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Intersektorale Transformation des Energiesystems Megatrend: Digitalisierung, Smart Grids
VIRTUELLES INSTITUT (VI) „TRANSFORMATION –ENERGIEWENDE NRW“
Prof. Dr.-Ing. Christof WittwerAbteilung IntersektoraleEnergiesysteme und Netzintegration
Fraunhofer Institute for Solar Energy Systems ISE
Donnerstag, 8.3.2018ifo-Institut, München
www.ise.fraunhofer.de
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Fraunhofer ISEAuf einem Blick
Fraunhofer ISE
Leitung: Prof. Hans-Martin Henning,Dr. Andreas Bett
Mitarbeiter: ca. 1160 HH 2017: 75 Mio. EUR Gegründet: 1981
Photovoltaik
Solarthermie
Wasserstofftechnologien
Gebäudeenergietechnik
Energiesystemtechnik
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Intersektorale Energiesysteme und Netzintegration IENForschungsthemen
Sm art Cities
ICT Solutions for Smart Grids, GridIntegration and Energy Management
Regional Modeling of Intersectoral Energy Systems
Regional Energy Concepts, User Acceptance, User Behaviour, Smart City Demonstration projects
Regional andnational/europeanmodelingof energy systems. technology evaluation. Energy markets, business models
Smart Grids, Power GridSimulationState Estimation; Grid Integration;Energy Management (thermal andElectrical); Optimal Power FlowSmart Energy Lab
Smart Grids TechnologyDr. Robert Kohrs
Energy System AnalysisDr. Thomas Schlegl
Power Grids and Energy ManagementDr. Bernd Wille-Haussmann
Smart Energy CitiesGerhard Stry-Hipp
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grid2smart
Smart GridsForschungsprojekte am Fraunhofer ISE
Net-PV
OGEMA2.0
Dispower
edison
VIRTPLANT
EWE Box
Flottenversuch
E2S
MASSIG
DEMAX
PV-Upscale
NETMOD
eTelligence
NEMO
§ Sm art G rid Technology§ Energy M anagem ent
§ G rids§ Econom ics and Business M odels
§ U ser Behaviour ORIGIN
HeiPhoSS
Intelliekon
iUrban
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Intersektorale Transformation des Energiesystems, DigitalisierungAgenda
n Systemanalyse, Monitoring
n Transformation und Integration Erneuerbare Energien
n Optionen für die Energiewende, Partizipation, dezentrale
und zentrale Konzepte, Rolle der Digitalisierung
n Netzintegration, Speicher, Flexibilität, Digitalisierung
n Forschungsprojekte BMWI-SINTEG und BMBF-Kopernikus
n Forschungsprojekte zu smarten dezentralen Energiesystemen, Digitalisierung, Partizipation undReallaboren
n Ausblick
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Stromerzeugung, Zubau von Erneuerbaren EnergienFraunhofer ISE https://energy-charts.de/
n EEX-Transparency. Voraussetzung Transparenz (Betrieb und Markt)
n Erzeugung im Netz, Volatilität
[F raunhofer ISE: Burger Energy-C harts; April 2016]
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StromerzeugungFraunhofer ISE https://energy-charts.de/
n EEX-Transparency
n Erzeugung
[F raunhofer ISE: Burger Energy-C harts; April 2016]
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Zubau EE,Strompreise am Energiemarkt durch Zubau PV und Wind
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StromerzeugungFraunhofer ISE https://energy-charts.de/
n EEX-Transparency
n Erzeugung
[F raunhofer ISE: Burger Energy-C harts; April 2016]
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Generation Scenario 2050100% EE- Szenario, PV, Wind
