesamtsystem enthält alle zukünftig im intelligenten Zuhause zu erwartenden Technologien Forschungsprojekt Stromsparland Netzbezug Erneuerbare Energien Eigenerzeugung: Photovoltaik Mikro-KWK Konventionelle Energien Energieintelligenz Speichersystem Marktplattform Verbrauchseinrichtungen E-Mobilität Page 20

20 Erste Anwendung der Technologien unter realen Bedingungen erfolgt im Forschungs- und Anwendungszentrum Forschungs- und Anwendungszentrum der Hager Group Energieverbrauch Erste Anwendung der Energieintelligenz Energieintelligenz Analyse Vorhersage Steuerung Energieerzeugung Energiespeicherung ± Neues Gebäude der Hager Group mit m² - Büros, Labore und Werkstätten Energieverbrauch: 1,4 Mio. kwh pro Jahr Energieerzeugung - Fotovoltaik: 50 kwp - Blockheizkraftwerk: 120 kw elektrische Energie und 180 kw Wärme - Wind (noch offen) Energiespeicherung: 100 kwh Erster Schritt: Reduzierung des Energieimportes um 70 % Zweiter Schritt: Reduzierung des Energieimportes um 100 % Page 21

21 Photos Hager Group CI Awards 2014 Page 22

22 Eine lokale Implementierung der Energieintelligenz optimiert den Energieeinsatz dieses Gebäudes Energieintelligenz kann in lokalen Anwendungen realisiert werden Lokale Anwendung Daten - Cloud - Service - Wetterdaten - Tarifinformation - Sharing point - Anwesenheit Alle Anwendungen der Energie- Intelligenz werden lokal im Smart Building realisiert - Analyse - Vorhersage - Steuerung Gemeinsamer Zugang zu Informationen über - Wetter - Tarife der VNB - Service Anwendung: Einzelne, unabhängige Gebäude Energieintelligenz Analyse Vorhersage Steuerung Page 23

23 Die Implementierung der Energieintelligenz in einer Cloud ermöglicht eine gebäudeübergreifende Optimierung Energieintelligenz kann in Cloud-Anwendungen realisiert werden Datenübertragung Energie - Cloud - Analyse, Vorhersage - Energiemanagement - Bewertung - Service, Anwendungen - Energiehandel Energieübertragung Page 24

24 Zusammenfassung und Ausblick Page 25

25 Die Technologien stehen weitestgehend bereit nun geht es an die Implementierung im Netz Zusammenfassung und Ausblick Durch die veränderten Erzeugungs- und Lastbedingungen werden intelligente Lösungen im Niederspanungsnetz notwendig Mit ines und dezentralen Energiespeichersystemen stehen zwei solcher intelligenten Lösungen zur Verfügung Die schon umgesetzten und sich in der Umsetzung befindenden Projekte bei der Hager Group zeigen, dass die Technologien weitestgehend bereit stehen Zukünftig wird die Herausforderung darin bestehen, diese Systeme in den Niederspannungsnetzen zu installieren. Treiber für die Optimierung des Energieverbrauchs in Gebäuden ist einzig die Wirtschaftlichkeit für den Besitzer Page 26

26 Thank you for your attention! Page 27