KW21 BY 3E: Simulationsgestützte Prognose des elektrischen Lastverhaltens im 21. Jahrhundert

Zuletzt aktualisiert am 05.02.2017

1 Abstract

kw21_Logo_120Für Planung und Auslegung zukünftiger Kraftwerke sowie zur Beurteilung der Notwendigkeit von Speichersystemen werden möglichst genaue Lastgangprognosen der Verbraucherlast benötigt. Je detaillierter die Prognosen sind, desto besser können die darauf aufbauenden Arbeiten die Zukunft der Energieversorgung abbilden.

In dem Projekt „Simulationsgestützte Prognose des elektrischen Lastverhaltens bis 2030“ wurde ein Lastgangmodell entwickelt, welches einen zukünftigen Verbraucher-Stromlastgang generieren kann. Um die Ergebnisse für eine breitere Anwenderschicht nutzbar zu machen und um den Einsatz von Lastmanagementsystemen untersuchen zu können, wurde darüber hinaus auch die Residuallast (Deckung durch konventionelle Kraftwerke und Speicher) berechnet.

Die zukünftig möglichen Änderungen der Lastgänge wurden über eine Trendanalyse quantifiziert, durch Szenarienrechnung konnte die mögliche Bandbreite der Auswirkungen der Trends auf die Verbraucherlastgänge gezeigt werden.

Dabei hat sich gezeigt, dass Elektromobilität und bedarfsseitige Verbrauchssteuerung (DSM/DR) die stärksten Änderungen gegenüber dem heutigen Lastgang generieren.

2 Vorgehensweise und Methodik

Ziel des Projektes war die Generierung von Verbraucherlastgängen für elektrischen Strom bis zum Jahr 2030. Hierzu wurde zuerst ein Referenzlastgang ermittelt, der typisch für den heutigen Stromverbrauch ist. Dann wurde ein Modell des aktuellen Verbraucher-Stromlastgangs „Bottom-Up“ auf Basis von Lastgängen einzelner Geräte, Gewerke oder Branchen generiert (mittlerer Pfad in Abbildung 1). Die Validierung des Modells erfolgte „Top-Down“ mit den Referenzlastgängen der jeweiligen Regionen bzw. Deutschlands.

Abb1_Methodik_500Abbildung 1:  Skizzierung der Methodik des Projekts

Zur Erweiterung des Ergebnisraumes werden Szenarien erstellt, die unterschiedliche gesellschaftlich/technische Entwicklungspfade beinhalten. Im Rahmen einer Trendanalyse wurden die Trends mit den stärksten Auswirkungen auf den zukünftigen Verbraucherlastgang identifiziert und analysiert. Die Quantifizierung der Auswirkungen dieser Trends für die Jahre bis 2030 wurde in das Modell integriert, wodurch das Modell den zukünftigen Stromlastgang generieren kann. Ergebnis sind die statischen Verbraucherlastgänge für Strom bis zum Jahr 2030.

Mittels aktueller Einspeiselastgänge von regenerativen Energieerzeugern und Must-Run Anlagen (z.B. KWK) sowie den Ausbauszenarien dieser Energieerzeuger wird zusätzlich der Residuallastgang für die Stützjahre berechnet. Diese wird als Indikator für den Einsatz von schaltbaren Verbrauchern (Smart Grid, Laden von Elektrostraßenfahrzeugen) genutzt. Mit dem Einsatz der schaltbaren Lasten ergibt sich der dynamische Verbraucherlastgang, welcher gegenüber dem heutigen Lastgang – mit einander sehr ähnlichen Wochenprofilen – eine deutlich stärkere Abhängigkeit von der Stromverfügbarkeit bzw. dem Strompreis zeigt.

3 Ergebnisse

Energieverbrauch und Anteil der regenerativen Energien der drei Szenarien basieren dabei auf den mit den KW21 Energieprojekten abgestimmten Rahmendaten:

  • Basis-Szenario „business as usual“ (BAU):
    Zukünftige Entwicklung „business as usual“, 60 % Anteil erneuerbarer Energien am Bruttostromverbrauch im Jahr 2050 bei steigendem Bruttostromverbrauch (ca. 1 % bis 2030). Abbildung der reinen Trends.
  • Szenario 2 (DSM/DR):    
    Aufzeigen der Möglichkeiten und Grenzen des Einsatzes schaltbarer Lasten. 80 % Anteil erneuerbarer Energien am Bruttostromverbrauch im Jahr 2050 bei sinkendem Bruttostromverbrauch (ca. -6 % bis 2030). „Grünes Szenario, obwohl nicht alle Effizienzmaßnahmen greifen“.
  • Szenario 3 (Autarkie):    
    Energieverbrauch wie Szenario 2, 100 % regenerative Energieerzeugung im Rahmen einer Energieautarkie, Einsatz schaltbarer Lasten abhängig von der regionalen Stromverfügbarkeit, Betrachtung von zwei Regionen.

