Abschlusspräsentation
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E-Energy-Projekt Modellstadt Mannheim Projektevaluation 27. Februar 2013, Mannheim moma-Szenario Die Energiewende stellt neue Anforderungen und bietet Chancen Sie muss alle Bereiche der Gesellschaft erreichen Transparenz ist erforderlich und Wissen über Beteiligung Interaktion zwischen lokalen und übergeordneten Strukturen ist notwendig Vielfältige Flexibilitäten zur Lösung aller Anforderungen sind notwendig Dafür werden Smart Grids als Basisinfrastruktur benötigt moma hat Maßstäbe für diese Lösungen durch einen zellularen Ansatz geliefert Erste Geschäftsmodelle wurden identifiziert, sind aber nur erste Schritte für zukünftige Funktionen auf der Basis von Smart Grids Neue Anforderungen erhöhen Komplexität Zellularer Ansatz im Verbundsystem und Flexibilität Paradigmenwechsel und Komplexitätsbeherrschung Wachsende Komplexität: Zunehmende Vielfalt, Konnektivität und Organisiertheit des Energiesystems aufgrund von dezentraler und fluktuierende Erzeugung Komplexitätsreduktion: Gesamtsystem als ein Regelkreis zerlegen in ein System aus Systemen mit verbundenen Regelkreisen mittels Zellen mit verteilter Automatisierung (moma-Ansatz im Bild rechts) Schnelle Lösung lokaler Probleme Datenreduktion Optimierungskaskade: Energetische und monetäre Optimierung bidirektional unter Berücksichtigung der Anforderung über- und untergeordneter Ebenen Berücksichtigung regionaler Marktaspekte Systemdienstleistungen auf allen Ebenen EMG: Energy Management Gateway Neue Geschäftsmodelle aus Flexibilitäten moma-Anwendungsfälle Zellulare Steuerungstopologie Variable Lieferund Netzpreise Kälteanlagen Erneuerbare Energien und Energieeffizienz Erschließung von 5 Kategorien für Flexibilisierungsoptionen Flexible Erzeugung Zentral Regelbare Gaskraftwerke Dezentral Flexibilitätspotentiale Gebäude Eigennutzungssteuerung Speicher Nachfragesteuerung Import-/ Export Spartenverbund Langzeitspeicher Anreizsteuerung Zellulare Netze (Tage bis saisonal) Variable Tarife Europaverbund bis Microgrids Kombikraftwerke,Gasnetze Kurzzeitspeicher Direktsteuerung Regionalmärkte Wärmesteuerung (Sekunden bis Stunden) Virt. Kraftwerk, Netzsteuerung lokaler Ausgleich, KWK, Wärmenetze Power to gas Nur mittels IKT können alle notwendigen Flexibilitätsoptionen erschlossen werden, die für eine stabile Energieversorgung und eine optimale Nutzung der Marktfunktionen notwendig sind. Smart Grids sind notwendig Regionalität und zellulares moma-Modell Komponenten und Funktionen Zentr. Erzeugung Übertragung Verteilung Markt Station (Lokale Automation) Rolle System, Geräte Quelle: EU Mandat 490; mit Abb. momaKomponenten Services TSO Aggregator (Marktautomat / Pool-BEMI) DSO Substation Automation (Netzautomat) Kunden EnergieSmart managementsystem Meter (Energiebutler / BEMI) Feld Prozess Kunden Markets Enterprises Marktpartner Betrieb Dezentrale Erzeugung EM DEA Speicher Gerät A Gerät B 5 Smart Grid – Ziele und Architekturen in VDE ITG-Stack Geschäftsmodelle des VNB AkteursEbene Support InformationsEbene Dienste InfrastrukturEbene Netz moma-Implementierungen im Rahmen des ITG-Stacks Kapazitätsmanagement Messdienstleistung Netzplanung / Netzausbau Regionaler Leistungsausgleich (moma: zellulare Architektur) Energieinformationsnetz (Kommunikationsnetz moma: BPL) Netzführung (moma: Modelle / Simulation) Quelle: VDE ITG Positionspapier V2.0 „Energieinformationssysteme“ Informations- und Daten-Dienste (IBM: CORE) Bilanzierung Smart Grid Ziele und Architekturen EU Commission Task Force for Smart Grids Quelle: EU TF Smart Grid – EG 1 Functionalities 7 Übersicht Feldtest Mannheim moma-Architektur Feldtest Dresden Gerätedaten Haushaltsdaten technische Simulationen Tarife Netzdaten Ökonomische & ökologische Auswertungen Übersicht der einzelnen Projektbausteine und ihrer Verknüpfungen untereinander Übersicht Feldtest Mannheim moma-Architektur Gerätedaten Haushaltsdaten technische Simulationen Tarife Netzdaten Ökonomische & ökologische Auswertungen Feldtest Dresden Verbindung Smart Grid / Smart Building Liegenschaft und Verteilnetzbereich als Basiszellen Ergebnisse Feldtest Mannheim Dynamischer Tarif und automatisiertes Energiemanagement Benutzereingabe über moma-App und Benutzerinfo über MVV Smart Metering Webportal Stündlich wechselnder Day-Ahead-Tarif mit 1ct-stufiger Preisspreizung von 10 ct/kWh bis 40 ct/kWh Übersicht des Feldtest 3 in Mannheim auf Haushaltsebene ¼-stündlich aufgelöster Verbrauch der an den Energiebutler angeschlossenen Geräte und des gesamten Haushalts Praxistest Mannheim Teilnehmer • Auf die Fragebögen haben überwiegend Männer zwischen 40 und 70 Jahren reagiert, die über eine hohe Bildung verfügen. • Die teilnehmenden Haushalte bestanden zur Hälfte aus Ein- und Zweifamilienhäusern und zur Hälfte aus Mehrparteienhäusern. • 66% der Teilnehmenden waren im Besitz ihrer Wohnung oder ihres Hauses. • 45% der Haushalte bestanden aus zwei Personen. • In circa 2/3 der Haushalte lebten keine Kinder. Antworten aus der Haushaltsbefragung im Oktober 2012 und den Auftaktbefragungen im Vorfeld Ergebnisse Praxistest Mannheim Interaktion: • Praxistest wurde überwiegend positiv von den Teilnehmenden wahrgenommen, nicht zuletzt auf Grund intensiver Betreuung • Haushalte reagierten überwiegend manuell auf das Preissignal Preiselastizitäten: • Durchschnittlich reagieren Haushalte auf eine 100%ige Preisänderung mit einer 11%igen Verbrauchsreaktion • Engagierte Haushalte zu bestimmten Zeiten mit einer 35%igen Lastverschiebung: • Nutzung von Großverbrauchern in preisgünstigen Zeiten. • Automatische Steuerung: teilweise Verlagerung in Nachtstunden. Produktattraktivität: • Nur 10% der Haushalte möchten keinen variablen Stromtarif. • 30% sind bereit für eine automatische Steuerung und Stromvisualisierung Geld auszugeben. • Ein Preis von 1-2 € im Monat scheint akzeptabel. Ergebnisse Praxistest Mannheim Kundenservice / Zufriedenheit: • Insgesamt gingen 2012 über 1500 Mails mit Anfragen in das extra für moma eingerichtete Postfach ein. • Zusätzlich wurden 2012 fast 1400 Telefonate geführt. • 77% der Versuchshaushalte würde wieder teilnehmen. • 60% fanden den Praxistest eher gut organisiert, 34% eher schlecht. Reaktion: • Preisbewusstsein: 74% der Haushalte setzten sich mit dem täglich wechselnden Tarif auseinander (dabei 50% täglich). • Manuelle Reaktion auf den Preis: 57% der Haushalte haben durch manuelle Gerätesteuerung auf den Preis reagiert. • Nutzung der automatischen Steuerung: 53% der Haushalte haben die automatische Steuerung den gesamten Feldtest über nicht genutzt. Nur 17% gaben an, regelmäßig die automatische Steuerung zu nutzen. Ergebnisse Praxistest