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Residuale Last: EE-Einspeisung kompensiert Last Speicherbedarf
n Last 40 GW to 80 GW
n Residuallast:
Pres = Pload – PPV - Pwind
n Ab ca. 40% EE gibt es
Speicherbedarf
n Residuale Last wirdnegativ
n
Szenario 2030: Leitstudie 2010 Szenario B
Speicher und Flexiblitätenerforderlich
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Studien zur sektorengekoppelten TransformationArbeiten am Fraunhofer ISE
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Zentrale Ergebnisse aus ACASYS/ESYS StudiePhasen der Energiewende
[Acasys ESYS S tudie:https://energiesystem e-zukunft.de/publikationen/ste llungnahm e-sektorkopplung/]
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Zentrale Ergebnisse und ErkenntnisseACASYS/ESYS Studie: Integriertes Energiesystem
n direkten Stromnutzung (E-Mobiliät, Wärmepumpen)
n Kontinuierlicher Ausbau der Erneuerbaren und der Netze
n Erforschung, Weiterentwicklung und Erprobung von Schlüsseltechnologien der indirekten Stromnutzung (Wasserstoff Wandlung für industrielle Prozesse)
n Kritisch: aufgrund der Lebensdauer von Technologien und Infrastrukturen (Kraftwerke, Fahrzeuge, Heizkessel) sowie Planungs- und Investitionszeiten drohen langfristige „Lock-In-Effekte“ (Wechselkosten)
Handlungsempfehlungen
n Wirksames, alle sektoren-übergreifendes Preissignal für CO2-Emissionen, bestehende System an Steuern, Abgaben und Umlagen reformieren, um Verzerrung bei Sektoren zu reduzieren
n Regulative Vorgaben wegen des Marktversagens additiv erforderlich, z.B. Diskrepanz langfristigem Nutzen, kurzfristige Rentabilität
n Optional: Reform EU ETS auf alle Sektoren mit Preiskorridor, Reform Abgaben, Umlagen und EEG
Für langfristige Investitionen in klimafreundliche Technologien ist eine hohe Planungssicherheit entscheidend à Verbindlichkeit der Klimaschutzziele wichtig!
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Stromerzeugung und -speicherung
Brennstoffe (inkl. Biomasse und Power-
to-Gas/Fuel)
Verkehr (unter-
schiedliche Antriebs-konzepte)
Prozesse in Gewerbe und
Industrie
Wärme (Gebäude,
inkl. Fernwärme
und Speicher)
Minimierung der Transformations-
kosten
Regenerative Energien Modell – Deutschland »REMod-D«
Struktur eines Energiesystems mit dominantem Anteil erneuerbarer Energien
n Alle Verbrauchs-sektoren
n Stundengenaue Modellierung
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RenewablesFossil
RenewablesFossil
RenewablesFossil
RenewablesFossil
GWCHPHP
RenewablesFossil
ElectricityImport
Electricity Renewables SurplusExport Fossil
Hydrogen Raw biomassHeat Liquid fuelsGas Electricity
Hard coal PP
Nuclear PP
Reforming
Battery stor.
Pumped stor.
H2-2-Fuel
GT
CCGT
District heat
Oil PP
Lignite PP
Processing
Bio-2-el.
H2-storage
Electrolysis
Methanation
TWhGW
0
108
TWh
TWh
GW
GW
Solar thermal
PV
Hydro power
Onshore wind
Offshore wind
Raw biomass
00 0
103
Biogas storage
0
TWh 36 TWh18
1
85
Bio-2-Liquid 91 TWh
TWh
TWh
Hard coal
Lignite
Petroleum
TWh
144TWh
0 0
Natural gas
37 13
7 TWh68 27
TWh 3 TWh
485 0 0
3910
CO2 emissions 1990 (reference year) 990 Mio t CO2 CO2 emissions 196 Mio t CO2 CO2 reduktion related to 1990:
TWh
TWh 0 TWh
TWh
Uranium 0 0
10
Primary fossil energy carrier
445
384
Industry (fuel based process)
Electricity (baseload)