Als weitere Variation wurde geprüft, wie die Lastgänge sich entwickeln, wenn sich die Elektromobilität nicht durchsetzt (womit der größte Einflussfaktor auf die Stromlastgänge wegfällt und andere Einflussfaktoren sichtbar werden).

Die Szenarien BAU (business as usual) und DSM/DR (Grenzen des Einsatzes schaltbarer Lasten) werden zuerst vergleichend gegenüber gestellt, die Betrachtung der Autarkie erfolgt danach.

3.1 Statische Verbraucherlast

In Abbildung 2 sind die Verbraucherlastgänge für das Szenario DSM/DR exemplarisch für eine Winterwoche dargestellt. Im linken Bild mit Elektromobilität erkennt man die abendliche Ladespitze der Elektrofahrzeuge, welche von 2020 auf 2030 deutlich zunimmt. Die durch das ungesteuerte Laden von Elektrofahrzeugen generierten Lastspitzen erreichen im Jahr 2030 das Niveau der heutigen Spitzenlasten.

Durch die Reduktion des Jahresenergieverbrauchs liegt der Lastgang des Jahres 2030 deutlich unter dem heutigen. Im Fall ohne Elektromobilität ist das Abflachen der morgendlichen und abendlichen Verbrauchsspitzen zu erkennen, welche unter anderem von veränderten Schichtmodellen in der Industrie als auch von unregulierten Ladenöffnungszeiten verursacht wird. Weitere Unterschiede ergeben sich durch die Trends und die unterschiedlichen Wetterdaten (TRY heute, TRY2020 und TRY2030). Da auch im ungesteuerten Fall ein Teil der Fahrzeuge tagsüber und nachts geladen wird, liegt der Lastgang mit Elektromobilität auf einem etwas höheren Niveau.

Abb2_StatVerbraucherlast_DSM_DR_600

Abbildung 2:  Statische Verbraucherlast für das Szenario DSM/DR für eine Winterwoche (links mit und rechts ohne Elektromobilität)

3.2 Residuale Last

Die residuale Last entspricht der Last, die vom konventionellen Kraftwerkspark gedeckt werden muss, und ergibt sich aus der Differenz aus Verbraucherlast und regenerativer Einspeisung (sowie KWK). Sie wird auch als Indikator für den Strompreis genutzt und trägt somit zur Einsatzplanung (Dynamisierung) der schaltbaren Lasten bei.

Im Folgenden werden alle Auswertungen mit und ohne Dynamisierung – also dem Einsatz der schaltbaren Lasten (DSM oder DR) – dargestellt, um die Einflussmöglichkeiten von schaltbaren Verbrauchern auf den Lastgang zu zeigen und dem Leser eine Abschätzung der Auswirkungen bei mehr oder weniger schaltbaren Lasten zu ermöglichen. Bei der Dynamisierung wurde vereinfachend die residuale Last als Indikator für den Strompreis genutzt; eine hohe residuale Last ergibt einen hohen Strompreis und somit eine hohe Motivation für eine Verschiebung des Verbrauchs in eine Stunde mit geringerer residualer Last. Ein Teil der schaltbaren Lasten wurde für den PV-Eigenverbrauch eingesetzt, der Großteil der schaltbaren Lasten zur Glättung der residualen Last.

Die maximale residuale Last in Abbildung 3 zeigt im Szenario BAU, dass trotz höherer regenerativer Einspeisung die statische residuale Last im Jahr 2030 höher liegt als im Jahr 2020 – dies ist auf den verstärkten Einsatz der Elektromobilität zurückzuführen. In der rechten Darstellung mit den Lasten ohne Elektromobilität ist eine jährlich sinkende maximale Last zu sehen. Generell ist zu bemerken, dass sich der Ausbau der erneuerbaren Energien nur in geringem Maße auf die maximale residuale Last auswirkt, da es immer verbraucherseitige Hochlaststunden gibt, in denen kaum regenerative Einspeisung vorhanden ist. Die minimale Verbraucherlast wird hingegen stark vom regenerativen Ausbau und den damit verbundenen Einspeisespitzen beeinflusst. So steht einer Lastreduktion (2030 DSM/DR) von 17,2 GW der maximalen Last gegenüber heute eine Reduktion der minimalen Last um 67,2 GW gegenüber.

