Systementwicklung & Marktintegration von Wärme und Strom

»DISTRICT«

Untersuchungsschwerpunkte      

  • Wirtschaftlichkeitsuntersuchungen von Energieversorgungskonzepten
  • Optimierung von Energieversorgungskonzepten
  • Betrieb und Interaktion von Technologien in Betrieben
  • Struktur- und Betriebsoptimierung sowie Beratung zur regulatorischen Themen

Hintergrund der Modellanwendung

Insbesondere auf der Ebene der Verteilernetze bietet die steigende Dezentralität der Stromerzeugung, in Kombination mit der bereits dezentralen Wärmeinfrastruktur, vielfältige Möglichkeiten zur Entwicklung neuer Betriebskonzepte sowie die Einbindung neuer, flexibler und Sektor-koppelnder Technologien. In Energiesystemen mit hohen Anteilen an fluktuierenden erneuerbaren Energien wird es zur Sicherung der Systemstabilität besonders wichtig sein, das Zusammenspiel des Wärme-, Kälte- und Stromsektors, sowie die Vorteile flexibler Technologien zu stärken. Zusätzlich zur Betrachtung des Potenzials verschiedener Energieeffizienzmaßnahmen, mit dem Schwerpunkt Gebäudesanierung, werden verschiedene Themen behandelt, die bei der Gestaltung zukünftiger effizienter Energiesysteme berücksichtigt werden müssen.

Das Modell DISTRICT kann in vielen Bereichen angewendet werden. Der Schwerpunkt liegt dabei auf der Untersuchung systemischer Möglichkeiten der regionalen Sektorkopplung, der flexiblen Erzeugungs- und Speichertechnologien sowie  Energieeffizienzmaßnahmen. Die wichtigsten Fragen, die das Modell beantwortet, sind die folgenden:

  • Wie sieht ein zukünftiges kostenoptimiertes Energiesystem einschließlich des jährlichen Entwicklungspfads aus?
  • Welche Flexibilitätskonzepte werden in diesem kostengünstigen Energiesystem eingesetzt?
  • Welche Rolle spielen energetische Gebäudesanierungen in einem optimierten System?
  • Wie lassen sich Flexibilitäten gewinnbringend nutzen?
  • Welchen Einfluss haben äußere Rahmenbedingungen auf die Investitionen in und Nutzung von Sektorkopplung, Gebäudesanierung und/oder flexiblen Energietechnologien?

Folgende Merkmale sind charakteristisch für das Modell DISTRICT

  • Kostenminimale Optimierung eines regionalen Energiesystems auf Verteilernetzebene, einschließlich des jährlichen Entwicklungspfades bis 2050
  • Art des Energiesystemmodells: Ausbau- und Betriebsoptimierung des Energiesystems einschließlich des regionalen Strom-, Wärme- und Kältetransports
  • Sektoren: Strom, Wärme und Kälte für alle Nachfragesektoren (Haushalte, Industrie, Gewerbe, Handel und Dienstleistungen)
  • Rahmenbedingungen: Verschiedene regulatorische und wirtschaftliche Voraussetzungen können ausgewählt und analysiert werden
  • Räumliche Auflösung: von Haushalten bis zu regionalen Energiesystemen
  • Zeitliche Auflösung: Intervalle zwischen 15 Minuten und einer Stunde mit variabler Zeitspanne
  • Programmiersprache: General Algebraic Modeling System (GAMS), Solver: IBM ILOG CPLEX Optimizer

Kunden

  • Energiedienstleister
  • Politische Entscheidungsträger
  • Stadtwerke
  • Industrie

Lokale Strom- und Wärmeversorgung als Peer-to-Peer-Handel

Im Rahmen des Projekts »C/sells«, das im Dezember 2020 zu Ende ging, erprobten 57 Partner aus Wissenschaft, Industrie und Netzbetrieb in Baden-Württemberg, Bayern und Hessen das Energiesystem der Zukunft. Dieses wird komplex, digital, vielfältig und partizipativ. In Fallstudien wurden die intelligente Vernetzung von Stromerzeugung und -verbrauch sowie der Einsatz innovativer Netztechnologien und -betriebskonzepte getestet. Grundlegend war dabei der zelluläre Ansatz: Gebiete wurden zu »Zellen« zusammengefasst, die miteinander handeln und die klassische Rollenteilung Erzeuger-Verbraucher aufheben

