Erschließung von Kleinanlagen zur Flexibilitätsvermarktung
Veröffentlichung in der et – Energiewirtschaftliche Tagesfragen im März 2019
Steuerbare Verbrauchseinrichtungen nach § 14a EnWG stellen aktuell die einzige Möglichkeit für Verteilnetzbetreiber dar – abgesehen von Notfallmaßnahmen – auf Flexibilität zuzugreifen. Da die Flexibilität dieser Anlagen durchaus erhebliches Potenzial darstellt, wurde an der FfE eine Methodik zur Integration solcher Kleinanlagen in einen zukünftigen Flexibilitätsmarkt entwickelt. Mittels bedarfsspezifischer Aggregation und einer darauf basierenden Verfügbarkeitsermittlung auf Basis von historischen Daten können diese Anlagen bedarfsgerecht angesteuert werden.
Einleitung
Der strukturelle Wandel von Energieerzeugung und Verbrauch vollzieht sich vor allem dezentral und in den unteren Spannungsebenen. Die zunehmende Zahl an Erzeugern (in Süddeutschland v. a. PV-Anlagen) sowie neue Verbraucher wie Elektrofahrzeuge, Wärmepumpen und elektrische Speicherheizungen) bringt zudem die bisher auf Haushalte dimensionierten Netze zukünftig an ihre Belastungsgrenzen.
Die Digitalisierung bietet neue Möglichkeiten, Last und Erzeugung – auch lokal – besser aufeinander abzustimmen, wodurch Netzengpässe regional vermieden werden können. Die Forschungsstelle für Energiewirtschaft entwickelt in diesem Kontext den Altdorfer Flexmarkt (ALF) als Demonstration einer Markt- und Koordinationsplattform für dezentrale Flexibilität (weitere Informationen unter www.ffe.de/alf). Die FfE-Aktivitäten erfolgen dabei im Verbundprojekt C/sells und werden im Rahmen des Förderprogramms „Schaufenster intelligente Energie – Digitale Agenda für die Energiewende“ (SINTEG) des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie (BMWi) gefördert [1]. Neben dem BMWi wird die FfE durch die Bayernwerk AG, Intel Deutschland GmbH, die SWM Services GmbH, die Stadtwerke Augsburg Energie GmbH und Stadtwerke Augsburg Netze GmbH sowohl finanziell als auch mit Daten und individuellen, praxisnahen Erfahrungen unterstützt. Im Nachfolgenden sollen Möglichkeiten aufgezeigt werden, wie die vorhandene Flexibilität von Kleinanlagen im heutigen Rechtsrahmen genutzt werden kann. Es wird eine Methodik vorgestellt, diese im Rahmen einer Flexibilitätsplattform zukünftig zu erschließen. [1], [2]
Zahlen, Daten, Fakten zu § 14a EnWG
Die Möglichkeiten, vor allem dezentrale Verbrauchseinrichtungen in der Niederspannung aktiv zu steuern, sind heute praktisch auf § 14a EnWG limitiert. Dieser verpflichtet Verteilnetzbetreiber, Letztverbrauchern in der Niederspannung (mit separatem Zählpunkt) ein reduziertes Netzentgelt anzubieten, sobald diese im Gegenzug netzdienlich steuerbar sind.
Neben § 14a EnWG nutzen Verteilnetzbetreiber auch § 19 Abs. 2 StromNEV. Dies ist aber vor allem ein Mittel für größere Flexibilitätsoptionen. Dabei ist entscheidend, dass die Jahreshöchstlast erheblich von der zeitgleichen Jahreshöchstlast in der jeweiligen Netz- oder Umspannebene abweicht und technische oder vertragliche Grundlagen existieren, welche dies gewährleisten.
