Projektvorstellung: PV-Speicher im Haushalt · [email protected] . Motivation für...
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Janina Moshövel [email protected] Eigenverbrauch, Betriebsstrategien, Kostenentwicklungspotentiale und Auslegungsempfehlung Projektvorstellung: PV-Speicher im Haushalt 02.06.2015
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Janina Moshövel [email protected]
Eigenverbrauch, Betriebsstrategien, Kostenentwicklungspotentiale und Auslegungsempfehlung
Projektvorstellung: PV-Speicher im Haushalt
02.06.2015
Einleitung
2 02.06.2015
PV-Hausspeicher Eigenverbrauch maximieren
Batterie optimal
dimensionieren
Netzbezug minimieren
Netz entlasten (hohe
Einspeisepeaks reduzieren)
Abregelung vermeiden
Entwicklung geeigneter Betriebsstrategien
dire
kter
Ver
brau
ch
Laden
Abre
gelu
ng
Netzeinspeisung
Motivation für PV-Speichersysteme
3 02.06.2015
■ Speicher sind in der Lage den Eigenverbrauch zu erhöhen UND gleichzeitig das Netz zu entlasten, wenn sie richtig betrieben werden
■ Besitzer des PV-Speichersystems □ Hoher Eigenverbrauch □ Wenig Energieverlust
□ Erzeugte Energie direkt nutzen □ Speichern sobald möglich
■ Netzbetreiber □ Niedrige Einspeiseleistung,
konstante Spannung im Netz
□ Abregelung
■ Zwei verschiedene Anforderungen der beiden Hauptakteure
■ Simulationsmodelle □ Lithium Batterie □ Blei Batterie
■ Energiemanagement
□ Prognosebasierte Betriebsstrategie
■ Eigenverbrauch und Lebensdauer
■ Einfluss Elektrofahrzeuge
■ Zusätzliche Netzbelastung durch Speicher?
■ Speicherauslegung
Inhaltsverzeichnis
4 02.06.2015
[email protected] 5 02.06.2015
■ PV-System
□ Berechnung der erzeugten PV Leistung mittels globaler Einstrahldaten
auf die Horizontale □ Gemessene Daten von der Baseline Surface Radiation Network1, 60s
Intervall, Lindenberg Germany
■ Simulationsmodel
DC-Topologie
1Behrens K, "Basic measurements of radiation at station Lindenberg (2004)," Meteorologisches Observatorium Potsdam, doi:10.1594/PANGAEA.756860, 2011.
Simulationsmodell
[email protected] 6 02.06.2015
■ DC/DC-Converter und Inverter
□ Repräsentiert durch Leistungskurve □ Spannungsabhängig □ Generisches Modell,
andere Parameter möglich
■ Simulationsmodell
DC-Topologie
Simulationsmodell
[email protected] 7 02.06.2015
■ Haushaltslastprofil
□ Bestehend aus gemessenen Einzelprofilen von
32 typischen Haushaltsgeräte in 60 s □ Berücksichtigt deren Einschaltzeit und -dauer □ Variation von Wochentag und Jahreszeit
■ Simulationsmodell
DC-Topologie
Simulationsmodell
Simulationsmodell
8 02.06.2015
■ Batterie - Lithium
□ Impedanz Modell □ Berücksichtigung von SOC und Temperaturabhängigkeit □ Thermisches Modell zur Berechnung der Erwärmung □ Lithium-Ionen Batterie basierend auf SAFT VL 45E Zelle
■ Simulationsmodell
DC-Topologie
Simulationsmodell
9 02.06.2015
■ Batterie - Blei
□ Modifizierte Shepherd Gleichungen □ Berücksichtigung von SOC und Temperaturabhängigkeit □ Gasung, Degradation, Korrosion, Säureschichtung □ Alterung parametriert mit SENEC.Home G2 plus
■ Simulationsmodell
DC-Topologie
■ Simulationsmodelle □ Lithium Batterie □ Blei Batterie
■ Energiemanagement
□ Prognosebasierte Betriebsstrategie
■ Eigenverbrauch und Lebensdauer
■ Einfluss Elektrofahrzeuge
■ Zusätzliche Netzbelastung durch Speicher?
