PerMod AC. Performance-Simulationsmodell für AC-gekoppelte PV-Batteriesysteme (PerModAC) Dokumentation Version 1.0. Stand: 3/2017

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1 DC DC AC AC Dokumentation Version 1.0 Performance-Simulationsmodell für AC-gekoppelte PV-Batteriesysteme (PerModAC) Stand: 3/2017 Johannes Weniger, Tjarko Tjaden Forschungsgruppe Solarspeichersysteme Hochschule für Technik und Wirtschaft HTW Berlin

2 Inhalt Inhalt Einsatzzweck Dateien Eingangszeitreihen Modellierte Verlustmechanismen Modellparametrierung Modellstruktur Simulationsergebnisse Energiesummen Kennzahlen Validierung Download Danksagung Literatur

3 1 Einsatzzweck Das offene und frei verfügbare Performance-Simulationsmodell für AC-gekoppelte PV-Batteriesysteme (PerModAC) dient der simulationsbasierten Analyse der Energieeffizienz von AC-gekoppelten PV-Batteriesystemen. Bild 1 stellt die wesentlichen Komponenten von AC-gekoppelten PV-Batteriesystemen dar. Mit dem Simulationsmodell lassen sich die auftretenden Energieflüsse in AC-gekoppelten PV- Batteriesystemen in einsekündiger Auflösung ermitteln. Der Fokus liegt auf der Analyse der energetischen Betriebsergebnisse über den Zeitraum von einem Jahr. Zudem können eine Reihe von Kennzahlen zur Bewertung der energetischen Performance des jeweiligen Systems bestimmt werden. Das Simulationsmodell kann mit der Simulationsumgebung Matlab ausgeführt werden. PV-System Batteriesystem PV-Generator Batteriespeicher PV BAT PV-Wechselrichter elektrische Verbraucher DC PVS AC DC AC BS Batterieumrichter Netz L G AC Messpunkte AC Bild 1 Systemkomponenten und Messpunkte bei AC-gekoppelten PV-Batteriesystemen. 2 Dateien Mit dem Simulationsmodell werden die in Tabelle 1 aufgeführten Dateien zur Verfügung gestellt. Tabelle 1 Bereitgestellte Dateien der PerModAC-Version 1.0. Dateiname PerModAC.m PerModAC_doku.pdf PerModAC_input.mat PerModAC_res.m PerModAC_run.m PerModAC_sys.ods und.xls PerModAC_val.mat Beschreibung Matlab-Funktion des Simulationsmodells Dokumentation Eingangszeitreihen der PV-Leistungsabgabe und Last Matlab-Funktion zur Ergebnisauswertung Matlab-Skript zum Aufruf des Simulationsmodells Tabellenblatt zur Erstellung der Modellparameter Datensatz zur Modellvalidierung 3

4 3 Eingangszeitreihen Die Systemsimulation kann auf Basis der in PerModAC_input.mat hinterlegten beispielhaften Eingangsdaten erfolgen. Darin sind Zeitreihen der PV-Leistungsabgabe und elektrischen Last in einsekündiger Auflösung über den Zeitraum von einem Jahr mit jeweils Datenpunkten enthalten. Das elektrische Haushaltslastprofil wurde einem frei verfügbaren Datensatz (Nr. 31 von [1]) entnommen. Der elektrische Energiebedarf beläuft sich auf 5010 kwh/a. Die Zeitreihe der Leistungsabgabe des PV-Generators wurde auf Basis von meteorologischen Daten der Universität Oldenburg des Jahres 2014 erstellt [2]. Auf Grundlage der horizontal erfassten Messdaten der Bestrahlungsstärke wurde zunächst die Bestrahlungsstärke auf einem südlich ausgerichteten und um 35 geneigten PV-Generator durch geometrische Zusammenhänge sowie mit dem Model von Klucher berechnet [3]. Zusätzlich wurde die Lufttemperatur bei der Berechnung der Leistungsabgabe des PV-Generators nach Beyer et al. [4] berücksichtigt. Der resultierende DC-Jahresertrag des PV-Generators beträgt 1055 kwh/(kwp a). Grundsätzlich können auch andere Eingangszeitreihen der elektrischen Last und PV-Leistungsabgabe für die Systemsimulation mit PerModAC verwendet werden, sofern diese eine konstante Zeitschrittweite von 1 s aufweisen. 4 Modellierte Verlustmechanismen Die Verlustmechanismen in netzgekoppelten PV-Batteriesystemen lassen sich in fünf Kategorien unterteilen (Bild 2). Dimensionierungsverluste sind durch Leistungsbeschränkungen der Systemkomponenten bedingt. Des Weiteren bringt die Energieumwandlung in den leistungselektronischen Komponenten und im Batteriespeicher Verluste mit sich. Hinzu kommen Verluste, die durch die Regelung und das Energiemanagement zustande kommen. Die Leistungsaufnahme der Komponenten im Leerlauf- oder Standby-Betrieb hat Bereitschaftsverluste zur Folge. Verlustmechanismen in Photovoltaik-Batteriesystemen Bereitschaftsverluste Dimensionierungsverluste Umwandlungsverluste Energiemanagementverluste Regelungsverluste Bild 2 Klassifizierung der Energieverluste in netzgekoppelten PV-Batteriesystemen [5]. Bei der Systemmodellierung sind grundsätzlich verschiedene Anforderungen zu berücksichtigen. Neben einer hohen Modellgenauigkeit werden immer ein geringer Parametrierungsaufwand sowie eine hohe Allgemeingültigkeit des Simulationsmodells angestrebt. Um das Betriebsverhalten der AC-gekoppelten PV-Batteriesysteme zu modellieren, mussten daher bei der Modellentwicklung im Hinblick auf die modellierten Verlustmechanismen Kompromisse getroffen werden. Tabelle 2 stellt zum einen die implementierten Verlustfaktoren und zum anderen die bisher nicht im Modell berücksichtigten Einflussfaktoren auf die Systemeffizienz dar. 4

5 Tabelle 2 Überblick über die implementierten sowie nicht berücksichtigten Einflussfaktoren der PerModAC-Version 1.0. implementierte Einflussfaktoren nicht implementierte Einflussfaktoren Dimensionierungsverluste Leistungsbeschränkung der Umrichter sowie Kurzzeitige Überlastfähigkeit der Umrichter der Batterie Umwandlungsverluste Leistungsabhängigkeit der Umwandlungsverluste der Umrichter und der Batterie Umwandlungsverluste Spannungs- und Temperaturabhängigkeit der Leistungsaufnahme des BMS Alterungseinflüsse auf die Umwandlungsverluste Regelungsverluste Stationäre Maximum Power Point Tracking Dynamische MPPT-Verluste des PV-Wechselrichters (MPPT)-Verluste des PV-Wechselrichters Begrenzung der Ladeleistung während der Variable Tot- und Einschwingzeiten der Lade- Ladeschlussphase und Entladeleistung Hysterese der PV- sowie Netznachladeregelung (Erhaltungsladung) gleich zwischen den Batteriezellen (Balan- Einfluss von Maßnahmen zum Ladungsaus- Leistungsabhängigkeit der stationären Regelabweichungen der Lade- und Entladeleistung cing) sowie zur Zellpflege Tot- und Einschwingzeit der Lade- und Entladeleistung Energiemanagementverluste Abregelungsverluste aufgrund der Begrenzung der Einspeiseleistung Schieflastbegrenzung Prognosebasierte Betriebsstrategien Blindleistungsbereitstellung Bereitschaftsverluste Leistungsaufnahme der Umrichter sowie des Zeitabhängigkeit der Bereitschaftsverluste BMS im Leerlauf- oder Standby-Modus (Umschaltbedingungen zwischen den verschiedenen Betriebszuständen) Leistungsaufnahme der Peripheriekomponenten (Leistungssensor, Energiemanager, etc.) Selbstentladung der Batterie Bedeutende Einflussgrößen wie die Leistungsabhängigkeit der Umwandlungsverluste sowie die Leistungsaufnahme der Umrichter und des BMS im Leerlauf-Betrieb sind in der PerModAC-Version 1.0 abgebildet. Einige der vernachlässigten Einflussfaktoren