KoKWK
Im Rahmen der Energiewende und der dabei geführten Diskussionen über die effiziente Nutzung von energetischen Ressourcen kommt der Kraft-Wärme-Kopplung und der damit ermöglichten Doppelnutzung von Brennstoffen zur Strom- und Wärmeerzeugung eine große Bedeutung zu. Um die KWK-Anlagen bestmöglich einzusetzen ist sowohl eine optimierte Fahrplanerstellung als auch eine detaillierte Betrachtung ihres Einflusses auf die verschiedenen Ebenen des Stromnetzes nötig, um mögliche netzdienliche Einsatzmöglichkeiten zu identifizieren und bei der Anlageneinsatzplanung zu berücksichtigen.
Zu diesem Zweck wurde ein Modell des deutschen Stromnetzes erstellt bzw. weiterentwickelt, welches alle Spannungsebenen (Netzebenen 1-7) leitungsscharf oder über Bilanzrechnung nachbildet. Weiterhin wurden basierend auf den Netzentwicklungsplänen der Bundesnetzagentur verschiedene (Zukunfts-)Szenarien erstellt, um auch sich in der Zukunft ergebende Möglichkeiten der Netzbeeinflussung abschätzen und bewerten zu können. Dabei kam neben der Betrachtung der Wirkleistung auch der Betrachtung der Blindleistung und der damit verbundenen Möglichkeiten zur Netzbeeinflussung, insbesondere zur Spannungshaltung, eine bedeutende Rolle zu.
Weiterhin wurden im Rahmen des Projektes KoKWK mögliche Algorithmen zur Anlageneinsatzplanung von KWK-Anlagen untersucht. Dabei wurden neben der üblichen kostenoptimierten Fahrplanerstellung anhand der Strompreise auch die Möglichkeiten von KWK zum Erbringen von Systemdienstleistung sowie der Vermarktung ihres Flexibilitätspotentials untersucht.
Ausgewählte Projektergebnisse
- Weiterentwicklung eines Modells zur Betrachtung des gesamtdeutschen Stromnetzes
- Integration der Spannungs-Blindleistungsregelung in das Modell
- Gemischt ganzzahlige lineare Optimierung als bester Kompromiss zwischen Rechenzeit und Genauigkeit
- Blindleistungsbereitstellung für das Übertragungsnetz ist auch durch kleinere Anlagen auf niedrigen Spannungsebenen wie z.B. KWK-Anlagen in Wohnhäusern oder NS-PV möglich
- Sichtbarer Einfluss der Spannungs-Blindleistungsregelung auf den unteren Spannungsebenen für den Blindleistungshaushalt des Übertragungsnetzes
Ausführliche Projektbeschreibung
Netzmodell
Es wurde ein mehrteiliges Model erstellt, um Auswirkungen von KWK-Anlagen oder auch anderen Maßnahmen auf beliebige Netzebenen des deutschen Stromnetzes zu untersuchen.
Da v. a. auf den Spannungsebenen Mittelspannung (20 kV) und Niederspannung (0,4 kV) die Netztopologien sowie die elektrischen Parameter der Netzbetriebsmittel nicht bekannt sind, mussten diverse Methodiken entwickelt werden, um die Netzebenen 4-7 anhand der verfügbaren Daten nachzubilden.
Im ersten Schritt wurde eine Vielzahl von Daten, vorrangig Geodaten, aus verschiedenen Quellen wie z.B. OpenStreetMap, dem Zensus vom Landesamt für Digitalisierung Breitbandausbau und Vermessung, die veröffentlichten Netzstrukturdaten der Verteilnetzbetreiber, wie z.B. die Stromkreislängen, oder Daten der Bundesnetzagentur, wie die im Marktstammdatenregister enthaltenen Erzeugungsanlagen, zusammengestellt und plausibilisiert.