80%
TWh
TWh TWh TWh GW
GW 215
237 Final energy237 TWh
TWh 0
0 Conversion0 Losses
375
Bio-2-CH4 00 TWh
TWh
TWh
TWh
103
77%
15 TWhTWh
0 Losses502 Final energy630 TWh
GW
GW
125128 TWh
120 TWh6 5
19 Battery veh.
TWh 0 TWhTWh
TWhTWh
TWh
TWh
GWh
GWh
0 0GWh
21
Consumption sector
121TWh
3TWh
Deep geothermal
Environ-mental heat
Renewable energy sources
Renewable raw materials
Water
Sun
Bio-2-H20
17632 TWh
0
Wind
335TWh
Biodiesel
5 TWh
Energy conversion Storage
10
375
383
52
49
TWh
TWh
0
0
501 Final energy860 TWh
TWhTWh
TWh
GW
GW
GW
100%
GW
TWhTWh
TWh
TWh
TWh
TWh
11
106
20
98
0
Heating (space heating and hot
water)
237
20
Total quantity gas
TWh
TWh
TWhTWh
TWh
GW
GW
66
TWh
TWh 17 TWh
TWh
0
0
50
126
Final energy
0%
11
GW
GW
GW
GW
GW
GW
20
15
GW0
TWh
TWh
419
21
135
85TWh5
0
TWh
TWh
TWh
TWh
TWh
TWh
TWh
23%
108
100%
ConversionLosses
00
29%
128 Conversion
Total quantity hydrogen
108 TWh
0%
Total quantity raw biomass
244
TWh
TWh
GW
GW
Biogas plant
2
58
77
55
103 0
103
0
91
141
TWh0
TWh00
0
19
Total quantity heating
0 Conversion17 Losses
264 Final energy280 TWh Mobility
108
71%
Conversion0 Losses
72 Final energy335 TWh
46TWh
87%13%
Total quantity electricity
39%61%
Total quantity liquid fuels
271 Conversion88 Losses
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Entwicklung fluktuierende erneuerbare Energien– 85-%-Szenario, EE Ausbau
Installierte Leistung in 2050
Wind See 33 GW (~20*heute)
Wind Land 168 GW (~4.5*heute)
Photovoltaik 166 GW (~4.2*heute)
Q uelle: H .-M . H enning, A . Palzer, Studie “W A S KO STET D IE EN ERG IEW EN D E? - W ege zur
Transform ation des deutschen Energ iesystem s b is 2050“, Fraunhofer ISE, N ov. 2015
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Energiefluss 205085-%-Szenario
Q uelle: H .-M . H enning, A . Palzer, Studie “W A S KO STET D IE EN ERG IEW EN D E? - W ege zur
Transform ation des deutschen Energ iesystem s b is 2050“, Fraunhofer ISE, N ov. 2015
Gesamteffizienz Primärenergie – Nutzenergie > 60 % (heute: < 40 %)
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Übertragungsnetz, NetzausbauHeterogene Verteilung von Wind und PV
Graph S. Killinger, FraunhoferISE; data: Bundesnetzagentur
PhotovoltaikWind
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Netz und EnergieverteilungVerteiler- und Übertragungsnetze, Ausbau und Intelligenz
n Netzsimulation im Verteilnetz
n Netzsimulation im Übertragungsnetz
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Smart Grids, NetzintegrationVerteiler- und Übertragungsnetze, Digitalisierung
Gestern Heute und Zukunft
n Dezentral und fluktuierend. Daher Bedarf an: Vernetzung und Steuerung von intelligenten Erzeugern, Speichern und Verbrauchern
0,4 kV
0,4 kV
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C/sells – Das Energiesystem der ZukunftBMWI-SINTEG-Csells Projekt
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C/sells | 3. Trinationaler Energ iekongress | 23.11.2017 | M ulhouse
n BMWi-gefördertes Demonstrationsprojekt im Rahmen von SINTEG
n 100 Mio. € Gesamtprojektvolumen
n Laufzeit 01.01.2017 – 31.12.2020
n Größtes SINTEG-Schaufenster, Reichweite ca. 30 Mio. BürgerInnen
n 56 Partner aus Industrie, Netzwirtschaft, Wissenschaft, Wirtschaft
n Konzept: Zellulär, Partizipativ, vielfältig
n Perspektive RIZ: „Regulative Innovationszonen“
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C/sells – Das Energiesystem der ZukunftBMWI-SINTEG-Csells Projekt
C/sells-Lösungs-ansatz
 Zellulär
 Partizipativ
 vielfältig
C/sells Basis-Instrumente
 Infrastruktur-Informationssystem (IIS)
 Abstimmungs-kaskade
 Regionalisierter Handel mit Energie und Flexibilitäten
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C/sells – Das Energiesystem der ZukunftBMWI-SINTEG-Csells Projekt
Netzdienlicher Handel
Platt-formen Markt
Flex-Platt-
formen
Regionaler marktdienlicher Handel
Zentraler Handel marktdienlich oder
systemdienlich
Plattform für regionalen Handel (Entwicklung & Erprobung).