Nach Angaben der Bundesnetzagentur machen ca. 80 % der befragten Netzbetreiber von § 14a EnWG Gebrauch. Insgesamt erhalten so 1.419.968 steuerbare Verbrauchseinrichtungen ein reduziertes Netzentgelt. Die Regelung wird primär von Nachtspeicherheizungen (69 %) und Wärmepumpen (22 %) genutzt. [3]
Recherchen haben ergeben, dass die durchschnittliche Netzentgeltreduktion für steuerbare Anlagen 57 % des lokalen Netznutzungsentgeltes (NNE) respektive durchschnittlich 3,53 ct/kWh beträgt. Da keinerlei Vorgaben für die NNE-Reduktion vorliegt, ist die Standardabweichung der reduzierten Netznutzungsentgelte recht hoch. So beträgt die höchste Reduktion 83 %, die niedrigste 11 %. [3] Unter der Annahme typischer Jahresverbräuche [2] dieser Anlagen entstehen so näherungsweise jährlich entgangene Netzentgelterlöse von ca. 550 Mio. €, welche auf die Netzentgelte der übrigen Netzkunden umgelegt werden.
Heute werden die Anlagen vornehmlich mittels Rundsteuertechnik und Zeitschaltung gesteuert, sodass ein anlagenspezifischer Einsatz nur sehr eingeschränkt möglich ist [3]. Durch den Smart Meter Rollout wird es jedoch möglich, Anlagen mittels Smart-Meter‑Gateway aktiv bidirektional anzusteuern und so gezielt Flexibilität zu nutzen [4].
Mit dem Kernenergieausstieg, der sich ändernden Netzbelastungssituation, u. a. durch den Zubau von Photovoltaik, elektrischen Wärmeerzeugern und zunehmend Elektrofahrzeugen sowie den Möglichkeiten der anlagenscharfen Ansteuerung, entstehen neue Randbedingungen, die eine Überarbeitung des § 14a EnWG notwendig machen. § 14a EnWG ermächtigt die Bundesregierung in diesem Zusammenhang, die Modalitäten reduzierter Netzentgelte zu konkretisieren und Steuerungshandlungen vertraglich auszugestalten. Die Konkretisierung ist derzeit Teil des politischen Diskurses.
Da im süddeutschen Raum (Projektregion C/sells) zudem der Photovoltaik-Anteil sehr hoch ist, beschäftigt sich die Forschungsstelle für Energiewirtschaft im Rahmen von C/sells insbesondere mit dem Zusammenspiel steuerbarer Verbrauchseinrichtungen und erneuerbaren Energien im Verteilnetz im Kontext von Flexbilitätserschließung (vgl. Abbildung 1).
Die nachfolgenden Abschnitte zeigen auf Basis der großen Anzahl an Wärmepumpen in Bayern sowie den kommenden und gesetzlich geregelten Konkretisierungen Möglichkeiten auf, Anlagen nach § 14a EnWG in zukünftigen Flexibilitätsmärkten technisch zu integrieren.
Mögliche Nutzung von § 14a-Anlagen in einem zukünftigen Flexibilitätsmarkt
Der Altdorfer Flexmarkt, den die FfE im Rahmen des Projekts C/sells entwickelt, hat sich zum Ziel gesetzt, dem Netzbetreiber neue Werkzeuge für marktbasiertes Engpassmanagement in der gelben Ampelphase nach [5] und [6] zur Verfügung zu stellen und speziell auch Kleinanlagen nutzbar zu machen. Deren Flexibilität, die bisher üblicherweise über den Mechanismus von § 14a EnWG dem Netzbetreiber zur Verfügung stand, soll damit auch für die Nutzung im Rahmen eines marktbasierten Ansatzes erschlossen werden. Im Gegensatz zu Anlagen, die (z. B. durch einen Aggregator) aktiv vermarktet werden, liegen für z. B. Wärmepumpen, elektrische Speicherheizungen oder Elektrofahrzeuge nach heutigem Stand keine Prognosen der verfügbaren Flexibilität vor. Aufgrund der rein bedarfsgetriebenen und stochastischen Nutzung dieser Anlagen ist eine Einzelprognose ohne spezifische weitere Nutzungsdaten nicht möglich. Um diese dennoch über eine Plattform nutzbar zu machen, wurde eine Methodik entwickelt, die auf Basis von bedarfsspezifischer Aggregation und darauf basierender Verfügbarkeitsermittlung die Nutzung der Anlagen ermöglicht.