wurden aufgrund ihrer geringen Relevanz nicht berücksichtigt (z.b. Selbstentladung der Batterie). Weitere Einflussfaktoren wie die Spannungsabhängigkeit der Umwandlungsverluste lassen sich implementieren, sofern die dazu erforderlichen Daten zur Modellparametrierung vorliegen. Zudem müssen die Umschaltbedingungen zwischen den verschiedenen Betriebszuständen (Leerlauf und Standby-Betrieb) produktspezifisch angepasst werden. Temperaturabhängigkeiten können ohne größere Modellanpassungen nicht berücksichtigt werden. Da Alterungseffekte im Simulationsmodell nicht abgebildet sind, erfolgt die Analyse der Systemeffizienz in der Regel ausschließlich im Neuzustand. 5

6 5 Modellparametrierung Zur Herleitung der erforderlichen Modellparameter sind grundsätzlich detaillierte Labortests des zu modellierenden Systems nach dem Effizienzleitfaden für PV- Speichersysteme notwendig [6]. Aus den Messdaten lassen sich mit dem Tabellendokument PerModAC_sys die erforderlichen Modellparameter ableiten. Die ermittelten Parameter können anschließend in das Matlab-Skript PerModAC_run.m überführt werden. Mit dem Simulationsmodell wird auch ein Beispieldatensatz eines exemplarischen PV-Batteriesystems zur Verfügung gestellt. Das Referenzsystem besteht aus einem 5-kWp-PV-Generator, dem PV-Wechselrichter SMA Sunny Boy 5000TL sowie dem AC-gekoppelten Batteriesystem Sonnenbatterie eco 4,5. Die Modellparameter des Referenzsystems wurden aus Labormessungen des Instituts für Stromrichtertechnik und elektrische Antriebe (ISEA) der RWTH Aachen abgeleitet (vgl. [7]). Es sei angemerkt, dass die im Modell hinterlegte Speicherkapazität dem Mittelwert der jeweils bei Nennleistung aufgenommen und abgegebenen DC-Energie des Batteriespeichers entspricht. 6 Modellstruktur Bild 3 gibt einen Überblick über die Struktur des Simulationsmodells. Für jeden Zeitschritt werden zunächst die Wandlungsverluste des PV-Wechselrichters auf Basis der MPP-Leistung des PV-Generators bestimmt. Anschließend wird aus der ACseitigen PV-Leistungsabgabe und Haushaltslast unter Berücksichtigung der Leistungsaufnahme der Peripheriekomponenten die Differenzleistung ermittelt, die als Sollwertvorgabe der AC-seitigen Batterieleistung dient. Im Anschluss erfolgt die Abbildung der einzelnen Verluste des AC-gekoppelten Batteriesystems. Zunächst wird der Einfluss der systemspezifischen Totzeit und Regelgüte sowie der Nennleistungsbegrenzung und Einschwingzeit berücksichtigt. Je nach Energiezustand erfolgt im Ladebetrieb die Begrenzung der maximal zulässigen Ladeleistung. Im Anschluss werden die Umwandlungsverluste des Batterieumrichters und die Verluste des Batteriespeichers berücksichtigt. Aus der ermittelten DC-seitigen Batterieleistung lässt sich wiederum die Änderung des Energiezustands ableiten. PV-System Batteriesystem MPP-Leistung des PV-Generators Wandlungsverluste des PV-Wechselrichters Totzeit der Systemregelung Regelgüte der Systemregelung Differenzleistung Nennleistungsbegrenzung Einschwingzeit der Systemregelung Eingangszeitreihen Elektrische Last Ladeschlussverhalten Bereitschaftsverluste Wandlungsverluste Speicherverluste des Batteriewechselrichters des Batteriespeichers Änderung des Energiezustands Bild 3 Vereinfachte Modellstruktur und Reihenfolge der modellierten Verlustmechanismen. 6