Mannheim Interaktion: • Praxistest wurde überwiegend positiv von den Teilnehmenden wahrgenommen, nicht zuletzt auf Grund intensiver Betreuung • Haushalte reagierten überwiegend manuell auf das Preissignal Preiselastizitäten: • Durchschnittlich reagieren Haushalte auf eine 100%ige Preisänderung mit einer 11%igen Verbrauchsreaktion • Engagierte Haushalte zu bestimmten Zeiten mit einer 35%igen Lastverschiebung: • Nutzung von Großverbrauchern in preisgünstigen Zeiten • Automatische Steuerung: teilweise Verlagerung in Nachtstunden Produktattraktivität: • Nur 10% der Haushalte möchten keinen variablen Stromtarif. • 30% sind bereit für eine automatische Steuerung und Stromvisualisierung Geld auszugeben. • Ein Preis von 1-2 € im Monat scheint akzeptabel. Ergebnisse Praxistest Mannheim Bestimmte Gruppen erreichen bis zu 35 % Preiselastizität Stündlich aufgelöste Preiselastizitäten basierend auf Verbrauchsdaten von Juni bis einschließlich Oktober 2012. Unterteilung in 3 unterschiedliche Nutzungsgruppen auf Basis von selbstberichteten Angaben in der Abschlussbefragung im Oktober 2012. Ergebnisse Praxistest Mannheim Interaktion: • Praxistest wurde überwiegend positiv von den Teilnehmenden wahrgenommen, nicht zuletzt auf Grund intensiver Betreuung • Haushalte reagierten überwiegend manuell auf das Preissignal Preiselastizitäten: • Durchschnittlich reagieren Haushalte auf eine 100%ige Preisänderung mit einer 11%igen Verbrauchsreaktion • Engagierte Haushalte zu bestimmten Zeiten mit einer 35%igen Lastverschiebung: • Nutzung von Großverbrauchern in preisgünstigen Zeiten • Automatische Steuerung: teilweise Verlagerung in Nachtstunden Produktattraktivität: • Nur 10% der Haushalte möchten keinen variablen Stromtarif. • 30% sind bereit für eine automatische Steuerung und Stromvisualisierung Geld auszugeben. • Ein Preis von 1-2 € im Monat scheint akzeptabel. Ergebnisse Feldtest Mannheim Bei den Haushaltsgroßverbrauchern findet eine Lastverschiebung von Hochpreiszeiten in Niedrigpreiszeiten statt: Gerätespezifische Verteilung des Stromverbrauchs auf das Drittel der Feldteststunden mit den geringsten Stromkosten (grün), das Drittel mit den höchsten Stromkosten (rot) und das mittlere Drittel (gelb). Als Referenz dienen obere Darstellungen mit Haushaltsgeräten, die keine Preisanreize erhalten und deren Verbrauch daher gleichverteilt ist. Untere Darstellungen enthalten tatsächlich gemessene gemittelte Verbräuche bei Feldtesthaushalten, die Lasten von den Hochpreis- in die Niedrigpreiszeiten verschoben haben. Ergebnisse Praxistest Mannheim Lastverschiebung von Tag- in Nachtstunden: Einfluss der automatisch geschalteten Geräte Relativer Mehrverbrauch der automatisch geschalteten Geräte in den Nachstunden von 23:00 bis 6:00. Die leicht höhere Gerätenutzung kann daher erklärt werden, dass die automatische Schaltung die optimierte Verwendung der Geräte auch zu Schlafenszeiten ermöglicht. Der Effekt ist nur gering ausgeprägt, wahrscheinlich auch weil der stochastische moma-Tarif wenig Anreize zur Verlagerung in Schlafenszeiten bot. Ergebnisse Praxistest Mannheim Interaktion: • Praxistest wurde überwiegend positiv von den Teilnehmenden wahrgenommen, nicht zuletzt auf Grund intensiver Betreuung • Haushalte reagierten überwiegend manuell auf das Preissignal Preiselastizitäten: • Durchschnittlich reagieren Haushalte auf eine 100%ige Preisänderung mit einer 11%igen Verbrauchsreaktion • Engagierte Haushalte zu bestimmten Zeiten mit einer 35%igen Lastverschiebung: • Nutzung von Großverbrauchern in preisgünstigen Zeiten • Automatische Steuerung: teilweise Verlagerung in Nachtstunden Produktattraktivität: • Nur 10% der Haushalte möchten keinen variablen Stromtarif. • 30% sind bereit für eine automatische Steuerung und Stromvisualisierung Geld auszugeben. • Ein Preis von 1-2 € im Monat scheint akzeptabel. Ergebnisse Praxistest Mannheim Hohes Interesse an einem variablen Tarif * Für die Kontrollgruppe lautete die Frage: Hätten Sie gerne einen variablen Strompreis, das heißt einen Stromtarif, der nicht den ganzen Tag und jeden Tag gleich ist, sondern zum Beispiel zwischen 10 ct/kWh und 40 ct/kWh schwankt? Würden Sie gerne den moma –Tarif oder einen vergleichbaren Tarif auch nach dem Ende des Feldtests weiter nutzen? 60% 50% (n=78) 40% Kontrollgruppe 30% Versuchsgruppe 20% 10% 0% Ja Vielleicht Nein Interesse an einem variablen Tarif wie dem moma-Tarif nach der 3. Feldtestphase (n=296) Übersicht Feldtest Mannheim moma-Architektur Gerätedaten Haushaltsdaten technische Simulationen Tarife Netzdaten Ökonomische & ökologische Auswertungen Feldtest Dresden Regionalität und zellulares moma-Modell Modellierung und Simulation Softwareautomaten (Moderatoren und Energiebutler) in Verteilnetzzellen und Objektnetzzellen zur Ausbildung einer Schwarmintelligenz im Energieorganismus Energiebutler (Gateway und Energiemanagement) 23 Ergebnisse Technische Simulationen Eine intelligente Verteilnetzzelle • Durch Day-Ahead und Intraday-Regelung lassen sich Spannungsverletzungen sowie Netzausbau in Szenario DE2030 vermeiden. • Zusätzlich verringern sich wegen gezielter Einspeisung von Blindleistung die Scheinleistungsverluste um ca. 10%. • Das Netz des Szenario MA2030 ist so stark, dass es nicht zu Spannungsverletzungen kommt. Day-Ahead und IntradayRegelung kann zur weiteren Spannungsstabilisierung eingesetzt werden. Mehrere, interagierende Verteilnetzzellen • Die maximale Spannungsüberhöhung im Netz bleibt durchgehend unter 2% • Die Gesamt-Kabelverluste haben sich um mehr als 55% reduziert • Die maximale Kabelauslastung hat sich um ca. 50% reduziert Ergebnisse Technische Simulationen Aufbau Modell einer intelligenten Verteilnetzzelle • Modellierung von Energiebutler, dezentralen Energieanlagen, weißer Ware, Netz- und Marktmoderator im Niederspannungsnetz • Netzszenarien: • Vorstädtisches Strahlennetz mit PV und BiogasBHKW • Mannheimer Stadtnetz mit PV- und KWKAnlagen • Basisjahr 2030 • Ableitung einiger Modellparameter aus dem Feldtest • Vergleich: Spannungshaltung mit Netzausbau vs. DayAhead und Intraday-Regelung zur Spannungshaltung Ergebnisse Technische Simulation Struktur der Simulationsumgebung DigSilent Local Grid DigSilent Global Grid LFC results SVC setpoints Text Files Local DigSilent I/F Module Global DigSilent I/F Module planned P/Q setpoints U, PCCSim Data Acquisition Optimization Grid Agent Interaction metering data var. Tariffs P schedules for DER 1)-4) var. grid fees Market Agent Module control GUI Data (optional) display during during simulation simulation .csv MA & Pool-BEMI .log Procurement / Plant Scheduling Tariff Generation Java Sim.-datanet Client/Server Agent Interaction Bids, P/Q P/Q setpoints PC 1 (VNZ Server) Sim.