Integrationskonzept mittels dynamischer Aggregation basierend auf einer Verfügbarkeitsprognose
Im Folgenden wird die Methodik zur Erstellung einer Verfügbarkeitsprognose für Anlagen ohne aktive Vermarktung, wie z. B. Wärmepumpen, beschrieben. Ziel des Integrationskonzepts ist es, im ersten Schritt zu entscheiden, wie viele Anlagen zu einem bestimmten Zeitpunkt mit einer definierten Sicherheit in Betrieb und somit abschaltbar sind, bzw. nicht in Betrieb und somit zuschaltbar sind.
Die gängigen zur Bilanzierung der Energiemengen verwendeten Profile für Wärmepumpen, welche allerdings erst ab einer großen Anzahl von Wärmepumpen den tatsächlichen Bedarf treffen, weisen große tageszeitliche Schwankungen auf und sind für jede Temperatur unterschiedlich. Aus diesem Grund wird auch in diesem Ansatz sowohl die Temperatur als auch die Zeit im in der Energiewirtschaft üblichen Viertelstunden-Raster berücksichtigt; die zeitliche Auflösung entspricht zudem den Zeitintervallen von ALF. [7]
Der Effekt, dass eine oder mehrere Wärmepumpen zu einem bestimmten Zeitpunkt im Netzgebiet in Betrieb ist, wird durch den Gleichzeitigkeitsfaktor bewertet. Zur Bestimmung dieser Faktoren werden nach dem Zufallsprinzip Lastgänge ausgewählt und aus dieser Gruppe von Anlagen die Gleichzeitigkeitsfaktoren ermittelt. Gemäß [8] wird der Gleichzeitigkeitsfaktor definiert als die gleichzeitige Summenleistung von n Anlagen dividiert durch die Summe der Maximalleistungen der n Anlagen (siehe Formel (1)). So ergibt sich eine Zahl im Bereich von 0 bis 1.
Für die Analyse wurden im ersten Schritt aus 1.800 Wärmepumpenprofilen die entsprechenden Gleichzeitigkeitsfaktoren bestimmt; die Profile wurden aus Mangel an ausreichenden realen Profilen mit Hilfe des Simulationsmodells GridSim erstellt. [9] Hierfür wurden Gebäude mit unterschiedlichen Parametern (Baujahr, Wohnfläche, Anzahl der Bewohner, etc.) modelliert. Bei der Berechnung der installierten Leistung jedes Systems wurde die Heizlast bei Norm-Außentemperatur berücksichtigt. Die Wärmepumpen-Modellierung erfolgt unter Berücksichtigung von Pufferspeichern und einer wärmegeführten Ladesteuerung, wobei die Wärmepumpen entweder abgeschaltet sind oder mit voller Leistung laden (Zweitakt-Steuerung). [10]
Dieses Verfahren wird für jeden Zeitschritt und jede Temperatur durchgeführt und 1.000-mal mit unterschiedlichen Kombinationen von Anlagen wiederholt. Somit stehen für die statistische Auswertung für jede Zeit und Temperatur mindestens 1.000 Datenpunkte zur Verfügung. Aus diesen Daten werden im nächsten Schritt Wahrscheinlichkeiten errechnet. Eine Auswertung ergibt beispielsweise, dass bei einer Anlagenzahl von 300 zum Zeitpunkt 7:00 Uhr bei -5 °C im Mittel 91,6 % der Anlagen in Betrieb sind und in 90 % der Fälle zwischen 80,3 und 97,6 % der Anlagen in Betrieb sind.
Die Ergebnisse zeigen, dass es eine direkte Korrelation zwischen der Temperatur, der Tageszeit und dem Gleichzeitigkeitsfaktor gibt. So ist in Abbildung 2 deutlich zu erkennen, dass der Gleichzeitigkeitsfaktor für eine niedrige Temperatur größer ist als für höhere Temperaturen, bzw. es gibt mehr Systeme, die gleichzeitig bei niedrigeren Temperaturen arbeiten als bei höheren Temperaturen.
