Multikriterieller Betrieb von Batteriespeichern Nina Munzke - KIT Raphael Hollinger - Frauenhofer ISE
Wirtschaftlichkeit von Batteriespeichersystemen ETI/KIT 2018 Quelle: Munzke N. (2018), Dimensionierung und Auslegung von PV-Speichersystemen, in Stromspeicher für Gewerbe und Industrie: Technik, Auswahl und Auslegung Mit Anmerkungen für Heimspeicher (Beuth Praxis), 1. Aufl., Beuth, 2018, S. 114 153, ISBN 978-3-410-25755-4.
Wirtschaftlichkeit von Batteriespeichersystemen Quelle: Munzke N. (2018), Dimensionierung und Auslegung von PV-Speichersystemen, in Stromspeicher für Gewerbe und Industrie: Technik, Auswahl und Auslegung Mit Anmerkungen für Heimspeicher (Beuth Praxis), 1. Aufl., Beuth, 2018, S. 114 153, ISBN 978-3-410-25755-4.
Power \ kw Power \ kw Mögliche intelligente Strategien der Systemsteuerung Peak-shaving: Reduktion der Mittagsspitze (A) A PCE/KIT 2016 Verzögerte Batterieladung zur Reduzierung der Zeit, welche die Batterie in hohen Ladezuständen verbringt Maximierung der Batterielebensdauer (B) B Time \h PCE/KIT 2016 Software benötigt einen Vorhersage Algorithmus für Last und PV-Daten intelligenter Algorithmus Time \h Mögliche Vorhersagefehler, welche dazu führen, dass die Batterie nicht komplett voll wird sollten vermieden werden. Laden Überschuss Entladen Quelle: Munzke N., Barry J. (2016): Performance Evaluation of Household Li-Ion Battery Storage Systems, 32nd European Photovoltaic Solar Energy Conference and Exhibition München, Deutschland 07.2016, S. 1516-1521
Mögliche Zielkriterien der Speichersystemsteuerung Bsp. PV-Speichersystem Erhöhung des Autarkiegrads des Systembetreibers Maximierung der Batterielebensdauer Vermeidung der Kappung von PV-Spitzenleistung zur Mittagszeit Effizienz einzelner Komponenten Leistungselektronik Bereitstellung von Primärregelleistung Nutzung des Speichersystems als USV oder zur Spitzenlastkappung
Arbeiten am KIT Entwicklung einer intelligenten Ladestrategie PCE/KIT 2017 Last Prognose PV Prognose Online Prognose: Numerische Wetter Prognose z.b. GFS, DWD Offline Prognose Datenreihenanalyse Persistenzprognose Clear sky Model plus live Updates PCE/KIT 2017 Quelle: J Barry et al., Online and Offline Power Forecasts for Optimal Control of Storage Systems, doi: 10.4229/EUPVSEC20172017-6BV.3.87, 2017
Arbeiten am KIT Entwicklung einer intelligenten Ladestrategie PCE/KIT 2017 Entwicklung einer Methodik zur Evaluierung der Ladestrategie Test von 20 kommerziellen Heimspeichersystemen im Projekt SafetyFirst PCE/KIT 2017 PCE/KIT 2016
Batterieladestrategien - Vergleich zwei verschiedener kommerzieller Heimspeichersystem ETI/KIT 2018 Nein! ETI/KIT 2018 Ja! System A B C D E F Speicherkapazität /kwh 4,3 3,8 2,1 5,2 4,9 4 Quelle: Munzke N., Schwarz B. und M. Hiller (2018): Intelligent control of household Li-ion battery storage systems, Energy Procedia, 2018 (angenommen).
Verteilung des Ladezustands im Jahresverlauf ETI/KIT 2018 > 80 % SOC > 90 % SOC Percentage of time System spent > 90 % SOC A 7,1 B 12,0 C 9,4 D 8,1 E 13,3 F 14,1 Quelle: Munzke N., Schwarz B. und M. Hiller (2018): Intelligent control of household Li-ion battery storage systems, Energy Procedia, 2018 (angenommen).
