Tankstelle der Zukunft für neue Fahrzeugtechnologien

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Transkript:

für neue Fahrzeugtechnologien 15.02.2017, Wien Marlon Fleck Off-Grid Systems at RLI off-grid@rl-institut.de

Agenda Einleitung / Motivation Optimierung des Tankstellensystems Robustheitsanalyse Zusammenfassung 2 Reiner Lemoine Institut Mobilität mit Erneuerbaren Energien

Veränderung der THG- Emissionen von 1990 bis 2013 Energiewirtschaft Haushalte Landwirtschaft Industrie Brennstoffnutzung Sonstige Tankstelle der Zukunft Einleitung / Motivation Probleme im Verkehrssektor: CO 2 -Emissionen in Deutschland Die Treibhausgas-Emissionen sollen sektorenübergreifend bis 2020 gegenüber 1990 um 40 % gesenkt werden. -70% -60% -50% Der Verkehrssektor hat mit etwa 17 % einen erheblichen Anteil an den THG-Emissionen. Die THG-Emissionen konnten im Verkehrssektor gegenüber 1990 kaum verringert werden. -40% -30% -20% -10% -0% -3% Verkehr Batterieelektrische Fahrzeuge (BEV) und Wasserstofffahrzeuge (FCEV) --10% Fläche der Kreise: THG-Emissionen 2013 Quellen: Umweltbundesamt, Nationale Trendtabellen für die nationale Berichterstattung atmosphärischer Emissionen, 2015; Bundesregierung, Energiekonzept für eine umweltschonende, zuverlässige und bezahlbare Energieversorgung, 2010 3 Reiner Lemoine Institut Mobilität mit Erneuerbaren Energien

Einleitung / Motivation Die Wasserstofftankstelle am Flughafen BER in Berlin H 2 -Speicher Elektrolyseur Nicht sichtbar: Hochdruckverdichter, Hochdruckspeicher, H 2 -Dispenser und bivalentes BHKW Quelle: RLI 4 Reiner Lemoine Institut Mobilität mit Erneuerbaren Energien

Einleitung / Motivation Die Ladestation am Bahnhof Berlin Südkreuz Photovoltaikanlage Li-Ion-Speicher Ladesäulen Quelle: RLI 5 Reiner Lemoine Institut Mobilität mit Erneuerbaren Energien

Einleitung / Motivation Eine Schnellladestation der Firma Tesla Netzanschluss? Schnellladestation Batteriefahrzeug Quelle: www.motor-talk.de/blogs/kaju74/ Welche Last wird im lokalen Stromnetz verursacht? Wie können Lastspitzen bei akzeptablen Kosten reduziert werden? 6 Reiner Lemoine Institut Mobilität mit Erneuerbaren Energien

Agenda Einleitung / Motivation Optimierung des Tankstellensystems Robustheitsanalyse Zusammenfassung 7 Reiner Lemoine Institut Mobilität mit Erneuerbaren Energien

Optimierung des Tankstellensystems Die Komponenten der Tankstelle Die Strecke, die alle Fahrzeuge zurücklegen können, basiert auf Messdaten einer Tankstelle. Optimierung durch Variation von: den Tankstellenkomponentengrößen dem Verhältnis von BEV zu FCEV Durch die Optimierung variiert BEV Verhältnis FCEV BEV = Batterieelektrische Fahrzeuge ; FCEV = Brennstoffzellenfahrzeuge 8 Reiner Lemoine Institut Mobilität mit Erneuerbaren Energien Simulation mit MOEA

Optimierungskriterium 2 Tankstelle der Zukunft Optimierung des Tankstellensystems Die mehrkriterielle Optimierung Ein genetischer Algorithmus optimiert die einzelnen Komponenten in ihrer Ausprägung, um die Optimierungskriterien (Lastspitze, Mobilitätskosten) zu minimieren. Mehrkriterielle Optimierung Eine Minimierung der beiden in Konflikt stehenden Kriterien führt zur Ausbildung einer Paretofront. Optimale Systemlösungen Lösungen auf der Paretofront Kennzeichnen sich dadurch, dass sie sich in einem Optimierungsziel nicht weiter verbessern lassen, ohne sich in dem Anderen zu verschlechtern. Paretofront Optimierungskriterium 1 Abbildung: Paretofront als Ergebnis der Minimierung von zwei Optimierungskriterien (Mehrzieloptimierung) 9 Reiner Lemoine Institut Mobilität mit Erneuerbaren Energien Simulation mit MOEA

Lastspitze Stromnetz [MW] Tankstelle der Zukunft Optimierung des Tankstellensystems Die Ergebnisse der Tankstellenoptimierung Projekt Förderung Minimierung der Lastspitzen des Stromnetzes und der Mobilitäts-kosten (Pareto-Optimum): Stationäre Batteriespeicher sowie Anteile FCEV mit H2-Speichern senken die Lastspitze signifikant bei akzeptablen Mobilitätskosten Anteile FCEV lassen sich gut in das Tankstellensystem einbinden und sind in Pareto-Optima vertreten 8 7 6 5 4 3 2 1 0 0 % FCEV- Anteil 0 % 5 % 15 % Tendenziell steigender FCEV-Anteil 20 % 30 % 3 4 5 6 7 8 Mobilitätskosten [ /100km] Quelle: eigene Berechnung. Auf Basis von Daten deutscher Autobahntankstellen (Kraftstoffabsatz pro Stunde) wurde eine zeitlich aufgelöste Jahressimulation für BEV und FCEV erstellt und die Komponenten der Tankstelle (PV- und WKA, Leistung Netzanschluss, Leistung und Kapazität der Batteriespeicher, Elektrolyseure bzw. H2-Speicher) optimiert. Kostenannahmen für die Komponenten beziehen sich auf den Zeitraum 2013 bis 2015 10 Reiner Lemoine Institut Mobilität mit Erneuerbaren Energien Simulation mit MOEA

Lastspitze Stromnetz [MW] Tankstelle der Zukunft Optimierung des Tankstellensystems Die optimierte Komponentenauslegung Projekt Förderung 8 7 6 5 Punkt #1 Anteil FCEV Optimierungsziel Lastspitze Stromnetz Installierte Windleistung Variable Modellkomponenten Kapazität Batterie Kapazität H2-Speicher Mobilitätskosten Elektrolyseleistung # % /100km MW kw kwh kg kw 1 0 3,48 7,16 0 0 0 0 2 0 4,17 3,35 0 2400 0 0 3 5 4,33 3,31 0 2325 40 100 4 15 5,63 2,07 0 5650 170 200 5 20 6,95 1,55 25 9550 220 300 6 30 7,20 1,50 550 9150 410 400 4 3 2 1 0 #3 #2 #4 #6 #5 3 4 5 6 7 8 Mobilitätskosten [ /100km] 11 Reiner Lemoine Institut Mobilität mit Erneuerbaren Energien Simulation mit MOEA

Agenda Einleitung / Motivation Optimierung des Tankstellensystems Robustheitsanalyse Zusammenfassung 12 Reiner Lemoine Institut Mobilität mit Erneuerbaren Energien

Lastspitze Stromnetz [MW] Tankstelle der Zukunft Robustheitsanalyse Die Fragestellung der Robustheitsanalyse Die Optimierung der Tankstellenkomponenten geht von einer Annahme über die Aufteilungen der Fahrzeugtechnologien sowie die insgesamt gefahrenen Kilometer aus. Es ist unklar, wie das Tankstellensystem auf Abweichungen dieser Annahmen reagiert. Mithilfe einer Monte-Carlo-Simulation (MCS) wird eine Robustheitsanalyse exemplarisch für zwei Punkte der Paretodurchgeführt. 8 7 6 5 4 3 2 1 0 0 % FCEV- Anteil 0 % 5 % 15 % 20 % 30 % 3 4 5 6 7 8 Mobilitätskosten [ /100km] 13 Reiner Lemoine Institut Mobilität mit Erneuerbaren Energien Simulation mit MCS

Robustheitsanalyse Die Methodik der Robustheitsanalyse Um die Robustheit der Punkte zu untersuchen, werden die Größen Anteil FCEV sowie gesamt gefahrene Strecke in einem Bereich von ± 5 % (absolut) variiert. 1000 Rechnungen mit zufälligen Variationen dieser Größe werden berechnet. 14 Reiner Lemoine Institut Mobilität mit Erneuerbaren Energien Simulation mit MCS

Robustheitsanalyse Die Methodik der Robustheitsanalyse Um die Robustheit der Punkte zu untersuchen, werden die Größen Anteil FCEV sowie gesamt gefahrene Strecke in einem Bereich von ± 5 % (absolut) variiert. 1000 Rechnungen mit zufälligen Variationen dieser Größe werden berechnet. Eine Auswertung erfolgt über die Ausfallrate der Rechnungen (Ausfall = Tankbedarf kann nicht erfüllt werden) sowie die Maxima der Optimierungsziele Mobilitätskosten und Lastspitze. 15 Reiner Lemoine Institut Mobilität mit Erneuerbaren Energien Simulation mit MCS

Robustheitsanalyse Die Ergebnisse der Monte-Carlo-Simulation Punkt 3 (FCEV 5 %) Punkt 4 (FCEV 15 %) Ursprung MCS Ursprung MCS Ausfallrate 0 % 50 % 0 % 50 % Max. Mobilitätskosten 4,33 /100 km 4,41 /100 km 5,63 /100 km 5,85 /100 km Max. Lastspitzen 3309 kw 5646 kw 2067 kw 6006 kw In 50 % der Fälle kann der Tankbedarf nicht mehr gedeckt werden. Die max. Lastspitze steigt deutlich an. Die Mobilitätskosten ändern sich nur geringfügig. Die hohe Ausfallrate ist nicht akzeptabel, weitere MCS-Analyse mit Überdimensionierung von Elektrolyseur und Wasserstoffspeicher 16 Reiner Lemoine Institut Mobilität mit Erneuerbaren Energien Simulation mit MCS

Robustheitsanalyse Die Auswirkungen der Überdimensionierung der Wasserstoffkomponenten Die Komponenten Elektrolyseur und Wasserstoffspeicher der Tankstelle werden um 30 % überdimensioniert und die Monte-Carlo-Simulation wird erneut durchgeführt Punkt 3 (FCEV 5 %) Punkt 4 (FCEV 15 %) MCS 30 % überdimen. MCS 30 % überdimen. Ausfallrate 50 % 34 % 50 % 9 % Max. Mobilitätskosten 4,41 /100 km 4,48 /100 km 5,85 /100 km 5,89 /100 km Max. Lastspitzen 5646 kw 5646 kw 6006 kw 6101 kw Die Robustheit lässt sich durch eine Überdimensionierung der FCEV-Komponenten deutlich verbessern, wodurch sich die Mobilitätskosten nur geringfügig erhöhen. Die Überdimensionierung der FCEV-Komponenten hat keinen Effekt auf die Lastspitzen. 17 Reiner Lemoine Institut Mobilität mit Erneuerbaren Energien Simulation mit MCS

Agenda Einleitung / Motivation Optimierung des Tankstellensystems Robustheitsanalyse Zusammenfassung 18 Reiner Lemoine Institut Mobilität mit Erneuerbaren Energien

Zusammenfassung Zusammenfassung Geringe Kosten lassen sich durch hohe Anteile BEV erreichen, gehen jedoch mit hohen Lastspitzen einher. Geringe Anteile FCEV lassen sich gut in ein hybrides Tankstellensystem einbinden bei leicht erhöhte Mobilitätskosten sowie niedrigen Lastspitzen. Der Einsatz von Windenergie ist mit der Beaufschlagung der EEG-Umlage nicht wirtschaftlich für den betrachteten Standort Berlin. Für eine stabile Auslegung der Tankstelle müssen die FCEV-Komponenten überdimensioniert werden, wodurch nur geringe Mehrkosten entstehen. 19 Reiner Lemoine Institut Mobilität mit Erneuerbaren Energien

Reiner Lemoine Institut Mobilität mit Erneuerbaren Energien Kontakt Kontaktieren Sie uns bei Fragen und Anregungen M.Sc. Marlon Fleck 030 5304 2001 marlon.fleck@rl-institut.de 20 Reiner Lemoine Institut Mobilität mit Erneuerbaren Energien