-datanet Client/Server .csv .log Sim.-datanet Client/Server Grid Cell Control Grid Agent C/C++ .csv GUI Agent Interaction .csv P/Q (stationary val.) U, (LFC results) Java Grid Agent Module Text Files Sim Master .log DER units at PCCs 1) BEMI – var. tariff controlled DER 2) Local Agent – controlled DER 3) Flexible DER, direct control 4) DER with local U/Q control 5) non-controlled DER PC 2 (Distribution Grid Cell) 26 Ergebnisse Technische Simulationen Spannungsverlauf einer intelligenten Verteilnetzzelle Wochenverlauf des 10-Minuten-Spannungsmittelwerets an einem kritischen Netzknoten im vorstädtischen Strahlennetz mit hoher Einspeisung aus PV und Biomasse (Szenario DE2030). Die unzulässige Spannungsanhebung im Referenzfall (rot) kann durch Netzausbau (blau) oder Day-Ahead & Intraday-Regelung durch den Markt- und Netzmoderator der VNZ (grün) in ähnlichem Ausmaß reduziert werden. Ergebnisse Technische Simulationen Eine intelligente Verteilnetzzelle • Durch Day-Ahead und Intraday-Regelung lassen sich Spannungsverletzungen sowie Netzausbau in Szenario DE2030 vermeiden. • Zusätzlich verringern sich wegen gezielter Einspeisung von Blindleistung die Scheinleistungsverluste um ca. 10%. • Das Netz des Szenario MA2030 ist so stark, dass es nicht zu Spannungsverletzungen kommt. Day-Ahead und IntradayRegelung kann zur weiteren Spannungsstabilisierung eingesetzt werden Mehrere, interagierende Verteilnetzzellen • Die maximale Spannungsüberhöhung im Netz bleibt durchgehend unter 2% • Die Gesamt-Kabelverluste haben sich um mehr als 55% reduziert • Die maximale Kabelauslastung hat sich um ca. 50% reduziert Zentrale Ergebnisse Technische Simulationen Technische Simulation mehrerer interagierender Verteilnetzzellen Struktur interagierender Netzautomaten: Die Automaten, die lokales Energiemanagement (EM) beim Kunden durchführen, interagieren direkt mit dem übergeordneten Niederspannungs (NS)-Automaten. Diese interagieren wiederum untereinander und mit dem übergeordneten Mittelspannungs (MS) – Automaten. Die Kette setzt sich bis in die Hochspannungs (HS)-Ebene fort, auf der die weitere Interaktion im Bereich der Übertragungsnetze / Bilanzkreisverantwortlichen (BKK) angesiedelt ist. Ziel der Interaktion ist sowohl Energie als auch Systemsystemdienstleistungen zwischen den einzelnen Zellen zu teilen. Ergebnisse Technische Simulationen Spannungsregelung mehrerer interagierender Verteilnetzzellen Spannung [p.u.] Ohne Regelung Max. Spannung Mit Regelung Min Spannung Spannung [p.u.] Toleranzband Jahresverlauf des Spannungsminimums und –maximums im Mittelspannungs-Benchmarknetz ohne und mit Regelung durch interagierende Netzautomaten. Die Interaktion sieht die Durchführung einer Verhandlung in Echtzeit vor, wobei die Netzautomaten Angebote zur Änderung von Verbrauch oder Erzeugung von Wirkoder Blindleistung von Automaten in der Netzzelle und anderen Netzautomaten in Anspruch nehmen, um Spannungshaltung zu betreiben. Die Algorithmen können so angepasst werden, dass die maximale Spannungsüberhöhung im Netz durchgehend unter 2% bleibt. Übersicht Feldtest Mannheim moma-Architektur Gerätedaten Haushaltsdaten technische Simulationen Tarife Netzdaten Ökonomische & ökologische Auswertungen Feldtest Dresden Ökonomische und Ökologische Auswertung Ökonomische Ergebnisse • Kosten: operative Kosten