TY - THES

T1 - Bereitstellung von Netzdienstleistungen mit Hilfe zukünftiger Elektromobilität in Kombination mit dezentralen Speichereinheiten

AU - Purgstaller, Wilfried

N1 - gesperrt bis null

PY - 2020

Y1 - 2020

N2 - Die auf nationaler sowie auf europäischer Ebene angestrebte Energiewende stellt das derzeitige Energiesystem vor große Herausforderungen. Durch den Ausbau von erneuerbaren Energieträgern ist vermehrt mit volatiler Einspeisung und bidirektionalen Lastflüssen zwischen Übertragungs- und Verteilungsnetz und in weiterer Folge mit einem steigenden Bedarf an Netzdienstleistungen zu rechnen. Die Elektromobilität dient dabei als wichtige Säule bei der Verwirklichung der Transformation des Energiesystems. In der vorliegenden Arbeit wird, im Rahmen des Projekts „FlyGrid“, das Potential für die Bereitstellung von Netzdienstleistungen durch zukünftige Elektrofahrzeuge mit Hilfe des Konzepts „Vehicle-to-Grid“ untersucht. Zudem wird der Einsatz von Schwungradspeichern als dezentrale Energiespeicher analysiert. Zu diesem Zweck wird der Bedarf für Netzdienstleistungen in Form von Redispatchmaßnahmen, Sekundär- und Tertiärregelleistung für das Jahr 2019 ermittelt und eine Prognose für 2030 erarbeitet. Es wird ein Modell erstellt, welches das Verhalten von Elektrofahrzeugen in unterschiedlichen Nutzergruppen („Use Cases“) und Schwungradspeichern darstellt. Dabei werden verschiedene Lade- und Entladeleistungen sowie Elektromobilitätsdurchdringungen analysiert. Anhand derzeitiger und zukünftiger Bedarfe wird das Potential von Elektrofahrzeugen, allein sowie in Kombination mit Schwungradspeichern, berechnet. In einem weiteren Schritt werden mittels Lastflusssimulationen (NEPLAN) die Auswirkungen des ermittelten Potentials in Form von Spannungsbandabweichungen und thermischen Betriebsmittelüberlastungen auf ein ländliches Mittelspannungsnetz der Energienetze Steiermark GmbH geprüft. Bei der Ermittlung des Potentials zeigt sich, dass Elektrofahrzeuge zur Erbringung von Netzdienstleistungen durchaus geeignet sind. Insbesondere die Use Cases „Arbeit“ und „Laden zu Hause“ sind imstande, bei ausreichender Durchdringung einen substantiellen Beitrag zur Deckung des Bedarfs an Netzdienstleistungen zu leisten. Der Beitrag von Schwungradspeichern dagegen ist als eher gering einzustufen, da diese im Rahmen der Studie nicht auf die Erbringung von Netzdienstleistungen ausgelegt sind, sondern auf die kurzfristige Abdeckung von Spitzenlasten, welche durch das Laden mit hoher Leistung hervorgerufen werden. Die durchgeführte Lastflusssimulation verdeutlicht, dass niedrige Lade- und Entladeleistungen für das bestehende elektrische Netz unproblematisch sind. Mit steigender Durchdringung, aber vor allem mit steigenden Leistungen kommt es zunehmend zu thermischen Überlastungen und unzulässigen Knotenspannungen. Die zukünftige Bereitstellung von Netzdienstleistungen mittels Elektrofahrzeugen muss demnach mit geringer Lade- und Entladeleistung erfolgen, um etwaige Netzausbaumaßnahmen zu vermeiden.

AB - Die auf nationaler sowie auf europäischer Ebene angestrebte Energiewende stellt das derzeitige Energiesystem vor große Herausforderungen. Durch den Ausbau von erneuerbaren Energieträgern ist vermehrt mit volatiler Einspeisung und bidirektionalen Lastflüssen zwischen Übertragungs- und Verteilungsnetz und in weiterer Folge mit einem steigenden Bedarf an Netzdienstleistungen zu rechnen. Die Elektromobilität dient dabei als wichtige Säule bei der Verwirklichung der Transformation des Energiesystems. In der vorliegenden Arbeit wird, im Rahmen des Projekts „FlyGrid“, das Potential für die Bereitstellung von Netzdienstleistungen durch zukünftige Elektrofahrzeuge mit Hilfe des Konzepts „Vehicle-to-Grid“ untersucht. Zudem wird der Einsatz von Schwungradspeichern als dezentrale Energiespeicher analysiert. Zu diesem Zweck wird der Bedarf für Netzdienstleistungen in Form von Redispatchmaßnahmen, Sekundär- und Tertiärregelleistung für das Jahr 2019 ermittelt und eine Prognose für 2030 erarbeitet. Es wird ein Modell erstellt, welches das Verhalten von Elektrofahrzeugen in unterschiedlichen Nutzergruppen („Use Cases“) und Schwungradspeichern darstellt. Dabei werden verschiedene Lade- und Entladeleistungen sowie Elektromobilitätsdurchdringungen analysiert. Anhand derzeitiger und zukünftiger Bedarfe wird das Potential von Elektrofahrzeugen, allein sowie in Kombination mit Schwungradspeichern, berechnet. In einem weiteren Schritt werden mittels Lastflusssimulationen (NEPLAN) die Auswirkungen des ermittelten Potentials in Form von Spannungsbandabweichungen und thermischen Betriebsmittelüberlastungen auf ein ländliches Mittelspannungsnetz der Energienetze Steiermark GmbH geprüft. Bei der Ermittlung des Potentials zeigt sich, dass Elektrofahrzeuge zur Erbringung von Netzdienstleistungen durchaus geeignet sind. Insbesondere die Use Cases „Arbeit“ und „Laden zu Hause“ sind imstande, bei ausreichender Durchdringung einen substantiellen Beitrag zur Deckung des Bedarfs an Netzdienstleistungen zu leisten. Der Beitrag von Schwungradspeichern dagegen ist als eher gering einzustufen, da diese im Rahmen der Studie nicht auf die Erbringung von Netzdienstleistungen ausgelegt sind, sondern auf die kurzfristige Abdeckung von Spitzenlasten, welche durch das Laden mit hoher Leistung hervorgerufen werden. Die durchgeführte Lastflusssimulation verdeutlicht, dass niedrige Lade- und Entladeleistungen für das bestehende elektrische Netz unproblematisch sind. Mit steigender Durchdringung, aber vor allem mit steigenden Leistungen kommt es zunehmend zu thermischen Überlastungen und unzulässigen Knotenspannungen. Die zukünftige Bereitstellung von Netzdienstleistungen mittels Elektrofahrzeugen muss demnach mit geringer Lade- und Entladeleistung erfolgen, um etwaige Netzausbaumaßnahmen zu vermeiden.

KW - ancillary services

KW - electromobility

KW - Vehicle-to-Grid

KW - V2G

KW - flywheel energy storage systems (FESS)

KW - Redispatch

KW - control reserve

KW - Netzdienstleistungen

KW - Elektromobilität

KW - Vehicle-to-Grid

KW - V2G

KW - Schwungradspeicher

KW - Redispatch

KW - Regelleistung

M3 - Masterarbeit

ER -