eFlame – electric Flexibility assessment modeling environment

Wofür wird eFlame verwendet?

Die Nutzung der Modellumgebung eFlame erlaubt uns die ökonomische und ökologische Bewertung verschiedenster energiewirtschaftlicher Assets unter Berücksichtigung variabler Anwendungsfälle. Energiewirtschaftliche Assets impliziert dabei Flexibilitätsoptionen, wie Batteriespeicher und gesteuert oder bidirektionale ladende Elektrofahrzeuge, genauso wie Erzeugungs- oder Verbrauchseinheiten, wie PV-Anlagen und industrielle Lasten. Anwendungsfälle, die mit eFlame modelliert werden können, umfassen beispielsweise den Handel an Strom- und Regelleistungsmärkten oder die Optimierung des Eigenverbrauchs.

Folgende relevanten Fragestellungen können wir beispielsweise mit eFlame beantworten:

  • Wie hoch sind die historischen und zukünftigen Erlöspotenziale von Speichertechnologien durch den Handel am Strommarkt?
  • Wie hoch sind die Einsparungen an CO2-Emissionen bei CO2-optimiertem oder börsenpreisoptimiertem Einsatz flexibler Assets?
  • Welche Erlöse lassen sich durch die PV-Eigenverbrauchsoptimierung eines Haushalts oder Unternehmens generieren? Wie stark kann der Autarkiegrad ansteigen?
  • Welche Unternehmen eignen sich für den Anwendungsfall der Spitzenlastkappung? Wie charakterisieren sich deren Elektrofahrzeugflotten?
  • Welche Elektrofahrzeug- und Nutzer-Typen eigenen sich für welche Anwendungsfälle?
  • Wie hoch sind die Marktwerte erneuerbarer Energien?

Modellstruktur

Die Modellumgebung eFlame ermöglicht eine variable Szenariendefinition und greift dafür auf verschiedene Untermodelle zu. Abbildung 1 stellt die Struktur der Modellumgebung dar. Für die Abbildung realitätsnaher Haushalte wird der FfE Haushaltslastgang-Generator verwendet, der basierend auf einer Parametrierung verschiedenster Kenngrößen wie Ausstattung, Bewohneranzahl und Größe des Haushalts, konsistente elektrische und thermische Lastgänge erstellt. Die thermische Last kann dabei über eine Wärmepumpe, optional mit einem Wärmespeicher, optimiert erbracht werden. Für die Modellierung von Industrie-Unternehmen wird auf die FREM-Datenbank zurückgegriffen, in der reale Lastprofile gespeichert sind. Batteriespeicher oder andere Flexibilitäten, Anlagen erneuerbarer Energien, wie PV- und Windenergieanlagen sowie Elektrofahrzeuge und deren Infrastruktur können variabel über Szenarien parametriert werden. Für Elektrofahrzeuge können einzelne Fahrprofile aus dem Haushaltslastgang-Generator passend zum Haushalts-Profil sowie aggregierte oder diskrete Fahrzeugprofile einer gesamten privaten oder gewerblichen Fahrzeugflotte hinterlegt werden. Fahrzeuge können hierbei flexibel Regionen und Netzanschlusspunkten zugewiesen werden. Über den Netzanschlusspunkt kann zudem Strom aus dem Netz mit hinterlegten Preiszeitreihen ein- oder ausgespeist werden.

Kern der Modellumgebung eFlame ist das Optimierungsmodul ResOpt (Residential Optimizer), welches unter Berücksichtigung von Nebenbedingungen optimale Lastgänge der flexiblen Assets errechnet. ResOpt wird dabei je nach modelliertem Anwendungsfall als lineares oder gemischt-ganzzahlig lineares Optimierungsproblem ausgeführt. ResOpt wird als Modul auch im Verteilnetzmodell GridSim eingesetzt, um die Netzrückwirkungen des Verhaltens von Haushalten oder Gewerbeeinheiten zu modellieren.

Die variable Definition von Szenarien sowie die Ergebnisablage finden in der FfE-Datenbank statt und erlauben eine flexible Anpassung und konsistentes Datenmanagement. In Matlab werden die notwendigen Inputs aus der Datenbank geladen, die Simulationen angestoßen und das Optimierungsproblem wahlweise mit den Solvern Gurobi oder Cplex gelöst. Zur Lösung des Optimierungsproblems stehen an der FfE zwei Hochleistungsserver zur Verfügung.

Abbildung 1: Struktur der Modellumgebung eFlame

Einsatz von eFlame in Projekten der FfE

Im Projekt BDL – Bidirektionales Lademanagement von Elektrofahrzeugen werden die ökonomischen und ökologischen Mehrwerte von gesteuert und bidirektional geladenen Elektrofahrzeugen gegenüber direkt nachladenden Elektrofahrzeugen mit der Modellumgebung eFlame herausgestellt. Dabei werden verschiedenste Vehicle-to-Home Use Cases wie die PV-Eigenverbrauchsoptimierung, Vehicle-to-Business Use Cases wie die Spitzenlastkappung und Vehicle-to-Grid Use Cases wie der Handel am Strommarkt oder die Vorhaltung von Regelleistung untersucht.

Im Projekt Trade-EVs II werden verschiedene Use Cases von gesteuert geladenen Elektrofahrzeugen mit Fokus auf Gewerbestandorte mithilfe von eFlame untersucht. Es werden gewerbliche Fahrzeuge und Mitarbeiterfahrzeuge in die Optimierung einbezogen. Ziel ist es, möglichst kostenoptimale Ladestrategien zu entwickeln, um so die Betriebskosten der Fahrzeuge zu senken.

Der Schwerpunkt des Projektes NEFTON liegt auf der Untersuchung und Optimierung möglicher Ladestrategien für Megawatt Charging Systeme (MCS) mit Ladeleistungen bis zu über 1 MW für elektrische LKW. Mit eFlame werden Ladevorgänge im öffentlichen Raum und in Logistik-Depots optimiert. Im Depot liegt der Fokus dabei auf der Kombination verschiedener Use Cases im Rahmen einer Multi-Use-Optimierung. Dafür werden Fahrprofile von LKWs in das Modell eingebunden.

Veröffentlichungen im Zusammenhang mit eFlame