Modell-Annahmen Modell-Annahmen Komponente Kosten Weitere H2 Tankstelle (inkl. Elektrolyseur) 1 771 /kw H2 Gesamtwirkungsgrad 63 % H2 Speicher 1 070 /kg Verlustfreie Speicherung Batteriespeicher 800 /kwh Be- und Entladeverlust 95 % Netzstrombezug Ø 15 ct/kwh EEX-Spotmarktpreis + Umlagen 12 ct/kwh Windenergieanlage 1 515 /kw 45 /(kw*a) Volllaststunden 1920 h/a Strompreisaufschlag 6,88 ct/kwh (EEG) Ladesäule 640 /kw peak Ladeverluste von 13 % Kraftstoffbedarf BEV Kraftstoffbedarf FCEV Gesamtstrecke 14 kwh/100 km 0,76 kg/100 km 42 Mio. km/a 21 Reiner Lemoine Institut Mobilität mit Erneuerbaren Energien

Anteil der Messstationen mit Überschreitung des Grenzwerts Einleitung / Motivation Schadstoff-Emissionen Probleme im Verkehrssektor: NO X -Emissionen in Deutschland NO 2 -Emissionen: Grenzwertüberschreitungen 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% Die zulässigen Grenzwerte für Stickoxide werden insbesondere in Verkehrsnähe häufig überschritten. Im Juni 2015 hat die EU-Kommission wegen anhaltender Grenzwertüberschreitung ein Vertragsverletzungsverfahren gegen Deutschland eingeleitet. Städtisch Verkehrsnah Quelle: Umweltbundesamt, Luftqualität 2014 - Vorläufige Auswertung, 2015 22 Reiner Lemoine Institut Mobilität mit Erneuerbaren Energien

Kurzvorstellung Reiner Lemoine Institut Geschichte R e i n e r L e m o i n e 1978 1 9 9 6 1 9 9 9 2006 2010 EE Pionier Gründung Solon & Q.CELLS Gründung RLS Gründung RLI Zielsetzung des RLI Wissenschaftliche Begleitung der Energiewende hin zu 100 % Erneuerbaren Energien MitarbeiterInnen heute ca. 25 Angestellte, organisiert in 3 Teams 23 Reiner Lemoine Institut Mobilität mit Erneuerbaren Energien

Kurzvorstellung Reiner Lemoine Institut Organisation Leitungsebene Geschäftsführung Dr. Kathrin Goldammer Zentrale Aufgaben Assistenz, IT, Personal, Projektmanagement, Öffentlichkeitsarbeit Teamebene Transformation von Energiesystemen Mobilität mit EE Off Grid Systems Teamleitung: Berit Müller Teamleitung: Oliver Arnhold Teamleitung: Dr. Philipp Blechinger Themen Simulation Integrierter Energiesysteme Modellierung mit Speichern Transformationsforschung Batterieelektrische Mobilität H 2 -Mobilität Elektrolyse und PtG Optimierung von Topologie und Betriebsführung von Micro Grids Netzferne Energieversorgung Simulation hybrider Mini-Grids GIS Analysen Ländliche Elektrifizierungsplanung Marktpotentialstudien 24 Reiner Lemoine Institut Mobilität mit Erneuerbaren Energien

Netzbelastung Wahrscheinlichkeit Wahrscheinlichkeitsverteilung Mobilität mit Erneuerbaren Energien Optimierte Auslegung und Betrieb von Energiesystemen Lokale hybride regenerative Energiesysteme mit batterie- und wasserstoffelektrischer Mobilität Nicht-lineare multi-modale Modellierung 1 und heuristische Optimierung 2 Simulation SMOOTH Zeitschrittaufgelöste Simulation lokaler Energie- und Mobilitätssysteme Optimierung MOEA Optimierung des Systemdesigns bzgl. mehrerer Key Performance Indicators (KPI) Übertragbarkeit MCS Robustheits- und Risikoanalyse des Systemverhaltens Life-Cycle-Emissionen Jahreskostenersparnis 1 An Approach for the simulation and control of microgrids under consideration of various energy forms and mass flows (Grüger et al. 2015) 2 Evolutionary multi-objective optimization of micro grids (Wanitschke et al. 2015) 25 Reiner Lemoine Institut Mobilität mit Erneuerbaren Energien