Basierend auf den Gleichzeitigkeitsfaktoren der einzelnen Zeiten und Tagesmitteltemperaturen kann im nächsten Schritt berechnet werden, wie viele Anlagen nötig sind, um mit einer gewissen Sicherheit – in diesem Beispiel werden 90 % angenommen – eine benötigte Leistungsreduktion zu erreichen. Hierfür werden die entsprechenden Gleichzeitigkeitsfaktoren mit der mittleren Anlagenleistung und der Anlagenanzahl multipliziert. Somit ergibt sich die abschaltbare Leistung in Abhängigkeit von Uhrzeit und Temperatur in diesem Gebiet.
Ein Beispielergebnis dieses Verfahrens ist in Abbildung 3 zu sehen. In diesem Fall wurden drei verschiedene Temperaturen (-5, 5 und 15 °C) zu zwei unterschiedliche Uhrzeiten (7:00 und 12:00 Uhr) analysiert. Es wird ersichtlich, dass die abschaltbare Leistung mit steigender Temperatur abnimmt, beziehungsweise mehr Systeme benötigt werden, um eine bestimmte Leistung zu erreichen.
In dem dargestellten Beispiel soll eine Leistungsreduktion von 20 kW (türkis gepunktete Linie in Abbildung 3, rechts) erreicht werden. Um 7:00 Uhr wären hierfür bei einer Tagesmitteltemperatur von -5 °C 10 Wärmepumpen nötig, um diese Leistung zu erreichen. Bei 5 °C wären 20 und bei 15°C sogar 100 Wärmepumpen nötig. Darüber hinaus hat auch die Tageszeit einen, wenn auch geringeren, Einfluss, auf die abschaltbare Leistung. Um 12:00 Uhr sind mehr Wärmepumpen nötig als um 7:00 Uhr.
Nutzung der aggregierten Verbraucher auf dem Altdorfer Flexmarkt
Die Anwendung der Methodik findet schließlich im Rahmen des Altdorfer Flexmarkts statt. Der eigentliche Prozess der hier beschriebenen Aggregation und Verfügbarkeitsermittlung gliedert sich dabei in den Plattformprozess ein:
Anlagen ohne aktive Vermarktung, die bisher üblicherweise über § 14a EnWG erschlossen werden, werden auf der Plattform registriert und geben ihre Flexibilität zur Nutzung frei. Im Falle einer eingehenden Nachfrage nach Flexibilität zur Lösung von Netzengpässen von Seiten eines Netzbetreibers erfolgt zum Kontrahierungszeitpunkt zunächst eine Auswahl aller in Frage kommenden Flex-Optionen [11]. Im nächsten Schritt werden alle Flex-Optionen ohne aktive Vermarktung des gleichen Typs (z. B. Wärmepumpen) aggregiert. Anhand der zur Verfügung stehenden Anlagenzahl, einer Temperaturprognose und der auf der Plattform hinterlegten Gleichzeitigkeitsfaktoren kann somit das Leistungsangebot dieser Anlagengruppe bestimmt und als Flex-Angebot an das „Matching“ übergeben werden. Das Flex-Angebot beinhaltet neben den Anlagen ohne aktive Vermarktung weitere Flex-Optionen, die ein spezifisches Angebot als Leistungs-Preis-Zeitreihe für die verfügbare Flexibilität abgeben. Im Matching erfolgt schließlich die Allokation von Nachfrage und Angebot.
Ausblick
Wie beschrieben erfolgt die Umsetzung und Erprobung des Konzepts im Feldversuch in der Region Altdorf bei Landshut und Umgebung in Zusammenarbeit mit der Bayernwerk AG. Im Rahmen des Feldversuchs soll unter anderem getestet werden, welche Sicherheit für eine ausreichend zuverlässige Verfügbarkeit geeignet ist. Zusätzlich sollen – falls verfügbar – im Laufe der Zeit die Gleichzeitigkeitsfaktoren basierend auf den erfassten realen Profilen errechnet und somit die Genauigkeit des Verfahrens verbessert werden.