Sektorenübergreifende Optimierung in Quartierszellen.
Marktbasiertes Netzengpassmgmt. (Entwicklung & Erprobung).
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C/sells – Das Energiesystem der ZukunftProjektansatz, RIZ
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n Wir können die Handelsplätze nur beschränkt ausprobieren, da die SINTEG-Verordnung nur eine „Erstattung wirtschaftlicher Nachteile aufgrund der Projekttätigkeit“ regelt (vgl. § 1 SINTEG-V). Ausgleich von wirtschaftlichen Nachteilen setzt keine Anreize zur Bereitstellung von Flexibilität => Regulative Innovationszone RIZ einführen
n Präferenzen spielen neben der Wirtschaftlichkeit eine wichtige Rolle, aber Ökostromprodukte und Herkunftsnachweise sind zu komplex und intransparent für den Massenmarkt => Vereinfachen!
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BMBF-KopernikuseNavi: Energiewende-Navigation
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n BMBF-gefördertes Programm mit 4 Konsortien
n eNavi zur Systemintegration mit Schwerpunkt transdisziplinärer Ansatz
n Intersektorale Transformationsszenarien
n Digitalisierungskonzepte, Block-Chain und Agenten
n Schwerpunktthemen mit Bezug zu praxisnahenTransformationsoptionen im Bereich Stromproduktion, Smarte Wärme und Verkehrsdekarbonisierung
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CHP HP
electricity electricity
Dezentrale Flexibilitäten, Digitalisierung BHKW/WP und thermische Speicher; Batteriesysteme
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Kraftwerk im Keller
Das im Projekt entwickelte Konzept ermöglicht dezentralen KWK-Anlagen dynamisch
n auf externe Tarife zu reagieren
n die Gebäudeautarkie zu maximieren
n Vorhersagebasierte Regelung
n über ein Jahr erfolgreich in Bestandsgebäuden getestet
Dezentrale Optimierung stromwärmegeführterKWK-Anlagen im Smart Grid
Steuerungseinheit
Modell
Optimierer Cont
rolle
r
Vorh
ersa
ge
Physikalisches System
SteuersignaleAktuellerSystemzustand
Wettervorhersage /EPEX Strompreis
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Tarifrealer Betrieb
optimaler Betriebwärmege. Betrieb
n Fast kein Betrieb in der Niedrigpreiszeit und sehr nahe am Optimum
n Systematische Abweichungen vom optimalen Betrieb durch Unterschätzung der thermischen Last
KWK Betriebsführung Preisgeführte Erzeugung, Nutzung des Speichers
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n Wie kann die Rundsteuertechnologie innovativ genutzt werden?
n Wie sehen dynamische HT/NT-Tarife aus?
n Wie können komplexe Steuersignale (z.B. EEX-Preis) in HT/NT-Signale übersetzt werden?
n Wie sieht die Kommunikationsstrecke vom Netzbetreiber bis zur gesteuerten Anlage (z.B. Wärmepumpe) aus?
n Wie flexibel reagieren „intelligent“ gesteuerte Lasten und Erzeuger auf die dynamischen HT/NT Tarife?
n Wie kann der Netzbetreiber die aktuell abwerfbare Last abschätzen?
n Welche systemische Relevanz hätte der Rollout eines dynamisierten SLPs?