■ Speicherauslegung
Inhaltsverzeichnis
10 02.06.2015
Management strategies
11 02.06.2015
■ PV ohne Speicher Verwende PV Energie nur bei
gleichzeitiger Last
■ Maximierung Eigenverbrauch Wirtschaftlichste Lösung nach
aktueller Gesetzlage Überschüssige Energie wird
sofort gespeichert Batterie oft vollgeladen vor
der Mittagszeit
+ Besitzer PV-Speichersystem - Netzbetreiber
Moshoevel et al. “Analysis of the maximal possible grid relief from PV-peak-power impacts by using storage systems for increased self-consumption," Applied Energy, Vol. 137, No. 1, p. 567–575, 2015
Lithium
Zeit [h]
Net
zaus
taus
chle
istu
ng [k
W]
Management strategies
12 02.06.2015
Moshoevel et al. “Analysis of the maximal possible grid relief from PV-peak-power impacts by using storage systems for increased self-consumption," Applied Energy, Vol. 137, No. 1, p. 567–575, 2015
■ PV ohne Speicher Verwende PV Energie nur bei
gleichzeitiger Last
■ Perfekte Prognose Netzentlastung durch geringere
Einspeiseleistung Berechnet verfügbare Kapazität Speichert so viel Energie wie
möglich oberhalb eines bestimmten Limits
+ Besitzer PV-Speichersystem + Netzbetreiber
Lithium
Zeit [h]
Net
zaus
taus
chle
istu
ng [k
W]
Management strategies
13 02.06.2015
■ PV ohne Speicher Verwende PV Energie nur bei
gleichzeitiger Last
■ Persistenz Prognose Lastbedarf entsprechend
vorheriger Woche PV Erzeugung entsprechend
vorherigem Tag PI-Regler kompensiert Verluste
aufgrund von Prognosefehlen
± Besitzer PV-Speichersystem ± Netzbetreiber
Moshoevel et al. “Analysis of the maximal possible grid relief from PV-peak-power impacts by using storage systems for increased self-consumption," Applied Energy, Vol. 137, No. 1, p. 567–575, 2015
Lithium
Zeit [h]
Net
zaus
taus
chle
istu
ng [k
W]
■ Persistenzprognose
Qualität der Vorhersage
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Ziel SOC
Realer SOC
02.06.2015
Unterschied im täglichen Energiedurchsatz im Vergleich zu maxEig [kWh]
Häu
figke
it [T
age/
Jahr
]
Zeit [h]
Net
zaus
taus
chle
istu
ng [k
W]
Eigenverbrauch und Abregelung
16 02.06.2015
Energiemanagement Eigenverbrauch [%]
PV ohne Speicher 20.0
Maximierung Eigenverbrauch
51.5
Perfekte Prognose 50.8
Persistenz Prognose 47.6
■ Speicher erhöhen den Eigenverbrauch
■ 3.9%Punkte weniger mit Persistenz Prognose
■ Perfekte Prognose nur 3.5%Punkte mehr
■ Bei Abregelung weniger Energieverlust
■ Mehr Netzentlastung bei gleicher Menge abgeregelter Energie mit Persistenz Prognose
Einspeiselimit [%]
Jähr
l. E
nerg
ieve
rlust
[%]
■ Eine Begrenzung der Einspeiseleistung erhöht die Aufnahmefähigkeit der Verteilnetze. Speicher können die Einspeisespitzen reduzieren und zudem Abregelungsverluste verringern.
■ Ein netzdienliches Verhalten erfordert Prognose: Um hohe Einspeisespitzen mit Speichern zu reduzieren, sind Prognosen von Last und Erzeugung notwendig, anhand derer das Energiemanagement den Speicher intelligent lädt.
■ Die einfache Persistenzprognose liefert hinreichende Vorhersagen und erfordert dabei keine externen Daten. Hohe Einspeiseleistungen werden signifikant reduziert. Die Lebensdauer bei Lithium wird verlängert. Einbußen im Eigenverbrauch durch Prognosefehler sind gering, Prognosefehler führen zu Restspitzen der Einspeiseleistung.
Persistenzprognose und Abregelung kombinieren. Dadurch können Einspeisespitzen verlässlich begrenzt werden ohne dabei viel Energie durch Abregelung zu verlieren.