Weitere aktuelle Forschungsfragen zur Integration der Kleinanlagen beschäftigen sich insbesondere mit Vergütungsmöglichkeiten und –varianten, um ausreichende aber auch transparente Teilnahmeanreize zu schaffen. Letztlich spiegelt sich dies in den Möglichkeiten zur Weiterentwicklung von § 14a EnWG wieder.
Literaturverzeichnis
[1] Zeiselmair, Andreas et al.: Altdorfer Flexmarkt (ALF) – Konzeptbeschreibung, Zielsetzung, Funktionsweise und Prozesse des Altdorfer Flexmarkts. München: Forschungsstelle für Energiewirtschaft e.V., 2018.
[2] Müller, Mathias et al.: Dezentrale Flexibilität für lokale Netzdienstleistungen – Eine Einordnung des Flexibilitätsbegriffs als Grundlage für die Konzipierung einer Flexibilitätsplattform in C/sells. In: BWK – Das Energie-Fachmagazin 6/2018. Düsseldorf: Verein Deutscher Ingenieure (VDI), 2018.
[3] Monitoringbericht 2018. Bonn: Bundesnetzagentur, 2018.
[4] Bogensperger, Alexander; Estermann, Thomas; Samweber, Florian; Köppl, Simon; Müller, Mathias; Zeiselmair, Andreas: Smart Meter – Umfeld, Technik, Mehrwert. München: Forschungsstelle für Energiewirtschaft e.V., 2018.
[5] Smart Grids Ampelkonzept – Ausgestaltung der gelben Phase. Berlin: Bundesverband der Energie- und Wasserwirtschaft e.V. (BDEW), 2015
[6] Konkretisierung des Ampelkonzepts im Verteilungsnetz. Berlin: BDEW Bundesverband der Energie- und Wasserwirtschaft e.V., 2017
[7] Fünfgeld, Christian et al.: Bestimmung von Lastprofilen für unterbrechbare Verbrauchseinrichtungen. Cottbus: Energieressourcen-Institut e.V., 2002.
[8] Uhrig, Martin Dipl.-Ing.: Apekte zur Integration stationärer und mobiler Batteriespeicher in die Verteilnetze. Karlsruhe: Karlsruher Institut für Technologie (KIT), 2017
[9] Das FfE-Netz-Simulationsmodell GridSIM in: https://web.archive.org/web/20170503085232/http://ffe.de/themen-und-methoden/modelle-und-tools/641-das-ffe-netz-simulationsmodell-gridsim. München: FfE e.V., 2016
[10]
Köppl, Simon; Samweber, Florian; Bruckmeier, Andreas; Böing, Felix; Hinterstocker, Michael; Kleinertz, Britta; Konetschny, Claudia; Müller, Mathias; Schmid, Tobias; Zeiselmair, Andreas: Projekt MONA 2030: Grundlage für die Bewertung von Netzoptimierenden Maßnahmen – Teilbericht Basisdaten. München: Forschungsstelle für Energiewirtschaft e.V. (FfE), 2017
[11] Estermann, Thomas; Köppl, Simon; Müller, Mathias; Zeiselmair, Andreas: Gelbe Ampelphase im Kontext einer Flexibilitätsplattform. In: Zukünftige Stromnetze, Berlin: Forschungsstelle für Energiewirtschaft e.V., 2019
[12] Russ, Christel et al.: Feldmessung Wärmepumpen im Gebäudebestand. Freiburg: Fraunhofer – Institut für Solare Energiesysteme (ISE), 2010
[13] Günther, Danny; Miara, Marek et al.: WP Monitor – Feldmessung von Wärmepumpenanlagen. Freiburg: Fraunhofer-Institut für Solare Energiesysteme (ISE), 2014
[14] Conrad, Jochen et al.: Modelling the Private Households Sector and the Impact on the Energy System. 41st IAEE conference 10-13 June 2018, Groningen, The Netherlands.
[1] Förderkennzeichen: 03SIN121
[2] Annahmen: Jahresarbeitszahlen und Anteile von Luft- (2,8/52 %) und Erdwärmepumpen (3,5/48 %) nach [12] und [13] sowie der mittleren Wärmeerzeugung je Technologie nach [14]