Wie erwartet, senkt die Dynamisierung die Spitzenlast und erhöht die minimale Last. Im Szenario DSM/DR im Jahr 2030 tragen die schaltbaren Lasten zu einer Reduktion der Spitzenlast um über 10 GW bei. Die minimale residuale Last, also die regenerative Überspeisung, wird im Gegenzug um bis zu 12 GW erhöht.

Abb3_MaxResLast_600

Abbildung 3:  Maximale residuale Last, links mit Elektromobilität und rechts ohne Elektromobilität

Die Reduktion der Spitzenlast im Szenario DSM/DR im Jahr 2030 um 13 % deckt sich auch mit Ergebnissen der Studie „Coordination of Energy Efficiency and Demand Response“ der Berkeley labs. Dort wird davon ausgegangen, dass in den USA bis zum Jahr 2019 eine Reduktion der sommerlichen Spitzenlast um 14 % möglich wäre, bis zum Jahr 2030 je nach monetärem Anreiz 14 % bis 20 %.

3.3 Dynamische Verbraucherlast

Aus der residualen dynamischen Last kann die Verbraucherlast rückgerechnet werden, indem die regenerative Einspeisung auf die residuale Last addiert wird. Die Verbraucherlast ist ein Indikator für die von den Stromnetzen aufzunehmende Last.

In Abbildung 4 ist die Verbraucherlast mit Elektromobilität für das Szenario BAU links und für DSM/DR rechts dargestellt. Im Vergleich zwischen statischer und dynamischer Verbraucherlast zeigt sich bei jedem Lastgang eine Verbrauchsspitze, allerdings zu unterschiedlichen Tageszeiten. Die beim statischen Verbraucherlastgang durch das Laden der Elektrofahrzeuge generierte Abendspitze wird durch das gesteuerte Laden größtenteils in die Nachtstunden verlegt, was zu diesen Zeiten die Grundlast erhöht. Durch die hohe PV-Einspeisung verlagern viele schaltbare Verbraucher, unter anderem auch die an der Arbeitsstelle geladenen Elektrofahrzeuge, ihre Last in die Mittagsstunden, was beim dynamischen Lastgang eine neue Mittagsspitze generiert.

Abb4_StatDyn_Verbraucherlast_600

Abbildung 4:  Statische und dynamische Verbraucherlast einer Winterwoche mit Elektromobilität

Die maximale und minimale Verbraucherlast mit Elektromobilität sind in Abbildung 5 dargestellt. Die maximale Verbraucherlast zur heutigen Zeit würde durch schaltbare Verbraucher reduziert – da heute residuale Last und Verbraucherlast noch korrelieren, führt eine Glättung der residualen Last auch zu einer Glättung der Verbraucherlast, mit Reduktion der Spitzenlast und Erhöhung der minimalen Last. Durch den Ausbau der regenerativen Energieerzeuger geht diese Korrelation verloren, wodurch eine Glättung der residualen Last – z.B. durch Verschiebung von Lasten in eine PV Einspeisespitze – den gegenteiligen Effekt im Verbraucherlastgang generiert. So führt die Dynamisierung in Zukunft zu einer Erhöhung der maximalen und zur Reduktion der minimalen Verbraucherlast. Im Szenario BAU führt dies zu einer Erhöhung der Verbraucherlast auf über 95 GW (+20 % gegenüber heute), wodurch die Netze zukünftig stärker belastet werden. Im Szenario DSM/DR ist die Dynamisierung zwar stärker, doch durch den im Gesamten niedrigeren Stromverbrauch ist auch die Last geringer und erreicht (durch die Dynamisierung) etwa das heutige Niveau.

Abb5_Max_Min_Verbraucherlast_600Abbildung 5:  Maximale und minimale Verbraucherlast mit Elektromobilität

3.4 Untersuchung der Autarkie

In der öffentlichen Diskussion wird neben der Wärmeautarkie auch häufig die Stromautarkie als kommunales Ziel genannt. Zur Prüfung der Vor- oder Nachteile wurde im Szenario Autarkie für zwei Regionen mit unterschiedlichen Anteilen regenerativer Techniken analysiert, welche Auswirkungen eine Energieautarkie auf die residuale Last (entsprechend dem Ausgleich mit dem Verbundnetz, wenn keine lokalen Speicher vorhanden sind) und die Verbraucherlast (entsprechend der lokalen Netzbelastung) hat. Um die Ergebnisse der zwei Regionen mit den anderen Szenarien vergleichen zu können, wurde der Verbraucherlastgang des Szenarios DSM/DR 2030 als Basis genutzt. Die regenerativen Einspeisegänge wurden so skaliert, dass die Jahresenergiemenge dem Jahresverbrauch entspricht (Energieautarkie). Das Ergebnis sagt aus, wie sich der deutsche Gesamtlastgang ändert, wenn die regenerative Energieerzeugung eine Charakteristik wie die Netzregionen Südbayern oder Schleswig-Holstein hat.

