As part of the German energy transition, offshore wind power plants will play a key role and the installed capacity will further increase within the next years. One promising technology for offshore usage are direct-drive permanent magnet wind power plants. Their advantage is explained by the lack of a gearbox and the resulting reduction in maintenance cost.

A critical resource for this technology is the neodymium within the permanent magnet whose supply is currently controlled by a Chinese monopoly. In conclusion, this analysis identifies the potential of circular approaches, such as recycling and reuse of the magnets, to save neodymium and thereby reduce the resource criticality of offshore wind power plants.

By means of a material flow analysis, it is first shown that the recycling of permanent magnets offers great potential for saving neodymium (see figure) and greenhouse gas emissions.

 

Neodym Fluss

Figure: Neodymium flow along the life cycle of permanent magnets

Subsequently, a methodology for the identification of reuse concepts is presented and applied to the example of permanent magnets from wind turbines. It is concluded that the possibilities of a direct reuse of permanent magnets are limited. While the long lifetime and the ongoing innovations contradict the reuse in wind turbines, reuse in other applications is limited due to strict technical requirements regarding neodymium and dysprosium content.

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Elektrifizierung als Meilenstein zur Erreichung der Klimaziele

Für die auf der UN-Klimakonferenz (COP 21) beschlossene Reduktion der Treibhausgasemissionen müssen neben dem Stromsektor die Sektoren Mobilität und Wärme einen weitreichenden Beitrag liefern. Dies muss über die Umstellung auf effiziente und emmisionsarme Technologien sowie eine intelligente Sektorkopplung geschehen. Während die Auswirkungen der Elektromobilität auf die Stromverteilnetze Gegenstand zahlreicher Untersuchungen waren, wurden die Netzrückwirkungen der elektrischen Wärmebereitstellung (Power-to-Heat) für Verteilnetze bisher nicht ausreichend untersucht.

Modell zur Ermittlung der Netzauswirkungen durch Elektrifizierung

Die Folgen der elektrischen Wärmebereitstellung für die Stromverteilnetze können mit Hilfe einer detaillierten Simulation abgeschätzt werden. Für das Projekt MONA 2030 werden repräsentative Typnetze genutzt (siehe Erstellung repräsentativer Typnetze zur Abbildung von zukünftigen Netzbelastungen). Das in Abbildung 1 vorgestellte Energieverbrauchsmodell ist an diese Typnetze gekoppelt, um weitreichende Flexibilität für die Bewertung der Netzrückwirkung durch Power-to-Heat auf Verteilnetze zu evaluieren.

Im Siedlungsmodell werden, auf Basis statistischer Daten für Deutschland, Typsiedlungen aus den Inputgrößen Siedlungstyp und Stadtkategorie erstellt. Diese sind bestimmt über die vorhandenen Gebäudecluster (Kombination aus Gebäudetyp und Baualtersklasse), deren spezifischen Wärmebedarf sowie die potenziell verfügbare Dachfläche für PV und die Anzahl der Bewohner. Um sanierte oder Niedrigenergiehäuser zu simulieren, kann über das Sanierungsmodell der spezifische Wärmebedarf der einzelnen Gebäude vermindert werden. Auf Gebäudeebene werden darauf aufbauend im Gebäudemodell Strom- und Wärmelastgänge (Ramwärme- und Trinkwarmwasser) generiert. Basierend auf allen Lastgängen, der gewählten Power-to-Heat-Anlage, der Steuerungsart und dem Volumen des thermischen Speichers werden im Netzsimulationstool GridSim für jeden Simulationszeitschritt energetische Bilanzierungen durchgeführt, Regelungen festgelegt und resultierende Netzspannungen an jedem Netzanschlusspunkt berechnet.

PtH GridSim

 

Abbildung 1:    Methodisches Vorgehen zur Bestimmung der Auswirkungen einer elektrischen Wärmebereitstellung auf Verteilnetze
    
Implementierte Ladesteuerungen

Folgende Ladesteuerungen sind für Wärmepumpen und elektrische Speicherheizungen äquivalent und wie folgt definiert:

  • Wärmegeführt: Sobald der Speicher im folgenden Zeitschritt seinen minimalen Füllstand erreichen würde, wird er im laufenden Zeitschritt, maximal für den Bedarf der kommenden 24 Stunden, geladen. Diese Bedingung ist als grundlegender Baustein in allen weiteren Ladesteuerungen enthalten.
  • Eigenverbrauchsoptimiert: Sofern freie Speicherkapazität vorhanden ist, wird der Wärmespeicher geladen sobald am Netzanschlusspunkt durch eine eigene Erzeugungsanlage (z.B. Photovoltaik) eine Rückspeisung stattfinden würde. Der minimale Betrag der Rückspeiseleistung sowie die bezogene Leistung der Anlage werden variabel angepasst.
  • Spannungsgeführt: Sofern freie Speicherkapazität vorhanden ist, wird der Wärmespeicher geladen wenn die Spannung am Netzanschlusspunkt eine festgelegte Spannungsobergrenze überschreitet. Wird eine zuvor definierte Spannungsuntergrenze unterschritten, so wird der im Wärmespeicher vorgehaltene Wärmepuffer aufgebraucht um den Strombezug des Haushalts zu reduzieren. Hiermit wird die Spannung nicht zusätzlich gesenkt.
  • Niedertarifgeführt: Zu festgelegten Zeit (hier 22 bis 6 Uhr) gilt ein verminderter Strompreis, sodass die Beladung des Wärmespeichers zur Kostenoptimierung primär in diesem Zeitraum stattfindet.


Auswirkungen von wärmegeführten PtH-Anlagen

Abhängig von ihrer Durchdringung in der Siedlung und dem Sanierungsgrad des mit Wärme versorgten Gebäudes, steigern Wärmepumpen die elektrische Last im Netz über das gesamte Jahr (siehe Abb. 2 links) sowie die Anzahl der negativen Spannungsbandverletzungen im Netz (siehe Abb. 2 rechts). Speziell bei einem hohen Anteil an PtH in gering sanierten Siedlungen, führen die Power-to-Heat -Anlagen im Winter zu einem starken Abfall des Spannungsniveaus im Netz bis hin zu einzelnen Unterschreitungen des Spannungstoleranzbandes.

Jahresdauerlinie PtH

 

Spannungsbandverl Sanierungsgrad

 


Abbildung 2: Jahresdauerlinie der Wirkleistung am ONT (links) und Dauer der Verletzung der unteren Spannungsgrenze (rechts) in Abhängigkeit des Anteils an Wärmepumpen und des Sanierungsgrades

Es zeigt sich, dass bei einem hohen Anteil von Wärmepumpen  im Netzgebiet durch eine steigende Jahreshöchstlast zusätzlicher Netzausbau notwendig werden kann.

Vergleich unterschiedlicher Ladesteuerungen

Im Gegensatz zur rein wärmegeführten Ladesteuerung, können die weiteren Ladesteuerung helfen die gesamte Dauer positiver und negativer Spannungsbandverletzungen im Netz zu reduzieren.

LS spgb unten

 

LS spgb oben

 

 

Abbildung 3: Abhängigkeit der Dauer der Verletzung der unteren (links) bzw. oberen (rechts) Spannungsgrenze von der Ladesteuerung bei unsanierten Gebäuden

Während eine Steigerung des Eigenverbrauchs vor allem Überschreitungen des oberen Spannungstoleranzbandes vermeiden kann (s. Abb. 3 links), wird durch eine Umsetzung der spannungsgeführten Ladesteuerung zudem die Dauer der Unter-schreitungen des unteren Spannungstoleranzbandes verringert (s. Abb. 3 rechts).