7 7 Simulationsergebnisse Auf Basis der Eingangsparameter wird zum einen das Betriebsverhalten des realen, verlustbehafteten PV-Batteriesystems simuliert. Zum anderen wird das Betriebsverhalten eines idealen, verlustfreien Systems mit identischer Batterie- und PV- Generatorgröße bestimmt. Nach Durchführung der Systemsimulation, die in der Regel weniger als 60 s in Anspruch nimmt, werden die resultierenden Energiesummen und Kennzahlen für beide Fälle tabellarisch gegenübergestellt. Des Weiteren werden die Ergebnisse des realen PV-Batteriesystems grafisch aufgeführt. 7.1 Energiesummen In einem ersten Schritt werden die Jahressummen der einzelnen Energieflüsse bestimmt. Bild 4 stellt die Jahresenergiebilanz des Referenzsystems grafisch dar, die sich bei Verwendung der im Modell hinterlegten Systemparameter ergibt. Die ACseitig abgegebene PV-Energie wird entweder zeitgleich direkt verbraucht, zur Ladung des Batteriespeichers genutzt oder in das Netz eingespeist. Aufgrund der Regelungs- und Bereitschaftsverluste wird ein Teil der Batterieladung durch Netzbezug gedeckt. Der Gesamtverbrauch setzt sich aus dem ursprünglichen Haushaltsverbrauch sowie dem zusätzlichen Peripherieverbrauch zusammen. Die PV- Direktversorgung, die Batterieentladung oder der Netzbezug decken den Energiebedarf der elektrischen Verbraucher. Zusätzlich führen die Regelungsverluste zur Entladung des Batteriespeichers in das Netz. Bild 4 Jahresenergiebilanz und Aufteilung der Energieflüsse des realen PV-Batteriesystems. Tabelle 3 vergleicht die Betriebsergebnisse des idealen und realen PV-Batteriesystems anhand der jährlichen Energiesummen der einzelnen Energieflusspfade. Die Kürzel der Energieflüsse sind in Anlehnung an die Energieflussrichtungen zwischen den jeweiligen Messpunkten gewählt (vgl. Bild 1). Zusätzlich zu den Energieflüssen 7

8 des idealen Systems kommt im realen System der Energieaustauch zwischen dem Batteriesystem und dem Netz hinzu. Zudem ist der elektrische Energieverbrauch um den Energieverbrauch der Peripheriekomponenten erhöht. Zur Vereinfachung und Reduktion der Anzahl der Energieflusspfade ist der Standby-Verbrauch des PV-Wechselrichters E AC2PVS (5 kwh/a) dem Peripherieverbrauch zugeordnet. Tabelle 3 Berechnete Energiesummen des idealen und realen PV-Batteriesystems. Bezeichnung Kürzel ideales System reales System Differenz Elektrischer Energieverbrauch EL 5010 kwh/a 5032 kwh/a +22 kwh/a AC-Energieerzeugung EPVS 5274 kwh/a 5011 kwh/a -263 kwh/a DC-Energieerzeugung EPV 5274 kwh/a 5210 kwh/a -64 kwh/a AC-Batterieladung EAC2BS 1220 kwh/a 1384 kwh/a +164 kwh/a AC-Batterieentladung EBS2AC 1220 kwh/a 1040 kwh/a -180 kwh/a DC-Batterieladung EBATC 1220 kwh/a 1281 kwh/a +61 kwh/a DC-Batterieentladung EBATD 1220 kwh/a 1162 kwh/a -58 kwh/a Netzeinspeisung EAC2G 2518 kwh/a 2295 kwh/a -222 kwh/a Netzbezug EG2AC 2254 kwh/a 2661 kwh/a +407 kwh/a PV-Direktversorgung EPVS2L 1536 kwh/a 1488 kwh/a -48 kwh/a PV-Batterieladung EPVS2BS 1220 kwh/a 1263 kwh/a +43 kwh/a PV-Einspeisung EPVS2G 2518 kwh/a 2260 kwh/a -258 kwh/a Batterieversorgung EBS2L 1220 kwh/a 1005 kwh/a -215 kwh/a Netzversorgung EG2L 2254 kwh/a 2539 kwh/a +286 kwh/a Batterieeinspeisung EBS2G 0 kwh/a 35 kwh/a +35 kwh/a Netzladung EG2BS 0 kwh/a 121 kwh/a +121 kwh/a Peripherieverbrauch EPERI 0 kwh/a 22 kwh/a +22 kwh/a Abregelung ECT 0 kwh/a 48 kwh/a +48 kwh/a 7.2 Kennzahlen Des Weiteren können mit PerModAC eine Reihe von Kennzahlen zur Bewertung der energetischen Performance des jeweiligen Systems bestimmt werden. Im Folgenden wird auf die Bestimmung der einzelnen Kennzahlen (Eigenverbrauchsanteil, Autarkiegrad, AC-Systemnutzungsgrad, Systemnutzungsgrad und System Performance Index) eingegangen. Zur Bewertung der Betriebsergebnisse von PV-Batteriesystemen wird häufig der Eigenverbrauchsanteil herangezogen. Der Eigenverbrauchsanteil e berechnet sich aus der direkt verbrauchten PV-Energie E PVS2L, der zur Batterieladung genutzten PV-Energie E PVS2BS sowie der AC-seitig abgegebenen PV-Energie E PVS : e = E PVS2L + E PVS2BS E PVS = E PVS E PVS2G E PVS. (1) Alternativ lässt sich der Eigenverbrauchsanteil aus der erzeugten PV-Energie E PVS und der in das Netz eingespeisten PV-Energie E PVS2G bestimmen. Eine weitere Vergleichsgröße ist der sogenannte Autarkiegrad, der die Höhe der durch das PV-Batteriesystem erzielten Eigenversorgung beschreibt. Der Autarkiegrad a gibt den Anteil des elektrischen Energieverbrauchs an, der durch die PV- Direktversorgung E PVS2L oder die Batterieentladung E BS2L gedeckt wird: 8

9 a = E PVS2L + E BS2L E L = E L E G2L E L. (2) Indirekt kann der Autarkiegrad auch aus dem elektrischen Energieverbrauch E L und der Netzversorgung E G2L berechnet werden. Für den Vergleich der Energieeffizienz von AC-gekoppelten Batteriesystemen bietet sich die Bestimmung des energetischen Wirkungsgrads als Quotient der ACseitig abgegebenen und AC-seitig aufgenommenen Energie an. Im allgemeinen Sprachgebrauch wird der mittlere Wirkungsgrad über den Zeitraum von einem Jahr auch als Nutzungsgrad bezeichnet [8]. In Anlehnung an die Energieflusspfade soll dieser Nutzungsgrad für AC-gekoppelte Batteriesysteme als AC-Systemnutzungsgrad η AC definiert werden. Er berechnet sich aus dem Verhältnis von der AC-Batterieentladung E BS2AC zur AC-Batterieladung E AC2BS : η AC = E BS2AC E AC2BS. (3) Da der AC-Systemnutzungsgrad die Effizienz der AC-Energiespeicherung des Batteriesystems beschreibt, lässt er sich nur für AC-gekoppelte Systeme bestimmen. Um die Energieeffizienz von unterschiedlichen Systemtopologien vergleichbar zu machen, ist es notwendig den PV2AC-Energiewandlungspfad (PV-Wechselrichter bei AC-gekoppelten und PV-Generatorgekoppelten Batteriesystemen) in die Bilanzierung aufzunehmen (vgl. Bild 1). Dieser Ansatz wird beim Systemnutzungsgrad verfolgt. Hierbei wird die durch das PV-Batteriesystem auf dem AC-Bus zugeführte und aufgenommene Energiemenge unabhängig vom Zeitpunkt der Leistungsaufnahme bzw. -abgabe über den Betrachtungszeitraum bilanziert. Daraus lässt sich die in der Bilanz zur Lastversorgung oder Netzeinspeisung nutzbare AC-Energie bestimmen. Bei AC-gekoppelten PV-Batteriesystemen entspricht dies der Summe aus der Energieabgabe des PV-Systems E PVS und der AC-Batterieentladung E BS2AC abzüglich der Energieaufnahme des PV-Systems E AC2PVS und der AC-Batterieladung E AC2BS. Der Systemnutzungsgrad η SYS setzt die AC-seitig nutzbare Energie ins Verhältnis zum DC-seitigen Ertrag des PV-Generators E PV und berechnet sich bei AC-gekoppelten Systemen wie folgt: η SYS = E PVS + E BS2AC - E AC2PVS - E AC2BS E PV. (4) Mit dem System Performance Index (SPI) wurde eine neue ökonomische Kennzahl zur Charakterisierung der Energieeffizienz entwickelt, die die Schwächen der energetischen Kennzahlen umgeht [9]. Die Grundlage des SPI bildet die Berechnung der bilanziellen Stromkosten C, die der Differenz aus den Netzbezugskosten C G2AC und den Einnahmen aus der Netzeinspeisung R AC2G entsprechen: C = C G2AC R AC2G = E G2AC p G2AC E AC2G p AC2G. (5) Die netzbezugsbedingten Ausgaben ergeben sich aus dem Produkt des Netzbezugspreises p G2AC und der aus dem Netz bezogenen Energie E G2AC. Die Netzeinspeiseerlöse R AC2G können aus der Einspeisevergütung p AC2G und der in das Netz eingespeisten Energie E AC2G bestimmt werden. Zur Bestimmung des SPI werden die bilanziellen Stromkosten C REF, die sich ohne Einsatz eines PV-Batteriesystems ergeben, als Referenz herangezogen. Diese wer- 9