Bei Betrachtung der Verbraucherlast (vgl. Abbildung 6) zeigt sich wiederum, dass der Einsatz schaltbarer Lasten durch Glättung der residualen Last zu höheren Verbraucherlasten führt. Im Falle der Energieautarkie und der damit verbundenen lokalen Einspeisecharakteristik zeigen sich höhere Verbraucherlasten als im Szenario DSM/DR mit geringerem Anteil regenerativer Energien und großräumigeren Verteilung der regenerativen Energieerzeuger. So liegt die maximale Verbraucherlast mit dem windreichen Erzeugergang der Region 21 (Schleswig Holstein) um ca. 10 % höher als im vergleichbaren Szenario DSM/DR für das Jahr 2030, und mit dem Erzeugergang mit viel PV-Anteil (wie Südbayern) um 28 %, was für ein vorhandenes Netz eine deutliche Mehrbelastung darstellt.

Abb6_Vgl_min_max_Verbraucherlast_04_480Abbildung 6:  Vergleich der maximalen und minimalen Verbraucherlast

Es hat sich gezeigt, dass die Autarkiebestrebung zu keiner nennenswerten Verringerung der Netzbezugsleistung führt. Je geringer die räumliche Verteilung der regenerativen Energieerzeuger ist, desto weniger gleichen sich einzelne Fluktuationen aus, was zu hohen Lastspitzen und -gradienten führt. Durch das Verbundnetz können Schwankungen in der Energieerzeugung und im Energieverbrauch ausgeglichen werden, wodurch auch der gegensätzliche Einsatz schaltbarer Lasten vermieden wird.

4 Fazit und Ausblick

Das Projekt hat gezeigt, dass die Ladestrategie von Elektrostraßenfahrzeugen den stärksten Einfluss auf den zukünftigen Lastgang haben kann. Unter den Annahme, dass bedingt durch den Ausbau der erneuerbaren Energieerzeugung die Strompreise zukünftig höhere Fluktuationen aufweisen werden, ist anzunehmen, dass sich spezielle Ladeverträge für gesteuertes Laden von Elektrofahrzeugen durchsetzen.

Die mit dem Klimamodell REMO ermittelten Klimadaten zeigen zukünftig für Deutschland einen verringerten Heizwärmebedarf und einen höheren Kältebedarf; die Stromerzeugung der erneuerbaren Energien wird durch die Klimaverschiebung aber kaum beeinflusst.

Es hat sich gezeigt, dass nur ein Teil der schaltbaren Lasten einen Einfluss auf den Verbraucherlastgang haben wird, da für die anderen Lasten der Einsatz als Regelleistung vom Kosten/Nutzen Verhältnis deutlich attraktiver ist. Eine mögliche Energieautarkie bringt hingegen nur eine geringe Netzentlastung und führt dazu, dass schaltbare Lasten in verschiedenen Regionen gegensätzlich eingesetzt werden.

Je stärker schaltbare Lasten zukünftig zur Glättung der residualen Last und damit zur Nutzung von regenerativen Einspeisespitzen beitragen, desto stärkere Verbrauchsspitzen werden generiert. Einen Teil der schaltbaren Lasten zur Netzentlastung einzusetzen, wenn gleichzeitig andere schaltbare Lasten in die regenerativen Einspeisespitzen verschoben werden, ist nicht zielführend. Damit stellt sich die Frage, welche Lösung die gesamtwirtschaftlich Beste wäre: Verschiebung der Lasten mit Netzausbau, die lokale Zwischenspeicherung der Energie oder eine Androsselung der Erzeugungsspitzen.

Förderung und Projektpartner

Das Projekt wurde im Rahmen der Forschungsinitiative KW21 (Phase II) durchgeführt, einer gemeinsamen Förderlinie der Länder Baden-Württemberg und Bayern. Das Gesamtprojekt KW21 basiert auf einer Public-Private-Partnership zwischen öffentlichen Fördermittelgebern und Industriepartnern. Öffentliche Fördermittelgeber  sind die Staatsministerien für Wissenschaft, Forschung und Kunst Bayern sowie für Wirtschaft, Infrastruktur und Verkehr Bayern und das Ministerium für Wissenschaft, Forschung und Kunst Baden-Württemberg. Der Projektpartner bei diesem Projekt ist die E.ON Energie AG.

Pressemeldungen

Auftraggeber: E.ON Energie AG, Bayerisches Staatsministerium für Wissenschaft, Forschung und Kunst (StMWFK), Bayerisches Staatsministerium für Wirtschaft, Infrastruktur, Verkehr und Technologie (StMWIVT)

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