The energy transition - including the transformation of the mobility sector - requires new technologies, many of which come with an increasing demand for critical resources. Approaches from the circular economy, such as sharing and reuse, can lead to increasing resource productivity as well as new opportunities for value creation.

If life cycle assessment (LCA) is used to assess the environmental saving potential of circular approaches, several methodological challenges exist. The present analysis illustrates these challenges using the example of lithium-ion traction batteries in electric vehicles.

Sharing and reuse (Second-Life – SL) are identified as two technically feasible circular approaches for traction batteries. During its first life in the vehicle the traction battery can for example be used for load management by offering vehicle-to-grid (V2G) and thereby sharing storage capacity and power among the vehicle owner and a company (compare figure). Furthermore, after its end-of-life in the vehicle the used traction battery can be reused in a stationary application, for example as a photovoltaic home storage system.

Schematic representation of a vehicle to grid sharing concept

Figure: Schematic representation of a vehicle-to-grid sharing concept for electric vehicle batteries (black=original life cycle, turquoise=life cycle with sharing)

 

Based on a literature review the following main challenges for LCA of reuse and sharing of electric vehicle batteries are identified:

  • The delivered function and the lifetime of the storage system are dependent on the battery ageing process and thus the load profile and the state of charge.
  • Due to a temporal delay, the future development of the disposal process needs to be included.
  • The emissions need to be allocated between different functions (mobility and energy system service).
  • In the case of system expansion, knowledge of the energy system is needed in order to determine the substituted technologies.

The case study on V2G for industrial peak load management shows that in the analysed case the impact of V2G on CO2 emissions is relatively low. However, the emissions accounting method (marginal vs. mix approach) has a strong influence on the results.

Finally, it is concluded that in case of a consequential LCA of energy technologies, system effects can be accounted for by energy system modelling. Furthermore, a prospective LCA approach is required for the assessment of circular approaches because temporal delays play an important role, especially in case of second-life applications.

Further Information:

 

Repräsentative Typnetze als Grundlage für einen objektiven Vergleich Netzoptimierender Maßnahmen

Die Diskussion über zukünfte Stromnetze mit einem hohen Anteil erneuerbarer Energie und neuen Verbrauchern erfordert eine detaillierte Analyse klassischer (z. B. Blindleistungsmanagement) und innovativer (z. B. Power2Heat) Netzoptimierender Maßnahmen (NoM). Zur techno-ökonomischen Evaluierung dieser NoM sind fundierte, praxisnahe Lastfluss-Simulationen entscheidend. Praxisnahe und damit verwertbare Simulationen sind nur möglich, wenn realistische Typnetze, bestehend aus repräsentativen, realen Netzdaten (sogenannte Basisnetztopologien) und realistische Last- und Erzeugungsgänge zur Verfügung stehen. Diese können zu sogenannten Typnetzen zusammengeführt werden und als Berechnungsgrundlage für Simulationen dienen. Für das Projekt MONA 2030 wurden solch praxisnahe und verwertbare Typnetze gemeinsam mit zahlreichen Akteuren der Energiewirtschaft erarbeitet und in das Netzsimulationstool GridSim implementiert. Das Vorgehen hierbei wird im Folgenden beschrieben.

Clusterung von Niederspannungsnetzen zu Basisnetztopologien

Grundlage zur Erstellung von Basisnetztopologien sind reale Netzdaten verschiedener Verteilnetzbetreiber (siehe Abbildung 1). Diese Netzdaten werden in Hinblick auf Charakteristika wie Anzahl der Netzstränge, Anzahl der Hausanschlüsse und Leitungslängen untersucht. Im nächsten Schritt werden diese Kriterien, mittels eines hierarchischen Clusterverfahrens analysiert, um ähnliche Netze zu identifizieren, diese in Cluster zusammenzufassen und daraus schließlich ein repräsentatives Netz je Cluster abzuleiten. Die Methodik liefert sieben typische Niederspannungs-Netze, welche um zwei Extremnetze ergänzt werden. Eine Verknüpfung mit typischen Siedlungen ist weiterhin notwendig, um den Netzanschlusspunkten Strom- und Wärmelastgänge zuordnen zu können.