Last
Zur Nachbildung der Last wurden Profilgeneratoren für verschieden Lasttypen erstellt. Für die Industrielasten wurden diese Profile auf Basis eigener Messdaten erstellt. Für den zunehmend wichtiger werdenden Lasttyp E-Mobilität wurde ein Profilgenerator für das Lade- und Fahrverhalten programmiert. Für den Zuwachs der E-Mobilität in den Zukunftsszenarien wurden verschiedene Studien herangezogen.
Erzeugung
Die Nachbildung der fossilen Kraftwerke sowie der bestehenden erneuerbaren Erzeugungsanlagen wurde vorrangig über das Marktstammdatenregister sowie über aus der Netzplanung bekannten erzeugungsspezifischen Leistungsprofilen vorgenommen. Für den in den Zukunftsszenarien zu erwartenden Ausbau von Windkraft- und PV-Anlagen wurden eigene Algorithmen zu deren Zubaumengen und v. a. ihrer regionalen Verteilung erstellt. Letzteres beinhaltet die Suche nach möglichen Standorten, basierend auf meteorologischen Daten, wie Sonnenstunden bzw. Windaufkommen, sowie die Erkennung möglicher Ausschlussflächen aufgrund verschiedenster Faktoren, wie beispielsweise bereits vorhandene Bebauung oder Naturschutzgebiete. Weiterhin wird auch der bereits erfolgte Ausbau erneuerbarer Erzeugungsanlagen in einer Region bei der Bestimmung des möglichen Zubaus mitbetrachtet und dadurch implizit die Akzeptanz gegenüber dem Ausbau erneuerbaren Energien mitberücksichtigt.
Mittel- und Niederspannung
Für die Nachbildung des Verteilnetzes (20 kV und 0,4 kV) wurde ein MatLab-Modell erstellt. Die Verteilnetzebene wird dabei nicht leitungsscharf nachgebildet, sondern eine Berechnung auf Ebene der Gemeinden vorgenommen.
Hoch- und Höchstspannung
Für die Nachbildung des Übertragungsnetzes wurden zwei getrennte leitungsscharfe Modelle erstellt. Ein Netzmodell für die 110 kV-Netzebene in PowerFactory, sowie ein Netzmodell für die 220- und 380 kV Netzebene in INTEGRAL. Für die Nachbildung bestehender Leitungen wurde dabei vorrangig OpenStreetMap herangezogen. Für den Netzanschluss neu errichteter Erzeugungsanlagen wurde ein Algorithmus zur kostenoptimalen Trassenfindung erarbeitet.
Der Aufbau des gesamten Netzmodells ist in der folgenden Abbildung zusehen.
Ausgehend von der Datenaufbereitung in ArcGIS oder Q-GIS kann eine Simulation des gesamten Stromnetzes oder wahlweise nur eines Teilmodells, das die betrachteten Netzebenen enthält, gestartet werden. Mittels Python können Ergebnisse zwischen den Teilmodellen ausgetauscht werden oder neue Eingangsdaten eingespielt werden. Damit kann die Auswirkung veränderter KWK-Fahrpläne auf eine beliebige Netzebene des Stromnetzes untersucht werden.
KWK
Es wurden mehrere Algorithmen zur Anlageneinsatzplanung für KWK-Anlagen erstellt und verglichen. Dabei wurden verschiedene Optimierungsverfahren wie z. B. gemischtganzzahlige lineare Programmierung oder nichtlineare Optimierung angewendet. Betrachtete Komponenten waren BHKW, Wärmespeicher, Gasspeicher sowie Wärmenetze. Ziel der Optimierung ist grundsätzlich ein kostenoptimaler Betrieb der KWK-Anlagen, wobei jedoch auch versucht wird ein netzdienliches Verhalten der Anlagen zu erreichen. Aus diesen Grund wird neben der klassischen Vermarktung der Wirkleistung auch die Vermarktung verschiedener Systemdienstleistungen mit berücksichtigt. Dabei stellte sich die gemischt-ganzzahlig-lineare Optimierung als bester Kompromiss zwischen der Genauigkeit der Ergebnisse auf der einen und der Laufzeit der Anlageneinsatzplanung auf der anderen Seite heraus.