Kapazitätsverlust pro Jahr 14,3 Monate 19,1 Monate 2,7 Monate 6,6 Monate ETI/KIT 2018 ETI/KIT 2018 Quelle: Munzke N., Schwarz B. und M. Hiller (2018): Intelligent control of household Li-ion battery storage systems, Energy Procedia, 2018 (angenommen).
Kumulierte Einsparungen über die Lebensdauer des Speichersystems mit EEG 180 240 34 84 ETI/KIT 2018 ETI/KIT 2018 Ohne EEG: 145-415 85-311 Quelle: Munzke N., Schwarz B. und M. Hiller (2018): Intelligent control of household Li-ion battery storage systems, Energy Procedia, 2018 (angenommen).
Vergleich der Ladestrategie von 5 kommerziellen Heimspeichersystemen Methodik Kosten über die Betriebsdauer des Speichersystems Kalendarische Alterung Analyse des OCV im Jahresverlauf 34-240 (mit EEG) 85-415 (ohne EEG) Kappung der Mittagspitze Berechnung der potentiell gekappten Energie auf 70 % der installierten PV- Leistung 55-254 - Vorhersage Fehler Qualitative Analyse Weitere Aspekte Dimensionierung des Speichersystems Zyklischen Alterung Dimensionierung des Speichersystems Vergleich: Effizienzverluste sind meist um ein vielfaches höher: 238 bis 1827 Quelle: Munzke N., Schwarz B. und M. Hiller (2018): Intelligent control of household Li-ion battery storage systems, Energy Procedia, 2018 (angenommen).
Einnahmen PRL mit PV-Heimspeichern - Motivation > 100 000 PV-Heimspeicher installiert Wichtige Motivation ist der Beitrag zur Energiewende 1 Reine Erhöhung des Autarkiegrades nutzt technisches Potenzial nicht aus nicht (zwingend) systemdienlich Batteriekapazität Höchstspannung (ÜNB) - 380 / 220 kv Substitution der Großkraftwerke bei Systemdienstleistungen Reduktion konventioneller Mindesterzeugung Hoch- und Mittelspannung (VNB) - 110 / 60-1 kv Niederspannung (VNB) - 0,4 kv 1 RWTH Aachen, Jahresbericht zum Speichermonitoring 2018
PRL mit PV-Heimspeichern - Umsetzung Konzept zur Optimalen Umsetzung umfasst dezentrale Erhöhung des Autarkiegrades dezentrale Bereitstellung von Leistung zur Frequenzregelung Korrekturmaßnahmen durch Kraftwerk im Pool Nutzung regulativer Freiheitsgrade und einer Pooling-Strategie zur Minimierung von Korrekturmaßnahmen zur Minimierung von Wechselrichterverlusten zur Maximierung des Autarkiegrades
PRL mit PV-Heimspeichern - Beispieltag
PRL mit PV-Heimspeichern - Wirtschaftlichkeitsbetrachtung
PRL mit PV-Heimspeichern - Fazit Doppelnutzung für Erhöhung des Autarkiegrads und Primärregelleistung Erhöht Einnahmepotenzial signifikant Reduzierter Autarkiegrad gegenüber reinen Erhöhung des Autarkiegrades Erhöhte Resilienz gegenüber reinen PRL-Erbringung (durch kontinuierliches Management des Speicherfüllstands) Dynamische Nutzung regulativer Freiheitsgrade Reduziert Korrekturmaßnahmen Erhöht den Autarkiegrad Minimiert Speicherzyklen Pooling-Strategie Reduziert Korrekturmaßnahmen Erhöht den Autarkiegrad Erhöht Effizienz der Wechselrichter Voraussetzung Klärende Regularien hinsichtlich der Mehrfachnutzung von Batterien Abschaffung der Entgelte bei reiner Zwischenspeicherung (aus dem Netz) Standardisierte Kommunikations- und Messinfrastruktur Das entwickelte Konzept sowie die Algorithmen zur optimalen Umsetzung leisten einen Beitrag zur robusten und effizienten Substitution konventioneller Kraftwerke!
Vielen Dank