Use-case-related identification of energy storage needs for integrating electro mobility in a grid-friendly way
Publikationen: Thesis / Studienabschlussarbeiten und Habilitationsschriften › Masterarbeit
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Abstract
Um die ambitionierten Klimaziele aus dem Pariser Abkommen von 2015 zu erreichen, müssen die anthropogenen Treibhaugasemissionen signifikant reduziert werden. Der Verkehrssektor kann durch Elektrifizierung einen wichtigen Beitrag zur Reduzierung der klimaschädlichen Emissionen leisten. Durch den zukünftig hohen Anteil an Elektrofahrzeugen erhöht sich der elektrische Energiebedarf und gleichzeitigen treten noch nie da gewesene Lastspitzen auf. Dieses neuartige Verbraucherverhalten kann sich negativ auf die bestehende Netzinfrastruktur auswirken und stellt eine große Herausforderung für die Netzbetreiber dar. Diese Arbeit untersucht die Integration von zwei verschiedenen Elektrofahrzeuganwendungen und das dazugehörige Einsatzpotential von Schwungradspeichern zur Reduktion von Lastspitzen, die durch Ladevorgänge an Ladestationen mit hoher Leistung auftreten. Diese Anwendungsfälle sind „Schnellladen privater Elektrofahrzeuge an Autobahnraststationen“ und „Schnellladen von Elektrobussen an Haltestellen“. Mittels eines 4-Stufen-Modells werden die benötigten Spezifikationen des Schwungradspeichers für jeden Anwendungsfall ermittelt. In der ersten Modellstufe werden die Rahmenbedingungen zur Untersuchung der verschiedenen Szenarien definiert. Diese unterscheiden sich in Ladeleistung der Ladestation bzw. in der angewandten Ladestrategie. In der nächsten Stufe werden für jeden Fall verschiedene Ladeprofile in Abhängigkeit des Durchdringungsgrads abgeleitet. Die Profile basieren auf realen Verkehrsdaten, die von Verkehrszählungen auf Autobahnen bzw. von öffentlichen Busfahrplänen stammen. Die dritte Stufe beinhaltet ein Speichermodell zur Ermittlung der benötigten Speicherkapazität, bzw. der Lade- und Entladeleistung des Schwungradspeichers, in Abhängigkeit der geforderten Netzunterstützung. Die letzte Stufe analysiert die Ergebnisse mit folgender Zusammenfassung: Der Ladebedarf für den Anwendungsfall „Autobahnraststation“ weist sowohl hohe Teilgrundlasten als auch unregelmäßige Spitzenlastschwankungen auf. Dieses Verhalten verstärkt sich weiter mit höherer Ladeleistung bzw. höherer Elektromobilitätsdurchdringung. Daraus ergeben sich hohe Speicherkapazitäten bereits bei niedrigen Durchdringungen, die aber auch bei höheren Netzanschlussleistungen auftreten. Hauptprobleme sind sowohl die hohe Spitzenlast, als auch die nötige Abdeckung der hohen Teilgrundlasten durch höhere Anschlussleistungen. Daraus ergibt sich, dass für diesen Anwendungsfall der Netzausbau sinnvoller sein kann als die Implementierung von Energiespeichern. Die Ergebnisse für den zweiten Fall „Busse“ zeigen, dass der Einsatz von Energiespeichern technisch sinnvoll ist, besonders wenn Busse bei jedem Halt an der Endstation geladen werden. Vorteile sind der gleichverteilte Ladebedarf über den Tag und die Möglichkeit, diesen aufgrund des bekannten Busfahrplans genau abschätzen zu können. Ebenso weichen die Spitzenlasten nicht übermäßig von der Grundlast ab. Dies führt dazu, dass bereits geringe Speicherkapazitäten eine entscheidende Netzentlastung und damit eine netzfreundliche Integration zukünftiger Elektrobusse gewährleisten können.
Details
Titel in Übersetzung | Nutzergruppenabhängige Speicherbedarfsermittlung für eine netzfreundliche Integration der Elektromobilität |
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Originalsprache | Englisch |
Qualifikation | Dipl.-Ing. |
Gradverleihende Hochschule | |
Betreuer/-in / Berater/-in |
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Datum der Bewilligung | 20 Dez. 2019 |
Status | Veröffentlicht - 2019 |