Fazit + Handlungsempfehlung
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Betriebsweisen von Photovoltaik-Speichern
Handlungsempfehlung:
02.06.2015
■ Simulationsmodelle □ Lithium Batterie □ Blei Batterie
■ Energiemanagement
□ Prognosebasierte Betriebsstrategie
■ Eigenverbrauch und Lebensdauer
■ Einfluss Elektrofahrzeuge
■ Zusätzliche Netzbelastung durch Speicher?
■ Speicherauslegung
Inhaltsverzeichnis
18 02.06.2015
Lebensdauer
19 02.06.2015
■ MaxEig, PV System 5kWp, Energiebedarf 3,5MWh/a, inst. Kapazität 6kWh
■ Blei □ Mehr Alterung bei tiefem Ladezustand □ Datenblatt SENEC:
2.500 - 4.000 Zyklen bei Delta SOC=50%
bei 0,7 Zyklen/Tag: 10 - 16 Jahre (rein zyklisch)
■ Lithium □ Mehr Alterung bei hohem Ladezustand □ Datenblatt Solion:
18 - 25 Jahre bei Delta SOC=50%
bei 0,7 Zyklen/Tag: 4600 - 6400 Zyklen (rein kalendarisch)
Lebensdauer
hoch hoch
gering gering
■ Bei der Lithium Batterie: maxEig - PersProg
Einfluss der Strategie auf Lebensdauer
20 02.06.2015
■ Bei der Blei Batterie □ Altert langsamer in hohen ladezuständen (im Gegensatz zu Lithium) □ Strategie jedoch nur wenig Einfluss auf Lebensdauer, da geringe
Ladeleistung (max. 0,3C) -> langsame Vollladung -> durch Prognose nur minimal verzögert
Delta
■ Lithium Batterie: Altert langsamer bei niedrigen Ladezuständen (SOC) als bei hohen. Durch das Verzögerte Laden bei der Persistenzprognose wird dadurch die Lebensdauer verlängert.
Bei Lithium sollten hohe Ladezustände vermieden werden.
■ Blei-Batterie: Altert langsamer bei hohen Ladezuständen (SOC) als bei niedrigen. Bei 100% SOC tritt jedoch vermehrt Gasung auf.
Bei Blei sollten niedrige Ladezustände vermieden werden sowie ausgedehnte Vollladungen auf 100%.
21
Fazit + Handlungsempfehlung
Betriebsweise technologiespezifisch
Handlungsempfehlung:
Handlungsempfehlung:
02.06.2015
■ Ca. 800 Haushalte, Lithium Batterie SOC: 0-80%
Einfluss der Strategie auf Eigenverbrauch
22 02.06.2015
■ Ca. 800 Haushalte, Lithium Batterie SOC: 0-80%
Einfluss der Strategie auf Eigenverbrauch
23 02.06.2015
■ Persistenzprognose verlängert die Lebensdauer der Lithium Batterie
Einfluss der Strategie auf Lebensdauer
24 02.06.2015
■ Ca. 800 Haushalte, Lithium Batterie SOC: 0-80%
hoch gering
■ Simulationsmodelle □ Lithium Batterie □ Blei Batterie
■ Energiemanagement
□ Prognosebasierte Betriebsstrategie
■ Eigenverbrauch und Lebensdauer
■ Einfluss Elektrofahrzeuge
■ Zusätzliche Netzbelastung durch Speicher?
