Potentialstudie

Intelligente Quartiers-Steuerung

Betrachtet wird ein vollelektrisches Quartier mit Erzeu-gern (PV-Anlagen) und Verbrauchern (Heizung, Produk-tion etc.) sowie ein Anschluss ans öffentliche Strom-netz. Durch eine Steuerung kann der Autarkiegrad, d. h. Grad des Gesamtenergiebedarfs der selbst gedeckt wird, und die entstehenden Stromkosten beeinflusst werden.

Abb. 1: Das Simulationsmodell der Potentialstudie. Das Netz stabilisiert Energie-Defizite und Überschüsse. Erzeuger speisen Verbraucher und Speicher. Eine Logik steuert die Energieflüsse.

Details

  • Durchgeführt wurde eine Simulation eines Campus mit der in Abb. 1 gezeigten Struktur über 10 Betriebsjahre. Berücksichtig wurden u. a. variierendes Wetter mit anhaltenden Schlechtwetterlagen, Wo-chenenden, Feiertagen, diverse Produktionspläne, Strompreisschwankungen, und Speicherverluste.
  • Als Basis und zur korrekten Skalierung dient ein Modell ohne Speicher (Ø)
  • Als Referenz dienen zwei reaktive Steuerungslogi-ken, die das Quartier möglichst autark (I) oder mög-lichst kostengünstig (II) betreiben.
  • Die intelligente Steuerung (III) verbindet Prognosen mit einer dynamischen Sichtweise, um vorausschau-end immer die beste Wahl zu treffen.
  • Eine Erweiterung (IV) greift auch in die Produktions-sequenzierung ein, um terminierbare Verbraucher mit hohen Verbräuchen günstig zu legen.
  • Abb. 3 und 4 zeigen Beispiele der intelligenten Lo-gik.

Erkenntnisse

  • Die Auswertungen zeigen klare Vorteile der intelli-genten Steuerungslogik im Vergleich zu einer reaktiven Strategie.
  • Im gegebenen Modell lassen sich Stromkosten um 4-9% senken und der Autarkiegrad sich dabei gleichzeitig um 1-3% steigern.

Abb. 2: Relative Kosten und Autarkiegrad gegeneinander im Vergleich. Werte wurden auf den Fall Ø normiert. Effektiv lag der Autarkiegrad in diesem Fall für Ø bei 41,7%.

Abb. 3: Die Logik III (grün) hält einen höheren Ladezustand im Vergleich zu I, um die Fehllastspitze besser aus dem internen Speichern zu befriedigen, da zu diesem Zeitpunkt die Strompreise hoch sind.

Abb. 4: Logik III lädt die Speicher an günstigen Zeitpunkten aus dem Netz vor. Die höheren Kosten im Vergleich zu II zahlen sich schnell aus.

Möglichkeiten

  • Ausbau mit detailliertem Modell für ein konkretes Quartier
    –> belastbare, quantitative Ergebnisse gewinnen
  • Einbeziehung weiterer Faktoren, wie z. B.:
    –>E-Autos, batterieschonender Betrieb, weitere Speichertechnologien
  • Anwendung der Simulation, um Fragen zu beantworten:
    • Wie kann man Batterie- und PV-Kapazitäten effektiv ausnutzen?
    • Welche Einflüsse sind relevant & lassen sich beeinflussen?
  • Aufbau einer implementierbaren intelligenten Steuerung

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Carlos Ayala Jiménez

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