 

Ausgangsnetze

Abbildung 1: Ausgangsnetze zur Ableitung der Basisnetztopologien

 

Konsistentes Siedlungsmodell für Gebäude- und Bewohnerstruktur

Das FREM (FfE Regionalisiertes Energiesystemmodell) beinhaltet für Deutschland unter anderem gemeindescharfe Daten zur Verteilung von Gebäudetypen, ihres Baualters und ihres Wärmebedarfes. Hieraus lässt sich eine Abhängigkeit der Gebäudezusammensetzung und ihrer Eigenschaften in Abhängigkeit von Siedlungstypen und Stadtkategorien ableiten. Im Vergleichsprozess ergeben sich 36 typische Siedlungscluster mit den in Abbildung 2 dargestellten Charakteristika. Direkt aus den Gebäudedaten lassen sich verschnitten mit Temperaturprofilen und der Methode der Standardlastprofile individuelle Raumwärmelastgänge berechnen.

 

Siedlungsmodell

 

Abbildung 2:    In- und Output des Siedlungsmodells zur Bestimmung von repräsentaiven, realisitischen zukünftigen Netzbelastungen

Für die Skalierung der Strom- und Trinkwarmwasserlastgänge ist die Anzahl der Bewohner je Wohneinheit essenziell. Basierend auf den Daten des Zensus 2011 werden die Gebäudedaten um eine realistische Verteilung der Personenanzahl pro Wohneinheit ergänzt.

 

Verknüpfung der Komponenten zu Typnetzen

Die Verknüpfung von Basisnetztopologien mit Siedlungsdaten zu Typnetzen erfolgt in einem dreistufigen Verfahren. In einem ersten Schritt werden alle Siedlungscluster mit geringer Relevanz, bezogen auf den Gebäudebestand in Deutschland aus der weiteren Betrachtung ausgeschlossen. Über den Clusterungsprozess der Basisnetztopologien ist dies für diese bereits geschehen, so dass gewährleistet ist, dass nur relevante Basisnetztopologien und Siedlungscluster miteinander verknüpft werden.

Im nächste Schritt werden die unterschiedlichen Basisnetztopologien mit allen Siedlungsclustern im Referenzszenario (Status quo) simuliert und die resultierende Netzbelastung (Spannungsabweichung und Betriebsmittelauslastung) ermittelt. Für den Status quo können damit für jedes Cluster kritische Netzsituationen identifiziert werden. In der Referenz bereits kritische Kombinationen werden ausgeschlossen, da es aktuell in den Niederspannungsnetzen nicht zu kritischen Netzzuständen kommt.

Basierend hierauf, der aus den Kabellängen abgeleiteten Siedlungsstrukturdichte und der Relevanz der einzelnen Siedlungscluster, kann in einem dritten Schritt jede Basisnetztopologie mit einem Siedlungscluster verknüpft werden. In Abbildung 3 ist beispielhaft das Typnetz einer Kleinstadt dargestellt.

 

Netz 8001

 

Abbildung 3:    Beispielhaftes Kleinstadt-Typnetz

Die erarbeitete Kombination der Basisnetztopologien mit Gebäude- und Bewohnerstruktur ermöglicht es, sowohl die elektrischen als auch die thermischen Lastgänge an jedem Netzanschlusspunkt realitätnah abzubilden.

 

Fazit

Für den Vergleich von klassischen und innovativen Netzoptimierenden Maßnahmen kann auf die mit obiger Methodik erstellten, repräsentativen Typnetze zurückgegriffen werden. Sie stellen eine auf unterschiedlichste Siedlungen übertragbare Basis für Simulationen und energiewirtschaftliche Analysen dar.

 

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