In einer Fallstudie betrachtete das Fraunhofer ISE den lokalen Stromhandel und die strombasierte Wärmeversorgung zwischen vier Wohngebieten und dem Flughafen Stuttgart als Gewerbegebiet. Strom und Wärme werden lokal durch Photovoltaik-Anlagen und kleine Blockheizkraftwerke erzeugt. Im Energiesystemmodell DISTRICT des Fraunhofer ISE wurde zeitlich hochaufgelöst abgebildet, welcher Akteur wie viel Strom und Wärme verbraucht, wo diese durch welche Technologie erzeugt werden und wie die Zellen mit dem Ziel der Kostenoptimierung miteinander handeln. Die Ergebnisse zeigen, dass ein lokaler Peer-to-Peer-Handel von einer vielfältigen Zusammensetzung der Liegenschaften (gewerblich, Wohngebiete) und deren unterschiedlichen Lastkurven profitiert.

Das Projektteam des Fraunhofer ISE hat die Ergebnisse dieser Arbeit und das komplexe Thema Peer-to-Peer-Handel in einen Film und eine Visualisierung mit zugehörigem Tutorial übersetzt.

Interessenten können anhand der Visualisierung selbst ausprobieren, wann Strom zwischen Wohngebieten und Flughafen gehandelt wird und wie CO2-Emissionen oder Kosten im Peer-to-Peer-Handel aussehen. Als Referenzszenario neben dem lokalen Peer-to-Peer-Handel dient die Versorgung allein durch den Energieversorger (Peer-to-Utility). Für die zwei Szenarien sind die Energie- und Geldflüsse im Tages- bzw. Jahresverlauf dargestellt. So kann man vergleichen, ob ein lokaler Handel den Betrieb der Anlagen, die Kosten oder die CO2-Emissionen verändert. 

Quartiersmanagement

Mit dem zunehmenden Ausbau an erneuerbaren Energien steigt der Bedarf an intelligenten Energiemanagementlösungen sowie Handelskonzepten in Niederspannungsnetzen, weil kleine Erzeuger und flexible Verbraucher zunehmend auf lokaler Ebene in Einklang gebracht werden müssen. Das Fraunhofer ISE entwickelt und erprobt dafür neue Lösungen, von der Konzeptidee bis zur Realisierung im Leuchtturmquartier, wie z.B. dem Pfaff-Areal in Kaiserslautern.

Video: Nutzen des Peer-to-peer (P2P) Energie-Handels

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5:14 Min

Visualisierung DISTRICT EnergieFluss

Tutorial zur Nutzung der Fraunhofer ISE DISTRICT Visualisierung

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Quellen

  • NEMAR project
  • StroWae project
  • FlexGeber 
  • Thomsen, J.; Hussein, N.S.; Dolderer, A.; Kost, C. (2021): Effect of the Foresight Horizon on Computation Time and Results Using a Regional Energy Systems Optimization Model. Energies 2021, 14, 495. 
  • Thomsen, Jessica (2018): Enhancing operation of decentralized energy systems by a regional economic optimization model DISTRICT. In: Energy Systems 9 (3), S. 669–707.
  • Saad Hussein, Noha (2018): A method for evaluating building retrofit effects on a decentral energy system by a sector coupling operation and expansion model. In: Energy Systems 9 (3), S. 605–645.
  • Thomsen, Jessica; Wanapinit, Natapon (2017): Ausbauoptimierung dezentraler Energiesysteme zur Untersuchung von Flexibilitätspotenzialen beim Ausbau erneuerbarer Energien. In: 10. Internationale Energiewirtschaftstagung (IEWT 17).15.-17.02.2017. TU Wien/Institut für Energiesysteme und Elektrische Antriebe, (ESEA). Wien.
  • Saad Hussein, Noha; Hübner, Fanny (2017): Model Based analysis of Building retrofitting Effects on a decentralized Energy System. Gebäude. In: 10. Internationale Energiewirtschaftstagung  (IEWT 17).15.-17.02.2017. TU Wien/Institut für Energiesysteme und Elektrische Antriebe, (ESEA). Wien.
  • Hartmann, Niklas; Thomsen, Jessica; Wanapinit, Natapon (2017): Using demand side management and CHP in renewable dominated decentral energy systems: a case study. In: Computer Science - Research and Development, S. 1–6.
  • Saad Hussein, Noha; Rinn, Lars Manuel; Krüger, Christine; Janßen, Tomke; Biener, Wolfgang; Senkpiel, Charlotte (2016): Possible actions to maximize the usage of flexibility usage in a decentral energy system for the eating and electricity sector. In: 16. Symposium Energieinnovation Energiewende (EnInnov 2016). TU Graz. Graz.