10 den mit den durch ein ideales, verlustfreies PV-Batteriesystem erzielten bilanziellen Stromkosten C PVBS,IDEAL verglichen. Daraus lässt sich das theoretische Kosteneinsparungspotenzial des betrachteten PV-Batteriesystems C PVBS,IDEAL bestimmen. Der SPI setzt die durch das verlustbehaftete PV-Batteriesystem realisierte Kosteneinsparung C PVBS,REAL ins Verhältnis zum Kosteneinsparungspotenzial des verlustfreien PV-Batteriesystems gleicher Speicherkapazität C PVBS,IDEAL : SPI = C PVBS,REAL C PVBS,IDEAL = C REF C PVBS,REAL C REF C PVBS,IDEAL. (6) Die für das reale, verlustbehaftete Referenzsystem ermittelten Kennzahlen sind in Bild 5 aufgeführt. Die Systemverluste führen dazu, dass im Vergleich zum idealen System der Eigenverbrauchsanteil ansteigt und der Autarkiegrad abfällt (vgl. Tabelle 4). Für das reale Referenzsystem ergibt sich aus der Systemsimulation im Jahresmittel ein AC-Systemnutzungsgrad von 75,2%. Somit werden nur etwa drei Viertel der AC-seitig aufgenommenen Energie wieder AC-seitig vom Batteriesystem abgegeben. Im Vergleich dazu fällt der Systemnutzungsgrad des Referenzsystems mit 89,5% höher aus, da die weitaus effizientere Energieumwandlung im PV-Wechselrichter bei diesem Ansatz stärker ins Gewicht fällt. Für eine detaillierte Diskussion der Aussagekraft der energetischen Kennzahlen sei auf [5] verwiesen. Für die Berechnung des SPI wurde die Einspeisevergütung mit 12 ct/kwh und der Netzbezugspreis mit 28 ct/kwh angesetzt. Im Fall ohne PV-Batteriesystem entsprechen die bilanziellen Stromkosten den Netzbezugskosten, die sich auf 1403 /a belaufen. Durch ein verlustfreies PV-Batteriesystem mit identischer Speicherkapazität lassen sich diese Kosten um 1074 /a verringern. Die Systemverluste haben zur Folge, dass das reale PV-Batteriesystem nur etwa 933 /a gegenüber der Ausgangssituation einspart. Das betrachtete AC-gekoppelte System erzielt daher einen SPI von 86,9%. Bild 5 Berechnete Kennzahlen des reales PV-Batteriesystems. 10

11 Tabelle 4 Berechnete Kennzahlen des idealen und realen PV-Batteriesystems. Bezeichnung Kürzel ideales System reales System Differenz Eigenverbrauchsanteil e 52,3% 54,9% +2,6 % Autarkiegrad a 55,0% 49,5% -5,5 % AC-Systemnutzungsgrad η AC 100,0% 75,2% -24,8 % Systemnutzungsgrad η SYS 100,0% 89,5% -10,5 % System Performance Index SPI 100,0% 86,9% -13,1 % 8 Validierung Die Validierung des Simulationsmodells für vier unterschiedliche Systeme ergab eine gute Übereinstimmung zwischen den Mess- und Simulationswerten [7]. Grundsätzlich wird empfohlen, die Genauigkeit des Simulationsmodells für das jeweils zu untersuchende PV-Batteriesystem zu überprüfen. Neben dem Simulationsmodell wird daher auch ein Datensatz zur Modellvalidierung bereitgestellt. Mit dem Datensatz kann das Betriebsverhalten des jeweiligen PV-Batteriesystems auf Basis einer programmierbaren Last und eines PV-Simulators in einer Laborumgebung über einen Zeitraum von einer Woche messtechnisch bestimmt werden. Zum