Modellierung von Speichern im Energiesystem

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Vortrag von Dr. Matthias Koch bei der Jahrestagung 2012 des Öko-Instituts, 13. September 2012 in Berlin.

Vortrag von Dr. Matthias Koch bei der Jahrestagung 2012 des Öko-Instituts, 13. September 2012 in Berlin.

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  • 1. Modellierung von Speichern im EnergiesystemDr. Matthias Koch, Dr. Dierk Bauknecht, Christoph Heinemann undDavid RitterÖko-Institut e.V., Freiburg.Jahrestagung Öko-Institut e.V., 13.09.2012, Berlin.
  • 2. Agenda1. Wofür werden Flexibilität und Speicher im Stromsystem benötigt?2. Wie bilden wir Flexibilität und Speicher modelltechnisch ab?3. Welche Effekte treten beim Einsatz von Flexibilität und Speichern im Stromsystem auf?4. Welche Schlussfolgerungen lassen sich daraus ableiten? 2
  • 3. 1. Wofür werden Flexibilität und Speicher im Stromsystem benötigt? 3
  • 4. Wofür werden Flexibilität und Speicher benötigt? • Ausgleich und Integration von fluktuierender EE-Einspeisung (Wind- und PV-Strom) – Prognoseunsicherheit – Einspeisegradienten – EE-Überschuss und EE-Mangel („dunkle Flaute“) Mehr EE- Mehr Strom Speicher  Differenzierte Analyse von Flexibilitäts- anforderungen, Flexibilitätsoptionen und deren zeitlicher Entwicklung 4
  • 5. Phase 1 (2010 – 2020): Effizientere Flexibilität? • Bereitstellung von Flexibilität durch den bestehenden konventionellen Kraftwerkspark. • Neue Flexibilitätsoptionen haben vor allem den Effekt, dass der konventionelle Kraftwerkspark effizienter betrieben werden kann.EE-Variabilität: Flexibilität  Relativ geringe Lastglättung für Einspeise- Kosten- und konventionelle gradienten CO2-Einsparung Kraftwerke • Viele neue Flexibilitäts- und Speicheroptionen sind mit hohen Anfangsinvestitionen verbunden  Hemmnis bzgl. Kapazitätsaufbau. 5
  • 6. Phase 2 (ab 2020/2030): Mehr Flexibilität! • Zunehmend EE-Überschüsse • EE-Integration durch EE-Speicherung • EE-Integration durch Flexibilität, die die Sockellast konventioneller Kraftwerke reduziert Konventionelle EE-Variabilität: Erzeugung kann EE-Überschuss EE-Speicherung direkt ersetzt oder EE-Mangel werden  hohe Einsparung Flexibilitäts- EE- Konventionelle optionen, die Unsicherheit: Erzeugung kann ohne direkt ersetzt Vorhaltung von Stromerzeugung werden  hohe Regelkapazität Regelkapazität Einsparung bereitstellen 6
  • 7. Phase 2 (ab 2020/2030): Mehr Flexibilität!• Neue Flexibilitäts- und Speicheroptionen werden zunehmend attraktiver: – sinkende spezifische Kosten – steigender Systemnutzen• Wie kann der Systemnutzen dem Anlagenbetreiber anteilig zugewiesen werden?• Wie kann der Übergang gestaltet werden, damit die Flexibilitätsoptionen rechtzeitig zur Verfügung stehen?• Wo liegt das Optimum zwischen EE-Abregelung + Back-up Kraftwerken und EE-Speicherung? 7
  • 8. 2. Wie bilden wir Flexibilität und Speicher modelltechnisch ab? 8
  • 9. Quantitative und dynamische Analyse • Strommarktmodell PowerFlex – Lineares Optimierungsmodell – Technische und energiewirtschaftliche Restriktionen – Differenzierte und dynamische Abbildung von Flexibilität und Speicheroptionen mit mehreren Parametern – Wechselwirkungen im Zeitverlauf • Abbildung von DSM im Modell: Speicherkapazität und Wirkungsgrad Speicherverluste WirkungsgradElektrische Leistung Lastprofil 9
  • 10. eTelligence Modellergebnis: DSM Einsatz imJahr 2030 10
  • 11. 3. Welche Effekte treten beim Einsatz vonFlexibilität und Speichern im Stromsystem auf? – Phase 1 (2010 – 2020) – 11
  • 12. eTelligence Modellergebnisse für Phase 1 (2010 – 2020)• These 1: Effizienzgewinne im Kraftwerkspark durch dezentrale Flexibilität und Speicher – Verringerung von An- und Abfahrvorgängen: -5% – -10%  Kosten und CO2-Emissionen ↓ – Höhere Auslastung von Grundlastkraftwerken: +1% Kosten ↓ und CO2-Emissionen ↑↓ – Verdrängung von PSW-Kraftwerken, dadurch weniger Wirkungsgradverluste: -15% – -30% Kosten ↓ und CO2-Emissionen ↑↓ 12
  • 13. eTelligence Modellergebnisse für Phase 1 13
  • 14. 3. Welche Effekte treten beim Einsatz vonFlexibilität und Speichern im Stromsystem auf? – Phase 2 (2020 – 2030) – 14
  • 15. EE-Stromeinspeisung vom 1.3. – 7.3.2030 (50% flukt. EE) Einspeisung aus Wind-, PV- und Laufwasserenergie Netzlast 120 100 80GW 60 46 GW 6h 40 20 37 GW 9h 0 1 25 49 73 97 121 145 Stunden 15
  • 16. eTelligence Modellergebnis: EE-Überschussim Jahr 2030 ohne zusätzliche Flexibilität Option: EE-Abregelung? Option: EE-Export? Optionen: PSW, BHKW, DSM, Power-to-Gas? 16
  • 17. eTelligence Modellergebnis: EE-Überschussim Jahr 2030  Bedarf für Tagesspeicher 15% Wind- und PV-Strom abgeregelt 7% Wind- und PV-Strom abgeregelt 17
  • 18. eTelligence Modellergebnisse: nutzen von Flexibilität im Jahr 2030 (Phase 2) 18
  • 19. eTelligence: BHKW Einsatz im Jahr 2030 19
  • 20. These 3: Zusätzliche EE-Integration durch Reduktion der Sockellast (Phase 2) Ohne Sockellast könnte mehr EE integriert werden Sockellast zur Bereitstellung von Regelenergie Quelle: Öko-Institut e.V. 20
  • 21. 4. Welche Schlussfolgerungen lassen sich daraus ableiten? 21
  • 22. Fazit und erste Schlussfolgerungen• Phase 1: 2010 – 2020 • Flexibilität und Speicher verringern Effizienzverluste im konventionellen Kraftwerkspark • Hohe Anfangsinvestitionen sind Hemmnis für Kapazitätsaufbau• Phase 2: 2020 – 2030 • Konventionelle Stromerzeugung wird direkt durch EE ersetzt • Hoher Nutzen (Kosten- und CO2-Einsparung) • Attraktivität für Flexibilität und Speicher steigt• PSW, BHKW und DSM eignen sich zum Ausgleich des PV-Einspeiseprofils (Stundenspeicher)• Speicherwirkungsgrad ist sensitive Größe für dynamische Wechselwirkungen Systematischer Vergleich von Speicher- und Flexibilitätsoptionen: aktuelles BMU Projekt 22
  • 23. Vielen Dank für die Aufmerksamkeit!Dr. Matthias Koch: m.koch@oeko.deDr. Dierk Bauknecht: d.bauknecht@oeko.deChristoph Heinemann: c.heinemann@oeko.deDavid Ritter: d.ritter@oeko.de 23