Die Rolle eines lokal optimierten Energieversorgungssystems (z.B. ein dörfliches Netz) innerhalb des nationalen und internationalen Versorgungssystems wurde analysiert. Dabei interessierte uns die Frage, welchen Einfluβ eine lokale Opti­mierung auf die CO2 Bilanz des Gesamtsystems von Deutschland samt seiner elektrischen Nachbarländer hat. Weitere Simulationen gaben Aufschluβ über die beste ökonomische Lösung. Verschiedene Szenarien wurden simuliert, von denen vier hier vorgestellt werden.

Ergibt es Sinn lokal das Energiemanagement zu optimieren, wenn man das Gesamtsystem betrachtet?
Des Weiteren wird diskutiert:
Wann agiert die resultierende lokale Lastkurve positiv auf das elektrische Gesamtsystem?
Können Speicher systemdienliche Zeiten erhöhen?
In welchen Fällen können CO₂ Emissionen des Gesamtsystems reduziert werden?
Was ist die wirtschaftlichste Lösung?

Was ist wichtig für das übergeordnete System?

Als übergeordnetes System betrachten wir das deutsche Versorgungssystem sowie die Systeme der verbundenen Nach­barländer.

Die Daten unseres Modelldorfes sowie die Daten von Deutschland und der umgebenden Länder wurden gesa­mmelt und in unser Modell eingesetzt. Last­kurven für jede Stunde des Jahres wurden abgespeichert.

Das Untersystem kann unterstützend zum übergelagerten System wirken, man sagt auch systemdienlich, oder nicht, je nachdem, wie das jeweilige Szenar­io gewählt ist. Das Subsystem verhält sich systemdienlich zum übergeordnet­en System, wenn es zusätzliche Energie bereit stellt in Zeiten, zu denen dem übergeord­nete System Energie fehlt, oder umgekehrt.

Hier werden vier verschiedene Szenarien vorgestellt, A,B,D and F, vgl. Abbildung oben.

Es wurden insgesamt mehr Szenarien simuli­ert, als hier dargestellt werden, daher die Nummerierung. Die anderen Fälle können in einem detaillierten Report gefunden werden (Sönke Bohm and Martin Söthe, Report EUF findet sich im Menue ’Publikationen’ auf der Webseite). Der Report beinhaltet auch eine Beschreibung, wie man auf die Simulationen zugreifen kann unter github.com/znes/ carpeDIEM.

Die Simulationen erlau­ben die Bestimmung der CO2 Emissionen für die beschriebenen Szenar­ien. Wir unterscheiden zwischen einem isoli­erten Dorf mit einem Speicher, der nur lokal zur Verfügung steht und einem integrierten Fall, bei dem die Speicher integriert werden in das übergeordnete Versorgungsnetz.

CO2 Emissionien für den isolierten Fall, in dem Speicher nur lokal zur Verfügung stehen.

 Die Tabelle listet die Resul­tate für den isolierten Fall auf. Die positiven Werte zeigen für alle Szenarien, dass wir hier zusätzliche CO2 Emissionen generieren, (Referenzfall ist Null).

Die Resultate für den integrierten Ansatz, vgl. nächste Tabelle, zeigen, dass in diesem Fall alle Szenar­ien zu einer Einsparung von CO2 Emissionen führen, daher die nega­tiven Werte für CO2.

CO 2 Emissionen für den Fall, bei dem Speicher integriert im überge­ordneten Versorungssystem sind.

Die ökonomischen Daten können zwei Kategorien zugeteilt werden, zentra­len und dezentralen Batterien. Als dezentrale Batterien gingen wir von Vanadium Redox Flow (VRF) Batterien aus, währen wir im Fall von zentralen Einhei­ten Li-Ionen Batterien angenommen haben. Das berücksichtigt auch, dass eine VRF Batterie die am kosteneffektivste Lösung, nach Berechnungen unse­res Partners von der THL, ist. Im Modell gingen die mittleren Technolo­giekosten mit 985 und 855 Euro pro kWh ein. Des Weiteren gingen finanzielle Parameter wie die Verzinsung und eine Abschreibungsphase in die Rechnungen ein.

Tabelle: CO2 Vermeidungskosten wurden berechnet.

Das Szenario D erscheint als das Jenige, welches mit einem integrierten Ansatz die CO2 Emissionen im Vergleich zu dem isolierten Ansatz am meisten reduziert (vgl. vorherige Tabelle). Ein zentraler Batteriespeicher erscheint daher besser als viele verteilte Batteriespeicher.

Die resultierenden Lastkurven des Subsy­stems wurden weiter analysiert im Hinblick auf finanzielle Gewinne durch Verkauf oder Kauf von Elektrizität an das übergeordnete Elektri­zitätsnetz.

Theoretische Kosten und Nutzen eines Refe­renzfalls wurden berech­net und ebenso die theo­retischen Kosten und der Nutzen der Fälle mit Batteriespeichern. In den Fällen mit Batteriespei­chern zeichnete sich ab, dass in der Tat weniger Geld für den Erwerb von Strom in Zeiten niedriger Produktion ausgegeben werden muss. Anderer­seits konnten wir sehen, dass in den meisten Fällen der Gewinn aus dem Verkauf von Elek­trizität auch reduziert war, sogar mehr als die gesparten Kosten für den Erwerb von Strom. Die Tabelle zeigt die Kosten-Nut­zen Bilanz als negative Werte für die Szenarien B und D wohingegen sich im Szenario F ein positiver Wert ergibt. Allerdings müssen bei diesen Betrachtungen die Kosten der Batterie möglichen Ersparnis­sen gegenübergestellt werden.

Tabelle: Einnahmen aus dem Verkauf von Energie und Ausgaben für Energiekäufe (alle Zahlen in Euro).

• Eine “Optimierung” eines lokalen Systems kann zu zusätzlichen CO2 Emissionen im übergeordneten Energienetz führen.
• Die Integration von Speichern im übergeordneten Energiesystem wird CO2 Emissionen reduzieren.
• Batteriespeicher sind immer eine teure Lösung, um CO2 Emissionen zu reduzieren.
• Empfehlung: wenn Batteriespeicher gewünscht sind, dann sollten sie Zentral zur Ver­fügung stehen.

Die Simulationen basieren auf der derzeitigen Netzinfrastruktur. Speicher in einem loka­len System können Sinn ergeben:

• wenn die lokale Infrastruktur so eingeschränkt ist, das eine erweiterte Nutzung von erneuerbarer Energie nicht möglich ist.
• für abgelegene Systeme, vor allem weil dort die Netzinfrastruktur eingeschränkt ist.
• wenn die Netzstabilität von Speicherlösungen profitiert, besonders dann, wenn erneu­erbare Quellen Ihren Anteil am elektrischen Markt vergröβern.