dominieren • Betriebswirtschaftliche Vorteile: Beschaffungskosten werden reduziert • Volkswirtschaftliche Vorteile: • Nachfrageflexibilität senkt den durchschnittlichen Börsenpreis und damit durchschnittliche Grenzkosten • Residuallastgang wird ausgeglichener weniger Kraftwerksleistung und weniger Netzausbau Ökologische Ergebnisse • CO2-Emissionen: leichte Reduktion, insbesondere bei Erdgasund Steinkohlekraftwerken. Aber: Zunahme des Einsatzes von Braunkohlekraftwerken • Zusätzliche Integration: 0,8 TWh Strom aus erneuerbaren Energien zusätzlich Weiterer Beschaffungsvorteil aus Änderung der Verteilung der Börsenpreise und damit volkswirtschaftlicher Vorteil. Langfristüberlegungen und Überlegungen zur Versorgungssicherheit sind nicht berücksichtigt. Eine solche Endogenisierung erfordert ein dynamisches, stochastische Modell. Ein solches dürfte zu abweichenden volkswirtschaftlichen Vorteilen führen, wobei die hier genannten Vorteile ein Bestandteil sind. Ökonomische und Ökologische Auswertung • Untersuchung sich Teils widersprechender Ziele auf zwei Ebenen: A) Handelsvorteile für Stromlieferanten durch variable Energielieferpreise B) Vermeidung/Verringerung von Netzausbau durch variable Netznutzungsendgelte Haushaltsstrompreis, in den diese beiden Komponenten additiv eingehen (= Anreiz) • Preisanreize wirken direkt über automatische Steuerung auf Wasch-, Spül- und Kühlgeräten bei Haushaltskunden • Szenarien: • Mannheim 2030 (Mannheim als First Mover) • Deutschland 2030 (deutschlandweiter Roll-Out) Ökonomische und Ökologische Auswertung Kostenbetrachtung für Infrastruktur und Betrieb Deutschland 2030 Jährliche Kosten in Mio.€/a Operative Kosten Mannheim mit Preisanpassung 2030 der Infrastrukturkosten ohne Preisanpassung der Infrastrukturkosten (Sensitivitätsanalyse) 1,69 1013,3 1013,3 Kosten Infrastruktur 1,47 313,4 642,5 Summe 3,16 1326,7 1655,8 Kosten sind hier – wie auch in folgenden ökon. Folien – wie folgt bestimmt: Investitionskosten werden über Lebensdauer und Realzins in Annuitäten umgerechnet. Diese werden zu den laufenden Kosten addiert. Entsprechend sind die ausgewiesenen jährlichen Kosten zu verstehen. Für zusätzliche Business Cases würden nur mehr zusätzliche operative Kosten relevant, da die gleiche Infrastruktur genutzt werden könnte. Ökonomische und Ökologische Auswertung Tarifdesign für die ökonomische Bewertung: Beispiel Kundenpreisprofile (26.11.2030) 35 300 250 25 200 20 150 15 Netzlast in MW Kundenpreisprofil in Ct/kWh 30 KPP fix = fixe Kundenpreisprofile KPP EEX = Kundenpreisprofile basierend auf Spotmarktpreisen KPP vaNE = KPP EEX inkl. variablen Netzentgelten 100 10 50 5 00:00 23:00 22:00 21:00 20:00 19:00 18:00 17:00 16:00 15:00 14:00 13:00 12:00 11:00 10:00 09:00 08:00 07:00 06:00 05:00 04:00 03:00 02:00 0 01:00 0 Darstellung der in der Handelssimulation untersuchten Kundenpreisprofile für den Beispiel-Tag 26.11.2030 (Jahres-Netzspitzenlast um 18 Uhr). Schwarz ist das fixe Preisprofil, orange das Kundenpreisprofil basierend auf Spotmarktpreisen mit fixen Netzentgelten und grün das Kundenpreisprofil basierend auf den Spotmarktpreisen inklusive variabler Netzentgelte dargestellt. Die Fläche unterhalb der Preisprofile stellt die Netzlast des Beispiel-Tags dar. Netzlast KPP fix KPP EEX KPP vaNE Ökonomische und Ökologische Auswertung Betriebswirtschaftlich nutzbare