■ Speicherauslegung
Inhaltsverzeichnis
25 02.06.2015
Eigenverbrauch
26 02.06.2015
■ 5kWp PV-Anlage Standort nahe Berlin □ Süd: 5120 kWh PV-Erzeugung (Jahresertrag 1024 kWh/kWp) □ Ost-west: 4320 kWh PV-Erzeugung (Jahresertrag 864 kWh/kWp)
■ Höherer Direktverbrauch bei ost-west, aber mehr Erzeugung bei süd - Ausrichtung
mit Batterie Südausrichtung wirtschaftlicher
■ Konstante Ladeleistung 3kW
■ Verbrauch □ Fahrt 18kWh/100km □ Heizung 0,5kWh/100km □ Klimaanlage 0,3kWh/100km
■ Batterie so groß, dass Strecke immer gefahren werden kann
■ Profiltypen
□ Pendler (Laden nur abends, 30km/Tag) □ Zweitwagen (Laden nach jeder Fahrt, 25km/Tag) □ Unterscheidung Wochentag/ Jahreszeit
02.06.2015
E-Fahrzeug Ladeprofile
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Einfluss auf den Eigenverbrauch
28 02.06.2015
■ Elektrofahrzeige erhöhen den Eigenverbrauch ■ bessere Übereinstimmung Zweitwagen und PV-Erzeugung (Laden am Tag) größere Eigenverbrauchssteigerung
Eigendeckungsanteil des E-Fahrzeugs
29 02.06.2015
■ Lithium, MaxEig, PV System 5kWp, Energiebedarf 3,5MWh/a, inst. Kapazität 6kWh
■ Pendler: lädt abends, stationärer Speicher erhöht Eigendeckungsanteil ■ Zweitwagen: lädt tagsüber, Direktverbrauch, stationärer Speicher erhöht Eigendeckungsanteil nur gering Mit PV-Anlage kann E-Fahrzeug um 40 - 87% gedeckt werden
■ Die Erzeugung ist höher bei Süd-Anlagen als bei Ost-West-Anlagen, jedoch ist die Erzeugung bei Ost-Westanlagen mehr in die Morgen- und Abendstunden verschoben, sodass die dort typischerweise vermehrt auftretenden Lasten gedeckt werden können. Der Direktverbrauch ist somit größer bei Ost-West-Anlagen.
■ Batterien erhöhen die eigenverbrauchte Strommenge: Bei Süd-Anlagen kann mit Batterie die größte Strommenge selbst genutzt werden, da mehr Strom erzeugt wird, der gespeichert und zu späteren Zeitpunkten genutzt werden kann.
■ Elektrofahrzeuge, besonders Zweitwagen, können zu einem großen Teil über den selbst erzeugten PV-Strom betrieben werden.
Ist die Installation eines Speichers geplant, sollte möglichst eine Südausrichtung der PV-Anlage gewählt werden.
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Fazit + Handlungsempfehlung
Eigenverbrauch & PV-Ausrichtung
Handlungsempfehlung:
02.06.2015
■ Simulationsmodelle □ Lithium Batterie □ Blei Batterie
■ Energiemanagement
□ Prognosebasierte Betriebsstrategie
■ Eigenverbrauch und Lebensdauer
■ Einfluss Elektrofahrzeuge
■ Zusätzliche Netzbelastung durch Speicher?
■ Speicherauslegung
Inhaltsverzeichnis
31 02.06.2015
Höchste Leistungsänderung am Tag (immer PV Erzeugung enthalten, nicht nur Last)
■ Ohne Batterie steilere Flanke, da Wechsel von Last zu Erzeugung
Batterien zum Eigenverbrauch belasten das Netz NICHT zusätzlich!
33 02.06.2015
Zusätzliche Netzbelastung durch Speicher?
■ Batterien reduzieren Lastflanken durch Ein-oder Ausspeichern
■ ZUSÄTZLICH: Viele Speicher im Netz glätten, da unterschiedliche
Volladezeitpunkte:
34 02.06.2015
Keine Netzbelastung durch Speicher!
■ Der Leistungsgradient der Residuallast ist am größten bei Wechsel von Last zu Erzeugung. Die natürliche Fluktuation der Erzeugung (z.B. durch Wolkenzug) hat geringere Leistungsgradienten als das direkte Aufeinanderfolgen von Last und Erzeugung.
■ Speicher zum Eigenverbrauch entlasten das Netz, da sie immer mindestens einen der Einflüsse reduzieren. Der Speicher kann entweder die Last durch Ausspeichern reduzieren oder die Erzeugung durch Einspeichern verringern oder sogar beide Anforderungen erfüllen und verringert dadurch die Leistungsgradienten.
■ Das Entladen eines Speichers ins Netz kann Belastungen hervorrufen. Dies ist nicht der Fall bei eigenverbrauchsorientiertem Betrieb und bei marktgetriebener Betriebsweise i.d.R. auch nicht. (Detaillierte Analyse notwendig).
Lokale Restriktionen sollten immer Vorrang vor globalen Anfragen haben. Wird der Speicher nicht eigenverbrauchs-optimiert betrieben sondern über Signale von außerhalb (z.B. Netzfrequenz, Preise etc.) dürfen dadurch lokal im Nieder-spannungsnetz keine Probleme verursacht werden.
35
Fazit + Handlungsempfehlung
Wirkung von Speichern auf die Residuallast
Handlungsempfehlung:
02.06.2015
■ Simulationsmodelle □ Lithium Batterie □ Blei Batterie
■ Energiemanagement
□ Prognosebasierte Betriebsstrategie
■ Eigenverbrauch und Lebensdauer
■ Einfluss Elektrofahrzeuge
■ Zusätzliche Netzbelastung durch Speicher?
■ Speicherauslegung
Inhaltsverzeichnis
36 02.06.2015
𝐾 = −𝐴0 + �𝐸𝑡 − 𝐴𝑡(1 + 𝑖)𝑡
𝑇
𝑡=1
𝐴0 = Anfangszahlung 𝐸𝑡 = Einzahlung zum Zeitpunkt t 𝐴𝑡 = Auszahlung T für den Beobachtungszeitraum (1 + 𝑖)−𝑡 = Diskontierungsfaktor i = Kalkulationszinssatz
Wirtschaftlichkeit eines Speichers: nur die Kosten und Gewinne durch Batterieinstallation
𝐾 = −𝐾𝑖𝑖𝑖 + �∆𝐸𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑡𝑎 ∙ 𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑖𝑆 ∙ 1 + 𝑆 𝑡 − ∆𝐸𝑖𝑖𝑎𝑎𝑎𝑡𝑎 ∙ 𝐸𝐸𝐸 − 𝐾𝑖𝑖𝑎𝑡𝑎𝑖𝑖
(1 + 𝑖)𝑡
𝑇
𝑡=1
r = jährliche Preissteigerung
Speicherauslegung
37 02.06.2015
■ 2015
Speicherauslegung
38 02.06.2015
■ Basisszenario: Stromkosten: Arbeits- und Leistungspreis getrennt, MwSt. auf Eigenverbrauch
Basisszenario 2015
Basisszenario 2020 ■ 2020
Speicherauslegung
40 02.06.2015
■ Basisszenario: Stromkosten: Arbeits- und Leistungspreis getrennt, MwSt. auf Eigenverbrauch
■ 2020
Speicherauslegung
41 02.06.2015
■ Strompreis: großer Einfluss auf Wirtschaftlichkeit von Speichern
20% größer
■ 2020
Speicherauslegung
42 02.06.2015
■ Batteriekosten: Einfluss auf Wirtschaftlichkeit von Speichern
20% kleiner
Speicherauslegung
43 02.06.2015
■ EEG: Einfluss auf Wirtschaftlichkeit von Speichern
20% kleiner kein EEG mehr
■ 2020
■ EEG: EEG-Umlage verzögert die Wirtschaftlichkeit der Speicher, ist aber ggf. notwendig für ein wirtschaftliches Gesamtsystem von PV + Speicher.
■ Die wirtschaftliche Speichergröße hängt von vielen Faktoren ab, z.B. von der Größe der PV-Anlage, der Haushaltslast, dem Batteriepreis, dem Strompreis, dem Zins etc.
■ Ein überdimensionierter Speicher reduziert die Wirtschaftlichkeit. Eine Optimierung bezüglich Eigenverbrauch oder Autarkie resultiert in größeren Speichern als eine Optimierung bezüglich der Wirtschaftlichkeit.
Speicherauslegung
44 02.06.2015
20% größer
■ Speicher können die Einspeisespitzen reduzieren □ Persistenzprognose liefert hinreichende Vorhersagen □ Einbußen im Eigenverbrauch durch Prognosefehler gering □ Einfluss auf Netz im Vortrag „PV-Speicher im Energiesystem“ □ Prognosebasierte Betriebsstrategie verlängert die Lebensdauer der
Lithium-Batterie □ Wirtschaftlichkeit im Vortrag „soziale, ökonomische und ökologische Aspekte“
■ Größter Eigenverbrauch mit Batterie bei Süd ausgerichteter PV-Anlage
■ Elektrofahrzeuge, besonders Zweitwagen, können zu einem großen Teil über
den selbst erzeugten PV-Strom betrieben werden
■ Speicher zum Eigenverbrauch reduzieren schnelle Wechsel von Last zu Einspeisung, entlasten das Netz also zusätzlich
Zusammenfassung
45 02.06.2015
Janina Moshövel [email protected]
Eigenverbrauch, Betriebsstrategien, Kostenentwicklungspotentiale und Auslegungsempfehlung
Projektvorstellung: PV-Speicher im Haushalt
02.06.2015
