Flexible Energieversorgung

Durch den langfristig angelegten Umbau des Energiesystems nimmt der Anteil fluktuierender Einspeisung in das Stromversorgungsnetz zu. Um den Zielkonflikt zwischen steigender Nachhaltigkeit auf der einen und gleichbleibender Versorgungssicherheit auf der anderen Seite zu lösen, werden Flexibilitätsoptionen benötigt. Im Umfeld dezentraler Versorgungsgebiete lassen sich darunter sowohl verbrauchernahe Erzeuger und Speicher als auch flexible Lasten zusammenfassen. Durch die Heterogenität der Anlagenstruktur und die dynamischen Anforderungen der Versorgungsaufgabe ist es schwierig, allgemeine Aussagen zur Flexibilität des Gesamtsystems zu machen. In dieser Arbeit wird daher eine Methode entwickelt, um die Systemflexibilität räumlich und technisch abgegrenzter Versorgungssysteme zu bewerten. Da die Flexibilitätsoptionen zunächst eine Versorgungsaufgabe erfüllen, besteht die Hauptanforderung der Untersuchung in der Entwicklung eines ganzheitlichen Modells, mit dem Versorgungsgebiete vollständig beschrieben werden können. Als Komponenten des Systems werden Standort, Topologie, Anlage, Gebäude, Haushalt und Endgerät abgegrenzt. Indem für jede dieser Komponenten spezifische Modellbausteine definiert werden, wird ein generischer Baukasten für die Szenariendefinition erstellt. Durch geeignete Methoden wird die zeitlich aufgelöste Last- und Erzeugungssituation für die Endenergieträger Gas, Strom und Wärme abgebildet. Mit dem "aktivitätsbasierten Lastmodell" wurde dabei ein innovativer Ansatz verfolgt, um fluktuierende elektrische und thermische Lasten in der Größenordnung von 1...200 Gebäuden realitätsnah zu simulieren. Dabei werden die spezifischen Merkmale des Haushaltes und der Endgeräte berücksichtigt. Der Anlagenbetrieb wird durch ein gemischt-ganzzahliges lineares Optimierungsmodell dargestellt, das auf alle Szenarien anwendbar ist. Durch ein Testverfahren wird schließlich das Potenzial eines Systems bewertet, im Bedarfsfall neben der Versorgungsaufgabe als virtuelle Batterie Strom aufzunehmen oder abzugeben. Mittels linearer Optimierung werden dabei spontane Leistungsabrufe getestet, die hinsichtlich Zeitpunkt, Leistung und Abrufdauer variiert werden. Die Ergebnisse dieser Testsequenzen lassen sich zu den Kenngrößen Kapazität und Leistung verdichten. Komplexe, heterogene Versorgungssysteme können mittels einer virtuellen Leistung und Kapazität bewertet und verglichen werden, ohne exogene Parameter einzubeziehen. Dennoch ist diese Bewertung mit Einschränkungen verbunden, denn im Gegensatz zu physikalischen Speichern können die Kenngrößen der virtuellen Batterie nicht deterministisch ermittelt oder fortgeschrieben werden.