BMWI-CheapFlex Projekt: Aggregation von Dez. Anlagen durch dynamische Tarife
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Definition der HT/NT-TarifeDynamische Erzeugungstarife für KWK
n Idee: existierende einfaches NT/HT Tarifsignal mit wenig Wechsel
n Optimierung von Schalthandlungen mit festgelegten maximalenIntervallen für NT-Tarif (10 bis 50%) in Abhängigkeit des EEX-Preises
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Definition der HT/NT-Tarife Dynamische Erzeugungstarife für KWK
“Day-Ahead” Preis im Carpet Plot NT/HT im Carpet Plot
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Aggregation von Lastgruppen mit Rundsteuerungstechnik
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Betriebsstrategien für PV-Batteriesysteme
“Netzdienlicher Betrieb”
Feed-in peakmax. 60% PPV
Eigenstromoptimierung
netzdienlich
n Optimierung des Eigenverbrauchs
vermindert keine Netzspitzen
n Bis zu 66 % mehr PV im NS Netz
durch Spitzenkappung
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BMWI-HeiPhossBetriebsführung
Zielsetzung:
Optimaler Eigenverbrauch
Netzfreundlicher Betrieb durch Pufferung des PV-Mittagspeaks
Batterieschonender Betrieb
Umsetzung:
Ø Entwicklung prognosegestützter Vorhaltung von Speicherkapazität zur Reduktion der Einspeisespitze auf 60% der PV-Nennleistung
Ø Validiert in zahlreichen veröffent-lichten Simulationsstudien
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EnergiemarktLeistungs-Preisentwicklung am Regelleistungsmarkt
MRL-Daten:
Stand August 2015
PrimaryControlReserve PCR:
- Wöchentlich ausgeschrieben
- Min 5 MW, Negativ/Positiv
- Aktivierung 30 sec
- Frequenzgeführt
SecondaryControlReserve SCR:
- Wöchentlich ausgeschrieben
- Min 10 MW, Abruf
- Aktivierung 5 Minuten
- Fernwirktechnik
TertiaryControlReserve TCR:
- Täglich ausgeschrieben
- Min 10 MW
- Aktivierung 15 Minuten
- Automatisierter Datenaustausch
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Net-PV
Das im Projekt entwickelte Konzept ermöglicht
n die Bereitstellung von Netzserviceleistungen mit dezentralen PV-Batteriesystemen,
n erschießt neue Einnahmequellenfür dezentrale Erzeuger/Systeme
n substituiert konventionelle Kraftwerke
n und reduziert somit die zunehmend kritische Must-Run-Leistung.
Net-PV: Aggregierte PV-BatterieverbundkraftwerkeFrequenzhaltung
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n Modulares Softwareframework für dezentrale Energiemanagementsysteme
(Java / OSGi) auf embedded Systemen
n Entwickelt und genutzt seit mehreren Jahren am Fraunhofer ISE
n Kommunikationsgateway, Monitoring,
Steuerung, Optimierung, Prognosen,
Lastverschiebung, Visualisierung
n Vielseitig einsetzbar. Projekterfahrung:
n DEMAX: Multisparten-Metering (M-Bus), Steuerung KWK, Anbindung Back-Office
n eTelligence: IEC 61850, Gateway regionale Marktplattform für erneuerbare Energien
n Hei-Phoss: Home Energy Management mit PV-Batteriesystem
n Elektromobilität: Intelligente Ladeinfrastruktur
www.openmuc.org
F&E Smart Grid TechnologieOpenMUC Energiemanagement Framework
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IEC 60870-5-104
CANopen
IEC 61850/61400
KNX
Mo
db
us
S7 SPS
OPC UA
(w)M
-Bu
s
Und mehr: eHz, IEC 62056-21, DLMS/COSEM, SNMP
Anlagenvernetzung mit OpenMUCUnterstützte Kommunikationsprotokolle
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Das Haus/Fahrzeug-Energie-Management-System (HEMS) wurde durch das Fraunhofer ISE entwickelt und in den Haushalten eingebaut. Das System ist modular und baut zu großen Teilen auf vorhandene Infrastruktur auf.
Aufbau und Funktionalitäten des HEMS:
n Das HEMS wird direkt an die kommunikativen Haushaltszähler angeschlossen
n Über die offene ISE-Plattform OpenMUC werden die Energiedaten auf dem HEMS weiter verarbeitet und gespeichert
n Ein Optimierer wird in Zukunft die Ladung der E-PKW gemäß Vorgaben ansteuern
n Über ein Display werden die Daten visualisiert und die Interaktion durch die Bewohner möglich
E-Mobil: Fellbach ZEROplus / Das Energie-Management
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Entwicklung und Aufbau eines Gebäude-Energie-Management-Systems für Einfamilienhäuser zur
optimierten Ladung von Elektrofahrzeugen
Projektinhalte
n Entwicklung intelligenter Ladepunkte für die Fahrzeuge im privaten Raum (AC, 22kW). Vernetzung von Wallbox und Heim-Energiemanagement.
n Nutzerinterfaces für Haus-Energie-Management und Ladepunkt auf Tablet. Akzeptanzstudie.
n Vorhersagebasierte Eigenstromoptimierung PV-Anlage, Lastverschiebung Wärmepumpen und Elektroautos.
n Interaktiver Feldversuch über 24 Monate mit unterschiedlichen E-PKW und Nutzungskonzepten (privat und Carsharing)
Projektreferenz FellbachSmart Home und Elektromobilität
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SmartEnergyLab
Entwicklungslabor für intelligente Gebäudeenergiesysteme
n Simulation von unterschiedlichen »Smart Home«-Typologien
n Inselnetzbetrieb, PV-, Solarthermie, Mikro-KWK und weitere Einspeisung (Hardware-in-the-Loop-Betrieb)
n Kombination von thermischen und elektrischen Systemen (Erzeuger, Speicher, Verbraucher) mit intelligenten Messsystemen
n Einbindung eines E-PKW als mobiler Verbraucher
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n Die Sektoren im Energiesystem werden zunehmend integriert, dabei werden zentrale und dezentrale Energiesysteme relevant sein, lokal spielen Wärmenetze ein wichtige Rolle
n PV und Wind stellen die wesentlichen Technologien für die Energiewende in Deutschland dar, PV BMWI Ausschreibungen bei ca. 4 Cent/kWh angekommen, Batteriesystemen werden ebenfalls günstiger. Dezentrale PV ca. 7-10 Cent/kWh,
n Speicher werden ab 40% EE-Anteil erforderlich, mobile und stationäre Batteriespeicher können schnell in privater dezentraler Form zum Energiesystem beitragen (Emob, PV-Batteriespeicher).
n Netzverbünde und Ausbau reduzieren Speicherbedarf, dez. Speicher können den Netzausbaubedarf reduzieren. Flexiblere Netzentgeltkonzepte sind erforderlich.
n Netz und Markt erfordern zunehmend Flexibilitäten, die als elektrische und thermische Speicher schon heute zur Verfügung stehen, Die Vernetzung und Digialisierung ermöglicht die Erschließung der Flexibilitäten
n Neue Umlagemodelle sollten den Transformationsvorgang finanzieren, einerseits Co2 Preis, andererseits flexible Netzentgelte;
n In der Niederspannungsebene könnte man Netzentgelt und Umlagen für Eigenstromnutzung abschaffen, dezentrale intelligente Systeme hätten ein enormes Potential, vgl. Schweizer Modell der Eigenverbrauchsgemeinschaft (EVG); Energiestrategie 2050)
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Fazit Digitalisierung für die intersektorale Transformation
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Prof. Dr.-Ing. Christof Wittwer, Fraunhofer [email protected]
www.ise.fraunhofer.de
Fraunhofer Institute for Solar Energy Systems ISE
© Fraunhofer ISE
n Anteil Umlagen EEG/KWKG im Stromsektor
n Netzkosten und Ausbau im Stromnetz hoch
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Strompreis, NetzentgeltAnreize für flexible Netznetzung
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n EEG Umlage stark gestiegen, inzwischen stabil
n HH Strombeschaffung: HH-Kunden (Standardlastprofil) zahlen im Vergleich zum Börsenpreis hohe Preise
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Strompreis, NetzentgeltAnreize für flexible Netznetzung