Vorteile (in Mio. €/a) Mannheim 2030 Deutschland 2030 Günstigere Beschaffung 1,21 196,4 Vermiedener Netzausbau (Niederspannung) 0 125,8 Summe 1,21 322,2 Zu Beachten: “mit nutzbaren Vorteilen” ist gemeint, dass dies potentielle Erlöse für betriebwirtschaftliche Umsetzungen sind. Denen stehen Kosten gegenüber, die hier nicht enthalten sind. Es handelt sich also nicht um Gewinne. Ökonomische und Ökologische Auswertung Volkswirtschaftlicher Vorteil hier als „Beschaffungsvorteil“, besonders die Wirkung über Rückwirkung auf Börsenpreise: in Mio. €/a Gesamte ökonomische Vorteile aus variablen Tarifen davon: Geringerer Zubau von Gasturbinen-Kraftwerken davon: Beschaffungsvorteil davon: Haushalte davon: betriebswirtschaftlich für Beschaffungsvorteil nutzbar davon: durch Veränderungen des Börsenpreisvektors davon: andere Endverbraucher (durch Veränderungen des Börsenpreisvektors) davon: durch Reduktion des durchschnittlichen Börsenpreises DE2030 1.103,1 31,2 1.071,9 454,7 196,4 258,2 617,2 482,6 • Nutzung von Flexibilitäten wirken hier stark über Veränderungen (Änderung des Mittelwerts und Änderungen der Verteilung) des Börsenpreises. Diese Änderungen entsprechen Änderungen der (kurzfristigen) Grenzkosten. • Nutzung von Flexibilitäten könnten stark über Senkung (Veränderungen) durchschnittlicher Börsenpreise (i.e. Grenzkosten) wirken • Vorteile für nicht an variablen Tarifen teilnehmenden Verbrauchern können beträchtlich sein Ökonomische und Ökologische Auswertung Einfluss von 1000 Haushalten auf die Netzspitzenlast: Kundenpreisprofil Red. NSL mit fixen Nutzungsentgelten 15 kW mit variablen Nutzungsentgelten 52 kW • Spotmarktoptimierung senkt Netzspitzenlast • variable Netzentgelte sind aber effektiver Deutschlandweiter Rollout (DE2030). Fall 1 Preisverlauf orientiert sich an der EEX-Strombörse. Fall 2 Preisverlauf wie Fall 1 mit zusätzlich variablen NNE Dieses Ergebnis wurde nur mit der Betrachtung der automatisch gesteuerten Geräte (FPS-, und SOC-Geräte) erreicht. Das Potential von manueller Gerätesteuerung wurde gar nicht berücksichtigt. (Miteinbeziehung würde das Ergebnis noch verbessern). Ökonomische und Ökologische Auswertung Ökonomische Ergebnisse • Kosten: operative Kosten dominieren • Betriebswirtschaftliche Vorteile: Beschaffungskosten werden reduziert • Volkswirtschaftliche Vorteile: • Nachfrageflexibilität senkt den durchschnittlichen Börsenpreis • Lastgang wird ausgeglichener weniger Kraftwerksleistung und weniger Netzausbau Ökologische Ergebnisse • CO2-Emissionen: leichte Reduktion, insbesondere bei Erdgasund Steinkohlekraftwerken. Aber: Zunahme des Einsatzes von Braunkohlekraftwerken • Zusätzliche Integration: 0,8 TWh Strom aus erneuerbaren Energien zusätzlich Ökonomische und Ökologische Auswertung Ökologische Ergebnisse • Veränderung CO2-Emissionen Brennstoff Erdgas Steinkohle Braunkohle Heizöl Differenz CO2-Emissionen (nach Lastverlagerung) [t/a] -259.097 -86.089 219.357 -12.696 davon durch zusätzlich integrierten erneuerbaren Strom -118.534 Gesamt -138.526 Angenommener Nettostromverbrauch 2030: 486 TWh; Preis für CO2-Zertifikate: 35€/t [ %] -1,05 -0,17 0,45 -27,42 -0,11 Übersicht Feldtest Mannheim moma-Architektur Gerätedaten Haushaltsdaten technische Simulationen Tarife Netzdaten Ökonomische & ökologische Auswertungen Feldtest Dresden Ergebnisse des Praxistest Dresden moma-System • Hohe Verfügbarkeit der Moma-Architektur: 97% im Gesamtsystem bei Einsatz von Prototypen • Übertragbarkeit der in Modellstadt Mannheim entwickelten ITArchitektur wurde nachgewiesen. • Strom Wärme • Mannheim Dresden • MVV DREWAG Spezifische Aussagen zum Feldversuch Dresden • Thermisches Verschiebepotential innerhalb von 4 Stunden von KWK-Anlagen von bis zu 20% möglich ohne Behaglichkeitseinbußen beim Endnutzer • Potentialbegrenzend wirkt die Warmwasseraufbereitung. 