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Energiespeicherung als Teil des Lastmanagements - eine zwingende Voraussetzung für die Integration großer Windkraftleistungen? Stand des Wissens und Perspektiven Entwicklung der Windenergie Energieversorgungsstrukturen im Wandel Demand Side Management Speichermöglichkeiten und Umsetzung Europäische Forschungsaktivitäten Prof. Dr. Jürgen Schmid Dr.-Ing. Martin Hoppe-Kilpper Institut für Solare Energieversorgungstechnik Verein an der Universität Kassel e. V. Dipl.-Ing. Aleksandra Saša Bukvić-Schäfer Fachgebiet Rationelle Energiewandlung Universität Kassel Institut für Solare Energieversorgungstechnik e.V. Systemtechnik für die Nutzung Erneuerbarer Energien und die Dezentrale Energieversorgung Anwendungsnahe Forschung und Entwicklung Windenergie Photovoltaik Biomassenutzung Energiewandlung und Speicher Hybridsysteme Energiewirtschaft Information und Weiterbildung Vorstand: Personal: Jahreshaushalt: Informationen: Prof. Dr.-Ing. Jürgen Schmid Dr. rer. nat. Oliver Führer ca. 72 Mitarbeiter/innen rund 8 Mio. Euro www.iset.uni-kassel.de Windenergie 20000 40000 MW GWh World 35000 17500 Europe Germany 30000 15000 German wind energy production 25000 12500 20000 10000 15000 7500 10000 5000 5000 2500 0 0 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 Speicher Batterie Schwungradspeicher Redox-Flow-Batterie Photovoltaik Szenario für Deutschland Energieversorgungsstrukturen im Wandel Zusätzlich dezentrale Einspeisung Kohle Kernkraft Wasser Bedarfsdeckung durch Handel Leistungsreserven werden durch Handel reduziert bzw. eliminiert Last- und Kostenoptimierung durch Dialog Windpark Zeitvariable Tarife Bidirektionale Kommunikation und großer Informationsfluss erforderlich PV BZ Wind PV BZ KWK Power-Quality- und Netzmanagement Prognosesystem für die Leistung aus Windenergieanlagen Stufe 1: Online-Modell rechnet aus wenigen gemessenen Windparks die aktuelle Leistung aller Anlagen hoch Stufe 2: Prognose-Modell berechnet aus aktueller Leistung und Wettervorhersage die zu erwartende Windleistung Genauigkeit im statistischen Mittel über 90 % bei 48-Stunden-Prognose über 95 % bei 3-Stunden-Prognose Einsatz: E.ON-Netz Vattenfall Europe Transmission RWE-Net Windenergie in der elektrischen Energieversorgung Power performance of 5,400 turbines (one month) 3500 Wind Generation [MW] 3000 2500 2000 1500 1000 500 0 0 4 8 12 16 20 24 28 Days Windenergie in der elektrischen Energieversorgung Power performance of a single turbine (one day) 3500 3000 Megawatts 2500 2000 1500 1000 500 0 0:00 2:00 4:00 6:00 8:00 10:00 12:00 14:00 16:00 18:00 20:00 22:00 0:00 Windenergie in der elektrischen Energieversorgung Tag mit hohem Windanteil (Beispiel Vattenfall Europe) 7.000 Abgabe aus dem Übertragungsnetz EEG-Einspeisung Gebietslast 6.000 Leistung [MW] 5.000 4.000 3.000 2.000 1.000 0 00:00 11.02.02 12:00 00:00 12.02.02 12:00 00:00 13.02.02 12:00 00:00 14.02.02 12:00 Short-term prediction of wind power generation Wind power generation into E.ON Netz control zone 17.02.2002 - 24.02.2002 - observed and 24 hour forecast 4000 Online Forecast 3500 Power [MW] 3000 2500 2000 1500 1000 500 0 17.02 00 18.02 00 19.02 00 20.02 00 21.02 00 Time 22.02 00 23.02 00 24.02 00 Windenergie in der elektrischen Energieversorgung Typischer Wochengang der Netzlast mit Windeinspeisung 20000 load w/o wind 18000 load incl. wind 16000 Power [MW] 14000 12000 10000 8000 6000 4000 2000 0 0 24 48 72 96 Hours 120 144 168 Windenergie in der elektrischen Energieversorgung Typischer Wochengang der Netzlast und Prognosefehler 20000 energy lack 18000 konv. power 16000 Power [MW] 14000 12000 10000 8000 6000 4000 2000 0 0 24 48 72 96 Hours 120 144 168 Gleichgewicht Demand Side Management •Lastreduzierung •Lastverlagerung P P t t •Lastabschaltung •Lastanhebung P P t t 23:00 22:00 21:00 20:00 19:00 18:00 17:00 16:00 15:00 14:00 13:00 12:00 11:00 10:00 9:00 8:00 7:00 6:00 5:00 4:00 3:00 2:00 1:00 0:00 €/MWh 23:00 22:00 21:00 20:00 19:00 18:00 17:00 16:00 15:00 14:00 13:00 12:00 11:00 10:00 9:00 8:00 7:00 6:00 5:00 4:00 3:00 2:00 1:00 0:00 kW Umsetzung des Lastmanagements 4,5 4 3,5 3 2,5 1,5 2 0,5 1 0 Zeit 80 70 60 50 40 30 20 10 0 Intelligentes Lastmanagement Wettervorhersage Gebäudedaten Status des Speichers Gebäude Vorhersage der Raumtemperatur Preisinformation Fahrweise der Anlage Security of Supply Prof. Dr. J. Schmid How does the APX DAM work? Price determination on spot market Amsterdam Powe r Exchange Price Demand Supply I I I I clearing price I Hourly day-ahead bids Physical delivery Central counterpart Hourly equilibrium price (Euro/MWh (Euro/MWh)) Hourly volumes / prices are published Quantity traded volume Spot market: two-sided bidding auction as in most countries 11.03.04 Source: P. Boonekamp Matur ing Electr icity Ma rket 14 Lebensmittelhandel Bürogeräte 11% Kühlung 48% Beleuchtung 26% Kraft 6% elektr. Kleingeräte 9% Security of Supply Source: Rob Pratt Security of Supply Source: Rob Pratt Distributed Generation with high Penetration of Renewable Energy Sources Verteilte Energieerzeugung mit einem hohen Anteil erneuerbarer Energiequellen 37 Partner aus 11 europäischen Ländern: Energieversorgungsunternehmen Industrie und Ingenieurbüros Forschungszentren und Universitäten • Econnect • ICSTM • Uni Duisburg Uni Strathclyde • ECN • • ISET • Uni Lodz UMIST • APX • • GhK • SMA KU Leuven • • FhG ISE • MVV Energie The MeT Office • Cogen • • EMD • DuTrain • Armines • Kirsch • SWK • Arsenal • Alstom T&D • Verbundplan • CENERG • Vergnet • Uni Genova • EDF • CESI • Iberdrola Redes • EHN Labein • Iberdrola Generation • ICCS / NTUA • CRES Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!