einen ist in dem Datensatz eine einsekündige und phasenaufgelöste Zeitreihe der elektrischen Haushaltslast enthalten. Zum anderen sind Zeitreihen der Modultemperatur und Bestrahlungsstärke auf der geneigten PV-Generatorebene enthalten, die als Eingangsgrößen für einen PV-Simulator genutzt werden können. Durch den Vergleich der Mess- und Simulationsergebnisse kann das Simulationsmodell validiert werden. Um eine hohe Modellgenauigkeit zu erreichen, wird grundsätzlich die systemspezifische Anpassung des Simulationsmodells empfohlen. 9 Download PerModAC ist frei verfügbar: Anmerkungen, Verbesserungsvorschläge oder Kritik zum Simulationsmodell gerne an pvspeicher@htw-berlin.de. Grundsätzlich ist auch die Entwicklung von Simulationsmodellen für DC-gekoppelte und PV-Generatorgekoppelte PV-Batteriesysteme möglich, sofern Daten zur Modellentwicklung und -validierung zur Verfügung gestellt werden. Danksagung Das vorliegende Simulationsmodell ist im Verbundvorhaben: Langlebige Qualitätsmodule für PV-Systeme mit Speicheroption und intelligentem Energiemanagement (LAURA) Teilvorhaben: Energiemanagement und Optimierung von Photovoltaiksystemen mit Batterie- und Wärmespeichern (PVstore) entstanden (Förderkennzeichen: G). Die Autoren danken dem Projektträger Jülich (PtJ) und dem Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi). Ein besonderer Dank gilt zudem David Haberschusz, Kai-Philipp Kairies, Christian Messner, Michael Knoop, Matthias Littwin und Hauke Loges für die Bereitstellung von Messdaten zur Parametrierung und Validierung des verwendeten PerModAC-Simulationsmodells. Für Hinweise zur Optimierung des Programmcodes danken die Autoren Marc Jakobi. 11

12 Literatur [1] T. Tjaden, J. Bergner, J. Weniger, V. Quaschning: Repräsentative elektrische Lastprofile für Wohngebäude in Deutschland auf 1-sekündiger Datenbasis, Hochschule für Technik und Wirtschaft HTW Berlin, [Online]. Verfügbar unter: [2] J. Kalisch, T. Schmidt, D. Heinemann, E. Lorenz: Continuous meteorological observations in high-resolution (1Hz) at University of Oldenburg in /PANGAEA , [3] T. M. Klucher: Evaluation of models to predict insolation on tilted surfaces, Solar Energy, Bd. 23, Nr. 2, S , Jan [4] H. G. Beyer, G. Heilscher, S. Bofinger: Identification of a General Model for the MPP Performance of PV-Modules for the Application in a Procedure for the Performance Check of Grid Connected Systems, in 19th European Photovoltaic Solar Energy Conference, Paris, 2004, S [5] J. Weniger, T. Tjaden, V. Quaschning: Vergleich verschiedener Kennzahlen zur Bewertung der energetischen Performance von PV-Batteriesystemen, in 32. Symposium Photovoltaische Solarenergie, Bad Staffelstein, [6] BVES - Bundesverband Energiespeicher e.v., BSW - Bundesverband Solarwirtschaft e.v.: Effizienzleitfaden für PV-Speichersysteme, Berlin, März [7] T. Tjaden, J. Weniger, C. Messner, M. Knoop, M. Littwin, K.-P. Kairies, D. Haberschusz, H. Loges, V. Quaschning: Offenes Simulationsmodell für netzgekoppelte PV-Batteriesysteme, in 32. Symposium Photovoltaische Solarenergie, Bad Staffelstein, [8] Verein Deutscher Ingenieure e. V.: VDI 4661 Energiekenngrößen - Definitionen, Begriffe, Methodik, in VDI-Handbuch Energietechnik, Düsseldorf, [9] J. Weniger, T. Tjaden, J. Bergner, V. Quaschning: Emerging Performance Issues of Photovoltaic Battery Systems, in 32nd European Photovoltaic Solar Energy Conference and Exhibition, München, 2016, S