42 Zellulare moma – Systemarchitektur Objektnetzzelle mit Energiebutler (Objektenergiemanager) Verteilnetzzelle mit Softwareautomaten: Marktmoderator Netzmoderator Energie Stromnetz Information Echtzeitdatenübertragung mit Breitband Powerline Systemzelle mit Marktplatz der Energie und Netzsteuerung moma Systemarchitekur in der Praxis BPL* = Breitband Powerline Zellulare moma Systemarchitektur hat sich in der Praxis bewährt Hohe Verfügbarkeit: ~97% im Gesamtsystem (basierend auf der Verfügbarkeit von Echtzeitwerten der Stromzähler im Back-End-System) Internet Protokoll basierte Datenübertragung erfolgreich implementiert BPL erfüllt Anforderungen vollumfänglich Übersicht Feldtest Mannheim moma-Architektur Gerätedaten Haushaltsdaten technische Simulationen Tarife Netzdaten Ökonomische & ökologische Auswertungen Feldtest Dresden Highlights Hohe Akzeptanz des dynamischen Tarifs moma-Architektur ist auf andere Energiesparten übertragbar Variable / dynamische Tarife können volkswirtschaftlich vorteilhaft sein moma-System leistet einen Beitrag zur Spannungshaltung und zur Netzentlastung Stündlich aufgelöste Preiselastizitäten 7 moma Thesen EE, Flexibilität, Regionalität, VNB als SG-Enabler Subsidarität & Transformation: Erschließung zentraler und dezentraler Chancen auf Grundlage Erneuerbarer Energien unter Beteiligung von Unternehmen, Kommunen und Bürgern Gesellschaftliches Engagement: Erfolg der Energiewende durch Engagement aller gesellschaftlichen Kräfte beim Umbau des Energiesystems sowie interdisziplinäre Zusammenarbeit Transparenz: Veränderungsprozesse erfordern Wissen über Zusammenhänge und wirtschaftliche Chancen für alle Beteiligten Verbundenheit: Regionale Interessen (dezentrale Angebote, regionale Produkte und Verteilungsnetz) im zellularen Denken fördern bei Integration in übergeordnete zentrale Erzeugungsangebote (zentrale Erzeugung und Großhandel) und Steuerungsmechanismen (Übertragungsnetze) Flexibilität: EBIT aus Flexibilitäten und Speicherlösungen zur Beherrschung eines Energiesystems mit hohem Anteil dezentraler und fluktuierender Erzeugung zum intelligenten Zusammenspiel von Markt und Netz Modernisierung: erweiterte Vernetzung der Energieinfrastruktur in Niederspannungsbereiche und hin zum Endkunden mit IKT (Smart Grid) sowie Sicherstellung von Netzzuverlässigkeit sowie Informationssicherheit (Cyber Security), verbunden mit Maßnahmen zu Netz- und Speicherausbau Regelwerk: Gestaltung neuer energiewirtschaftlicher und regulatorischer Rahmenbedingungen für neues Markt- und Systemdesign mit dem Staat als notwendigen Änderungskoordinator und Regelwerkgestalter Ansprechpartner Dr. Robert Thomann Andreas Kießling MVV Energie AG Luisenring 49 68159 Mannheim Germany Projektleiter moma Tel: +49 (621) 290-2498 [email protected] [email protected] www.mvv-energie.de www.modellstadt-mannheim.de www.e-energy.de
