ZSW simuliert intelligente Betriebsführung von dezentralen Photovoltaik-Speichern für höheren Solarstrom-Eigenverbrauch und Netzoptimierung

Am Beispiel eines Einfamilienhauses zeigen die Forscher, dass mit der intelligenten Steuerung einer Batterie und einer Wärmepumpe eine Steigerung des Eigenverbrauchs auf 70 Prozent der Solarstromerzeugung möglich ist.

Solarstrom-Netzeinspeisung sinkt auf 25 Prozent der Nennleistung der Photovoltaik-Anlage
So sinkt die Netzeinspeisung auf nur noch 25 Prozent der Nennleistung der Photovoltaik-Anlage, die Spitzeneinspeisung mittags wird größtenteils gekappt. Die Forschungsarbeiten wurden vom Bundesumweltministerium (BMUB) gefördert.

Photovoltaik-Anteil am Strommix im Frühjahr und Sommer mittags in vielen südlichen Regionen bereits 30 Prozent oder mehr
In Deutschland sind derzeit rund 35 Gigawatt Photovoltaik-Leistung installiert. In vielen südlichen Regionen beträgt der Anteil am Strommix mittags im Frühjahr und Sommer bereits 30 Prozent oder mehr. Manche Niederspannungsnetze sind aber nicht ausgelegt für die sinnvolle Verteilung von überschüssigem, lokal erzeugtem Strom an andere Verbraucher. Insbesondere im ländlichen Raum kommen daher einige Netze an ihre Grenzen.

Solarstrom-Eigenverbrauch rund 15 Cent pro Kilowattstunde profitabler als die Netzeinspeisung
Mehr Eigenverbrauch kann diese Situation entspannen – für die Besitzer von Solarstromanlagen ist er außerdem um rund 15 Cent pro Kilowattstunde profitabler als die Netzeinspeisung. Batteriespeicher erhöhen den Anteil des selbst verbrauchten Solarstroms noch weiter, aber auch die Steuerung einer Wärmepumpe mit thermischem Speicher kann zu diesem Zweck entsprechend angepasst werden. Das Problem dabei: Von dem erhöhten Eigenverbrauch profitiert nicht automatisch das Stromnetz. Wird etwa eine Batterie direkt geladen, ist sie bereits vor der Mittagszeit voll und reduziert die Einspeisespitze weniger als möglich.

Win-win-Situation: Intelligente Steuerung maximiert Eigenverbrauch und entlastet gleichzeitig das Netz optimal
Am Beispiel eines Einfamilienhauses mit vier Personen und 140 Quadratmetern Wohnfläche hat das ZSW jetzt eine Lösung für das Problem vorgestellt. Auf dem Dach ist eine PV-Anlage mit fünf Kilowatt (kW) Nennleistung installiert. Neben der Batterie mit fünf kWh Energieinhalt kommt noch eine Wärmepumpe mit thermischem Speicher zum Einsatz. Beide Speicher werden intelligent und zeitversetzt geladen.
„Unser dynamisches Modell maximiert den Eigenverbrauch von 57 Prozent um zusätzliche 13 Prozentpunkte und reduziert die Spitzeneinspeisung fast vollständig“, sagt Dr. Jann Binder, Leiter des ZSW-Fachgebiets Photovoltaik: Module Systeme Anwendungen (MSA). Die abgeregelte Energiemenge minimiere sich zudem auf ein Prozent.

Betriebsführung der Stromspeicher und Wärmepumpe nutzt Vorhersagen für die lokale Solarstrom-Erzeugung
Die neue Betriebsführung der Stromspeicher und der Wärmepumpe nutzt Vorhersagen für die lokale PV-Erzeugung und den Stromverbrauch der Bewohner auf Basis vergangener Messwerte. Dafür verwenden die ZSW-Forscher ein selbstlernendes Modell. Auf Grundlage der Prognosen werden optimale Lösungen für den Batterieladezustand und den Wärmepumpenbetrieb berechnet. Die Ergebnisse gibt das System als Sollwertvorgabe an untergeordnete Regler weiter, die die Steuerung der Gerätekomponenten übernehmen.
„Die Simulation zeigt eine mögliche Win-win-Situation für alle Beteiligten, Anlagenbesitzer wie Netzbetreiber“, erklärt Binder. „Wird sie realisiert, können darüber hinaus vier Mal so viele Anlagen an das Stromnetz angeschlossen werden, wie das derzeit der Fall ist.“ Die Energiewende erfordere neben der Investition in Erzeugungsanlagen, die ohne weitere Brennstoffkosten Strom erzeugen, auch Anpassungen in der Infrastruktur und in den Netzen. Wie das Beispiel jetzt zeige, könnten intelligente Steuerungsverfahren den Anpassungsaufwand aber erheblich reduzieren, so der ZSW-Forscher.

03.06.2014 | Quelle: Zentrum für Sonnenenergie- und Wasserstoff-Forschung Baden-Württemberg (ZSW) | solarserver.de © EEM Energy & Environment Media GmbH