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aDSM Aktives Demand-Side-Management durch Einspeiseprognose

Das Projekt aDSM soll hierarchisch, skalierbare Systeme mit dezentraler Intelligenz entwickeln, welche den Haushalts- sowie den zukünftigen Elektromobilitätsverbrauch flexibel an die lokal erzeugte erneuerbare elektrische Einspeisung anpassen. Hierbei werden die Lastverschiebungen bzw. gesteuerte Ladevorgänge aktiv und vorausschauend durchgeführt, indem eine dafür optimierte Einspeiseprognose entwickelt wird. Kann kein lokaler Ausgleich erreicht werden, so sollen die oberen Systemebenen (bis hin zum Übertragungsnetz) oder Energiespeicher koordiniert eingreifen. Ziel ist es, den benötigten Speicherbedarf und die Netzbelastungen durch aDSM zu reduzieren. Anhand von Elektrofahrzeugen und einer PV-Anlage wird eine praktische Demo-Umsetzung des aDSM-Systems für einen einzelnen Netzknoten durchgeführt.

Ergebnisse

Demand-Side-Management (DSM) wird häufig mit den Zielsetzungen der Spitzenlastverringerung sowie der Lastgangglättung verbunden. Im Projekt aDSM hingegen wird das Ziel verfolgt, mit DSM einen möglichst flexiblen elektrischen Lastgang zu erreichen, welcher sich an die gegebene volatile elektrische Einspeisung regenerativer Erzeuger anpasst.

Wesentliches Element hierfür ist eine Einspeiseprognose für regenerative Erzeugungseinheiten. Diese wird benötigt, damit die vorhandenen Lastverschiebungspotenziale aktiv und vorausschauend eingesetzt werden können. Als Ausgangssituation wird eine Modellsiedlung (kombinierte städtische und ländliche Strukturen) mit einem hohen regenerativen Anteil untersucht. Die DSM-Potenziale werden neben dem Haushaltssektor vor allem im Bereich der Elektromobilität gesucht. Die Elektromobilität eignet sich zukünftig sowohl aufgrund der energetischen Potenziale als auch aufgrund der flexiblen Ladestrategien ideal für einen DSM-Einsatz und ist daher essentieller Bestandteil dieses Projektkonzepts.

Das Projekt aDSM hat sich basierend auf der Problemstellung folgende Hauptziele gesetzt:

 

  • Bestimmung des verfügbaren DSM-Potenzials im Haushalt nach Tages- und Jahreszeit (Modellsiedlung und Geräteausstattung bestimmen)
  • Bestimmung des verfügbaren DSM-Potenzials der E-Fahrzeuge im Tagesverlauf
  • Entwicklung und Adaptierung von Prognoseverfahren zur Verbesserung der räumlichen und zeitlichen Auflösung
  • Bestimmung der gesamten Erzeugungsprognosefehler für lokale und globale Vorhersagen (Verteilung der Einspeisung im Modellnetz festgesetzt und Modell der PV-Einspeisung erstellt)
  • Erstellung des lokalen aDSM Modells (Theoretisches und praktisch nutzbares DSM Potenzial bestimmt und Formulierung des Optimierungsziels getroffen)
  • Ganzheitliche Netzbelastungen und Speicherbedarf im Nieder- und Mittelspannungsnetz ermittelt (Entwurf Systemhierarchie fertiggestellt und Ausgleichsmöglichkeiten zwischen Verteilnetzbereichen festgehalten)
  • Funktionstüchtigkeit des aDSM-Systems in der Demoumsetzung überprüft (Alle relevanten Geräte installiert und Schnittstelle des aDSM-Systems definiert)
  • Durchführung eines nationalen Workshops zur Verbreiterung des erhaltenen Wissens

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Steckbrief