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.
Einsatz von eFlame in Projekten der FfE
Abgeschlossene Projekte
Im abgeschlossenen Forschungsprojekt BDL – Bidirektionales Lademanagement von Elektrofahrzeugen wurde das Modell eFlame initial entwickelt. Es wurden die ökonomischen und ökologischen Mehrwerte von gesteuert und bidirektional geladenen ePKW gegenüber direkt nachladenden Elektrofahrzeugen herausgestellt. Dabei wurden 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.
- Erlöspotenziale, ökologische Mehrwerte und Kosten durch das gesteuerte und bidirektionale Laden von Elektrofahrzeugen
- Revenue opportunities by integrating combined vehicle-to-home and vehicle-to-grid applications in smart homes
- Integrating Bidirectionally Chargeable Electric Vehicles into the Electricity Markets
- Rückwirkungen von Batterie-Vermarktungsoptionen auf den Strommarkt
Im darauffolgenden, Forschungsprojekt Projekt Trade-EVs II lag der Fokus auf Gewerbestandorten. Es wurden verschiedene Use Cases von gesteuertem und bidirektionalem Laden von Elektrofahrzeugen an Gewerbestandorten untersucht, unter Einbeziehung von gewerblichen Fahrzeugen und Mitarbeiterfahrzeugen in die Optimierung. Ziel war es, möglichst kostenoptimale Ladestrategien zu entwickeln, um so die Betriebskosten der Fahrzeuge zu senken. Dabei wurde der Handel auf verschiedenen Strommärkten (Day-Ahead und Intraday) mit der Erbringung von Regelleistung kombiniert. Auch wurden im Rahmen dieses Projekts die Opportunitätskosten durch Batteriealterung in eFlame integriert.
- Assessing the incorporation of battery degradation in vehicle-to-grid optimization models
- Attractiveness and Business Model Potential of the Spot Market Optimized Charging of Electric Vehicles
- Opportunity or risk? Model-based optimization of electric vehicle charging costs for different types of variable tariffs from a consumer perspective
Der Schwerpunkt des Forschungsprojektes NEFTON lag auf der Untersuchung und Optimierung möglicher Ladestrategien für elektrische LKW. Die Untersuchungen wurden anhand eines Beispieldepots durchgeführt. Spitzenlastkappung, zeitliche Arbitrage und PV-Eigenverbrauchsoptimierung wurden mithilfe von eFlame in einer Multi-use Optimierung kombiniert. Aus den Simulationsergebnissen konnten Ladelastgänge, Leistungsspitzen und Ladekosten für zukünftige LKW Depots abgeleitet werden.
Im Projekt unIT-e² wurden die Analysen aus BDL Next um weitere (Multi-)Use Cases für e-PKW erweitert. Dabei wurden verschiedene Multi-Use-Cases bewertet, wie die kombinierte Vermarktung von Elektrofahrzeugen an unterschiedlichen Spotmärkten sowie PV-Eigenverbrauchsoptimierung in Verbindung mit Spotmarktvermarktung. Zudem wurde der Einfluss von §14a EnWG auf die Flexibilitätsvermarktung von Elektrofahrzeugen untersucht. Die Analysen umfassten sowohl wirtschaftliche als auch ökologische Bewertungen. Erstmalig werden auch Preisprognosen in eFlame integriert, um die Vermarktung in zukünftigen Jahren bzw. Preisunsicherheiten bei der Vermarktung abzubilden. Weiterhin werden internationale marktliche Rahmenbedingungen berücksichtigt, um Unterschiede in verschiedenen Ländern bewerten zu können. Diese Arbeiten werden im Rahmen des Projekts BDL Next mit dem Fokus auf Multi Use Cases und Preisunsicherheiten fortgesetzt.
- Anwendungsfälle des intelligenten und bidirektionalen Ladens: Analyse und Bewertung der Umsetzbarkeit im europäischen Vergleich – FfE
- Several Contributions at the E-Mobility Symposium in Helsinki – FfE
- Systemic Evaluation of PV Self-Consumption Optimization Using Electric Vehicles
Laufende Projekte
Nach den obigen abgeschlossenen Forschungsprojekten laufen nun Arbeiten in aktuellen Forschungsprojekten BDL Next, Kopernikus Synergie III, Bid-E-V und Spirit-E.
In dem Projekt BDL Next wird eFlame insbesondere in den drei Themenbereichen Preisunsicherheiten, der europäischen Perspektive und Energiegemeinschaften eingesetzt. In der Weiterführung der Arbeiten zu Preisunsicherheiten aus unIT-e² werden diese insbesondere auch mit einem rollierenden Optimierungshorizont betrachtet und es wird der Einfluss auf die kombinierte Vermarktung bewertet. Zudem werden internationale marktliche Rahmenbedingungen berücksichtigt, um Unterschiede in verschiedenen Ländern bewerten zu können. Weiterhin wird das Modell erweitert um die Abbildung flexibler Akteure in Energiegemeinschaften. Hierdurch sollen die Erlös- und Flexibilitätspotenziale von Gemeinschaftsverbrauchsoptimierung, sowie flexibler Reststrombeschaffung und Überschussstromvermarktung ermittelt werden.
In Kopernikus SynErgie III wird eine simulative Bewertung zum ökologischen und wirtschaftlichen Potenzial von V2H/V2G-fähigen ePKW , die am LivingLab des FIM/FIT-Instituts in Augsburg geladen werden, durchgeführt. Die betrachteten Use-Cases umfassen PV-Eigenverbrauchsoptimierung, zeitliche Arbitrage und CO₂-optimiertes Laden. Diese Use-Cases dienen wiederum als Grundlage für die reale Implementierung des bidirektionalen Lademanagements im Feldtest. Die erhobenen Daten aus dieser Implementierung und den weiteren simulierten Use-Cases werden zur Ableitung übergreifender Erkenntnisse zusammengeführt.
Das Projekt Bid-E-V zielt darauf ab, die Elektrifizierung der Fahrzeugflotten im Logistiksektor mithilfe von bidirektionalen elektrischen Vans zu fördern. Dabei werden mithilfe von eFlame optimale Ladestrategien für elektrische Vans untersucht. Ziel der Optimierung ist die Minimierung der Total Costs of Ownership (TCO) durch die Kombination verschiedener Use-Cases.
Im Projekt Spirit-E wird die systemische und netztechnische Einbindung elektrisch erschlossener Nutzfahrzeug-Standorte und -Flotten in das Energiesystem analysiert und bewertet. Das Modell eFlame ermöglicht dabei die Bewertung der Wirtschaftlichkeit elektrifizierter Flotten und Standorte sowie die Analyse des systemischen Potenzials. Im Fokus steht die Simulation von Depot-Standorten für verschiedene Ladesystemkonfigurationen. Zudem werden die Kostenersparnisse bei Use-Cases bidirektionaler Nutzfahrzeugflotten kalkuliert und die Auswirkungen auf die Total Cost of Ownership (TCO) bestimmt, aufbauend auf den Arbeiten aus Bid-E-V.
Beratungsprojekte
eFlame wurde zudem bereits erfolgreich in verschiedenen Beratungsprojekten eingesetzt: