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Bericht - Modellstadt Mannheim

1. Stromverbrauch Lastg nge Kostenvisualisierung auf einem Falls ja wie teuer d rften die Strominformationen Internetportal generell einen monatlichen Betrag zu bezahlen monatlich sein damit Sie diese beziehen w rden 80 14 70 12 60 4 10 50 3 40 7 Versuchsgruppe 6 30 n 296 20 4 m Kontrollgruppe 4 4 n 78 10 H n 78 2 j E 0 0 r 1 Nein Ja 0 1 1 2 2 3 3 4 4 5 Mehr als 5 Abbildung 67 Zahlungsbereitschaft f r die Stromvisualisierung A EENERGY 121 Be inoma Modellstadt Mannheim Im Feldtest 2 waren hingegen nur 18 der in der Versuchsgruppe Teilnehmenden bereit f r Stromverbrauchsinformationen zu zahlen Auch damals h tten die meisten einen Preis zwischen 0 und 2 als angemessen gefunden In der Auftaktbefragung vor dem Feldtest waren 13 sowohl in der Kontrollgruppe als auch in der Versuchsgruppe bereit f r die Visualisierung von Stromverbrauchsinformationen zu zahlen Die meisten von ihnen wiederum zwischen 0 und 2 Wenn man die gegebenen Antworten vor und nach dem Feldtest vergleicht stellt man fest dass 18 der Versuchshaushalte die beide Befragungen beantworteten w hrend des Feldtests ihre Meinung zur Zahlungsbereitschaft nderten und in der zweiten Befragung bereit waren Geld f r die Stromvisualisierung zu zahlen wo sie in der ersten Befragung nicht dazu bereit waren Zum Teil w rd
2. Szenario Szenario Deutschland Mannheim in Mio a 2030 2030 Gesamte konomische Vorteile aus variablen Tarifen 1 103 1 1 21 davon Geringerer Zubau von Gasturbinen Kraftwerken 31 2 0 davon Beschaffungsvorteil 1 071 9 1 21 davon Haushalte 454 7 1 21 davon betriebswirtschaftlich als Beschaffungsvorteil nutzbar 196 4 1 21 davon durch Ver nderungen des B rsenpreisvektors 258 2 0 davon durch Reduktion des durchschnittlichen B rsenpreises 150 6 0 davon andere Endverbraucher durch Ver nderungen des B rsenpreisvektors 617 2 0 davon durch Reduktion des durchschnittlichen B rsenpreises 482 6 0 entspricht methodisch der Berechnung des Handelsvorteils in der IWES Handelssimulation Vorgehen Differenzlastgangvektor mal B rsenpreisvektor nach Iteration DE30 Tabelle 42 konomische Vorteile durch variable Tarife In obiger Tabelle ist neben dem Beschaffungsvorteil auch ein geringerer Zubau von Gasturbinen in dem Szenario mit variablen Tarifen als konomischer Vorteil ausgewiesen Zuerst sei darauf hingewiesen dass dieser Effekt relativ klein ist rund 2 8 des Gesamteffekts Der Effekt beruht auf der tendenziellen Lastverlagerung aus Stunden mit hoher Residuallast in Stunden mit geringer Residuallast Folgende Abbildung stellt diese Lastverlagerung dar Von der nach Gr e absteigend geordneten Residuallast nach Lastverschiebung wurde die nach Gr e absteigend geordnete Resi
3. 2 2404444004440nnnnonnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnennnn 291 Abbildung 145 Diagramm Temperatursensoren zum Versuch uusssssnnesnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn nn 292 Abbildung 146 Vor und R cklauftemperaturen Versuch uuuu444444snnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn ann 292 Abbildung 147 moma IT Architektur in Dresden 44444444444Bnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn anna 298 A EENERGY Be inoma Modellstadt Mannheim Tabellenverzeichnis Tabelle 1 bersicht ber die entwickelte und eingesetzte Software Hardware Webportale und Prozesse in den keldiests 2 und S rnin en ee een 39 Tabelle 2 Verteilung der Teilnehmer im Feldtest 3 auf VNZ Server in 8 Verteilungsnetzzellen Netzgebiete IE EISEN IEETE EHESTEN 69 Tabelle 3 Erhebungsschritte im Feldtest 3 2z00umm4440annnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnannnnnnnannennnnannnnnnnannnnnnnannnn 109 Tabelle 4 Antworten auf die Frage Lassen Sie eher den Energiebutler die an ihn angeschlossenen Ger te automatisch starten oder starten Sie sie selbst per Hand uersnsesssnennsnennnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn 123 Tabelle 5 Ungef hre monatliche Durchschnittspreisse die Versuchs und Kontrollgruppe f r Einzelkomponenten und Gesamtsystem bereit w ren zu zahlen 2400nnnennnnnnnnnnnnnennnnennnnnnnnnn 130 Tabelle 6 Anzahl Haushalte je Grup
4. 240040 nennen 110 5 3 Ergebnisse in Hinblick auf die Bewertung Akzeptanz des Feldtests im allgemeinen und seiner Komponenten aussen ea ee na 112 5 4 Reaktionen auf den Tarif auf Ger teebene unnnersnnnsnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn nassen nn nen 132 5 5 Reaktionen auf den Tarif auf Haushaltsbene uusrsnnnsennnnnnnennnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn ernennen 140 551 Preisel stizit ten u He ee ae nel mannderandae 140 5 5 2 Exkurs Einfluss eines Smart Meter Rollouts sowie der moma Infrastruktur auf die absolute H he des Stromverbra ChS PRRRESERERPERFERESEREREERFEEEERFESFEFTRERFELTEBEHEFUTEEHRELFELEELPERFEUURFERPERRLSTFTEENFEENEREEEFEFERGBEFEFEUENESPEHEEREPEFERR 151 5 5 3 Indikatoren f r Ver nderungen des Stromverbrauchs der Feldtestteilnehmer 156 5 6 Ergebnisse der Feldtests Zusammenfassung und Diskussion der Ergebnisse aus dem dritten Feldtest 159 5 7 Exkurs bergang vom Feldtest zur technischen Simulation 164 Beschreibung und Ergebnisse der Simulationen urssrsnnennsnonnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn nen 166 6 1 Einordnung der Simulationen in den moma Gesamtkontext usersnsenssnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn 166 6 2 Technische Simulation des Energiemanagements in einer Verteilnetzzelle 170 6 3 Technische Simulation bei interagierenden Verteilnetzzellen u snnensnennnnennn 196 6 4 H ndelssimulati
5. ji ll ll i j l l I Berechnung Ausgleichsenergiekosten Diff zw KF Prog u IST Verbr l l i Ausgleichsenergiekosten I i Abbildung 107 Einbindung der Handelssimulation in die Gesamtsimulation Die Verbrauchsprognose basiert auf den BEMI Algorithmen zur Berechnung der Fahrpl ne der einzelnen steuerbaren Verbraucher FPS und SOC Ger te wie im Kapitel 6 2 Der manuelle Verbrauch wurde als Standardlastprofil abz glich der steuerbaren Lasten wie sie in der Simulation bei fixen Strompreisen Strom verbrauchen angenommen Manuelles Management von Lasten in Abh ngigkeit der variablen Tarife wurde mangels Datengrundlage nicht ber cksichtigt Die Langfristprognose entspricht den Ergebnissen der 159 KF Kurzfrist LF Langfrist 160 FPS Fixed Program Schedule 161 SOC State of Charge ZZ EENERGY x 213 e 90 200 2 moma Modellstadt Mannheim technischen Simulation unter Verwendung von fixen Kundenpreisen Die Kurzfristprognose entspricht den Ergebnissen der technischen Simulation unter Verwendung der variablen Kundenpreisprofile Die Berechnung der Kundenpreisprofile erfolgte anhand eines Excel Tools siehe Abbildung 108 weil die technische Simulation nur eine Woche exemplarisch betrachtet Die variablen Energielieferpreise entsprechen den Werten in dem Tabellenblatt EEX Die variablen Netzentgelte Tabellenblatt vaNE werden berechnet aus Netz Verbrauchsda
6. m A e Ki 5 e C Field area networks I 17 _ N st 5 U al N iO TN S4 B Neighborhood networks e A Subscriber access Customer networks seneration premise i 7a i p e M Industrial fieldbus networks Abbildung 20 Mapping von Kommunikationsnetzwerken auf die SGAM Kommunikationsebene M490RACA12 Nachfolgend werden die Projektschwerpunkte eingef hrt um auf dieser Grundlage die Systemarchitektur von moma auf die Komponenten sowie die Kommunikationsebene des SGAM in einer integrierten Darstellung abzubilden Die Projektschwerpunkte wurden mit erzeugungsorientierter Verbrauchssteuerung ber variable Tarife definiert wobei insbesondere thermische Flexibilit ten erschlossen werden sollten sowie Netzsteuerung im Verteilungsnetz Ziel des Projektes war die Entwicklung und Erprobung eines Systemansatzes der mit Hilfe breit eingesetzter dezentraler Entscheidungsinstanzen zum Energiemanagement an Verbrauchsstellen und dezentralen Energieerzeugungsanlagen DEA wirkt Dazu wurde die Infrastruktur f r einen virtuellen Energiemarktplatz aufgebaut und Wege zu einer intelligenten Echtzeit Netzsteuerung in einem Umfeld fluktuierender Erzeugung zwecks Gl ttung der Verbrauchskurven untersucht Mit folgender Darstellung wurden diese beiden Projektschwerpunkte visualisiert 2 M490RACA12 European Commission M 490 Mandate CEN CENELEC ETSI Smart Grid Coordina
7. Tarifinformationen pro Kunde 10 00 Uhr Berechnung VNZ Verbrauchs und Solarertragsprognose vorl Kundenpreisprofile 10 30 Uhr Berechnung der vorl ufigen vNNE hist Z hlerdaten Au entemp u Bedgrad Progn MA je Verbrauchs u Solarertragsprognose 11 00 Uhr IN Berechnung der vorl ufigen Kundenpreisprofile mit vorl VNNE und der berpr ften Verbrauchs prognose Fahrplan T l I I l l 1 l l i i vorl Berechnung vNNE 1 l l l l q l l ii l 1 N I l I l I Fia IDS l l I I l l l I l I l l a vorl ufige variable Netzentgelte T 12 00 Uhr i Abgabe Gebot EEX aggr Fahrplan i vorl Kundenpreisprofile inkl vorl vNNE o Uhr r i erechnung der 12 30 Uhr endg ltigen vNNE Bekanntgabe EEX Preise l ka und gehandelte Mengen Fahrplan VNZ Fahrplan VNZ en z 14 00 Uhr Berechnung der endg ltigen Kundenpreisprofile i l l I i endg Berechnung NNE l 1 1 1 i i l T aktuelle EEX Preise endg ltige variable Netzentgelte 15 00 Uhr Ver ffentlichung i endg Kundenpreisprofile der endg ltigen 177 l Kundenpreisprofile 7 endg ltige Kundenpreisprofile Abbildung 89 Sequenzdiagr
8. Webportal e MVV Smart Metering Portal e Energiebutlerportal e moma App Prozesse e Installationsprozess Energiebutler Installationsanweisung e Installationsprozess elektronischer Z hler Installationsanweisung Messkonzept e Automatische Verbrauchsdatenerfassung e Betriebsprozesse Billing SAP e Qualit ts und Fehlermanagement Prozess e Stammdaten und Dokumentations Prozess e _Kommunikationsprozesse Kunden Tabelle 1 bersicht ber die entwickelte und eingesetzte Software Hardware Webportale und Prozesse in den Feldtests 2 und 3 Die Umsetzung und Implementierung der Software Hardware und Prozesse erfolgte bei MVV Energie unter Beteiligung der Soluvia fr her MVV Shared Services Gesellschaften und mit Unterst tzung der moma Konsortialpartner sowie externen Dienstleistern Insbesondere in der Anfangsphase erforderte die komplizierte Organisationsstruktur einen hohen Informations und Koordinationsaufwand von Seiten der Projektleitung Um eine flexible und effiziente Zusammenarbeit der Teammitglieder zu erzielen war es wichtig in dieser Phase ein gemeinsames Grundverst ndnis gemeinsame Terminologien und ein Bewusstsein f r unterschiedliche Denkweisen Unternenmensphilosophien sicherzustellen ZZ EENERGY fnoma Modellstadt Mannheim Dienstl Installation EB Kunde Inbetriebnahme Moma Stammdaten IS U KVS Kauf Daten Rechnungsversand Installation
9. ursnssssnennsnennnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnsnnnnnnnnnnnnnnnnn ran 202 Tabelle 30 Verteilung der Lasten im Simulationsnetz 2400snn0snnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnennnnnn nenn 203 Tabelle 31 Verteilung dezentraler Energiewandlungsanlagen im CIGRE Netz nenn 203 A EENERGY Be inoma Modellstadt Mannheim Tabelle 32 Ergebnisse der Handelssimulation 242444440000R0nnn nn nnnnnnnnennnnnnnnnnnnnnnennnnnnnnnnnnnanen 218 Tabelle 33 Vergleich der Szenarien 3 und 4 aus Kundensicht 40s04snn0nennnnnnnennnnennennnnnnnennnnnnnnn 220 Tabelle 34 Einfluss von 1000 Haushalten auf die Netzspitzenlast uuuersnnnensnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn 220 Tabelle 35 bersicht ber Eigenschaften der Preisvektoren uuuuasasaeaeaeaeaeannnannenennnennnennnnnnnnnnnnnnennnnnnnnnnnnnn 228 Tabelle 36 F r die Smart Grid Infrastruktur und die betrachteten Business Cases erforderlichen IMESEMA E E aa ne ad 230 Tabelle 37 Laufende operative KOSON srescsnsanniinin nianna nin nnna aN ANARE AARNA ENA AERAN EARRA 231 Tabelle 38 J hrliche Kosten f r Smart Grid Infrastruktur und die betrachteten Business Cases 231 Tabelle 39 Sensitivit t der j hrlichen Kosten der Smart Grid Infrastruktur und der betrachteten Business Cases auf Re lzinsvariali nen ucuasneaenninnasnaa nalen neu an 232 Tabelle 40 Netzseitig vermiedene zus tzliche K
10. Berechnung der Kundenpreisprofile ohne v NNE T l I i l i l EEX Preisprognose l l i in Tarifinformationen pro Kunde I m i I I i 10 00 Uhr i Berechnung VNZ l i l I I I I Verbrauchs und Solarertragsprognose vorl Kundenpreisprofile 10 30 Uhr Berechnung der vorl ufigen vNNE hist Z hlerdaten Au entemp u Bedgrad Progn MA fe JE ms NE EHER T A POINBEESPEINEDEREEINDERESEREINE SCH i l j i Verbrauchs u Solarertragsprognose pe 7 I I I N 11 00 Uhr DS i i Berechnung der vorl ufigen l Kundenpreisprofile mit vorl VNNE l i i und der berpr ften Verbrauchs l i vorl Berechnung VNNE prognose Fahrplan kal I f j ua i 1 S S l vorl ufige variable Netzentgelte i l T 12 00 Uhr N i i Abgabe Gebot EEX i i aggr Fahrplan Pr i vorl Kundenpreisprofile inkl vorl vNNE 19 00 Uhr f N 1 Berechnung der 12 30 Uhr f endg ltigen vNNE Bekanntgabe EEX Preise l Pr a und gehandelte Mengen L Fahrplan VNZ Fahrplan VNZ u Bi U SEE 14 00 Uhr Ls Berechnung der endg ltigen i Kundenpreisprofile l T I i aktuelle EEX Preise Wi endg ltige variable Netzentgelte 15 00 Uhr Ver ffentlichung endg Kundenpreisprofile Kundenpreisprofile
11. inoma Modellstadt Mannheim Interfacemodul zur Netzberechnungssoftware Das im Kap 6 2 dargestellte DIgSILENT Interface I F Modul hat folgende Aufgaben 1 passive Datenweiterleitung von Wirk und Blindleistungsdaten vom Simulationssystem Modul PCCSim an das Netzmodell 2 Organisation der quasistation ren Lastflussrechnungen unter Beachtung der Synchronisierung mit den restlichen Modulen 3 passive Weiterleitung der Ergebnisse der Lastflussrechnung hier lediglich Spannungen vom Netzmodell an das Netzautomaten Modul 4 Aufzeichnung weitergeleiteter Daten und oder Ergebnisse der Lastflussrechnungen oder typischerweise einer Auswahl davon Um diese Aufgaben zu erf llen werden die Module als eigenst ndige Prozesse implementiert die parallel zur Netzberechnungssoftware laufen und mit diesem interagieren Gegen ber dem restlichen Simulationssystem werden TCP IP Schnittstellen zur Verf gung gestellt die das Protokoll des Simulationsdatennetzes unterst tzen Dazu enthalten die Interface Module entsprechende Server Client Strukturen PV Modell F r die elektrische Wirkleistung eines PV Moduls mit einer Fl che von 1 m wurde angesetzt Gt 1000W m pro el Nsrel Apy Tanp k Trc DGA mit nste Modulwirkungsgrad unter Standard Testbedingungen typ 15 5 16 5 Apv Temperaturkoeffizient Verminderung der Leistung in Abh ngigkeit der Temperaturerh hung F r monokristalline Module typ 0 4 C
12. moma Modellstadt Mannheim Daraus ergeben sich f r Deutschland 2030 folgende netzbezogenen Vorteile im Szenario Energiemanagement im Vergleich zum Szenario Netzausbau Im Vergleich zu Netzausbau vermiedene zus tzliche Kosten in Mio a Kabelzubau 75 17 Reduktion Wirkleistung 38 31 Biomasse Leistungserh hung PV 11 78 Wechselrichter Verlustenergie 0 55 Gesamte Zusatzkosten 125 81 Tabelle 40 Netzseitig vermiedene zus tzliche Kosten Der eingesparte Kabelausbau dominiert die konomischen Vorteile des Netzlastmanagement Aufgrund der sehr hohen eingesparten Investitionskosten von rund 1 Mrd w re vielleicht eine noch st rker Dominanz zu erwarten Diese resultiert nicht weil diese eingesparten Investitionen mit der sehr langen Lebensdauer von Kabeln 40 Jahre in j hrliche Kosten umzurechnen sind Gerade im Vergleich zu den eingesparten Investitionen in PV Wechselrichter rund 87 Mio mit einer geringeren Lebensdauer f llt dies auf F r diese sind immerhin 15 7 der j hrlichen Kosten f r den Kabelausbau zu veranschlagen Neben den Kosten des Kabelzubaus ist aber vor allem die verringerte Einspeisung der Biomasse bedeutend deren Wert halb so gro ist wie der des Kabelzubaus Die zus tzlichen Kosten durch eine h here Verlustenergie k nnen vernachl ssigt werden Die Reaktion der Kostensch tzungen auf Realzins nderungen wird in der Tabelle unten gezeigt Aufgenommen
13. und VDE12 2 Autor Andreas Kie ling MVV Energie AG 5 M490RA12 European Commission M 490 Mandate CEN CENELEC ETSI Smart Grid Coordination Group Smart Grid Reference architecture working group SG CG M490 C_Smart Grid Reference Architecture Report Version 3 0 Br ssel 11 2012 VDE10 VDE ITG Fokusgruppe Positionspapier Energieinformationsnetze und systeme erschienen beim VDE Verlag Frankfurt 11 2010 ZZ EENERGY fnoma Modellstadt Mannheim Market Enterprise O 7 Operation EN Generation Transmission n Basy Distribution Station Field Process Customer Premise Domains Abbildung 17 System und Betrieosdom nen der Komponentenebene im EU Smart Grid Mandat 490 WG Referenzarchitektur M490RA12 In der horizontalen Richtung werden die oben genannten Systemdom nen dargestellt In der Tiefensicht dieser Ebene wird der Organisationslevel als betriebliche Hierarchie dargestellt in der bestimmte Systemdom nen zugeordnete Funktionen wirken k nnen Diese Dimension umfasst also die Betriebsdom nen Zonen Funktionen sind einerseits auf technischer Prozessebene zum Beispiel bei Erzeugern Verbrauchern und Speichern sowie Automatisierungskomponenten zuzuordnen Anderseits sind Netzstationen ebenso Orte eigenst ndiger Funktionalit t die auf Feldebene installiert eng mit dem Organisationslevel der zentralen Netzf hrungssysteme verbunden sind Ebenso werden weit
14. 0 8 Relativer Verbrauch 1 0 0 8 0 6 6 zZ l a 2 t oO 0 5 1 0 15 20 0 5 1 0 15 20 Relativer Strompreis Relativer Strompreis Abbildung 82 Durchschnittlicher Verbrauch in Abh ngigkeit vom Strompreis ber den Feldtestzeitraum In Analogie zur Auswertung auf Ger teebene Kapitel 5 4 wurden Streudiagramme angefertigt die f r jede Feldteststunde den Verbrauch relativ zur Referenz als Funktion des Preises relativ zum Durchschnittspreis in den umgebenden sechzehn Stunden darstellen Abbildung 82 Wie im Fall der Einzelger te ergibt sich f r die Feldtesthaushalte eine H ufung der Punkte im zweiten und vierten der dargestellten Quadranten allerdings weniger ausgepr gt F r die Gruppe der Referenzhaushalte sind die Punkte ann hernd gleich verteilt Wie im Fall der Einzelger te existiert eine mittlere Preiselastizit t die jedoch im Einzelfall von zuf lligen Fluktuationen oder den hier nicht betrachteten Kreuzpreiseffekten berlagert wird Basismodell zur Berechnung von Preiselastizit ten Angelehnt an Modelle von Sergici amp Faruqui sowie von Summit Blue Consulting wird f r die Bestimmung der allgemeinen Elastizit t folgendes einfaches konometrisches Elastizit tsmodell verwendet Inv p Inp c te Legende Variablen v Mittlerer Stromverbrauch der Haushalte p Preis c Konstante e Fehlerterm Legende Koeffizienten p Preiselastizit t 5 Die Referenzverbr uche wurden i
15. Be inoma Modellstadt Mannheim durch die oben beschriebenen Ma nahmen im Fall Netzausbau erkauft wurde Im Ergebnis entsteht dadurch durch Einsatz von Day Ahead und Intraday Regelung ein wirtschaftlicher Vorteil Schlie lich wurde eine spezielle Version der technischen Simulation einer VNZ vorbereitet um die Reaktion einer mit Energiebutlern ausgestatteten Kundengruppe im Rahmen der Handelssimulation zu berechnen Diese wurde in der Handelssimulation zur Berechnung weiterer Inputdaten f r die konomische Betrachtung verwendet 6 3 Technische Simulation bei interagierenden Verteilnetzzellen In diesem Kapitel werden die Mechanismen zur Interaktion von Verteilnetzzellen beschrieben Dabei werden die Auswirkungen auf das Netz betrachtet Spannungs Trafo und Kabelauslastung Verluste usw Insbesondere werden die Auswirkungen eines im Projekt entwickelten Verfahrens zur Netzstabilisierung anhand eines Mittelspannungs CIGRE Benchmarknetzes getestet Zuerst wird auf die verteilte Automation eingegangen danach werden die einzelnen Verfahrensschritte beschrieben Au erdem wird ber eine Jahressimulation demonstriert dass sowohl Betriebsmittel berlastung als auch Spannungsbandverletzung durch Anwendung des Verfahrens vermieden werden k nnen Einordnung der Verteilnetzautomatisierung Mit der fortschreitenden Nutzung dezentraler erneuerbarer Energien im Verteilungsnetz kommt es vermehrt zu bidirektionalen Energiefl ssen so dass e
16. Falls nein bitte geben Sie uns eine Einsch tzung aus welchen Gr nden Sie kein Geld einsparen konnten Bitte w hlen Sie alle zutreffenden Antworten aus O automatische Steuerung nicht genutzt O Ung nstige Tarifzeiten O Sonstiges O Ger te in Nutzung zeitlich nicht verschiebbar O Mehrverbrauch durch moma Infrastruktur W rden Sie gerne den moma Tarif oder einen vergleichbaren Tarif auch nach dem Ende des Feldtests weiter nutzen Bitte w hlen Sie nur eine der folgenden Antworten aus O Ja O vielleicht O Nein Wenn Sie sich nicht ganz sicher sind geben Sie den Wert an der Ihrer Meinung nach am ehesten zutrifft A EENERGY oA 346 ge inoma Modellstadt Mannheim Was w ren Gr nde f r Sie weiterhin einen variablen Tarif zu nutzen Bitte w hlen Sie alle zutreffenden Antworten aus Ich Wir m chte n die Integration Erneuerbarer Energien ins Netz voranbringen Ich Wir m chte n mehr f r den Klimaschutz tun Ich Wir m chte n regionale Energieeinspeisung unterst tzen Ich Wir m chte n Geld sparen Ich Wir m chte n zu einer besseren Netzauslastung beitragen Ich Wir f nde n das gerechter da der Strompreis an der B rse auch schwankt Kreuzen Sie nur die Antworten an die f r eine Entscheidung relevant w ren O000000 Der Strom kann f r Sie nicht teurer werden als mit Ihrem bisherigen Tarif Best Price Abrechnung moma Bonus Wie wichtig war Ihnen im Nachhinein dieses Argument bei der Teilnahme Bitt
17. O 0 50m O 130 150 m O 50 70m O 150 170 m O 70 90 m O 170 190 m O 90 110 m O 190 m und mehr O 110 130 m O Wei nicht Wenn Sie sich nicht ganz sicher sind geben Sie den Wert an der Ihrer Meinung nach am ehesten zutrifft 39 Bewohnen Sie Ihre Wohnung lhr Haus als Eigent mer in oder als Mieter in A EENERGY 335 ge Anoma Modellstadt Mannheim Bitte w hlen Sie nur eine der folgenden Antworten aus O Eigent mer in des Geb udes O Hauptmieter in O Eigent mer in der Wohnung O Untermieter in 40 Falls Sie spontan den Energieverbrauchskennwert Ihres Hauses Ihrer Wohnung kennen nennen Sie ihn bitte Bitte tragen Sie Ihre Antwort in das daf r vorgesehene Feld ein kWh a m O Wei ich spontan nicht 41 Wie hat sich die Zahl der Personen in Ihrem Haushalt in den letzen drei Jahren ge ndert z B durch den Einzug oder Auszug von Personen oder die Geburt eines Kindes Bitte w hlen Sie nur eine der folgenden Antworten aus 3 oder mehr 2 1 0 1 2 3 oder mehr O O O O O O O 42 Was sind die Gr nde f r Ihre Teilnahme und Ihr Interesse am Feldtest Bitte w hlen Sie alle zutreffenden Antworten aus O Kosteneinsparung O CO Einsparung O Mehr Stromverbrauchsinformationen O Berufliche Gr nde O F rderung Erneuerbarer Energien O P dagogische Gr nde O Interesse an innovativer Technik O Sonstiges 43 Wer hat sich f r den Feldtest angemeldet Bitte w hlen Sie nur eine der folgenden Antwort
18. Plug and Play Klare R ckmeldungen f r den Benutzer je eingeschr nkter die Schnittstellen nach au en desto mehr Aufwand muss in die Benutzerfreundlichkeit der Signale investiert werden LED Ton Signale Konzentration auf Basis Funktionen beim Energiemanagement vermindert Seiteneffekte und vereinfacht die Bedienung f r den Benutzer Die Integration des Energiebutlers als Energiemanagement Gateway in Verbindung mit dem Smart Grid f hrt zu einer gef hrdeten Betriebssicherheit sowie auch zur potentiellen Angreifbarkeit Hier sind analog zum Smart Meter Gateway Festlegungen zur Informationssicherheit zu kommunikationstechnischen Anforderungen sowie zur Administration des Ger tes zu treffen 4 5 Bewertung der Kommunikationstechnik 4 5 1 Beschreibung der eingesetzten Breitband Powerline Technik F r die Datenkommunikation zwischen Energiebutler und VNZ Server bzw BDKE und VNZ Server wurde in allen Feldtests die Breitband Powerline BPL Technik von PPC verwendet In Mannheim waren bereits vor Beginn der Feldtests etwa 80 der Haushalte ber BPL erreichbar Die BPL Technik wird im Niederspannungsnetz zur berbr ckung der sogenannten letzten Meile eingesetzt BPL bildet auf dem Stromnetz eine vermaschte vollst ndig TCP IP basierte Kommunikationsstruktur Im Folgenden wird der grunds tzliche Aufbau des BPL Netzes in Mannheim kurz erl utert Zur Realisierung eines BPL Netzes m ssen einige Netzknoten im Niederspannungsnet
19. z r 444400nsnnnnnonnnnnnnonnnnnnnonnnnnnnonnnnnnnonnnnnnnennnnnn nen rss enennnnnenennnnnennnnnn 136 Abbildung 78 Verteilung des Stromverbrauchs auf die Hoch rot Mittel gelb und Niedrigpreisphase gr n f r Feldtesthaushalte und Referenz aus Abbildung 76 2 200444400440000nnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn nennen 137 Abbildung 79 Durchschnittliche Kundenstrompreise f r den Betrieb von FPS Ger ten aufgeschl sselt nach GEr lelyPan ee ieh realen hehe ar eier aaea 138 Abbildung 80 Verteilung des f r den Betrieb eines FPS Ger ts durchschnittlich gezahlten Strompreises mach N tzungsgr ppe r 252 energie reeenureelere tere 138 Abbildung 81 Hinweise auf Lastverlagerung in die Nachtstunden durch automatisches Management 139 Abbildung 82 Durchschnittlicher Verbrauch in Abh ngigkeit vom Strompreis ber den Feldtestzeitraum 142 Abbildung 83 Preiselastizit ten an Werktagen uu444444usnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn anna 145 Abbildung 84 Preiselastizit ten an Samstagen 40rs4ssssnonnnnennnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnennnnnnnnnnnnnnnnnnnnn ran 146 Abbildung 85 Preiselastizit ten f r Sonn und Feiertage uursnsersnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn 147 Abbildung 86 Zeitlich aufgel ste Preiselastizit ten nach Gruppen 2004440nnnnennnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn nn 149 Abbildung 87 Simulationen im Projekt moma
20. 4 3 Bewertung Architekturfunktionalit t generell In diesem Kapitel wird die moma Architektur in zweierlei Hinsicht bewertet Zum einen wird untersucht inwiefern die im Rahmen der Feldteste etablierte Architektur den nicht funktionalen Architekturanforderungen aus der Anforderungsaufnahme entspricht Zum anderen wird dargelegt ob und in welchem Umfang es m glich war die quantifizierbaren Anforderungen aus diesem Bereich nachweisbar in den Feldtesten zu erf llen Die in den folgenden Unterkapiteln behandelten Kernthemen zur Bewertung der Architektur sind e Skalierbarkeit e Leistung e Verf gbarkeit Die Anforderungen bez glich der Sicherheit die thematisch auch zu den nicht funktionalen Anforderungen geh ren werden im Kapitel 4 8 separat behandelt 3 Autor Andreas Herdt IBM Deutschland GmbH N EENERGY feril Be inoma Modellstadt Mannheim 4 3 1 Skalierbarkeit In Bezug auf die Skalierbarkeit ergeben sich aus der Anforderungsaufnahme folgende nichtfunktionale Anforderungen Das moma Gesamtsystem muss skalierbar sein In den Feldtesten werden nur bis zu 1000 Unterobjektzellen an das moma System angebunden Es soll aber demonstriert werden dass auch ein Ausbau bis in Millionen Gr enordnungen m glich ist Aus diesem Grund ist die Skalierbarkeit des Systems ein konzeptioneller Kernbestandteil und Zwischen den zentralen Systemen und den Objekten muss eine Ebene eingef hrt werden Eine Ebene von Syst
21. 4444444444Hnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn nn 58 Abbildung 22 Zellulare Systemtopologie mit dezentraler Intelligenz uursssersnsnnsnennnnnennnnnnnnnnnnnn 59 Abbildung 23 Anwendung des Smart Grid Architektur Modells auf die moma Systemarchitektur 60 Abbildung 24 moma Systemarchitektur 20u044004nnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn 62 Abbildung 25 moma Komponenten in der zellularen Topologie 4444444444H4nnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn nenn 63 Abbildung 26 Struktur der Kommunikation zur Bandbreitenbegrenzung 4s44srs0ennnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn 69 Abbildung 27 CPU Auslastung der Verteilnetzzellenserver 0s444444240nnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnannnn 70 Abbildung 28 Lastverteilung auf Verteilnetzzellenserver im 15 min Intervall u 2440444 nennen 71 Abbildung 29 Lose Kommunikationskopplung der Zellen durch Queueing System s 76 Abbildung 30 IP basierende Kommunikation mit BPL usre2s444esnsnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn ann nnn nn 80 Abbildung 31 Intelligentes Routing innerhalb des BPL Netzes I Kommunikation ber Headend 1 81 Abbildung 32 Intelligentes Routing innerhalb des BPL Netzes Il Kommunikation ber Headend 2 81 Abbildung 33 Intelligentes Routing innerhalb des BPL Netzes Ill Kommunikation ber Headend 2 auf alternativ
22. Energiespeicher Systemdom ne f r energiespeichernde Ger te und Anlagen in der Dom nengruppe Energienutzungseinrichtungen Energiesystem Gesamtheit von physikalischem Energieversorgungssystem Nutzern des Systems und Prozessen im Energiemarkt und bei der Netzf hrung ZZ EENERGY 309 Be ffnoma Modellstadt Mannheim Energieversorger Rolle als Netznutzer der eine Verbindung zum bertragungs oder Verteilungsnetz und einen Zugriffsvertrag mit dem VNB oder UNB hat sowie der als Bereitsteller von Energielieferdiensten Energieeffizienzdiensten dynamischen Preiskonzepten und Diensten zur Aggregation von Bedarf und Angebot auftritt Energy Data Server Anwendung auf dem VNZ Server zum Empfangen bzw Abrufen von Messwerten z B Z hlerdaten Temperaturwerten aller Sensoren der Verteilnetzzelle zur Aufbereitung und zur Weiterleitung der Daten an andere Anwendungen z B alphaCORE PoolBEMI Enterprisesystem ein gro es Paket von Softwareanwendungen bei verschiedenen Marktakteuren zur Unterst tzung von Gesch ftsprozessen Informationsfl ssen Berichten und Datenanalytik Ethernet Standard IEEE 802 3 Evaluationsserver Rechner zur Datenerfassung aus den Feldtesten zwecks quantitativer Ergebnisauswertung im Forschungsprojekt moma Feature Funktionalit t einer Software zum Beispiel die M glichkeit sich den Energieverbrauch des heuten Tages auf der moma App anzeigen zu
23. Temperaturf hler VMZ W rmemengenz hler Abbildung 122 Regelungstechnische L sung f r Testphase 1 Auf Basis der in Testphase 1 gewonnenen Erkenntnisse wurde f r die Testphase 2 eine modifizierte Regelungsl sung entwickelt und umgesetzt Die neue Variante ist gegen ber der Urspr nglichen um eine zus tzliche Qualit tsmessung erweitert Dadurch ist es m glich eine ruhigere Pumpenfahrweise w hrend der Absenkungen zu erzielen F r diesen Zweck wurden in bereits durch Unterversorgung bekannten Kompaktstationen KPS Differenzdruckmessungen installiert was in der nachfolgenden Abbildung schematisch dargestellt ist Durch diese zus tzlichen Messpunkte an den Netzschlechtpunkten konnte das sekund rseitige Reglerverhalten sp rbar verbessert werden AE EENERGY wr 271 ge Anoma Modellstadt Mannheim Absenkung ber die zentrale Reduktion mit verteilter Qualit tsmessung gt Regler Warmwasser prim r gt sekund r Heizkreis W S W rme bertragerstation KPS Kompaktstation TF Temperaturf hler DM Druckmessung M Stellantrieb WMZ W rmemengenz hler Abbildung 123 Absenkung ber die zentrale Reduktion mit verteilter Qualit tsmessung Bei den Netzschlechtpunkten handelt es sich um Netzbereiche Strahlende die auch ohne eine Absenkung ein vermindertes W rmeangebot erfahren k nnen Durch die zus tzlich installierten Messpunkte erh lt der Regler die D
24. ZZ EENERGY Be inoma Modellstadt Mannheim ber ein komplexeres Modell k nnen Interaktionen zwischen Tageszeit Typtag Preiseffekt und Wetter abgebildet werden Nun werden sowohl die Preiseffekte nach Typtag und Tageszeit differenziert als auch die vom Preis unabh ngigen Effekte dieser Variablen sowie von Temperatur und Sonnenscheindauer analysiert Das Modell ist dabei wie folgt spezifiziert 2 23 2 23 In v 2 Ptyndtyda Inpe 5 Brynd ydntyset k e Formel 3 ty 0h 0 ty 0h 0 Legende Variablen v Mittlerer Stromverbrauch der Haushalte p Preis d Indikatorvariable s Sonnenscheindauer k Temperatur e Fehlerterm Legende Koeffizienten p Preiselastizit t B Konstante je Typtag und Stunde y Sonnenscheindauerkoeffizient Temperaturkoeffizient Legende Indizes ty Typtag h Stunde t Zeitpunkt Datum amp Stunde ber dieses Modell lassen sich nun spezifisch f r Typtage und Tageszeiten Preiseffekte bestimmen Das vollst ndige Modell umfasst 145 Koeffizienten Auswertung der Preiselastizit t mittels Regressionsanalyse Variablen Da beim moma Projekt viele andere erkl rende Variablen erfasst werden ist es m glich wenn auch nicht ganz einfach den tats chlichen Effekt des Preises einzugrenzen und andere verbrauchsverzerrende Variablen z B Temperatur rauszurechnen Wie in 3 1 beschrieben gibt es zwei Arten von Variablen zeitvariable und zeitfixe Zeitfixe Variablen werden durch
25. da die verringerten Kabel und Kraftwerksinvestitionen st rker ins Gewicht fallen Erkennbar ist das z B in der Zeile Tiefbau wo f r Steady State rund 24 Mio a ausgewiesen sind w hrend es bei Investitionen in mindestens 15 Jahren 63 Mio a sind Tiefbau ist vor allem f r Kabelverlegungen erforderlich Ein schnellerer Ausbau 15 statt 40 Jahre erh ht die betragsm igen j hrlichen Investitionen Das negative Vorzeichen r hrt daher dass im Falle eines Smart Grid Ausbaus durch den Einsatz variabler Tarife ein Kabelausbau eingespart wird was einer D mpfung der Nachfrage durch Smart Grid entspricht Damit sind auch die Vorzeichen in der Tabelle bereits erkl rt Ein positives Vorzeichen bedeutet eine zus tzliche Nachfrage nach den entsprechenden G tern durch einen Smart Grid Ausbau ein negatives eine verringerte Nachfrage Vergleich Auswirkungen der europ ischen Investitionsbedingungen auf die Besch ftigung in der deutschen Stromwirtschaft Studie im Auftrag der Hans B ckler Stiftung S 60 sowie zu Pfaffenberger Hille 2004 Investitionen im liberalisierten Energiemarkt Optionen Marktmechanismen Rahmenbedingungen Studie im Auftrag des VDEW u a S 8 9 23 Ziegelmann A et al 2000 Arbeitsmarkteffekte ressourcenschonender Klimagas Reduktionsstrategien in Deutschland Bochum J lich 224 Ein Experte der befragt wurde bezeichnete die Aufteilung von Kraftwerksinvestitionen auf Branchen al
26. i IG AEE P EE VAS P E F 1 S T eere 0 99 Spannung p u 0 98 0 97 1 o w of K Kabelverluste MW e gt N a vom UNB importierte Leistung MW sd on a0 Abbildung 101 Ergebnisse der Jahressimulation nach Netzausbau im Szenario 250 A EENERGY xw 207 jfi moma Modellstadt Mannheim Bei Einsatz der Regelung basierend auf Netzautomaten bleibt die Spannung ohne weitere Netzausbau Ma nahmen durchgehend unter 2 Ein optimaler Einsatz der Stufenschaltung des Transformators kombiniert mit einer Blindleistungsregelung durch DEAs war hierzu ausreichend Die Ergebnisse der Jahressimulation mit Regelung sind in folgender Abbildung angegeben Durch die Regelung wurde ein maximaler Blindleistungsbedarf von 3 3 Mvar f r die Spannungsregelung festgestellt Spannung Blindleistung von DEA Min Spannung im Netz Max Spannung im Netz Spannung p u Abbildung 102 Ergebnisse der Jahressimulation mit Regelung durch Netzautomaten Abbildung 103 zeigt den Jahresverlauf der Blindleistungskompensation durch die im Simulationsnetz modellierten Anlagen Blindleistung MVAr Abbildung 103 Blindleistungskompensationsverlauf abgeleitet aus den Ergebnissen der Jahressimulation Der Verlauf der Blindleistungskompensation ber ein Jahr ist aggregiert dargestellt Je nach Wirkleistungseinspei
27. interpolierte Z hlerwerte Abschnitt 4 5 4 sind in keinem Fall auf eine St rung des EDS zur ckzuf hren Der EDS ben tigt wie im Abschnitt 4 6 1 erl utert eine OSGi Laufzeitumgebung Diese wurde in moma durch den Lotus Expeditor Integrator LEI zur Verf gung gestellt Der LEI bildet die Middleware ber die alle Software Komponenten auf dem VNZ Server kommunizieren Im kompletten Verlauf des Feldtest 3 traten Fehler am LEI auf die teilweise zu Ausf llen der installierten Software Komponenten ebenfalls EDS f hrten Infolge der aufgetretenen Fehler wurden mehrfach Bugfixes f r den LEI eingespielt was jeweils Unterbrechungen der Softwarekomponenten inkl EDS zur Folge hatte da diese nach der Installation der Bugfixes erst wieder neu installiert und gestartet werden mussten Leider waren die Bugfixes nicht in jedem Fall erfolgreich so dass die alte Version in zwei F llen wieder zur ckgespielt werden musste Im Laufe des Feldtests wurden durch verschiedene automatisierte Skripte auf den VNZ Servern die Ausf lle durch A EENERGY 2 Be inoma Modellstadt Mannheim St rungen am LEI minimiert Insgesamt mussten 1 33 der Z hlerwerte auf Grund von Serverausf llen und st rungen interpoliert werden Die Energy Data Server Software auf allen VNZ Servern lief ber die gesamte Dauer des Feldtests stabil und verursachte keinerlei Ausf lle 4 7 Auswertung eingesetzter Sensorik an Betriebsmitteln und an Anlagen von Ku
28. rs4sssnnennnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn mann nnnnnnnnennnn 170 Abbildung 88 Schema Aufbau der Simulation einzelne Verteilnetzzelle eenennennennenenn 172 Abbildung 89 Sequenzdiagramm zur Day Ahead Tariffestlegung durch Netz Marktautomat 174 Abbildung 90 Schema der Netztopologie in Szenario DE203D nuursnsunssennnnnnnannnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn nn 181 Abbildung 91 Basistarifprofile des Marktautomaten und typ Verlauf der solaren Einstrahlung gestrichelt Horizontale Achse Zeit in Stunden 404444004nn00nnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn 183 Abbildung 92 Netztopologie im Szenario MA2O3D uursnseessnnnnsnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnannnnnnnnnnnnnnannnnnnnnnnnnnn 186 Abbildung 93 Au entemperatur rot und solare Einstrahlung blau im Betrachtungszeitraum des Szenarios MA2030 a e a E E AE a een a hear nee 187 Abbildung 94 Spannung an PCC 14 f r Referenz rot Netzausbau blau und Geregelt gr n 191 Abbildung 95 Spannung an PCC 56 f r Referenz rot und Netzausbau blau sowie PCC 75 f r Fall Geregelt Qf n urn 194 A EENERGY moma Modellstadt Mannheim Abbildung 96 Struktur der Netzautomatisierung 04s44srsnonnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnennnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn 198 Abbildung 97 CIGRE Mittelspannungsnetz Topologie s Quellenangabe im Text
29. 6 3 3 3 a a 3 6 6 6 6 6 6 6 6 6 nn nn m nm 6 6 Mo 23 12 2030 18 23 359 Di 24 12 2030 6 3 3 a 3 3 3 6 6 6l 6 6 6l 6 6 6 2 2 2 2 6 12 12 6 Di 24 12 2030 18 23 360 Mi 25 12 2030 6 3 3 3 3 3 3 6 6 6 6 6 6 2 6 6 R R22 6 622 6 Mi 25 12 2030 17 19 361 D0 26 12 2030 6 6 3 6l 3 3 3 3 3 6l 6 6 6l 6 6 6 6 2 2 2 2 2 12 6 Do 26 12 2030 12 17 362 Fr 27 12 2030 6 6 6 a 3 a al a a 6l 6l 6l FF 6 6l 6 2 12 12 12 12 12 6 Fr 27 12 2030 12 17 363 Sa 28 12 2030 6 6 3 3 3 3 3 3 6 6 6 6 6 6 6 6 6R RRR2RRR 6 Sa 28 12 2030 13 15 364 S0 29 12 2030 6 6 6l 6l a a a a a al 6l 6l FF 6l 6l 6 12 2 2 12 12 6 S0 29 12 2030 14 16 365 Mo 30 12 200 6 3 3 3 3 3 3 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 nm m 6 Mo 30 12 2030 17 19 366 Di 31 12 2030 6 6 3 3 3 3 3 3 6 6 6 6 6 6 6 6 6R RRRRR 6 Di 31 12 2030 17 18 367 368 Konfig VNNE Grenzen MT 369 HT 12 7 370 MT 6 371 NT 3 18 NO lsstgeng 7 Erzeugung 7 Netzisst vane AEZ Kundenprekprofie ZEN DE In Abbildung 111 Ausschnitt aus dem Excel Tool zur Berechnung der Kundenpreisprofile Tabellenblatt vaNE Die Strompreiskomponente Steuern und Abgaben ist ein fixer Wert der in der Handelssimulation mit 15 ct kWh angenommen wurde Hier sind aber auch noch die Risikoaufschl ge und die Vertriebsmarge des Energielieferanten enthalten Da der manuelle Verbrauch nicht explizit prognostiziert wurde weil keine ausreichenden Erfahrungsdaten aus dem Feldtest verf gbar waren ist die absolute H
30. Absenkung von 26 6 gegen ber dem prognostizierten Verlauf Demzufolge konnte in der W S eine durchschnittliche Leistung von 161 1 kW durch die Absenkung reduziert werden Fl che unter den Graphen des tats chlichen Verlaufes 12 16 Uhr kWh Fl che unter den Graphen des progn Verlaufes inkl 15 Fehlerabzug 12 16 Uhr kWh Abbildung 135 Darstellung der Reduzierung Die berechnete Leistungsreduktion wird auf die Anzahl der sich im Stadtgebiet befindlichen W S hochgerechnet Tats chlich gibt es im Stadtgebiet Dresden aktuell 116 W S mit unterschiedlichsten Abnahmeverhalten F r die Simplifizierung der Rechnung wurden 100 St ck mit gleichen Abnahmeverhalten angenommen Resultierend daraus ergibt sich ein tnermisches Reduktionspotenzial von 16 1 MW Um das elektrische Absenkpotenzial der vorgeschalteten KWK Anlage angeben zu k nnen wird das thermische Reduktionspotenzial mit der entsprechenden Stromkennzahl multipliziert Dieser Umrechnungsfaktor steht u a in Abh ngigkeit zur Au entemperatur Jahreszeit und anderen Einflussfaktoren Am Beispiel des 14 06 2012 lag die Stromkennzahl bei 1 0 F r die Hochrechnung auf alle W S des Stadtgebietes resultiert daraus ein elektrisches Reduktionspotenzial von 16 1 MW elektrisch F r das in der folgenden Abbildung dargestellte berschwingverhalten wurde eine nachtr gliche Mehrarbeit von 348 8 kWh berechnet Gem der nachfolgenden Abbildung resultiert aus der
31. DA EB O O ha N Pa ra aali o 4000 kW N nn iS 2 Bl 80 C 3500 kW 4 70 C S 3000 kW AT 60 C 5 amp 2500 kW 50 C E 2000 kW I 40 C 500KW L AN Ya 30 0 F S lt a eg 1000KW rrii kdg i En zh 20 C 500 kW 10 C 0 kW 0 C 00 00 04 00 08 00 12 00 16 00 20 00 00 00 Uhrzeit Leistung Prognose Leistung Messung theoret Absenkung sek VL Temp Soll sek VL Temp Ist Abbildung 121 Absenkung vom 14 11 2012 Bewertung Messergebnisse in Bezug auf gew hlte Reglungsstrategie Mit Beginn der Testphase 1 erfolgten die Absenkungen ber die Regelung des prim ren Stellventils der W S durch Sollwertreduktion Infolgedessen reduziert sich der prim re Durchfluss des W rme bertr gers gleichzeitig wird die Vorlauftemperatur des Sekund rnetzes abgesenkt siehe vorstehende Abbildung Ein installierter W rmemengenz hler welcher die aktuelle W rmeleistung misst liefert Ist Werte an den Regler von wo aus 0 g prim res Stellventil nachgestellt wird ZZ EENERGY 1 1270 Ear DA o moma Modellstadt Mannheim W rmeleitzentrale Vorgabe min sek Vorlauftemperatur SEN Information in Au entemperatur Vorgabe sek Vorlaufsolltemperatur au entemperaturabh ngig Vorgabe MoMa Absenkleistungswert 3 S e ES Ss ES 3 W rme bertrager Prim rregel ga ventil TF I l TE l 5 l p Sekund metz Prim rnetz I TF TF
32. EENERGY 73 Be inoma Modellstadt Mannheim Im Gegensatz zur zentralen Aufbereitung ist hier insbesondere die Forderung nach sekundengenauer Aufl sung der Verbrauchswerte relevant Die Anforderung Z hlerdaten zeitnah und auch in hoher zeitlicher Aufl sung wenige Sekunden den Endkunden zur Verf gung zu stellen wurde im Feldtest 2 nicht realisiert Die technisch erreichbare Aufl sung der Z hlerabfragen des im Feldtest genutzten Z hlers h tte unter den durch die Norm f r Wireless M Bus und die Projektanforderungen gegebenen Randbedingungen bei 2 5 Minuten gelegen so dass unter Kosten Nutzen Gesichtspunkten auf die Implementierung dieser Anforderung verzichtet wurde Da bei der ersten Komponente der Messkette die Aufl sung bereits nicht erreicht wurde war die Erf llung der entsprechenden Anforderungen an EDS und BEMI obsolet Mit den im dritten Feldtest eingesetzten Z hlern w re es technisch m glich gewesen eine zeitliche Aufl sung von ca 10 Sekunden zu erreichen Allerdings wurde aufgrund der fortgeschrittenen Projektlaufzeit und der mit der Implementierung dieser Anforderung verbundenen notwendigen nderungen an mehreren Stellen im Gesamtsystem die Implementierung nicht erneut ins Auge gefasst Im R ckgriff auf die Skalierungs Diskussion l sst sich noch anmerken dass im Sinne einer m glichst dezentralen Verarbeitung von Daten eine direkte Kommunikation zwischen Z hler und BEMI ohne Umweg ber die Verteilnetzze
33. EENERGY 127 Be inoma Modellstadt Mannheim Selbstberichtete und reale Einsparungen Die Feldtestteilnehmer wurden am Ende des Feldtests befragt ob sie durch die Nutzung des moma Tarifs Geld gespart haben Diese Frage wurde ihnen im Fragebogen gestellt als sie noch nicht die Endabrechnung zum Feldtest erhalten hatten Die Kunden hatten jedoch die M glichkeit ihre monatlichen Ver nderungen gegen ber ihrem Standardtarif w hrend des Feldtests im Metering Portal einsehen zu k nnen 47 der Testhaushalte gaben an mit dem moma Tarif Geld gespart zu haben 16 gaben an kein Geld gespart zu haben Weitere 36 waren sich nicht sicher oder machten keine Angabe Ausgezahlt wurde der moma Bonus allerdings an 99 der Haushalte Nur 5 Haushalte sparten ber den gesamten Feldtestzeitraum kein Geld ein In Abbildung 70 sind selbst berichtete monatliche Einsparungen gr n den von der Abrechnungsfirma ermittelten realen Einsparungen rot blau gegen bergestellt Die realen Einsparungen sind dabei ein Durchschnittswert ber die Zeit die der betreffende Haushalt am Feldtest teilgenommen hat Wenn zum Beispiel Probleme mit der Daten bertragung vorlagen und die Verbrauchseinsparung nicht gemessen werden konnte wurde eine monatliche Einsparung von 8 ausgezahlt Pauschalbonus Durchschnittliiche Realwerte in die mindestens ein Pauschalbonus einging sind rot dargestellt Durchschnittswerte in die immer real gemessene Verbrauchswert
34. Einsparung durch 2 96 a 1 11 a SOC Ger te Tabelle 33 Vergleich der Szenarien 3 und 4 aus Kundensicht Unter der Annahme dass der Kunde den gesamten Handelsvorteil der Spotmarktoptimierung erh lt und in Szenario 4 auch variable Netzentgelte 1 1 an ihn weitergegeben werden ergibt sich f r Szenario 3 ein Kundenvorteil von 6 12 pro Jahr im Szenario 4 dagegen ein Kundenvorteil von 16 52 pro Jahr Dies entspricht einem Erfolgsfaktor von 2 7 Einsparung Kundenpreisprofil mit vaNE gegen ber der Einsparung bei fixen Netzentgelten Es wird deutlich dass die h here Volatilit t der Kundenpreisprofile mit vaNE zu einem gr eren Anreiz f r Kunden f hrt Lastmanagement in Haushalten zu betreiben Die zus tzlichen Einsparungen f r den Kunden durch vaNE entsprechen Einnahmeausf llen der Netzbetreiber Inwieweit diese vom ver nderten Lastverhalten der Kunden profitieren kann anhand der Simulation nicht ausreichend gepr ft werden Einsparungen auf Seiten der Netzbetreiber k nnten z B verminderte Netzverluste vermiedener Netzausbau oder Reduzierung der Netzspitzenlast sein In Tabelle 34 ist der Einfluss von 1000 Haushalten auf die Netzspitzenlast in der Simulation dargestellt Max FPS SOC Max HH Kundenpreisprofil Red NSL 279 kW 934 kW mit fixen NE 15 kW 5 38 1 61 mit vaNE 52 kW 18 64 5 57 Tabelle 34 Einfluss von 1000 Haushalten auf die Netzspitzenlast Die Reduzierung der
35. In der Versuchsgruppe leben in 4 der Haushalte mehr als zwei Kinder und in der Kontrollgruppe sogar nur in 2 Alter und Geschlecht In der Auftaktbefragung wurde nach dem Geburtsjahr der Person gefragt die den Fragebogen ausf llte Im Durchschnitt ergab sich ein Alter der Fragebogenausf llerInnen in der Versuchsgruppe von 54 5 Jahren Die Fragebogenausf llerInnen der Kontrollgruppe waren im Durchschnitt fast 3 Jahre lter n mlich 57 2 Jahre In Abbildung A 4 ist die Verteilung f r beide Gruppen sowie zum Vergleich in Deutschland dargestellt 23 Laut statistischem Bundesamt lebten 2011 40 4 der Deutschen in Ein Personenhaushalten An zweiter Stelle folgten Zwei Personenhaushalte mit 34 3 Vgl http www bpb de nachschlagen zahlen und fakten soziale situation in deutschland 61587 haushalte nach zahl der personen zuletzt aufgerufen am 15 3 2013 237 Summe der in den Frageb gen angegebenen Personenzahlen im Haushalt ZZ EENERGY 353 gt moma Modellstadt Mannheim In der Kontrollgruppe sind mehr als zwei Drittel der Personen die den Auftaktfragebogen ausgef llt haben lter als 50 in der Versuchsgruppe sind es mit 60 4 ebenfalls mehr als die H lfte Im Vergleich mit Deutschland zeigt sich dass besonders die Alterstufen 20 bis 40 beim Versuch unterrepr sentiert sind nehmen sogar f nf Mal weniger teil als ihr Anteil an der deutschen Bev lkerung ausmacht Auch die Personen zwischen 80 und 90 sind unter
36. PV und EEX Preisen dienen als Eingabeparameter In einem Iterationsschritt berechnet der Marktautomat aufgrund dieser Daten Prognosen f r die Einspeisung und EEX Preise f r den kommenden Tag Au erdem berechnet er im ersten Iterationsschritt unter Annahme konstanter vaNE variable Tarife f r die Kunden in der VNZ als Summe aus EEX Preis ggf fixem Zuschlag und vaNE Mittels historischer Daten prognostiziert der Marktautomat die Lastreaktion der Kunden auf diese Tarife Die somit prognostizierte Last und Erzeugung gibt der Marktautomat an den Netzautomaten weiter der daraufhin vaNE so festlegt dass die Netzlast m glichst gering wird und die Netzbetriebsmittel nicht berlastet werden Die vaNE werden dann an den Marktautomaten zur ckgemeldet danach beginnt ggf ein neuer Iterationsschritt mit dem gleichen Verfahren Die Zahl der Iterationsschritte ist hier auf zwei begrenzt 138 Im Schema des Aufbaus der Simulation als Grid Agent Module bezeichnet ZZ EENERGY 173 inoma Modellstadt Mannheim SZ VNZ Server Zentral BEMI Marktmoderator Netzmoderator Energiebutler 9 00 Uhr Berechnung der EEX Preisprognose 57 k i hist EEX Preise EEX Preisprognose 9 30 Uhr Berechnung der Kundenpreisprofile ohne v NNE i EEX Preisprognose
37. Somit k nnen diese durch kontinuierliche berwachung einen Teil zur Erhaltung der Versorgungssicherheit und der Versorgungsqualit t trotz zunehmend dezentralerer Erzeugung und des Wandels des Verbrauchs beitragen A EENERGY fnoma Modellstadt Mannheim Installierte Sensorik zur berwachung der Umweltbedingungen Die berwachung der Umgebungsbedingungen wurde mit Wireless M Bus Multisensoren MBS 121 der Firma pikkerton GmbH realisiert Diese zeichnen sich durch ihre flexiblen Einsatzm glichkeiten sowie der kompakten Bauweise aus Abbildung 49 MBS 121 Der Multisensor beinhaltet einen Temperatursensor mit einem Messbereich von 50 C bis 150 C womit der komplette zu erwartende Temperaturbereich abgedeckt werden kann Dieser Sensor kann somit eingesetzt werden um sowohl den thermischen Verlauf im Serverschrank der Ortsnetzstation zu erfassen als auch die Oberfl chentemperatur der Transformatoren Des Weiteren k nnen noch die Helligkeit und Bewegungen erfasst werden Die Datenkommunikation wurde mit Wireless M Bus realisiert Somit kann die komplette IP basierte Kommunikationsinfrastruktur des Projektes von der BDKE ber das BPL Netz genutzt werden Auch hier wurde auf ein hohes Ma an Interoperabilit t innerhalb der gesamten moma Systemarchitektur geachtet Die Energieversorgung dieses Sensortyps ist durch drei Mignonzellen realisiert Dieses hat zusammen mit der drahtlosen Daten bertragung den Vorteil dass die Senso
38. Stromverbruchsh he der Feldtesthaushalte dargestellt werden Anschlie end werden die Ergebnisse des Feldtests zusammenfassend diskutiert Zuletzt folgt in einem kurzen Exkurs eine bersicht ber den Zusammenhang zwischen Feldtest und den im anschlie enden Kapitel beschriebenen Simulationen 5 1 Methodik der Haushaltsbefragungen Zur Ermittlung der Merkmale der Teilnehmer und Teilnehmerinnen der Zufriedenheit mit dem Feldtest als Ganzes und seinen Einzelaspekten der Akzeptanz der eingesetzten Komponenten im Feldtest 3 sowie weiterer Aspekte wurden folgende Erhebungsschritte durchgef hrt Frage b gen versandt Erhebungsschritt Themen Themen zur ck Methode Zeitpunkt Versuchsgruppe Kontrollgruppe erhalten AttrakDiff Vor Start des Attraktivit t und Komfort Nur 2 Fragebogen Feldtests 3 der moma App Versuchsgruppe Personen QUESI Intuitivit ts Oktober 2011 OON fragebogen shop Die Ergebnisse zur Kundenzufriedenheit sowie Akzeptanz im kleineren Feldtest 2 mit etwa 80 Teilnehmern wurden zusammenfassend in einem gesonderten Bericht ausgef hrt IFEU MVV Ergebnisbericht des Praxistests Flexibler Strompreis Praxistest 2 moma Bericht Mannheim M rz 2012 47 Autorenschaft Corinna Schmitt IFEU und Markus Duscha IFEU ZZ EENERGY 1107 Be inoma Modellstadt Mannheim Frage b gen versandt Erhebungsschritt Themen Themen zur ck Methode Zeitpunkt Ver
39. Tamo Umgebungstemperatur k Aufheizungsfaktor typ 30 C f r Aufdachmontage mit Bel ftung Tste 25 C Gr solare Einstrahlung auf 1 m F r ein Modularray der Fl che A wird angenommen P Pe A 0 99 und f r das Gesamtsystem mit Wechselrichter P Pin P mit Nwr Leistungsabh ngiger Wechselrichterwirkungsgrad ZZ EENERGY 370 moma Modellstadt Mannheim F r den Zusammenhang zwischen der Arrayfl che A und der nominalen Systemleistung bei 1000 W m Einstrahlung wird definiert Sys A Ru Pi nom W ur sre 099 1000 Damit ergibt sich aus der nominalen Systemleistung zun chst die Arrayfl che die dann als Konstante in die Berechnung eingeht Bei den Einstrahlungsdaten wurde auf Messwerte zur ckgegriffen die am Standort Kassel im Jahr 2006 gemessen wurden Implementierung des Marktautomaten Moduls Nach Neustart des Marktautomaten Moduls wartet dieses zun chst auf eine Aufforderung von PCCSim zum Start der Simulation Von diesem Zeitpunkt an initiiert das Modul weitere Aktionen niemals eigenst ndig sondern verh lt sich synchron zum restlichen Simulationssystem Aktionen des Typs scheduled werden dabei erst ausgef hrt wenn nach Aufforderung durch PCCSim ein neuer Simulationsschritt erreicht wurde in dessen Uhrzeit die Ausf hrung der Aktion vorgesehen ist Ferner ist wichtig dass Kommandos nicht zu jeder simulierten Uhrzeit gleich reagieren Beispielsweise zieht das am Tag n a
40. a u z Elektronischer De NO Z hler Kunde anfragen Daten B Z hlerst nde ee Rechnung I Proto Bemi Zertifikate Abrechnung mern AITTEGIETTE Z hlerst nde Inbetriebnahme Protokoll Z hlerst nde en IS U Abbildung 3 Prozess bersicht Feldtest 2 und 3 Der Rollout der elektronischen Z hler und der wichtigsten Prozesse erfolgte vorab im August 2010 Die Installationsphase der weiteren Komponenten im Feldtest 2 wurde im Oktober 2010 abgeschlossen Die mannigfaltigen Herausforderungen des Projektes in einem heterogenen Umfeld mit vielf ltigen Prozessen und komplexer Organisation wurden anfangs deutlich untersch tzt Der urspr nglich geplante Starttermin von Feldtest 2 wurde daher von August 2010 auf Oktober 2010 verschoben Der Feldtest wurde in 3 Phasen mit schrittweiser Erh hung der Feldtestkomplexit t f r die Teilnehmer von Oktober 2010 bis Juli 2011 durchgef hrt e Ab Oktober 2010 erhielten die Teilnehmer in der ersten Feldtestphase Zugang zu einem Metering Portal Visualisierung der Stromverbr uche und Stromkosten und einen variablen aber statischen 2 Stufentarif moma Bonus Tarif mit monatlicher Verbrauchsabrechnung Die Kunden konnten auf der Basis der statisch festgelegten Niedrig und Hochtarifzeiten f r Werktag oder Wochenende manuell ihre Stromverbr uche in die Niedrigtarifzeiten verschieben Die Monatsabrechnung erfolgte nach dem Best Price
41. bergang typisch in der Trafostation Strassenverteiler Geb udekeller TCP IP Backbone DSL Glas UMTS Abbildung 30 IP basierende Kommunikation mit BPL Aus regulatorischen Gr nden muss die Signalst rke der BPL Ger te begrenzt werden Andererseits d mpft aber jeder Stra enverteilerkasten jedes Stromkabel und jede elektrische Verbindung das BPL Signal Sogenannte Smart Repeater im Stromnetz l sen dieses Problem Sie fungieren als Verst rker f r die Signale und bilden zusammen mit den BPL Gateways die Knoten des vermaschten Netzes meshed network Smart Repeater werden bei der BPL Technik in jeden Netzknoten installiert der nicht mit einem BPL Headend ausger stet ist Das intelligente Netz kann jeden verf gbaren BPL Repeater automatisch in seine komplexe vermaschte Netzwerkstruktur integrieren dadurch die Verbindungsqualit t in der lokalen BPL Zelle verbessern und sich automatisch an die aktuellen bertragungs Verh ltnisse im Stromnetz anpassen Das BPL Gateway selbst wird blicherweise in der N he der Z hler oft im Haus eingebaut und per Standardschnittstellen an die intelligenten Z hler angeschlossen Aufgrund des Routing Protokolls das das BPL Headend f r seine BPL Zelle also f r seine lokalen Smart Repeater und seine lokalen Gateways festlegt stellen diese Komponenten ein vermaschtes Kommunikationsnetz dar das sich dynamisch an die aktuellen bertragungsgegebenheiten anpasst und stets den sinnvollsten Ko
42. das MVV Smart Metering Webportal O O O O O O O die moma App O O O O O O O Wie h ufig haben Sie das MVV Smart Meter Internet Portal konsultiert Bitte w hlen Sie in jeder Zeile nur eine zutreffende Antwort aus T glich W chentlich Monatlich Nie Im ersten Monat nach Freischaltung O O O O In diesem Monat Oktober O O O O Wenn Sie sich nicht ganz sicher sind geben Sie den Wert an der Ihrer Meinung nach am ehesten zutrifft Wie h ufig haben Sie die moma App konsultiert Bitte w hlen Sie in jeder Zeile nur eine zutreffende Antwort aus T glich W chentlich Monatlich Nie Im ersten Monat nach Freischaltung O O O O In diesem Monat Oktober O O O O Wenn Sie sich nicht ganz sicher sind geben Sie den Wert an der Ihrer Meinung nach am ehesten zutrifft A EENERGY 339 inoma 9 Modellstadt Mannheim Wie interessant waren f r Sie die folgenden im Smart Metering Webportal bereitgestellten Informationen Bitte w hlen Sie in jeder Zeile nur eine zutreffende Antwort aus Sehr Etwas Gar nichtNicht interessant interessant interessant genutzt Tarifverlauf f r den aktuellen Tag O O O Tarifverlauf f r den folgenden Tag O O O O Gemessener Stromverbrauch O O O O Eigene Stromkosten O O O O Ersparnis durch moma Tarif O O O O CO Emissionen O O O O Gemessene Leistung O O O O Ger teerkennung O O O O Energiespartipps O O O O Stromspar Check O O O O FAQ Glossar O O O O Wie interessant waren f r Sie die folgenden
43. der Befragten als verst ndlich eingesch tzt Zus tzlich fragten wir nach Transparenz und Alltagstauglichkeit des Tarifs 50 fanden ihn mehr oder weniger transparent gegen ber 33 die ihn nicht transparent fanden Einzig bei der Integrierbarkeit in den Alltag h lt sich die Waage 44 der Teilnehmenden fanden ihn mehr oder weniger alltagstauglich und 40 nicht Dass der Strompreis nicht nachvollziehbar sei wurde im letzten frei Text Feld M chten Sie uns noch etwas mitteilen mehrfach angebracht Im Gro en und Ganzen schien das die Teilnehmenden jedoch nicht gro zu st ren wie auch die berichtete Orientierung am Tarif zeigt s u Zum Vergleich Im Feldtest zwei kam ein zeitvariabler Tarif mit nur 2 Stufen zum Einsatz der jeweils ber mehrere Wochen unver ndert blieb Dieser Tarif wurde mit mehr als 70 der damals teilnehmenden Kundinnen und Kunden noch st rker als verst ndlich und transparent eingestuft Nur 10 fanden ihn nicht verst ndlich beziehungsweise transparent Angesichts der deutlich h heren Komplexit t des Tarifs im Feldtest 3 sind die Unterschiede in der Bewertung vergleichsweise gering Art der Auseinandersetzung mit dem Tarif Insgesamt gaben 161 Testhaushalte 54 an sich t glich mit dem Preisprofil auseinander zu setzen und ihren Stromverbrauch zum Teil nach diesem zu richten 130 Haushalte benannten dazu auch konkret Ger te die sie regelm ig manuell in die preisg nstige Zeit verschoben Weitere 20 gaben an
44. die Preisanreize ignoriert haben kein Kostenvorteil entstanden ist k nnen Haushalte mit effizienter Lastverschiebung sogar fast das Doppelte sparen 128 Siehe dazu auch die in Kapitel 5 2 genannten Gr nde nicht f r das moma System bestehend aus automatischer Steuerung und Feedbacksystem zu zahlen 12 Es ist hierbei zu beachten das Preiselastizi ten f r einzelne Ger teklassen weniger aussagekr ftig sind als f r den Gesamthaushalt siehe hierzu auch Kapitel 5 4 ZZ EENERGY 161 fnoma 9 Modellstadt Mannheim Es wurden Hinweise gefunden dass eine Verlagerung von Ger ten in die Nachtstunden hinein eher bei Haushalten geschah die die automatische Steuerung benutzten als wenn ausschlie lich manuell geschaltet wurde Bei variablen Strompreisen mit einer st rkeren zyklischen Regelm igkeit im Tagesablauf wie z B heutigen Stromb rsenpreisen kann erwartet werden dass diese zus tzliche Flexibilit t durch Automatik st rker genutzt wird und den Stromkunden einen Zusatzvorteil gegen ber der rein manuellen Lastverlagerung bietet Ermittelte Preiselastizit ten auf Haushaltsebene Preiselastizit ten der Testhaushalte Im Feldtest reagierten die Haushalte auf den variablen Stromtarif vor allem durch manuelle Schaltung und Verschiebung des Einsatzes von Ger ten Diese Reaktion spiegelt sich in den mittels einer Regressionsanalyse berechneten Preiselastizit ten wider W hrend ber alle Tage und Stunden ber alle Ve
45. f r in Mannheim ist es die Region Mannheim wobei f r diesen Fall eher niedrige Werte verwendet wurden um die m gliche Bandbreite der Ergebnisse aufzuzeigen Deutlich wird hierbei dass der Nachfrageimpuls auf die Region Mannheim sehr viel niedriger ist als f r Deutschland da wenige der relevanten G ter und Dienstleistungen in der Region bereitgestellt werden und dass diese Reduktion f r Ger te wesentlich h her ist als f r Dienstleistungen welche h ufiger lokal bereitgestellt werden k nnen z B Wartung Nachfrageimpuls durch Investition und operatives in Mio a Gesch ft auf deutschlandweite inl ndische Produktion in der Region Produktion Mannheim Maschinen Fahrzeuge Datenverarbeitungsger te elektrotechnische Ger te 0 823 0 083 Dienstleistungen der Finanzierung Vermietung und Unternehmens Dienstleistungen 1 080 0 360 Tabelle 48 Nachfrageimpulse nach Produktionsbereichen f r das Szenario Mannheim 2030 Die folgende Tabelle zeigt die Ergebnisse Demnach kann im Szenario Mannheim 2030 deutschlandweit dauerhaft eine Erh hung der Bruttowertsch pfung um rund 1 5 Mio erzielt werden der mit einer Erh hung der Erwerbst tigkeit um 17 8 Personenjahre einhergeht In Bezug auf den Raum Mannheim ist aufgrund der engeren r umlichen Begrenzung mit einem deutlich geringeren Effekt zu rechnen der sich auf 3 3 Personenjahre zus tzliche Erwerbst tigkeit und eine Erh hung der
46. glich wechselnd 1 Feldtest Intelligenter Stromz hler Aussagen zu Kundenverhalten 20 Feldtestkunden Preiselastizit t dez Anlagenbetreiber Bereitstellung von Daten f r die Untersuchung des Netzverhaltens Pr fung der technischen Realisierbarkeit Installation Daten bertragung d Okt 2009 Sep 2010 Okt 2010 Jul 2011 Mrz 2012 Okt 2012 Abbildung Z3 bersicht ber die drei Feldtests in Mannheim W hrend im ersten Feldtest im wesentlichen Smart Meter Mess und Daten bertragungstechnik f r Verbrauch und Einspeisung im Mittelpunkt stand wurden in den beiden folgenden Tests wesentliche Teile der oben beschriebenen moma Systemarchitektur bis hin zum Energiemanagementsystem Verbrauchsportalen sowie neuen zeitvariablen Tarifen bei den Kunden eingesetzt Neben der Pr fung der generellen Funktionsf higkeit der IT Technik s dazu o standen dabei die Akzeptanz der Technik sowie die Reaktion der Haushalte auf die angebotenen Tarife im Fokus der Untersuchungen Die Teilnehmer der Feldtests wurden nicht per Zufallsauswahl ausgew hlt sondern meldeten sich auf Grund von Anschreiben verteilten Flyern und Ansprachen bei Veranstaltungen wegen ihres Interesses an einer Mitwirkung Die Gewinnung von Teilnehmern stellte sich als vergleichsweise aufw ndig heraus u a weil dieser neue Ansatz weder von der Idee noch von den Begriffen her bei den Verbrauchern
47. he der Strompreise f r die Verbrauchsprognose nicht relevant Eine Ver nderung der fixen Preiskomponente hat somit keinen Einfluss auf das Lastverschiebungspotenzial Ergebnisse Die Handelssimulation dient prim r zur Untersuchung der Auswirkungen von Lastmanagement in Haushalten basierend auf variablen Tarifen f r den Energiehandel Untersucht wird ausschlie lich das automatische Lastmanagement der Ger tegruppe bestehend aus Waschmaschinen Sp lmaschinen und W schetrocknern sowie K hlschr nken und Gefrierger ten Dabei wird davon ausgegangen dass alle Haushalte mit einem Smart Meter und einem Energiebutler ausgestattet sind und Privathaushalte individuell statt mit Standardlastprofil abgerechnet werden Die Zusatzkosten f r die notwendige Infrastruktur in den Haushalten werden hier nicht ber cksichtigt In einem kurzen Exkurs wird am Ende des folgenden A EENERGY DZ 217 Be inoma Modellstadt Mannheim Abschnittes auf die netztechnischen und kundenwirksamen Auswirkungen durch Einf hrung von variablen Netzentgelten vaNE eingegangen In der Handelssimulation werden basierend auf EEX Spotmarktpreisen f r das Jahr 2030 als variable Energielieferpreise die folgenden 4 Szenarien unterschieden 1 Variable Tarife mit fixen Netzentgelten Mannheim First Mover fixe NE MA First Mover 2 Variable Tarife mit variablen Netzentgelte Mannheim First Mover vaNE MA First Mover 3 Variable Tarife mit fixen Netzentgelte
48. k nnen die nicht kontrolliert sind z B Anzahl der Mitglieder im Haushalt Ausstattung mit Elektroger ten F r das Jahr 2011 liegt keine hinreichende Zahl von Jahresverbrauchsdaten f r die Kunden und Kundinnen vor u a aufgrund des Wechsels der Z hler in diesem Zeitraum Um den Indikator weniger abh ngig von Ausrei ern zu machen wurden Haushalte mit einem Energieverbrauch von weniger als 100 kWh a 2 oder mehr als 10 000 kWh a 8 ausgeschlossen Ebenso wurden die Haushalte aus der Auswertung ausgeschlossen f r die es keine gemessenen Feldtestdaten f r den Zeitraum August bis Oktober gab Setzt man die Zahlen nun ins Verh ltnis kommt man zu dem Ergebnis dass die Versuchsgruppe im Jahr 2009 17 5 mehr Strom ben tigte als die Kontrollgruppe Im Feldtest ben tigte sie 16 mehr Strom Wenn man also annimmt dass das Verh ltnis von ben tigtem Strom von August bis Oktober zum ganzen Jahr in beiden Gruppen etwa gleich ist also die Kontrollgruppe nicht blicherweise sehr viel mehr Strom im Sommer Herbst bezieht als die Versuchsgruppe hat sich das Stromverbrauchsverhalten in beiden Gruppen hnlich entwickelt Vergleichbare Ergebnisse erzielt man wenn man das Jahr 2010 oder das Zwei Jahresmittel 2009 2010 heranzieht wie die folgende Tabelle zeigt Anzahl nutzbarer Mittlerer Mittlerer Verh ltnisse Verh ltnis Jahresverbrauchs Jahresstrom 3 Monatsstrom Jahresstrom 3 daten verbrauch verb
49. klassischer Netzausbau unterschieden Hierdurch kann in der nachfolgenden Analyse zusammen mit den Ergebnissen der Handelssimulation berechnet werden welchen wirtschaftlichen Vorteil der Einsatz des moma Systems gegen ber einem Netzausbau erbringen kann Dazu ist es notwendig dass in diesem Teil der Simulation die Netzkennwerte bezogen auf das Betrachtungsjahr geliefert werden wobei die Annahmen in der technischen Simulation konsistent mit den in der Handelssimulation getroffenen Annahmen sein m ssen Um die o g Netzkennwerte zu liefern wurde das Szenario DE2030 heran gezogen Allerdings wurden aufgrund neuer Messungen im Feldtest 3 die Parameter der FPS Ger te gem Tabelle 24 neu festgelegt Die Parameter nderung wurde auch f r die nachfolgende Handelssimulation bernommen Waschmaschine Sp lmaschine Trockner E_ges Wh 277 40 338 58 433 79 Ev_BZ min 40 07 28 86 30 34 Ev_BZ_frange 30 20 30 Ev_ontimes 1 1 6494 1 0987 1 6137 Ev_ontimes_frange 1 1 1 P_on frange 30 30 30 p_off_day 1 0 7030 0 7166 0 7924 Tabelle 24 FPS Ger teparameter f r Simulation zur konomischen Hochrechnung Um Konsistenz bei der Tarifgenerierung herzustellen wurden ferner die in der Handelssimulation generierten Tarife f r die technische Simulation unver ndert bernommen Um die zeitliche Hochrechnung zu erm glichen wurden vier repr sentative Wochen des Jahres 2030 simuliert Die entsp
50. methodische Fragen bespricht Aufgrund dieses erforderlichen Bezugs auf die Auswertung des dritten Feldtest und der Simulationen ergeben sich folgende Grenzen der Betrachtung Untersucht werden ausschlie lich Reaktionen von Haushalten Die anderen Endverbraucher nach Energiebilanz Industrie Verkehr und Gewerbe Handel Dienstleistungen GHD werden nicht betrachtet In den Haushalten wird nur die Lastverschiebung durch automatisch gesteuerte State of Charge SOC und Fixed Program Schedule FPS Ger te ber cksichtigt Grundlage ist also nicht der Gesamtverbrauch der Haushalte Um Missverst ndnisse zu vermeiden wird deshalb im Weiteren in diesem Sinne von einer Verschiebung von Ger telasten gesprochen Die Ausstattung mit diesen Ger ten pro Haushalt wird konstant gehalten In den Szenarien wird eine Verringerung des Ger teverbrauchs proportional zum verringerten Stromverbrauch der Haushalte angenommen Ein durch variable Tarife oder Feedbacks induzierte Reduktion des 1 Genauer erfolgt ein Bezug auf die Handelssimulation und auf die technische Simulation Energiemanagement in einer Verteilnetzzelle 170 K hl und Tiefk hlger te 171 Waschmaschinen W schetrockner und Sp lmaschinen 12 Eine Ausnahme ist der bereits erw hnte Exkurs auf Grundlage von Preiselastizit ten Hierdurch werden die Lastverschiebungen durch Haushalte in Ihrer Gesamtheit erfasst ZZ EENERGY 224 Be inoma Model
51. r einen Tag eine falsche Preiskurve an den Evaluationsserver zur ckgemeldet hat wird der Qualit tsindikator f r alle Verbrauchswerte aller angeschlossenen Ger te f r den gesamten Tag auf Null gesetzt Indem nur Verbrauchswerte mit einer bestimmten Mindestqualit t in der Auswertung ber cksichtigt werden wird eine statistische Zuverl ssigkeit der momentanen Verbrauchswerte sichergestellt Weiterhin wird damit gew hrleistet dass nur Daten von Stromkunden in die Analyse einflie en die korrekte Preisanreize bekommen haben Bei der Analyse der so konstruierten Datenqualit ten zeigte sich dass der exakte Wert einer Mindestqualit t unerheblich f r die weitere Datenanalyse ist solange der Wert nicht sehr nahe bei Null oder Eins liegt blicherweise ist die Daten bertragung eines Ger ts in einem 15 Minuten Intervall funktionierend in welchem Fall fast alle erwarteten Datenpunkte bertragen werden oder komplett gest rt z B wegen ausgeschaltetem Energiebutler F r die hier vorgestellten Ergebnisse wurden Viertelstundenverbr uche mit Mindestqualit tsindikator von 90 als gute Daten definiert und nur diese ber cksichtigt Die Anzahl dieser guten Leistungsdaten ist in Abbildung 73 dargestellt Wie im linken Diagramm ersichtlich bricht die Datengrundlage um Mitternacht herum dramatisch ein und ist praktisch Null Grund daf r ist der n chtliche Neustart der Energiebutler die folglich w hrend diesem Zeitraum keine Daten ermittel
52. te 1 0 1 K hlschr nke 1 2 1 Tabelle 16 Durchdringung der Haushalte mit wei er Ware im Szenario DE2030 Die sich daraus ergebenden Ger tegesamtzahlen spiegeln die Umfrageergebnisse aus dem Feldtest wider wobei angemerkt sei dass im Feldtest nicht alle verf gbaren Ger te auch automatisch gesteuert wurden vgl Kapitel 5 7 F r die K hlanwendungen SOC Ger te wurden Parameter gem Tabelle 17 f r die restlichen Ger te FPS Ger te nach Tabelle 18 angenommen Die Parametersch tzung basierte auf verf gbaren Ergebnissen aus dem Feldtest Nennleistung Energieverbrauch MaxOnTm s MaxOffTm s W Wh d K hlschrank 70 20 400 600 2500 30 4000 30 Gefrierger t 85 20 500 700 3800 30 6000 30 Tabelle 17 SOC Ger teparameter im Szenario DE2030 Waschm Sp lm Trockner E_ges Wh 294 73 352 21 454 00 Ev_BZ min 41 17 30 0 32 74 Ev_BZ_frange 30 20 30 Ev_ontimes 1 6124 1 1024 1 6881 Ev_ontimes_frange 1 1 1 P_on_frange 30 30 30 p_off_day 0 6933 0 7061 0 7836 Tabelle 18 FPS Ger teparameter im Szenario DE2030 ZZ EENERGY 181 Be inoma Modellstadt Mannheim Die Bedeutung der Parameter ist wie folgt MaxOffTm Maximale Stillstandsdauer des SOC Ger ts bei mittlerem F llstand in Sekunden Entspricht der Zeit w hrend der der vollgeladene Speicher aufgrund von Verlusten im aus
53. tte eingesetzt werden m ssen In dieser Arbeit wurde die Hochskalierbarkeit dieser Methode nicht untersucht weshalb hierzu weitere Arbeiten erfolgen sollten 6 4 Handelssimulation Aufgrund der gesetzlichen Rahmenbedingungen m ssen Privatkunden weiterhin ber Standardlastprofile abgerechnet werden und bieten somit aus Sicht des Handels kein reales Lastverschiebungspotenzial Deshalb hat man sich daf r entschieden die Handelsabteilung der MVV nicht in die Prozesse des 3 Feldtests einzubeziehen Stattdessen sollten die Handelsaktivit ten als Simulation nachtr glich abgebildet werden um die Zusatzertr ge durch die Lastverschiebungen unter der Annahme dass die notwendigen gesetzlichen Rahmenbedingungen gegeben w ren absch tzen zu k nnen Offen bleibt an dieser Stelle ob die Zusatzertr ge dem Kunden dem Handel oder dem Vertrieb zugerechnet werden k nnen Dies wird aber im Unterkapitel Ergebnisse noch diskutiert Im folgenden Sequenzdiagramm ist der bergang zwischen den geplanten Aktivit ten im Feldtest und der Handelssimulation als roter Kreis dargestellt 15 Autor Patrick Selzam IWES ZZ EENERGY 210 inoma Modellstadt Mannheim SZ VNZ Server Zentral BEMI Marktmoderator Netzmoderator Energiebutler 9 00 Uhr Berechnung der EEX Preisprognose v1 Vi L hist EEX Preise I i EEX Preisprognose 9 30 Uhr
54. und Unterobjektzellen sowie deren Kommunikationspfade veranschaulicht ZZ EENERGY 2 moma Modellstadt Mannheim Systemzellenebene Abbildung 26 Struktur der Kommunikation zur Bandbreitenbegrenzung Ex2 F66 Fe22 R40 S13 UW5 W49 Wa24 Summe 29 220 217 58 81 86 10 22 723 Tabelle 2 Verteilung der Teilnehmer im Feldtest 3 auf VNZ Server in 8 Verteilungsnetzzellen Netzgebiete Aufgrund der sehr ungleichen Verteilung der Teilnehmer auf die einzelnen Gebiete f r die jeweils ein VNZ Server zust ndig war ergab sich eine Bandbreite von 10 220 Z hlpunkten pro Server Obwohl die angestrebte Zahl von 1500 Kunden nicht erreicht wurde zeigte der Feldtest dass dies bei einer Hochrechnung der 220 Z hlpunkte auf die 8 VNZ Server durchaus m glich gewesen w re W rde man davon ausgehen dass die Maximalzahl von 220 Z hlpunkten pro VNZ Server auch die maximal m gliche Anzahl w re ben tigte man f r die Versorgung von 1 Million Kunden ber 4500 Server Die Analyse der CPU Auslastung des mit am st rksten belasteten Servers Fe22 soll zeigen wie gro die noch vorhandenen Leistungsreserven sind Die Darstellung zeigt den Monat August 2013 in dem es durchgehend Normalbetrieb ohne gr ere Sonderl ufe gab aufgeteilt in 15 Minuten Intervalle FF EENERGY Zinoma Modellstadt Mannheim 100 90 4 80 4 70 4 IR cpu_idle avg 50 m Ccpu_iowait_avg 40 E cpu_system_avg
55. werden die jeweils n chst h heren Strukturen zur Regelungsunterst tzung herangezogen Au erdem sorgt eine intelligente Steuerung daf r dass Strom bevorzugt dann genutzt wird wenn auch viel davon zur Verf gung steht also zum Beispiel wenn die Sonne scheint oder der Wind weht Ein solches System wurde im Forschungsprojekt moma entwickelt und in Feldtests getestet und eingesetzt Im vorliegenden Bericht werden Ziele Aufbau und Ergebnisse der Feldtests in Mannheim und Dresden beschrieben Zudem wurden Simulationen durchgef hrt die technisch konomisch sowie unter Klimaschutzgesichtspunkten diesen moma Systemansatz mit einem alternativ notwendigen Netzausbau auf Nieder und Mittelspannungsebene vergleichen Die folgende Grafik bietet einen berblick ber die in diesem Bericht dargestellten Bausteine und Arbeitsschritte des Projektes 1 Prosument Kunstwort aus Produzent und Konsument 2 ber die weiteren Arbeitspakete und moma Beitr ge zur Weiterentwicklung des Smart Grid berichtet zusammenfassend der Projektendbericht Verantwortlicher Konsortialpartner MVV Kie ling Andreas Abschlussbericht zum E Energy Projekt Modellstadt Mannheim moma Beitr ge von moma zur Transformation des Energiesystems f r Nachhaltigkeit Beteiligung Regionalit t und Verbundenheit erschienen in moma Mannheim April 2013 ZZ EENERGY a5 Be inoma Modellstadt Mannheim Feldtest moma Architektur Feldtest an D Dresden Ger
56. www energieagentur nrw de _database _data datainfopool erhebung_wo_bleibt_der_strom pdf A EENERGY 359 moma Modellstadt Mannheim aus der Auftaktbefragung f r den moma Feldtest 3 mit den Ergebnissen der EnergieAgentur NRW verglichen Stromverbrauch nach Haushaltsgr e 6000 5000 4000 3000 2000 vv S Z aua 5 E S k o gt E E z 1000 3 Personen im Haushalt m NRW Agentur n 375 124 E Versuchsgruppe n 242 M Kontrollgruppe n 70 Abbildung A 9 Energiebedarf nach Haushaltsgr e im Vergleich mit Ergebnissen der EnergieAgentur NRW Es zeigt sich dass in der Versuchsgruppe Haushalte mit bis zu 3 Personen 2 1 Person bis 10 2 Personen ber den Durchschnittswerten der EnergieAgentur NRW liegen Diese Haushalte machen drei Viertel der Versuchsgruppe aus Haushalte mit mehr Personen liegen 10 5 Personen bis 15 4 Personen unter dem Durchschnitt Die Kontrollgruppe liegt hingegen fast immer Ausnahme sind 2 Personen Haushalte unter den Werten der EnergieAgentur NRW Dies passt auch zusammen mit der Aussage dass der durchschnittliche Energiebedarf in der Kontrollgruppe kleiner ist als in der Versuchsgruppe N EENERGY ft 360 Be inoma Modellstadt Mannheim A 6 Theorie zur Berechnung von Preiselastizit ten Allgemeine Definition der Preiselastizit t Die Preiselastizit t der Nachfrage ist eine einheitenlose Gr e die den Zusammenhan
57. 0 00 Regelenergieerl s LP AP 0 00 8 55 Gesamtkosten 239 93 441 40 Tabelle 63 energetische Kostenbilanz mit Regelenergievermarktung Auch unter Einbeziehung der Regelenergievermarktung verschiebt sich die Kostenstruktur nicht zugunsten des Versuchsbetriebes An den Versuchstagen wurde nur ein Regelenergieblock abgerufen der daraus erzielte Arbeitspreis ist gering Durch eine Teilnahme an allen 6 Zeitbl cken h tte ein h herer Regelenergieerl s erzielt werden k nnen Referenztage Testlauftage Kosten je kWh W rme 0 0447 0 0757 Tabelle 64 Kosten f r die Erzeugung 1 kWh W rme mit Regelenergievermarktung ZZ EENERGY 1294 Be inoma Modellstadt Mannheim 8 6 4 kologische Bewertung Im Feldtest BHKW Objektversorgung Heizhaus Kurparkstra e ist es wie auch im Feldtest W S das Ziel negative elektrische Regelleistung am Regelleistungsmarkt anzubieten vor allem in Zeiten eines hohen Stromangebots aus erneuerbaren Energien bei gleichzeitig geringer Stromnachfrage Dies geschieht in beiden F llen durch Reduktion der KWK Stromerzeugung Verringerung der Fernw rme und damit auch der Stromerzeugung im Heizkraftwerk bzw Abschaltung der BHKW im Heizhaus Kurparkstr Im Feldtest BHKW wird gleichzeitig die zu dieser Zeit fehlende W rmeproduktion der BHKW durch W rmebereitstellung durch zwei Elektroheizpatronen bernommen Dies entspricht einer zus tzlichen neg
58. 0 00 0 00 0 00 0 00 0 00 0 00 1 62 27 18 27 18 27 18 26 64 26 64 1 62 0 00 350 15 12 2030 0 00 cool o oo o ool o oo o oo o oo o oo o oo cool o oo o oo o ool o oo o oo 1 62 27 18 27 18 2718 2718 2718 27 18 27 18 0 0 351 16 12 2030 o00 oo oo 16 16 2718 ass l szul szul szul s711 5711 5713 __57 11 57 11 68 91 68 91 _68 91 5711 _57 11 57 11 ass l ass l 43 70 3522 17 12 2030 27 18 27 18 000 oo0 16 27 18 43 70 5208 5zul 5713 5711 57 11 57 11 _68 91 68 91 68 91 68 91 68 91 szul 5711 5711 57 11 Ass l 43 70 353 18 12 2030 2718 162 2718 27 18 2718 43 70 43 70 szul szul szul 5711 68 91 _68 91 _68 91 _68 91 84 46 84 46 123 68 123 68 123 68 _123 68 123 68 111 90 82 12 354 19 12 2030 _68 91 5711 5711 5711 5711 5711 _68 91 _68 91 _83 12 _68 91 3446 _68 91 _68 91 _93 57 _123 68 _123 68 123 68 11190 93 57 8645 3446 _68 91 6351 57 11 355 20 12 2030 as s l 43 70 43 70 43 70 _43 70 __43 70 ass l ass l 52 08 5208 _as 91 ass l ass l 52 08 57 11 _52 08 _52 os as s l 52 08 48 91 _43 70 _27 18 2718 1 02 356 21 12 2006 o0oo cool o oo o oo o oo o oo o oo o oo o oo cool cool o oo o oo o oo o o o oo o oo o oo cool cool cool o ool o oo o oo a57 22 12 2030 0 00 o o0o o oo cool cool o oo o oo o oo o oo o oo o oo o oo o oo o oo cool o oo o oo o oo o oo o oo o oo o oo cool 0 00 358 23 12 2030 0 00 0 00 o oo o oo o ool o
59. 03 Tabelle 47 Ver nderung der Arbeitsproduktivit t 2007 bis 2030 f r ausgew hlte Hochrechnungen Betrachtet werden Nachfrageimpulse die durch die Einf hrung von Smart Grid basierten variablen Tarifen entstehen Eine erg nzende oder zus tzliche nderung des Produktionsbereichs der Stromerzeugung und verteilung enth lt oder gar die Einf hrung eines Produktionsbereichs Smart Grid ist mit den https www destatis de DE Publikationen STATmagazin VolkswirtschaftlicheGesamtrechnungen 2012_04 VGR2012_04 html 216 Ein feinere Aufteilung der Daten f r das produzierende Gewerbe auf Basis der einschl gigen Statistik wurde nicht implementiert da insbesondere aufgrund der nderungen der Klassifikation eine Verwendung f r die Input Output Tabelle f r das Jahr 2008 schwierig ist diese Statistik nur Teile der Unternehmen erfasst und es aus Gr nden der Vergleichbarkeit f r sinnvoll erachtet wurde f r die verschiedenen Szenarien einheitliche Entwicklung zu unterstellen 27 Vgl zu einem solchen Vorgehen in einer methodisch verwandten Untersuchung erneuerbarer Energien DIW et al 2011 Kurz und langfristige Auswirkungen des Ausbaus der erneuerbarer Energien auf den ZZ EENERGY 251 Be inoma Modellstadt Mannheim gegenw rtigen Informationen und im Rahmen dieses Projekts nicht m glich Die Betrachtung als Nachfrageimpuls ist f r eine erste Absch tzung angemessen da wesentliche Teile der
60. 1 der Ger te defekt und musste getauscht werden Zudem war ein Steckernetzteil defekt Insgesamt kann die Hardwarezuverl ssigkeit als sehr gut beurteilt werden Problematischer zeigte sich im Endkundenumfeld die Kompatibilit t verschiedener Hardwarekomponenten im Heimnetz So verursachte ein bestimmter Router Kommunikationsprobleme dessen Ursache nicht abschlie end aufgekl rt werden konnte Letztlich handelt es sich bei diesen augenscheinlichen Hardwareproblemen aber eher um Treiber und damit Softwareprobleme Die Verbindungsqualit t ber den Funkstandard ZigBee erwies sich als wesentlich besser als ber die zuvor verwendete Z Wave Technik Somit stieg die Flexibilit t bei der Installation der Ger te im Endkundenumfeld Betriebserfahrungen mit der Energiebutler Software Betriebssystem und Fernwartung Die hohe Anzahl an Kunden und das Fehlen einer umfassenden zentralen berwachungssoftware machte es notwendig den Energiebutler mit diversen Funktionen zur Selbst berwachung und Heilung auszustatten So wurde an mehreren Stellen ein Wachhund Watchdog implementiert Dieser sorgt daf r dass beim Fehlen bestimmter Voraussetzungen das System in Teilen oder ganz neu gestartet wird So startet das Ger t zum Beispiel selbstst ndig neu wenn Teile des Energiemanagements abgest rzt sind Weiterhin wurden einfache Protokollfunktionen implementiert welche eine nachtr gliche Auswertung im Fehlerfall erleichtern Im laufenden Feld
61. 2 Netzausbau angepasste Netztopologie wobei die Anpassung zur Beseitigung der in 1 identifizierten Probleme dient 3 Geregelt Day Ahead Lastmanagement und intraday Spannungsregelung durch Netzautomaten 4 Lastmanagement nur Day Ahead Lastmanagement Dieser Fall dient zur Einsch tzung der Wirkung des Lastmanagements F r die Betrachtung wurde angenommen dass eine unzul ssige Betriebssituation in folgenden F llen existiert e _Spannungsanhebung von ber 7 ber Nennspannung an einem kritischen Knoten wobei an der Oberspannungsseite des Ortsnetztransformators 20 kV Mittelspannungsnetz ein Betriebspunkt von 20 8 kV angenommen wurde Eine kurzzeitige Spannungs berh hung wurde akzeptiert wenn diese nicht l nger als einen 10 Minuten Mittelwert andauerte und nicht h her als 7 5 ber der Nennspannung lag e Leitungs oder Trafoauslastung ber 100 ZZ EENERGY 184 Be inoma Modellstadt Mannheim F r den Fall Netzausbau wurde das Netz mit konventionellen Ma nahmen so modifiziert dass die Spannungen an den kritischen Knoten im Bereich der Werte des Falls Geregelt lagen Hierzu wurden folgende Ma nahmen gew hlt Die Installation einer zus tzlichen Leitung mit einer angenommenen L nge von 250 m Leitungstyp NAYY 4x120 SE im Netzstrang mit der Biomasseanlage Letzterer wird damit zu einem NSN Ring Ggf notwendige schutztechnische Anpassungen blieben au er Acht Der Leistungsfaktor des Synchron
62. 2 50 172 28 2 50 172 28 2 50 172 28 2 50 172 28 2 50 172 28 2 50 172 28 2 50 172 28 2 50 172 28 2 50 172 28 2 50 172 28 2 50 172 28 2 50 172 28 2 50 172 28 2 50 172 28 2 50 172 28 2 50 172 28 2 50 172 28 2 50 172 28 2 Bytes 32 Bytes 32 Bytes 32 Bytes 32 Bytes 32 Bytes 32 Bytes 32 Bytes 32 Bytes 32 Bytes 32 Bytes 32 Bytes 32 Bytes 32 Bytes 32 Bytes 32 Bytes 32 Bytes 32 Bytes 32 Bytes 32 Bytes 32 Bytes 32 Bytes 32 Bytes 32 Bytes 32 Bytes 32 58 mit 32 Zeit 17 ms Zeit 34ms Zeit 33ms Zeit 18ms Zeit 19ms Zeit 18ms Zeit 18ms Zeit 19ms Zeit 1 7ms Zeit 19ms Zeit 35ms Zeit 27 ms Zeit 18ms Zeit 18ms Zeit 19ms Zeit 18ms Zeit 18ms Zeit 18ms Zeit 18ms Zeit 17ms Zeit 29ms Zeit 23ms Zeit 19ms Zeit 32ms Zeit 18ms Bytes Daten TTL 63 TTL 63 TTL 63 TTL 63 TTL 63 TTL 63 TTL 63 TTL 63 TTL 63 TTL 63 TTL 63 TTL 63 TTL 63 TTL 63 TTL 63 TTL 63 TTL 63 TTL 63 TTL 63 TTL 63 TTL 63 TTL 63 TTL 63 TTL 63 TTL 63 moma Ping Statistik f r 172 28 2 50 Pakete Gesendet 25 Empfangen 25 Verloren z Verlust Zeitangaben in Millisek Minimum 17ms Maximum 35ns Ca Mittelwert 21ms Abbildung 37 Pingtest an einer BDKE in Wohlgelegen Eine signifikantere Aussage ber die Leistungsf higkeit des BPL Netzes gibt die Messung des Datendurchsatzes Die Messung wurde mit Hilfe des iperf Tools durchgef hrt Hierzu wurde auf d
63. 2012 een 278 Abbildung 132 Temperaturverteilung bei positiven Legionellenbefunden Quelle Hentschel Waider Kommentar zum DVGW Arbeitsblatt W 551 2004 S 13 244004240042200nnnnnennnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn nn nnnnnn 279 Abbildung 133 Feldtest vom 17 11 20 122 2 ae 280 Abbildung 134 Feldtest vom 12 10 2012 ein 281 Abbildung 135 Darstellung der Reduzierung 4444snsnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn ann 282 Abbildung 136 Ausschnitt der Absenkung vom 14 06 2012 uuuursnneensssnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn 283 Abbildung 137 Darstellung des Nachholungseffektes usus4444unnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn namen 283 Abbildung 138 Elektrische Bruttowirkungsgrad in Abh ngigkeit zur erzeugten Leistung 284 Abbildung 139 Brennstoffnutzungsgrad in Abh ngigkeit zur erzeugten Leistung 285 Abbildung 140 Phasen des Versuchs Heizhaus Kurparkstra e uuuersnnnsensnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn nn 287 Abbildung 141 Erzeugeranlagen des Heizhauses Kurparkstra e 44444000nsnnnnnnnnnnnnnennnnnnnnnnnne nenn 288 Abbildung 142 Messpunkte Heizhaus Kurparkstra e uuu0r2420unsnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn 289 Abbildung 143 Leistungen der Erzeuger w hrend des Feldtests rs4s4444444nnnn nennen nenn 290 Abbildung 144 Grundriss Grundschule
64. 20usnn0ensnnnnsnnnnnnnnnnnnnennnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn 181 Tabelle 18 FPS Ger teparameter im Szenario DE2030 24rsnnnensnnnnssnnnnnnnnnannnnnnnnnnnnnnannnnnnnnnnn ann 181 Tabelle 19 Optionen f r variable Netznutzungsentgelte rsnnersnnennsnnnnnnnnnannnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn 184 Tabelle 20 Ausgew hlte Tarifprofile im Szenario DE203D rsnsuersnsnnsnnnnnnnnnnannennnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn 184 Tabelle 21 Ausgew hlte Tarifprofile im Szenario MA2030 usnsersnsnnssnnnnnnnnnnnennnnnnnnnnnannnnnnnnnnnnnnn 187 Tabelle 22 Ergebnisse zum Szenario DE2030 240rsnsussnnonnsnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnennnn 189 Tabelle 23 Ergebnisse zum Szenario MA2030 2440nsnnunnnnonnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn ran 190 Tabelle 24 FPS Ger teparameter f r Simulation zur konomischen Hochrechnung en 192 Tabelle 25 Zeitr ume f r Simulation zur konomischen Hochrechnung uurs44srssennnnennnnnennnnnnnnnnn 193 Tabelle 26 Ergebnis Klassifizierung von Tagen des Jahres zur konomischen Hochrechnung 193 Tabelle 27 Ergebnis aus der zeitlichen Hochrechnung von Netzkennwerten uusnneennnnnennnnnnnnnnn 194 Tabelle 28 Parameter des CIGRE Netzes mit nominaler Netzspannung von 20 KV nnneennneesnnnnnennnn 202 Tabelle 29 Leitungsl ngen des CIGRE Netzes
65. 244 9 nz 076 3 DampfKraftwerk ee OO Bee Dee BEE nn BE Mh sh EEE BE HKW GT 379 2 948 1 372 7 931 9 ErdgasGT 1 516 0 3 942 3 1 134 5 2 943 9 HKW SK DT 14 859 9 59 439 6 14 804 4 59 217 6 Tabelle 53 Nettostromerzeugung und Brennstoffeinsatz der einzelnen Kraftwerkstypen f r D 2030 vor und nach der Lastverlagerung Der Vergleich zwischen den CO Bilanzen vor und nach der Lastverlagerung zeigt vor allem die folgenden Auswirkungen der Lastverlagerung auf den Kraftwerkseinsatz der Einsatz von Erdgas Steinkohle und Heiz l Kraftwerken geht zur ck insbesondere durch die aufgrund der Lastverlagerung zus tzlich integrierten erneuerbaren Strommengen der Einsatz von Braunkohlekraftwerken nimmt zu weil diese unterdurchschnittliche Grenzkosten aufweisen Deshalb wird tendenziell auch Last auf Stunden verlagert in denen Braunkohlekraftwerke die Grenzkraftwerke sind In der Summe kommt es durch die Lastverlagerung zu einer geringf gigen Reduktion der CO Emissionen der gesamten Stromerzeugung in Deutschland im Jahr 2030 um 0 11 138 526 t a wenn eine ZZ EENERGY 261 Be inoma Modellstadt Mannheim Lastverlagerung der betrachteten Ger te in den Haushalten erfolgt Hierbei ist zu betonen dass die CO Reduktion nicht das Optimierungsziel der simulierten Lastverlagerungsstrategie war Neben diesen CO Reduktionen bedingt durch die zus tzliche Integration erneuerbarer Strom bersch sse und die Ver nderung de
66. 3 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6R RRRRR 6 Sa 07 12 2030 17 19 343 So 08 12 2030 6 6 3 6 3 3 3 3 3 6 6 6 6 6 6 6 ae VI ve VIE VIE VB CI 6 S0 08 12 2030 15 17 344 Mo 09 12 2030 3 3 3 3 3 3 6 6 6 6 6 6 6 6 6 Pr m 6 6 Mo 09 12 2030 19 23 345 Di 10 12 2030 al al a a a a 6 6 6 6l 6 6l 6l 6l 6 6 x Rn 2 m 6 6 Di 10 12 2030 19 23 346 Mi 11 12 2030 al al a a a a 6 6 6 6l 6 6 6l 6 6 6 2 RR m m 6 _ 6 Mi 11 12 2030 19 23 347 D0 12 12 2030 al al a a a a 6 6 6 6l 6 6 6l 6 6 6 2 2 2 2 2 m 6 6 Do 12 12 2030 19 23 348 Fr 13 12 2030 3 3 3 3 3 3 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6R RRR 6RR 6 Fr 13 12 2030 19 23 349 Sa 14 12 2030 6e 6 a a a a a 3 6 6l 6 6 6l 6 6 6 2 2 2 2 6 2 2 6 Sa 14 12 2030 17 18 350 S0 15 12 2030 6e 6 6 al a a al aj a 6l 6l 6l 6l 6 6 6 6 2 2 2 2 2 2 6 So 15 12 2030 15 17 351 Mo 16 12 2030 3 3 3 3 a a 6 6 6 6 6 6 6 PP rn nm m 6 6 Mo 16 12 2030 19 23 352 Di 17 12 2030 al a a a a a 6 6 6 6l 6 6l 6l 6l 6 6l 12 12 12 12 132 12 6 6 Di 17 12 2030 19 22 353 Mi 18 12 2030 al a a a a a 6 6 6 6l 6 6l 6l 6l 6 6l 2 2 2 2 2 12 6 6 Mi 18 12 2030 19 23 354 D0 19 12 2030 6e a a al aj a al 6l 6 6l 6l 6l 6l 6l 6 6l 2 12 12 12 12 12 6 6 Do 19 12 2030 18 21 355 Fr 20 12 2030 3 3 3 3 3 3 6 6 6 6 6 2R 6 6 6 6 RR nn 62 6 6 Fr 20 12 2030 19 23 356 Sa 21 12 2030 6 6 3 3 3 3 3 3 6 6 6 6 R2 6 6 6R RRR 62 6 6 Sa 21 12 2030 17 18 357 50 22 12 2030 6 6 3 3 3 3 3 3 6 6 6 62 6 6 6 6R R22 6222 6 So 22 12 2030 16 18 358 Mo 23 12 2030
67. 4 vaNE V var Tarife gt Market Agent Module Java PC 2 PC 1 VNZ Server Verteilnetzzelle Abbildung 88 Schema Aufbau der Simulation einzelne Verteilnetzzelle PCCSim Das Modul modelliert das Verhalten von Verbrauchern und Erzeugern die an die Anschlusspunkte Points of Common Coupling PCCs der VNZ angeschlossen sind Es wird angestrebt dass jede VNZ genau eine Instanz von PCCSim besitzt In der Simulation sind vier Arten des Energiemanagements von dezentralen Energieressourcen DER zu unterscheiden DER k nnen elektrische Lasten Erzeuger oder Speicher sein Die Arten sind in Abbildung 88 mit DER Typen 1 4 bezeichnet 1 DER mit preisbasiertem Energiemanagement mittels BEMI aufgrund eines variablen Preisprofils vom Marktautomaten 2 DER mit direkter Eingriffsm glichkeit durch den Netzautomaten mittels lokaler fernzugreifbarer Schalteinrichtung gem vertraglicher Vereinbarungen zwischen Netzbetreiber und Endkunde 3 DER mit lokaler Regelung durch Statiken z B Spannungs Blindleistungsstatik typischerweise PV Wechselrichter 4 Nicht gemanagte und ungesteuerte DER AA EENERGY 172 Be inoma Modellstadt Mannheim Als DER des Typs 1 wurden in der Simulation ausschlie lich Lasten Wei e Ware in mit BEMI ausgestatteten Haushalten betrachtet Die Parametrierung der Modelle 1 und 4 erfolgte aufgrund von evaluierten Daten aus Feldtest 3 F r DER der Typ
68. 46 Abbildung 10 Schaltboxen aus Feldtest 3 links Trockenraum rechts Feuchtraumausf hrung 46 Abbildung 11 Schnittstellen der Applikation zu anderen Systemen 22044400nsnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn 47 Abbildung 12 Screenshot des Dashboards der moma App uunsnneensnnensnnnnnnnnnannennnnnnnnnnnnnnnnnannnnnnnnnn 47 Abbildung 13 im Feldtest 3 eingesetzte Hardware 244s444440unnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn nn nnn nn 48 Abbildung 14 Einflussfaktoren Kundenpreisprofile 4444u44Hsnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn nn nanenane 50 Abbildung 15 Wahl der Preisprofile in Tarifphase 2 uu 22444444444Hnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn nn nenn 51 Abbildung 16 Auswahl von Preisprofilen im Feldtest 3 us 444444HHnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn ann nanenane 51 Abbildung 17 System und Betriebsdom nen der Komponentenebene im EU Smart Grid Mandat 490 WG Referenzarchitektur MA90RA12 rererere 54 Abbildung 18 Dreidimensionales Dom nenmodell f r die Gesch ftsmodelle von Akteuren nnn 55 Abbildung 19 Smart Grid Architektur Modell SGAM M490RA 12 2 240s4nsssnnnnnnnnnnnennnnnnnnnennnnn 56 Abbildung 20 Mapping von Kommunikationsnetzwerken auf die SGAM Kommunikationsebene MASORACAT2 2 ar ed Dein ee u anne 57 Abbildung 21 Netzzelle und Lastmanagement Kooperation
69. Analyse das besonders geeignet ist die Wirkung von Nachfrageimpulsen ber die gesamte inl ndische Vorleistungskette und die gesamte Volkswirtschaft hinweg zu sch tzen Diese Effekte werden im Folgenden untersucht Die Datenbasis daf r bieten Input Output Tabellen f r Deutschland die das Statistische Bundesamt ver ffentlicht Dabei wird die gesamte Volkswirtschaft in Produktionsbereiche aufgeteilt und vollst ndig abgebildet Die Produktionsbereiche werden strikt ber die Erzeugung bestimmter G tergruppen definiert und abgegrenzt Zentral f r Input Output Rechnungen ist dabei der Tabellenbereich in dem s mtliche Lieferungen von Produktionsbereichen an andere Produktionsbereiche als Matrix dargestellt werden Damit ist eine vollst ndige Verflechtung aller Produktionsbereiche miteinander gegeben Diese Struktur einer linearen Verflechtung wird in der Input Output Analyse genutzt um Wirkungen ber s mtliche Vorleistungsketten zu berechnen Da hier die Wirkungen innerhalb Deutschlands interessieren wurden diejenigen Tabellen herangezogen die nur die Lieferungen von inl ndisch produzierten G tern an die Produktionsbereiche enthalten Verwendet werden zwei unterschiedliche Input Output Tabellen f r die beiden Szenarien Mannheim 2030 und Deutschland 2030 F r Mannheim 2030 werden die letzten Tabellen mit einer Gliederung in zw lf Produktionsbereiche herangezogen deren Abgrenzung sich auf die Klassifikation der Wirtschaftszweige Aus
70. Anlagen mit je 19 9 kW Leistung sowie eine 70 kW Biogasanlage die Strich f hrt an das Teilnetz sind 151 Haushalte angeschlossen N heres s Kapitel 6 2 Um die Ergebnisse f r dieses Teilnetz f r eine Analyse der konomischen Wirkung auf Deutschland nutzbar zu machen ist eine r umliche Hochrechnung erforderlich Aus den Ausf hrungen zur Topologie wurde schon deutlich dass dies ein problematisches Unterfangen ist Um dennoch zu einer groben Absch tzung zu gelangen wird eine Hochrechnung auf Basis des Haushaltsstromverbrauchs durchgef hrt was einen Faktor von rund 210 Tsd ergibt Zudem ist die berdurchschnittliche Ausstattung mit dezentralen Erzeugungsanlagen zu ber cksichtigen Aufgrund dieser Ausstattung wurde ein zus tzlich ein Faktor von 0 2 eingef hrt mit dem die H ufigkeit eines wie angenommen starken Ausbaus dezentraler Erzeugungsanlagen in entsprechenden Teilnetzen und entsprechender Netztopologien erfasst werden soll Mit dem Faktor 0 2 w rden z B die in den betrachteten Teilnetzen installierten Biomasseanlagen rund 22 1 TWh Strom im Jahr 2030 erzeugen wobei die gesamte Stromerzeugung aus Biomasse im Jahr 2030 nach Nitsch et al 2010a S 54 bei 56 1 TWh liegt Da auch anderweitige und vor allem gr ere Biomasseanlagen Strom erzeugen w re ein deutlich h herer Anteil nicht plausibel Die Ergebnisse aus der technischen Simulation von VNZ f r ein Teilnetz die f r die konomische Absch tzung verwendet werden s
71. BEMI Gemeinsamer Begriff f r autonomen Automaten zum dezentralen Energiemanagement der einen lokalen intelligenten Netz und Handelsvermittier in der Verteilnetzzelle abbildet Praxistest Benennung der Feldtests in der Au enkommunikation insbesondere gegen ber dem Endkunden Preiselastizit t hier Eigenpreiselastizit t Prim renergie Energie die nicht irgendeinem Konversions oder Transformationsprozess unterworfen gewesen ist Produkt innerhalb eines Anwendungsfallszenarios angebotene materielle oder energetische Leistung sowie Dienstleistung Produzent Rolle f r eine juristische und nat rliche Person die Energiemengen je Zeiteinheit als Leistung durch Erzeugung von Elektrizit t W rmeenergie und chemische Energie mittels Energiegewinnungsanlagen sowie durch Einspeisung in Transport und Verteilungsnetze zur Verf gung stellt Prosument Prosumer Wortverbindung aus Produzent Producer und Konsument Consumer f r als Endkunden und Stromerzeuger aktive Akteure im Energiemarkt Prozess funktionale Sequenz von Anwendungsf llen innerhalb eines Anwendungsszenarios Pumpenkennlinie Zusammenhang zwischen F rdervolumenstrom und aufgebautem Druck einer Pumpe P Verbraucher Verbraucher von Wirkleistung Q U Statik Direkte Abh ngigkeit zwischen an einem Netzanschlusspunkt gemessener Spannung und Blindleistungseinspeisung durch einen dort angeschlossenen Erzeuger Typischerweise e
72. Daten der in der Objektnetzzelle ONZ und der Verteilnetzzelle VNZ installierten Sensoren im Feldtest 3 Stromz hler dar Der EDS wurde als Applikation auf OSGi Basis implementiert um die gemeinsame Nutzung einer einheitlichen Middleware Lotus Expeditor Integrator aller Software Komponenten auf dem VNZ Server zu erm glichen Die Grundfunktion des EDS ist die eines Datenkollektors Jeder EDS empf ngt die Daten der Sensoren bei Push Sensoren z B mit Wireless M Bus bzw fragt diese bei Sensoren ab bei Pull Sensoren z B mit EIA 485 Schnittstelle Hierbei sind die Sensoren jeweils einem VNZ Server bzw EDS zugeordnet Die im Feldtest 3 eingesetzten Elster Stromz hler werden alle 7 5 Minuten abgefragt F r jeden der eingesetzten Sensoren ist im EDS eine Protokollkonfiguration implementiert Durch diese Architektur ist es jederzeit m glich durch Hinzuf gen weiterer Protokollkonfigurationen neue zus tzliche Typen von Sensoren in die Ausleseroutine des EDS mit aufzunehmen und diese auslesen zu lassen A EENERGY 63 Be inoma Modellstadt Mannheim Die empfangenen Daten werden im EDS mit den in den Stammdaten enthaltenen Schl sseln entschl sselt und anschlie end plausibilisiert F r den Fall dass Werte eines Z hlpunktes zeitweise nicht empfangen werden k nnen werden sobald wieder Daten empfangen werden Ersatzwerte f r den fehlenden Zeitraum gebildet Der EDS berechnet aus den empfangenen Daten jeweils einen 15 Mi
73. Die Verf gbarkeit der Kommunikationsverbindung zwischen Z hlern und VNZ Servern ist von mehreren Faktoren abh ngig Hierbei sind folgende Elemente der Kommunikationsstrecke zu betrachten e Z hler e BDKE e BPL System e Backbone Anbindung des BPL Systems e VNZ Server EDS Im EDS wurden aus den empfangenen bzw abgefragten Z hlerwerten jeweils 15 Minuten Werte berechnet Lagen zwischen zwei echten Z hlerwerten mehr als ein 15 Minuten Wert wurden diese als interpoliert gekennzeichnet Aus dieser Kennzeichnung l sst sich direkt die Verf gbarkeit des Gesamtkommunikationssystems bestehend aus den obengenannten Komponenten ableiten Insgesamt wurden w hrend des Feldtest 3 16 503 469 Z hlerwerte in den 8 EDS gespeichert Von diesen Werten waren 539 852 als interpoliert gekennzeichnet D h 96 73 der Z hlerdaten sind echte Daten Bei dieser Zahl sind St rungen aller Elemente enthalten Anhand von Aufzeichnungen ber Serverausf lle St rungen von Z hlern BDKE und Backbone Anbindungen des BPL Systems im Zusammenspiel mit den von den EDS gespeicherten Daten kann eine Aussage ber die Verf gbarkeit des BPL Systems getroffen werden Wenn die Ursache f r eine Interpolation nicht eindeutig zugeordnet werden konnte wurde der Fehler den BPL St rungen zugeordnet A EENERGY g s moma e Modellstadt Mannheim Ein Gro teil ber 40 der interpolierten Werte wurde durch St rungen und Ausf lle auf den VNZ Serve
74. Die volkswirtschaftlichen Vorteile berwogen also die betriebswirtschaftlichen Vorteile Diese werden auch erst bei hoher Durchdringung mit Demand Response Systemen relevant Die Kosten f r die notwendige Smart Grid Infrastruktur f hren aber erst beim Zusammenwirken verschiedener Gesch ftsmodelle zu einem gesamtwirtschaftlichen Vorteil Dies f hrt aber auch zum Schluss dass ein Gesch ftsmodell das einerseits einen gesamtgesellschaftlichen Nutzen erbringt aber die daf r notwendige Infrastruktur nicht allein finanzieren kann und anderseits diese Infrastruktur verschiedenen Akteuren mit ihren Gesch ftsmodellen zu Gute kommt nur durch eine gerichtete Entwicklung dieser Infrastruktur durch einen beauftragten Akteur unterst tzt werden kann Diese Infrastruktur ist dann allen Netz und Marktakteuren diskriminierungsfrei zur Verf gung zu stellen Diese Empfehlung hat das moma Projekt ausgesprochen Der regulatorische Rahmen daf r ist noch v llig offen aber z gig zu gestalten da sich geeignete Gesch ftsmodelle sonst nur schwer entfalten k nnen Mit den Untersuchungen in Dresden zur Bestimmung thermischer Potentiale in Geb uden zur Lieferung von Flexibilit ten bei der Elektrizit tserzeugung unter Ausnutzung der thermischen Tr gheit von W rmenetzen oder W rmespeichern die mit KWK Anlagen verbunden sind sowie dem verbundenen Feldtest wurde zun chst vorrangig die technische Machbarkeit untersucht Bevor verallgemeinerbare Aussagen zur Bewert
75. E cpu_user_av 30 BE 20 10 0 onvann y ao Hy ro nm oa AV O HS HrM oO 92 NN DO lt I oo HdrHdrdnnuanmnmnnans s yyvyosu snovovormr m m HHnmyv o m N oO aN MFN On OAO u nnvyvwu vuonmn Eiet Te rd eee OE CEO CEG CETE Abbildung 27 CPU Auslastung der Verteilnetzzellenserver Wie man sehen kann ist die Auslastung ber den Monat hinweg relativ gleichm ssig die rein rechnerisch m gliche 6 fache CPU Last ist allerdings in der Praxis nicht erreichbar da hierbei die Gefahr best nde dass das System dabei in einen instabilen Zustand ger t Mit etwas Sicherheitspuffer kann man aber anhand des globalen Bildes von einem Faktor 5 ausgehen Schaut man sich die Binnenstruktur eines 15 Minuten Intevalls aufgel st in 10 Sekunden Schritten an so erkennt man deutlich dass die Lastverteilung auf kleineren Zeitskalen nicht mehr gleichm ssig ist was insbesondere auf die getaktete bertragung der Z hlerdaten zur ckzuf hren ist vgl Abbildung 28 Wollte man bez glich der Auslastung auch auf kleinen Skalen auf der sicheren Seite sein bliebe nur noch ein Faktor 2 brig Durch bewusst herbeigef hrte gleichm ige Verteilung der Z hlerstandsabfragen ber den kompletten 15 Minuten Zeitraum lie e sich aber eine Ann herung an das globale Bild erreichen Im Ergebnis kann man aber davon ausgehen dass wenn Speicher und IO ebenfalls in hinreichender Art und Weise skalieren bis zur 5 fachen Menge an Kunden von einem Server bew ltig
76. Energieverbrauch auseinandersetzt wurde eine Applikation entwickelt welche die Feldtestkunden zu einem solchen Verhalten anregt Ziel war es unter dem Aspekt der Usability Benutzerfreundlichkeit eine benutzerfreundliche Oberfl che zu schaffen welche die wichtigen Informationen zum eigenen Energieverbrauch visualisiert und einen Anreiz bietet sich mit diesen Informationen auseinanderzusetzen Des Weiteren soll der Kunde sich nicht nur auf seinen Verbrauch konzentrieren sondern auch aktives Energiemanagement betreiben um die Energieeffizienz seines Haushaltes zu steigern moma App als zentrales Steuerelement Es wurde daher eine neue Benutzerschnittstelle entwickelt welche dem Kunden auf eine einfache und verst ndliche Weise die Interaktion mit dem Energiebutler erm glichte Diese neue Schnittstelle wurde im Teilprojekt moma App in Form einer App umgesetzt Apps eine Kurzform von Applikationen sind Programme f r mobile Endger te die einfach gestaltet sind und intuitive Benutzeroberfl chen nutzen um dem Nutzer einen intuitiven und den Aufgaben angemessenen Umgang mit der Software zu erm glichen Zu solchen Ger ten geh ren Smart Phones und Tablet PCs Im Rahmen des Teilprojektes moma App wurden 100 Tablet PCs einer zuf llig ausgew hlten Gruppe von Teilnehmern zur Verf gung gestellt Damit die restlichen Teilnehmer welche keinen Tablet PC erhalten haben dennoch die N EENERGY as e 90 200 moma Modells
77. Energieversorgung sind in der Norm DIN EN 50160 Merkmale der Spannung in ffentlichen Elektrizit tsversorgungsnetzen festgelegt Mit der entsprechenden Sensorik k nnen diese Merkmale berpr ft werden Sollte sich zeigen dass die Merkmale der Spannung bei vermehrter dezentraler Einspeisung nicht oder nur knapp eingehalten werden kann fr hzeitig gegengesteuert und so die Versorgungssicherheit gew hrleistet werden Es m ssen die Netzkenndaten des Niederspannungsverteilungsnetzes im entsprechenden Netzgebiet eingehalten werden so dass es zu keiner berlastung und somit Versorgungsausf llen bzw Engp ssen kommt Ein weiterer Aspekt ist die berwachung der Umweltbedingungen Da es sich bei den im Netz befindlichen Ortsnetzstationen oftmals um nicht klimatisierte Objekte handelt k nnen diese je nach Standort z B extremen Temperaturschwankungen unterliegen Zudem werden diese Ortsnetzstationen bei einer steigenden dezentralen Energieeinspeisung aufgrund h herer Lastflussschwankungen st rker beansprucht Da auch der Grad der installierten Informations und Kommunikationstechnologie steigt ist eine berwachung der Temperatur je nach Objekt notwendig so dass Ausf lle vermieden werden k nnen 7 Autor Mike Trautmann Universit t Duisburg Essen ZZ EENERGY inoma 9 Modellstadt Mannheim Zur Untersuchung dieser Aspekte wurde Sensorik in den Ortsnetzstationen installiert Abbildung 46 Ortsnetzstation Wa24
78. Grids notwendigen Rolle sowie der Erschlie ung von Flexibilit ten durch die anreizbasierte Verbrauchssteuerung durch Nutzung von thermischen Potentialen in Geb uden sowie durch zellulare Netzf hrungsmechanismen auf Grundlage einer verteilten Automatisierung in Interaktion von Netz Markt und Liegenschaften Im Rahmen der Definition der Smart Grid Architektur in moma wurde eine Untersuchung zur Sicherstellung von Informationssicherheit gef hrt um im Projekt erste Ma nahmen zur Gew hrleistung der Informationssicherheit zu ergreifen Dabei ist es unter dem Gesichtspunkt einer vernetzten kritischen Infrastruktur notwendig Sicherheit nicht nur an einzelnen Komponenten zu gew hren sondern im Rahmen von Ende zu Ende Sicherheit sowie Datenschutz im Entwurf Konzepten ein gegen Angriffe widerstandsf higes System zu implementieren Grundlage wurden unter Mitarbeit des moma Projektes bei der Erstellung des BSI Schutzprofiles f r das Smart Meter Gateway sowie in der Arbeitsgruppe Security innerhalb des europ ischen Smart Grid Mandats M 490 gelegt Auf Grundlage der vom BMWi beauftragten Sicherheitsstudie werden entsprechende Konzepte erweitert vorgeschlagen um die Grundlage f r den Erlass von Richtlinien bei der Implementierung von Smart Grids zu schaffen Im Rahmen neuer Forschungsprojekte auf Basis der Ausschreibung Zukunftsf hige Stromnetze gilt es Konzepte f r Netze zu entwickeln die widerstandsf hig gegen Angriffe sind Flexibilit t w
79. Haushalten Auf der x Achse ist dabei die Tageszeit und auf der y Achse ist die Eigenpreiselastizit t aufgetragen Je negativer der Wert f r die Preiselastizit t ist desto st rker ist also die Verbrauchsminderung in Folge einer Preiserh hung Durch Fehlerindikatoren ist das 95 Konfidenzintervall angegeben Wenn dieses die Null umschlie t kann nicht mit 95 Sicherheit gesagt werden dass der erwartete negative also gegenl ufige Zusammenhang zwischen Preis und Verbrauch besteht Dieser Fall ist in der Grafik durch eine graue durchbrochene Linie und fehlende Markierungspunkte N EENERGY 144 0 PL ge smoma Modellstadt Mannheim dargestellt In die Grafik integriert ist auch das Standardlastprofil f r einen Werktag im Sommer Hierbei ist die umgekehrte Beschriftung der Sekund rachse zu beachten M Werktag A TD 9 1 I P a m _ _ _ B 5 0 TT T T T T T B 0 1 m 5 01 i 345 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 a a m o 5 t lt 3 N o k g ER 10 H E 793 3a 032 2 S 15 Ed Preiselastizit ten 20 S Standardlastprofil u 0 4 e BD ony u f in a 20 N a S g B 2 25 aS 058 Sg Ei x 30 4 0 6 Tageszeit hh Fehlerindikatoren stellen 95 Konfidenzintervalle der Koeffizienten dar Abbildung 83 Preiselastizit ten an Werktagen In den Tagstunden und in den fr hen Abendstunden zeigen sich
80. Januar 2012 lag das Metering Portal jeden Monat mindestens einmal Verbrauchsdatenauswertung auf Ger teebene F r die im Feldtest automatisch steuerbaren Ger teklassen Geschirrsp lmaschine Waschmaschine und Trockner konnte eine deutliche Nutzerreaktion auf die variablen Preise nachgewiesen werden Bei der zeitlichen Verteilung der im Feldtest gemessenen Gesamtlast der FPS Ger te zeigt sich eine bevorzugte Nutzung der FPS Ger te in Niedrigpreisphasen zulasten einer Nutzung in Hochpreisphasen Es ergaben sich mit dem Basismodell vgl Kapitel 5 5 1 auch sehr hohe Preiselastizit ten die etwa 10 Mal gr er sind als auf Haushaltsebene Diese beiden Ergebnisse gepaart mit der absoluten H he des Stromverbrauchs der untersuchten FPS Ger te sind ein Hinweis darauf dass diese sowohl in Hinblick auf Einspar als auch Lastverschiebungspotenziale die dominierenden Gr en im Haushalt sind Dazu passt dass in den Haushaltsbefragungen diese Ger te Waschtrockner Waschmaschine W schetrockner und Geschirrsp lmaschine auch manuell am h ufigsten in Abh ngigkeit vom Preis in der Nutzung verschoben wurden Bei allen drei FPS Ger tetypen konnten aus dieser Reaktion resultierende Kostenvorteile f r den Verbraucher erzielt werden Im Mittel ber alle Haushalte wurden 30 40 der Breite der Preisverteilung als Kostenvorteil realisiert Die Verteilung der Vorteile zwischen den Haushalten ist dabei sehr unterschiedlich W hrend bei Haushalten
81. Marktautomat Energy Data Server sowie alphaCELL aufgestellt sind BPL Breitband Powerline in moma 5 Feldnetzwerk Field Area Networks C in Abbildung 23 oder LMN als lokale Messeinrichtungsnetzwerke zur Kopplung der intelligenten Messeinrichtungen Smart Meter in den Liegenschaften ber das Meter Gateway in moma mittels M Bus realisiert 6 Lokale Netzwerke in Kundenliegenschaften LAN im Wohnbereich und Geb ude sowie In Vehicle networks in moma definiert als Energiemanagement LAN das im Feldtest 2 mit Z Wave und im Feldtest 3 mit ZigBee zur Verbindung des Energiebutlers mit der Sensorik elektrische und thermische Parameter sowie den Stelleinrichtungen Schaltboxen zur Steuerung von Ger ten in den Kundenwohnungen Unterobjektzelle innerhalb der Liegenschaft Objektnetzzelle implementiert wurde Die Umsetzung dieses Architekturkonzeptes aus Sicht der Kommunikationsarchitektur wurde im moma Arbeitsschritt Schnittstellenspezifikation konzipiert sowie darauf basierend mit der moma Architektur wie in Abbildung 24 abgebildet Auf Grundlage dieser Architekturdarstellung erfolgt in den nachfolgenden Abschnitten die Architekturbewertung mit den Ergebnissen im 2 und 3 Feldtest in Mannheim sowie die detailliertere Architekturabbildung in Systemzelle Verteilungsnetzzelle Objektnetzzelle sowie Unterobjektzelle mit Bewertung der dort angesiedelten einzelnen moma Systemkomponenten die sich im Rahmen der speziellen Feldtestimplementierung
82. Mehr als 8000 kWh verbrauchen nur Kundinnen aus der Versuchsgruppe insgesamt sind dies 9 Haushalte In der Kontrollgruppe gibt es dabei deutlich mehr Haushalte die einen geringen Stromverbrauch von weniger als 2001 kWh Jahr haben in der Kontrollgruppe sind es fast ein Drittel in der Versuchsgruppe nicht ganz ein F nftel der Haushalte Im Durchschnitt verbrauchte ein Haushalt der Versuchsgruppe 3804kWh im Jahr und ein Kontrollhaushalt 3372 kWh 25 Berechnung des hier dargestellten Mindestdurchschnittswerts alle angegebenen Ger te dividiert durch die Anzahl der Haushalte pro Gruppe Da die den Fragebogen ausf llenden Personen nur 0 1 2 und 3 oder mehr angeben konnten ist es m glich dass die durchschnittliche Anzahl der Ger te zu gering ausf llt Dies trifft besonders auf die Kategorien TV Laptop Notebook und Desktop PC zu ZZ EENERGY 358 HH moma Modellstadt Mannheim Stromverbrauch der Haushalte 2011 kWh 30 00 25 00 20 00 15 00 m Versuchsgruppe n 244 10 00 zn E Kontrollgruppe n 71 5 00 1 0 00 l E m m SEES SZENEN SE SDR SEE SE SEENG SEES COOCOO yo SEELE FE S Abbildung A 8 Energieverbrauch des Jahr 2011 Die meisten in der Versuchsgruppe 60 in der Kontrollgruppe 70 sehen ihren Haushalt als durchschnittliche Verbraucher Der selbstberichtete Verbrauch dieser Teilmenge befand sich dabei bei weniger als 200 kWh Jahresstromverbrauch pro Person im Haushalt bis z
83. O O O O O 19 Was ist in Hinblick auf die Installation der Z hler gut bzw schlecht zu bewerten Bitte w hlen Sie alle zutreffenden Antworten aus Gut zu bewerten Schlecht zu bewerten O P nktlich O Lange Wartezeit O Reibungsloser Ablauf O Komplizierter Einbau O Auf W nsche eingegangen O Keine Einweisung und Information O Freundliches Personal O Unfreundliches Personal O Problemlose Terminabsprache O Schwierige Terminabsprache 20 Wie beurteilen Sie die Kompetenz Erreichbarkeit der Ansprechpartner bei Fragen Problemen Bitte w hlen Sie in jeder Zeile nur eine zutreffende Antwort aus 1 2 3 4 5 6 fachlich nicht fachlich Nicht kompetent kompetent kontaktiert O O O O O O O 1 2 3 4 5 6 nie immer Nicht erreichbar erreichbar kontaktiert O O O O O O O 21 W ren Sie bereit f r die Stromverbrauchsinformationen und die Visualisierung der Daten auf einem Internetportal generell etwas zu bezahlen Bitte w hlen Sie nur eine der folgenden Antworten aus O Ja O Nein 22 Aus welchen Gr nden w rden Sie diesen Betrag nicht bezahlen Bitte w hlen Sie alle zutreffenden Antworten aus A EENERGY 332 Anoma Modellstadt Mannheim Gr nde f r Zahlungsbereitschaft Gr nde gegen Zahlungsbereitschaft O Erm glicht Verbrauchssenkung O Geh rt zum Service des Anbieters O Erm glicht Kosteneinsparung O Einsparung zu gering O Schafft Verbrauchstransparenz O Regul re Abrechnung gen gt O Zus tzliche Dienstleistung O Vorteil
84. Objekt 1 Marktpartnern Energiebutler BEMI Energieb rse Sensoren Aktoren Regelenergie Smart Metering Gateway markt Energiemanagement LAN Strom W rme DEA Dienste von Wasser Gas KONES Lieferanten und Energie Dienste vom Verteilnetz Control Center gt EAE A AEI E A EEE TSO TT TE OS i Abbildung 22 Zellulare Systemtopologie mit dezentraler Intelligenz Die Netzf hrung in der Verteilungsnetzzelle mit automatisierten Prozessen bernimmt der Netzautomat NA en GA grid automat in moma auch Netzmoderator genannt w hrend der Marktautomat MA en MA market automat in moma auch Marktmoderator genannt als selbst ndig agierender Stellvertreter eines Marktakteurs in dieser Verteilungsnetzzelle zum Beispiel als Lieferant oder als Aggregator in einem virtuellen Kraftwerk auftritt Die Automaten werden auf der gemeinsamen Integrationsinfrastruktur alphaCELL von IBM installiert Die Plattform f r diese L sung bildet der Verteilungsnetzzellenserver VNZ en DGC distribution grid cell server Zur L sung akuter Netzprobleme kann der Netzautomat direkt mit Kundenobjekten ber deren Automaten kommunizieren Ansonsten agiert er ber die Anforderung von Flexibilit ten mit einem Marktautomaten der wiederum automatisiert f r Markt und Netzbedarfe mit der Kundenliegenschaft verhandelt F r die automatisierte Abwicklung von Prozessen in den Kundenliegenschaften ist der Energiebutler zust ndig der einerseits d
85. Realbedingungen Die Beschreibung ihrer Ziele ihrer Durchf hrung sowie ihrer Ergebnisse stehen neben der Bewertung der Systemarchitektur im Fokus dieses Berichts Zudem dokumentiert er die ebenfalls im dritten Arbeitspaket durchgef hrten technischen Simulationen sowie die Ergebnisse weiterer Berechnungen zu konomischen und kologischen Bewertungen In weiteren moma Arbeitspaketen wurden wesentliche Beitr ge zur aktuellen Normungs und Standardisierungsdiskussionen zum Thema Smart Grid geleistet sowie Implikationen zur Gestaltung des 17 Aus den zahlreichen Berichten seien hier beispielhaft aufgef hrt Verantwortlicher Konsortialpartner IBM Mitwirkende Konsortialpartner Christian Panzer IBM Alfred Malina IBM Heiko Waldschmidt ISET Jan Ringelstein ISET G Schneider MVV R Schultz MVV Andreas Kie ling MVV J rgen Hermanns 24 7 IT Services Lars Schwendicke PPC Markus Rindchen PPC Holger Kellerbauer UDE Herr H nchen DREWAG Ergebnisstudie E Energy Projekt Modellstadt Mannheim moma Arbeitsschritt 1 9 Studie E Energy moma Security erschienen in moma Mannheim 31 07 2009 Verantwortlicher Konsortialpartner ifeu Mitwirkende Konsortialpartner Arne Grein ifeu Martin Pehnt ifeu Markus Duscha ifeu Holger Kellerbauer UDE Ergebnisstudie E Energy Projekt Modellstadt Mannheim moma Arbeitsschritt 1 6 Nutzung von thermischen Speichern als Energiespeicher Mannheim 31 07 2009 ZZ EENERGY
86. Referenzverbrauch hergenommen Zeitpunkte zu denen bereits die Referenz mit mehr als 25 statistischer Unsicherheit behaftet ist wurden nicht ber cksichtigt und sind in den Abbildungen ausgegraut Die so generierten Datenwolken sind in Abbildung 77 dargestellt Insbesondere bei Geschirrsp lern und Waschmaschinen ist eine elliptische Form deutlich die sich in die Quadranten kleiner Preis gro er Verbrauch und gro er Preis kleiner Verbrauch erstreckt Im Mittel fand also bei beiden Ger tetypen eine Verbrauchsreaktion auf die Preisanreize statt jedoch kann selbst bei der vorliegenden Ger teanzahl nicht von einer systematisch vorhersagbaren Lastreaktion gesprochen werden Zus tzlich sind in Abbildung 77 die Anzahl der in den jeweiligen Quadranten liegenden Datenpunkte angegeben welche die Interpretation einer Lastverschiebung im Mittel quantitativ untermauern Die Ger tedaten wurden auch mit dem Basismodell der Regressionsanalyse zur Ermittlung der Preiselastizit ten auf Haushaltsebene ausgewertet wobei im Vergleich zur Haushaltsebene siehe Kapitel 5 5 1 sehr hohe Werte ermittelt wurden Es ergaben sich Preiselastizit ten von 181 17 f r Sp lmaschinen 196 16 f r Waschmaschinen und 176 22 f r W schetrockner Diese Preiselastizit ten auf Ger teebene sind circa um den Faktor 10 gr er als auf Haushaltsebene Das Dabei ist zu beachten dass das Modell der Preiselastizit ten in Kapitel 5 5 1 f r
87. SOC Ger te e Im Feldtest wurde mit dem nahezu stochastischen moma Tarif ein g nzlich anderer Tarif als in den Simulationen verwendet Dort richteten sich die Tarife nach angenommenen EEX B rsenpreisen der Zukunft Die relevanten Unterschiede zwischen Simulation und Feldtest lassen sich detaillierter unterteilen in Unterschiede im Szenario und modell technische Unterschiede Beide Arten werden im Anhang n her beschrieben ZZ EENERGY 1165 Be inoma Modellstadt Mannheim 6 Beschreibung und Ergebnisse der Simulationen 6 1 Einordnung der Simulationen in den moma Gesamtkontext Die Bew ltigung der Volatilit t erneuerbarer Energien neuer vielf ltiger Energiefl sse erneuerbarer Energiequellen neuer Formen der Organisiertheit im Umfeld einer einerseits lastferneren Erzeugung und anderseits dezentraler Erzeugung bis in die Liegenschaften sowie einer komplexeren Steuerung mit bidirektionalen Energiefl ssen zwischen den verschiedenen Netzebenen erfordert die Erschlie ung von Flexibilit ten mit neuen Marktmechanismen gegen ber dem heutigen Energiemengenmarkt Flexibilit ten werden durch Erzeugungs und Verbrauchsmanagement durch verschiedenste Speicherpotenziale mittels Spartenverbundsteuerung von Elektrizit t Gas und W rme sowie auch durch Export Importmechanismen zwischen Regionen und Netzebenen erschlossen Das Projekt moma konzentrierte sich zur Flexibilit tserschlie ung insbesondere auf thermische Speiche
88. Software zus tzliche Tarifregister die ansonsten blicherweise in Z hlern implementiert werden Da im moma System die Z hler nicht ber den Tarif in Kenntnis gesetzt werden erfolgt deren Berechnung im Nachgang indem die von den Z hlern erfassten Verbr uche mit den Tarifinformationen aus der Tarifverwaltung kombiniert werden Diese virtuellen Tarifregister sind die Basis der Abrechnung nach moma Tarif Softwarekomponenten von alphaCore und alphaCell Neben der Kombination von IBM Websphere Application Server und der IBM DB2 Datenbank die das alphaCore Backend darstellt sorgt der IBM Websphere Message Broker f r die Kommunikation mit anderen Systemen moma und extern ber verschiedene Protokolle Der IBM Websphere Message Broker bernimmt die Konvertierung von externen SOAP Schnitstellen dem ber IBM Websphere MQ angebundenen Lotus Expeditor Integrator sowie ber FTP SCP oder rsync angebundenen File Ressourcen zu den internen SOAP Schnittstellen des Application Servers Der Lotus Expeditor Integrator ist die Kernsoftwarekomponente die alphaCell ausmacht Sie stellt eine OSGi Laufzeitumgebung f r die weiteren in der Verteilnetzzelle beheimateten Anwendungen zur Verf gung Dar ber hinaus verf gt der Lotus Expeditor Integrator ber eine integrierte Messaging Komponente die auf Verteilnetzzellenebene und in die Unterobjektzellen hinein mittels MQtt kommuniziert und in Richtung Systemzelle den Kommunikationspartner von MQ darstellt
89. Spannung Die obere rote Linie markiert 10 Spannungs berh hung ber der Nennspannung Die mittlere rote Linie markiert die Grenze der Spannungs berh hung ber 7 ber Nennspannung ab der der Netzautomat entsprechende Gegenma nahmen zur Spannungssenkung einleitet Die gr ne Linie markiert die Spannung ab der der Netzautomat die Gegenma nahmen sukzessive wieder aufhebt 6 ber Nennspannung ZZ EENERGY 193 Be inoma Modellstadt Mannheim 255 T T T L T T k 3 3 Tr 250 gt J Knotenspannung V 245 rA Fai rl NHL ee ee ey 240 r r T r r r T r r A 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 Zeit x10 min Abbildung 95 Spannung an PCC 56 f r Referenz rot und Netzausbau blau sowie PCC 75 f r Fall Geregelt gr n Tabelle 27 enth lt die sich daraus ergebende Hochrechnung der Netzkennwerte f r das Jahr 2030 Fall Fall Netzausbau Geregelt Wirkenergie Einspeisung kWh a 1 533 800 1 499 400 Blindenergie Einspeisung kVarh a 254 010 137 110 NS
90. Summe der Angebote bietet der Netzautomat am Ende des Verhandlungszyklus gegen ber dem bergeordneten Netzautomaten an Letzterer verf hrt analog mit allen Angeboten seiner unterlagerten Automaten End_Period Am Ende der Periode wird die Auswahl der Angebote fixiert und die EM werden ber das Ergebnis der Auswahl informiert Die direkte Regelung wird durchgef hrt wenn der Netzzustand keine anreizbasierte Regelung erlaubt Sie dient dazu eine Spannungsbandverletzung an einem Pilotknoten zu beheben indem Wirk und Blindleistungsregelung aus Netzanlagen und Anlagen mit entsprechender Eignung verwendet wird Hierbei werden zuerst diejenigen Anlagen verwendet die die Spannung am Pilotknoten am st rksten beeinflussen Die Information welche Anlagen dies sind wird durch die Netzautomaten durch vorherige Simulation bestimmt Die oben dargestellte Methode erm glicht eine Angleichung von Erzeugung und Verbrauch und damit eine wirksame Netzstabilisierung sofern genug Energiemanager EM in Liegenschaften an diesem Verfahren teilnehmen Durch kontinuierliche berwachung des Netzes wird immer kurzfristig festgestellt welche Ma nahmen f r die Netzregelung notwendig sind Die Nutzung realer Angebote von Energiemanagern gekoppelt mit einer traditionellen Netzregelung erm glicht eine zeitnanhe Anpassung an Einspeisungsfluktuationen im Netz die durch die Dezentralisierung der Energieerzeugung verursacht werden Durch die Interaktion des Netzes
91. Tabelle 58 Tabelle Entnahmetemperaturen f r den Warmwasserbedarf Quelle Feurich Sanit rtechnik 1995 5 955 24 suH 8222er ee sa ee Ri ln AEAEE 279 A EENERGY Tabelle 59 Tabelle 60 Tabelle 61 Tabelle 62 Tabelle 63 Tabelle 64 2 moma Modellstadt Mannheim Fahrpl ne nn ll 290 Erzeugte und verbrauchte Energie Energietr ger im Betrachtungszeitraum 293 energetische Kostenbilanz u 40ussnnnn0nnnnnnnonnnnnnnnnnnnnnonnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnennnnnnn nenn 293 Kosten f r die Erzeugung von 1 kWh W rme uunnesennnnennnnnnnnnennnnnnnennnnnnnennnnnnnnnnn nn nn nn 294 energetische Kostenbilanz mit Regelenergievermarktung u 244044s nn ne nnnnennnnnnennnnnnnn 294 Kosten f r die Erzeugung 1 kWh W rme mit Regelenergievermarktung uu seen 294 Tabelle 65 Energie und CO2 Bilanz f r zehn exemplarische Feldtestszeitt ume im Vergleich mit Referenzzeitr umen Normalbetrieb 444mmn44sannnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnannnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnannnnnnnannennnnannnnnnnanen 296 A EENERGY 14 Be inoma Modellstadt Mannheim 1 Zusammenfassung Einf hrung Zuk nftig stehen das deutsche und auch Energiesysteme in vielen anderen L ndern der Welt unter anderem vor der Herausforderung vermehrt dezentrale sowie fluktuierende erneuerbare Energien in das Energiesystem aufzunehmen Zur Bew ltigung dieser Herausforderung bedarf es einer Kombinatio
92. Tag Interessanterweise war dieser nicht auf dem Eingangsbildschirm Dashboard verf gbar sondern erforderte von den Nutzerinnen und Nutzern tiefer in die moma App einzusteigen Etwas weniger interessant war der Preisvergleich zwischen aktueller und folgender Stunde Dann folgte mit geringem Abstand der gemessene Stromverbrauch Auch hier zeigt sich wieder dass die Informationen die nicht mit einem Blick auf das Dashboard ersichtlich waren n mlich der h her aufgel ste Verbrauch ber mehrere Tage Wochen oder Monate als etwas interessanter eingestuft wurden Das Interesse war also gerade f r die Informationen hoch die auch auf dem Metering Portal einsehbar waren Diese Erkenntnisse ber die Relevanz der Daten sind auch wichtig f r zuk nftig weiterentwickelte Feedback Systeme Mehr als 50 der Haushalte fand den Status der an den Energiebutler angeschlossenen Ger te uninteressant oder nutzte dieses Feature nicht Dies zeugt von dem geringen Interesse der Versuchshaushalte an der automatischen Steuerung siehe auch Abschnitt automatische Steuerung Nutzungsh ufigkeit moma App und Metering Portal im Vergleich Von Anfang an wurde die moma App seltener konsultiert als das Metering Portal Im letzten Monat nutzten sogar fast 50 die moma App gar nicht mehr Von denjenigen die das Metering Portal im Oktober nicht genutzt hatten haben die meisten auch die moma App nicht mehr genutzt Ein deutlicher Hinweis darauf dass das Interesse d
93. Theoretisch w re es sogar denkbar diese Berechnung auf Unter Objektebene vorzunehmen indem man entweder geeignete Z hler etabliert die mit den Tarifinformationen versorgt werden k nnen und basierend darauf die jetzt virtuell erstellten Register real besitzen oder alternativ den Energiebutler mit den notwendigen Verbrauchsinformationen versorgt und dort die Berechnung der virtuellen Register vornimmt Von beiden Alternativen ist die letzte unmittelbar als reine Softwarel sung realisierbar w hrend die erste ZZ EENERGY 71 moma Modellstadt Mannheim geeignete Z hler voraussetzt Klar f r die Z hlervariante spricht jedoch dass man dabei ausschlie lich Komponenten verwendet die dem Hoheitsbereich und der Kontrolle des Energieversorgers unterliegen und somit die Anforderungen in Bezug auf Integrit t und Eichung leichter erf llbar sind Folgt man dem Ansatz weitere Funktionen auf die Verteilnetzebene zu verlagern dann darf man nicht aus den Augen verlieren dass hierf r auch entsprechende Leistungsreserven vorzuhalten sind Zwar verf gen wie oben gezeigt alle VNZ Server noch ber hinreichende Kapazit ten man muss sich allerdings entscheiden ob man diese f r eine Skalierung der Nutzerzahlen aussch pft oder zumindest teilweise f r neue Funktionen vorh lt 4 3 2 Leistung Die allgemein g ltigen Anforderungen an die Leistung werden ma geblich durch das Mengenger st bestimmt F r die Anzahl der Kunden gilt Das f
94. Unterschiede auf Investitionen basieren und zudem weitere Bereiche als unmittelbar f r Haushaltskunden bereitgestellte Dienstleistungen aufgefasst werden k nnen was auch der Branchenabgrenzung nach Produktionsbereichen in der Input Output Tabelle entspricht Z B wird das Call Center als unmittelbare von den Haushalten in Anspruch genommene Dienstleistung aufgefasst Nach der Abgrenzung der Produktionsbereiche die auf den erzeugten G tern basiert w rde dies ebenfalls so gehandhabt da ein Call Center keine Bereitstellung von Energie ist und folglich aus dem Energiesektor ausgeklammert und der entsprechenden Dienstleistung zugeordnet w rde Da nur Endverbraucher im konomischen Sinn in dem Fall Haushaltskunden und keine Unternehmen in den Szenarien an einem variablen Tarif teilnehmen erweist sich diese Beschr nkung als wenig bedeutend Allerdings beruht eine wesentliche Wirkung auf einer Reduktion der Zahlungen aus dem Stromverkauf bei gleichbleibender j hrlicher Verkaufsmenge In allen Szenarien auch in Mannheim 2030 ist dies im Kontext der Input Output Tabellen als eine Verringerung des durchschnittlichen Strompreises aufzufassen Preis nderungen und deren Wirkungen auf die Wertsch pfung oder Erwerbst tigkeit k nnen im statischen offenen Mengenmodell der Input Output Analyse aber nicht untersucht werden W rde man die entsprechenden Werte unmittelbar in ein solches Modell eingeben w rde das f lschlich eine Verringerung des j hr
95. Versuchshaushalte und ein F nftel der Kontrollhaushalte bereit f r Feedback tats chlich Geld auszugeben Dies scheint allerdings nicht 120 Dynamische Tarife entsprechen sogar noch eher den simpleren Tarifen aus Praxistest 2 Die Zustimmung im Praxistest 3 erfolgt also f r einen noch komplexeren Tarif 121 Wie es vielleicht m glich w re w rde der Preis sich an Sonneneinstrahlung Windst rke oder Verbrauchsprognosen orientieren w rde Mehr als nur vorauszuahnen w re der Tarif bei einer besonderen t glich oder typt glich wiederkehrenden Systematik wie im Feldtest 2 122 Vergleiche hierzu Strese et al Smart Home in Deutschland Untersuchung im Rahmen der wissenschaftlichen Begleitung zum Programm Next Generation Media NGM des Bundesministeriums f r Wirtschaft und Technologie 2010 zu finden unter http www iit berlin de veroeffentlichungen iit studie smart home zuletzt aufgerufen am 14 3 2013 123 http www meregio de index php page partner entwicklung zuletzt aufgerufen am 13 12 2012 124 Angebote gibt es dazu zum Beispiel auch von Miele http www miele de de haushalt produkte 1312 htm 135 Vgl Kapitel 5 3 Nutzung und Bewertung der automatischen Steuerung 1 http www intelliekon de zuletzt aufgerufen am 28 2 2013 17 Intelliekon Ergebnisbericht November 2011 S 11 http www intelliekon de ergebnisse downloads 307_Ergebnisbericht RZ klein sortiert pdf ZZ EENERGY 1160 Be inoma Modellstadt M
96. Wirkverlustenergie Leitungen kWh a 502 969 MS NS Wirkverlustenergie Trafo KWh a 21 252 20 557 Tabelle 27 Ergebnis aus der zeitlichen Hochrechnung von Netzkennwerten Es sei angemerkt dass sich bei dieser Betrachtung im Fall Geregelt die gesamten Verluste nur leicht verringert haben und die Wirkenergie Einspeisung geringer war Im Fall Netzausbau werden die geringeren Leitungsverluste und die leicht h here Wirkenergieeinspeisung allerdings durch das Verlegen einer neuen Leitung die berdimensionierung von PV Wechselrichtern und die Einspeisung von Blindleistung aus Wechselrichtern und Biomasseanlage erkauft Die Einspeisung von Blindleistung wird in der konomischen Analyse im brigen vernachl ssigt da deren Effekte in Form von verringerter Wirkleistungs Einspeisung der Biomasseanlage sowie der Kosten f r die berdimensionierung der Wechselrichter bereits ber cksichtigt ist Ferner fallen die Blindleistungsverluste in der Tabelle nicht angegeben im Fall Geregelt geringer aus Da die gesamte Blindleistung aber innerhalb des betrachteten Netzbereichs erzeugt wurde und die Nennscheinleistung der dezentralen Erzeuger begrenzt ist f hrt letzteres in diesem Fall zu einer Erh hung der Wirkenergieeinspeisung Die Blindleistungsverluste wurden daher in der konomischen Betrachtung nicht weiter verwendet um eine Doppelbewertung zu vermeiden N EENERGY 190 Be inoma Modellstadt Mannheim Lieferung von Daten f
97. ZZ EENERGY Be inoma Modellstadt Mannheim Teilsysteme sollen nicht zu eng gekoppelt werden Wenn Teilsysteme zu eng aneinander gekoppelt werden dann k nnen diese kaum noch Aufgaben selbst ndig bernehmen Aus diesem Grund soll eine zu enge Kopplung von Teilsystemen vermieden werden Lokale Kopien von funktionsrelevanten Daten sollen vorgehalten werden Daten die f r Funktionen eines Teilsystems unabdingbar sind sollten lokal vorgehalten werden Wenn das System nicht ohnehin der Tr ger dieser Daten ist dann sollten Kopien der Daten vorgehalten werden Diese Anforderung unterst tzt die Autonomie des Teilsystems und somit die Verf gbarkeit Die Basis f r die Autonomie wurde im Anwendungsdesign gelegt bei dem die Funktionen die in einem engen logischen und zeitlichen Zusammenhang ben tigt wurden auch in einer Anwendungskomponente zusammengefasst wurden Eine Ausnahme h tte hier nur die zeitnahe Visualisierung von Z hlerdaten gebildet die f r ihre Ausf hrung eine ganze Reihe von Komponenten verschiedener Zellen nahezu zeitgleich ben tigt h tte die aber wie oben ausgef hrt nicht implementiert wurde Die Infrastrukturkomponente welche die lose Kopplung auf Kommunikationsebene erm glicht ist das zwischen Systemzelle Verteilnetzzelle und Unterobjektzelle etablierte Queueing System welches ber alle Ebenen hinweg asynchrone Kommunikation durch Pufferung der ein und ausgehenden Nachrichten erm glicht Ist ein Komm
98. Ziel der monatlichen Abrechnung aller Teilnehmer wurde aus wirtschaftlichen und technischen Gr nden aufgegeben Im Laufe des Feldtests wurde die monatliche Abrechnung f r 22 Teilnehmer automatisiert erstellt ber das Metering Portal erhielten die Teilnehmer einen monatsgenauen berblick ber ihre Verbrauchswerte und die entstandenen Kosten Die automatische Steuerung von bis zu vier Haushaltsger ten Waschmaschine W schetrockner Waschtrockner Geschirrsp lmaschine konnte f r fast alle Haushalte freigegeben werden Die Verbr uche wurden im Metering Portal in 15 min tiger Aufschl sselung dargestellt Die Verbr uche konnten den Teilnehmern in guter Datenqualit t und hoher Datenverf gbarkeit ber das Metering Portal angeboten werden Im Verlauf des Feldtests 3 wurde eine App entwickelt mit deren Hilfe die Teilnehmer ihre angeschlossenen Ger te automatisch steuern konnten Die App war f r PCs und Tablet PCs verf gbar Neben der Steuerung verf gte die App ber Informationen zum aktuellen Preis sowie der Preisentwicklung f r die kommende Stunde Ebenso wurden der Verbrauch sowie der Vortagsverbrauch angezeigt Abgerundet wurde das Informationsangebot durch die App News die ca 14 t gig aktualisiert wurden Der dynamische Tarif umfasste 31 Tarifstufen die von 0 10 kWh bis 0 40 kWh reichten Diese waren stochastisch verteilt bildeten aber einen Mittelwert von 0 225 kWh Den Teilnehmern war der Preisverlauf f r max
99. Zusammenhang mit Reaktionen der st ndlichen Nachfrage erscheinen sie aber als unplausibel ZZ EENERGY 245 moma Modellstadt Mannheim Preiselastizit t konstant Preiselastizit ten variabel nach Stunden 95 95 95 95 Konfidenz Konfidenz Konfidenz Konfidenz Stunde intervall intervall intervall intervall des Preis Untere Obere Preis Untere Obere Tages elastizit t Grenze Grenze elastizit t Grenze Grenze 8 0 106 0 152 0 059 0 0540 0 1416 0 0336 9 0 106 0 152 0 059 0 1098 0 1821 0 0374 10 0 106 0 152 0 059 0 1023 0 2137 0 0091 11 0 106 0 152 0 059 0 1422 0 2690 0 0154 12 0 106 0 152 0 059 0 1166 0 2152 0 0181 13 0 106 0 152 0 059 0 1354 0 2385 0 0322 14 0 106 0 152 0 059 0 1845 0 2752 0 0938 15 0 106 0 152 0 059 0 1665 0 2518 0 0813 16 0 106 0 152 0 059 0 1399 0 2258 0 0541 17 0 106 0 152 0 059 0 0756 0 1463 0 0050 18 0 106 0 152 0 059 0 0774 0 1730 0 0182 19 0 106 0 152 0 059 0 0783 0 1865 0 0300 20 0 106 0 152 0 059 0 1479 0 2540 0 0418 21 0 106 0 152 0 059 0 1219 0 1817 0 0621 22 0 106 0 152 0 059 0 1181 0 1639 0 0723 23 0 106 0 152 0 059 0 0577 0 1075 0 0078 Quelle Berechnungen des IFEU Die Preiselastizit ten variabel nach Stunden wurden eigens f r diesen Kontext vom IFEU gesch tzt nicht nach Typtagen differenziert Tabelle 45 F
100. addiert werden k nnen Als Grundlage dienen die Daten die im moma Abschlussbericht zum Arbeitsschritt 1 8 Kapitel 7 zu finden sind Die dortigen Daten beruhen auf Einsch tzungen der Projektpartner auf deren Basis schlie lich in zwei Workshops im Rahmen von Arbeitsschritt 1 8 die Werte festgelegt wurden Ausgew hlt wird das dortige Best Case Szenario in dem angenommen wird dass ein Rollout bidirektional kommunizierender Smart Meter mit einer auch f r Smart Grid Funktionalit ten nutzbaren Kommunikationsanbindung bereits erfolgt ist was als eine plausible Annahme f r das Jahr 2030 angesehen wird D h s mtliche mit einem solchen Rollout verbundenen Kosten werden nicht betrachtet was dazu dient den Fokus auf Smart Grid Fragen zu richten Die zugrundeliegenden Daten wurden f r Mannheim entwickelt Auf Deutschland wurden sie ber die Anzahl der Haushalte hochgerechnet da es die Anzahl der Anschl sse ist die die hier einschl gigen Kosten treibt Die Zahlen in IZES et al 2011 beziehen sich auf 2020 Sie wurden generell auch f r 2030 verwendet womit implizit davon ausgegangen wird dass die realen Preise etwa gleichbleiben und die Bruttoarbeitskosten entsprechend der Durchschnittsproduktivit t steigen Die Ausnahme sind informationstechnische G ter F r diese zeigten die Daten in der Vergangenheit wie erwartet erhebliche Preis nderungen Die Preise f r diese G ter die in der Smart Grid Infrastruktur verwendet
101. alphaCell haben keine inh rente fachliche Rolle Vielmehr basieren sie auf einer Reihe von Standard Software Komponenten und integrieren mehrere Frameworks innerhalb derer beliebige Anwendungsf lle und damit alle m glichen fachlichen Funktionen realisiert werden k nnen Im Ergebnis wird unter den Bezeichnungen alphaCore und alphaCell eine bestimmte Kombination von Standard Software deren Konfiguration und die fachliche Implementierung subsummiert Im Rahmen der moma Feldteste wurden folgende fachliche Systeme mit den dazugeh rigen Anwendungsf llen implementiert Datendienste Die Datendienste lesen Daten von externen Datenquellen ein legen diese zentral in alphaCore ab und stellen sie sowohl zentral ber alphaCore als auch dezentral ber alphaCell den anderen moma Systemen zur Verf gung Der Wetterdatendienst liest Wetterprognosen f r Temperatur Windgeschwindigkeit und den Bedeckungsgrad von wetter com ein Der EEX Datendienst liest die Strompreise von der European Energy Exchange EEX ein Stammdatendienst Der Stammdatendienst erm glicht die Pflege der alphaCore Stammdaten welches eine Voraussetzung f r das Zusammenspiel der anderen Anwendungsf lle darstellt Die installierten Z hler deren Zuordnung zu einem Z hlpunkt und die den Z hlpunkten zugeordneten Tarifstammdaten insbesondere das Tarifmodell sowie Beginn und Ende des Tarifs k nnen hiermit geladen und ge ndert werden Messwertverwaltung Die Messwertverwal
102. anders als im Feldtest W S keine Absenkung der W rmeabgabe beim W rmeabnehmer erfolgt entf llt auch das damit verbundene W rmeeinsparpotenzial Ausgangspunkt der CO Bilanz f r das Heizhaus ist Tabelle 65 in der jeweils die Energiebilanz f r W rme und Strom f r zehn ausgew hlte Feldtesttage jeweils f r den Zeitraum von 8 00 12 00 Uhr den gleichen Zeitr umen an zehn Referenztagen Normalbetrieb nahezu gleiche Au entemperatur und damit anzunehmende hnliche Struktur der W rmenachfrage gegen bergestellt werden Der Heizwert von Erdgas betr gt rund 9 8 kWh m und die spezifischen CO Emissionen rund 0 2 kg kWh Damit ergeben sich f r die betrachteten Zeitr ume die in der Tabelle angegebenen CO Emissionen des verbrauchten Erdgases Der CO Aussto des eingespeisten bzw bezogenen Stroms wird mit dem CO Faktor des deutschen Strommixes 2011 berechnet 0 5 kg kWh gem Stromkennzeichnung weil ein offizieller Wert f r das Jahr 2012 derzeit noch nicht ver ffentlicht ist ZZ EENERGY 1295 ffnoma Modellstadt Mannheim Referenztage Testlauftage Gesamterzeugung W rme 5 371 64 kWhinerm 5 829 46 KWhinerm Gesamtbezug Strom OkWh 1 037 77 kWh Gesamteinspeisung Strom 1 079 05 kWh 0 kWh Gesamtbezug Gas 782 70 m 593 90 m CO Emissionen verbrauchten Gases 1 529 kg 1 160 kg CO Emissionen Strom Strommix D 2011 543 kg 522 kg Gesamte anzurechnende CO Emissionen Strommix D 2011 9
103. automatisierten Interaktion von Verteilnetzzellen beschrieben Dabei wurde die Auswirkung auf das Netz betrachtet Spannungs Trafo und Kabelauslastung Verluste usw Insbesondere wurde die Auswirkung eines im Projekt entwickelten Verfahren zur Netzstabilisierung anhand eines Mittelspannungs CIGRE Benchmarknetzes getestet Insgesamt wurden 12 Automaten simuliert die ihre Ausgangsleistung f r die Betriebsf hrung lokal und koordiniert angepasst haben Mit dem eingesetzten Konzept wurde das Zusammenwirken der Verteilnetzzellen ber Netz und Marktautomaten erm glicht Dar ber wurde eine effizientere Betriebsf hrung erreicht bei der Betriebsgrenzen eingehalten werden k nnen Obwohl die Erzeugung der dezentralen Anlagen wesentlich um 250 erh ht wurde wurden sowohl Spannungsgrenzen eingehalten als auch Grenzen der Trafo und Kabelauslastung Die Jahressimulation hat gezeigt dass f r den untersuchten Fall eine Gesamt Blindleistungskompensation von etwa 1950 Mvarh f r die Spannungsregelung notwendig war Zudem war die optimale Regelung nur zu erreichen durch eine kombinierte Regelung der dezentralen Energieanlagen und die Stufenschaltung der Transformatoren Die Simulation zeigte dass hierdurch eine Netzausbaul sung von etwa 18 Kilometer Kabell nge vermieden werden konnte die ansonsten zur Einhaltung der Belastungsgrenzen des Netzes h tte eingesetzt werden m ssen konomische und kologische Betrachtung Die konomische Analyse
104. bekannt war Neben der eigentlichen Versuchsgruppe die alle Bausteine des moma Systems erhielt wurde eine Kontrollgruppe gebildet die nur ein Smart Meter ohne Visualisierung der Daten im Portal erhielt um deren Lastverlauf zum Vergleich feststellen zu k nnen ZZ EENERGY ge inoma Modellstadt Mannheim Im dritten Feldtest wurde ein t glich wechselnder dynamischer stochastischer Tarif eingesetzt um Aussagen zu einer zeitlich aufgel sten Preissensitivit t ber Preiselastizit ten des Stromverbrauchs ableiten zu k nnen Der Tarifverlauf eines Tages wurde am Vortag mitgeteilt Day Ahead Tarif Die Strompreise variierten st ndlich im Spektrum von 10 bis 40 Cent in 1 Centstufen Beispiele f r Tagesl ufe zeigt die folgende Grafik 35 Strompreis Cent kWh N N W in oO in O in oO 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 Uhrzeit hh Abbildung Z4 Dynamischer Tarif im Feldtest 3 Beispiele f r t gliche Preisverl ufe Abgerechnet wurde bei den Feldtestteinehmern nach der Best Price Methode Erzielte Stromkosteneinsparungen gegen ber ihrem Standardtarif bekamen die Haushalte am Ende des Feldtests ausgezahlt mehr als bei ihrem blichen Tarif mussten sie jedoch in keinem Fall zahlen Die Feldtestteilnehmer konnten zuvor in einem Internetportal ihre monatlichen Einspar Ergebnisse einsehen Einige weitere Bausteine des dritten Feldtests sind in Kapitel 3 beschrieben Ergebnisse d
105. betriebswirtschaftlichen Vorteile Diese werden auch erst bei hoher Durchdringung mit Demand Response Systemen relevant Die Kosten f r die notwendige Smart Grid Infrastruktur f hren aber erst beim Wirken verschiedener Gesch ftsmodelle zu einem gesamtwirtschaftlichen Vorteil Dies f hrt aber auch zum Schluss dass ein Gesch ftsmodell das einerseits einen gesamtgesellschaftlichen Nutzen erbringt aber die daf r notwendige Infrastruktur nicht allein finanzieren kann und anderseits diese Infrastruktur verschiedenen Akteuren mit ihren Gesch ftsmodellen zu Gute kommt nur durch eine gerichtete Entwicklung dieser Infrastruktur durch einen beauftragten Akteur unterst tzt werden kann Diese Infrastruktur ist dann allen Netz und Marktakteuren diskriminierungsfrei zur Verf gung zu stellen Diese Empfehlung hat das moma Projekt ausgesprochen Der regulatorische Rahmen daf r ist noch v llig offen aber z gig zu gestalten da ansonsten die ben tigten Gesch ftsmodelle nicht entfaltet werden k nnen Mit den Untersuchungen in Dresden zur Bestimmung thermischer Potentiale in Geb uden zur Lieferung von Flexibilit ten bei der Elektrizit tserzeugung unter Ausnutzung der thermischen Tr gheit von W rmenetzen oder W rmespeichern die mit KWK Anlagen verbunden sind sowie dem verbundenen Feldtest wurde vorrangig die technische Machbarkeit anf nglich untersucht Im Ergebnis des Dresdner Feldversuches konnte nachgewiesen werden dass ein tempor res thermisc
106. cksichtigt werden F r das Szenario Deutschland 2030 wurde f r diese Berechnung unter Verwendung von Preiselastizit ten keine iterative Schleife gerechnet D h es wurde nicht berechnet wie sich die B rsenpreise ndern w rden wenn ausschlie lich Reaktionen der Haushalte auf variable Tarife entsprechend der Preiselastizit ten stattfinden w rden Vielmehr wurde der B rsenpreisvektor aus dem Szenario Deutschland 2030 herangezogen und untersucht wie sich f r diese B rsenpreise und den mit ihnen verbundenen Energielieferpreisen die Lastverschiebung und die konomischen Vorteile ver ndern falls die 22 Autor Uwe Klann IZES ZZ EENERGY Be inoma Modellstadt Mannheim Preiselastizit ten an Stelle des Handelssimulationsmodells herangezogen werden Dementsprechend sind die Vergleichswerte aus der Berechnung mittels Handelssimulation die 1 21 Mio a Vorteil im Szenario Mannheim 2030 und die 196 Mio a im Szenario Deutschland 2030 Ausgangsbasis f r die Rechnungen sind die unten aufgef hrten Preiselastizit ten der Nachfrage Zum ersten wurde die unter der Annahme einer ber alle Kunden und Zeitintervalle konstanten Preiselastizit t gesch tzten 0 106 verwendet Zum anderen ausschlie lich in Abh ngigkeit von den Tagesstunden gesch tzte Elastizit ten Daneben wurden die Grenzen des jeweiligen 95 Konvidenzintervalls herangezogen wobei untere Grenze jeweils einer hohen Absch tzung f r die konomische Wir
107. der Arbeitsgruppe Referenzarchitektur beschriebenen allgemeing ltigen Architekturmodelle dargestellt Bewertet wird dabei insbesondere die Anwendbarkeit des moma Architekturansatzes auf verschiedene Anwendungsszenarien was Grundlage daf r ist die IKT Architektur in Verantwortlichkeit eines Akteurs diskriminierungsfrei allen anderen Akteuren f r verschiedenste Anwendungsszenarien zur Verf gung stellen zu k nnen Aus diesem Grunde wird nachfolgend zuerst die moma Architektur in Bezug zum Smart Grid Architekturmodell des Smart Grid Mandats 490 M490RA12 dargestellt Das Smart Grid Architekturmodell SGAM basiert zuerst auf einer Gliederung der energiewirtschaftlichen Wertsch pfungskette entlang der elektrotechnischen Komponenten als Systemdom nen von der zentralen Erzeugung ber das bertragungs und Verteilungsnetz hin zur dezentralen Erzeugung und der Endkundenliegenschaft en Customer properties wobei die Liegenschaften ebenso den Wohnungsbereich wie gewerblichen und Industriebereich aber auch mobile Objekte umfassen Diese Systemdom nen kommunizieren ber eine betriebliche Hierarchie Zonen von im Energienetzwerk verteilten technischen Prozesssystemen weitere Feldsysteme zur Regelung und Automatisierung Stationen als Knoten des Energienetzwerkes zum Markt und zur Netzf hrung inklusive der jeweiligen Enterprise Systeme bei den Akteuren des Marktes und des Netzes Weitere Ausf hrungen zu den Systemdom nen finden sich in VDE10
108. der fehlenden optischen Schnittstelle mit Tonfolgen realisiert werden mussten erwies sich die Bedienung in der Praxis nicht immer als trivial Insgesamt zeigte sich auch im dritten Feldtest dass die Einbindung von Ger ten in Heimnetze von Kunden sehr zeitaufw ndig sein kann Dies liegt insbesondere daran dass jedes Kundennetzwerk ein eigenes Biotop aus verschiedensten Endger ten Netzwerkeinstellungen und aktivierten Sicherheitsfunktionen Firewalls Portsperren etc darstellt Dieses Biotop erschwert einen standardisierten Installationsprozess da Seitenerscheinungen auftreten k nnen welche in der Entwicklungsumgebung nicht vorhergesehen werden konnten Bei moma kommt erschwerend hinzu dass der Installationsort des Energiebutlers nicht v llig frei gew hlt werden kann sondern von der Position der Funksteckdosen abh ngt die die Haushaltsger te schalten Die Funkreichweite ist allerdings beschr nkt und wird insbesondere durch W nde verringert Betriebserfahrungen mit der Hardware Analog zu den positiven Ergebnissen des zweiten Feldtests konnten auch im dritten Feldtest nur wenige Probleme mit der Hardware identifiziert werden Eine wichtige Voraussetzung zu einem Smart Grid Rollout 34 Autor Thomas Gro e B ckmann Papendorf System Engineering A EENERGY DZ 7 Be inoma Modellstadt Mannheim ist damit erf llt Lediglich die Funkschnittstelle des Energiebutlers war bei einer einstelligen Ger teanzahl unter
109. der Auswirkungen von Lastmanagement der wei en Ware in den Haushalten basierend auf variablen Tarifen f r den Energiehandel Sie kommt zu dem Ergebnis dass gegenw rtig tats chlich geringe Beschaffungsvorteile unter Ausblendung auftretender Zusatzkosten f r die Belieferung f r Haushaltskunden realisiert werden k nnten wenn nicht nach 10 Nitsch et al 2010 Langfristszenarien und Strategien f r den Ausbau der erneuerbaren Energien in Deutschland bei Ber cksichtigung der Entwicklung in Europa und global Studie f r das Bundesministerium f r Umwelt Naturschutz und Reaktorsicherheit DLR Stuttgart Fraunhofer IWES Kassel IFNE Teltow Januar 2010 ZZ EENERGY Be inoma Modellstadt Mannheim Standardlastprofil f r die Haushalte abgerechnet werden m sste Durch einen Vergleich der Wirkung zwischen festen und variablen Netzentgelten konnte festgestellt werden dass variable Netzentgelte die Zielerreichung der Beschaffungsoptimierung reduzieren Insofern besteht ein gewisser trade off zwischen den Business Cases Netzlastmanagement BC NLM und Beschaffungsoptimierung BC GHM L Allerdings ist diese Verringerung nicht stark ausgepr gt was darauf hindeutet dass Netzlastmanagement und Beschaffungsoptimierung berwiegend auf eine Lastverschiebung zwischen hnlichen Stunden abzielen Durch einen Vergleich zwischen dem Szenario Deutschland 2030 und Mannheim 2030 konnte die Handelssimulation zudem belegen dass die Anpassung der B r
110. der Hausautomatisierung um das Erzeugungs und Verbrauchsmanagement in der Zukunft in die Breite f hren zu k nnen Die Systemausstattung mit Automaten als Vertreter von Netz und Marktakteuren innerhalb der Trafostation wurde im moma Projekt f r zwei Mechanismen zur dezentralen Netzf hrung mit verteilter Intelligenz umgesetzt Dies betrifft den Mechanismus zur Lastgl ttung im Niederspannungsnetz mittels variabler Netztarife ber Day Ahead Mechanismen sowie die Spannungsregelung im Niederspannungsbereich durch die Beschaffung von Flexibilit ten am Intraday Markt Dies betrifft aber ebenso die erweiterte Untersuchung zur Machbarkeit einer Interautomaten Kommunikation zwischen Netzbereichen mit verteilter Intelligenz Damit erfolgte aber noch keine vollst ndige Untersuchung der f r eine zellulare Netzf hrung notwendigen Mechanismen Insbesondere soll das zellulare System autonome Mechanismen im St rungsfall erm glichen was noch in weiteren Forschungsarbeiten auszupr gen ist Ebenso werden weitere Forschungen diese Ans tze ber gr ere Netzbereiche sowie ber alle Spannungsebenen sowie in der Interaktion von NB und VNB untersuchen m ssen Ebenso gibt es heute noch keine eindeutige Antwort auf die Frage wie der zur Erlangung von Flexibilit ten f r das Netz am Energiemarkt notwendige Gelb Mechanismus im Rahmen des BDEW Ampelmodells zur Interaktion von Netz und Markt auszupr gen ist Ans tze dazu wurden im VDE ITG Positionspapier 2012 a
111. des MOMA Arbeitsschrittes 1 8 IZES et al 2011 Studien zur Wirtschaftsperspektive Endbericht des MOMA Arbeitsschrittes 1 8 174 In der Berechnung werden aus praktischen Gr nden die Einsparungen beim Netzausbau und diejenigen durch variable Tarife unter Ber cksichtigung der variablen Netzentgelte unterschieden und getrennt behandelt Das entspricht insofern nicht der Unterscheidung der beiden genannten Business Cases als die Untersuchung variabler Tarife ber die dort enthaltenen variablen Netzentgelte auch Teile des Business Cases Netzlastmanagement enth lt ZZ EENERGY Be inoma Modellstadt Mannheim Zeitlich wird das Jahr 2030 herangezogen Das Jahr 2030 wurde gew hlt da es im Unterschied zu n herliegenden Jahren einen projizierte Ausbau erneuerbarer Energien mit merklichen Wirkungen erwarten l sst ein Smart Grid Rollout in Deutschland bis dahin problemlos abgeschlossen werden kann und f r dieses Jahr vielf ltige Rahmendaten f r die erforderliche Quantifizierung vorliegen Die Rahmendaten wurden aus der sog Leitstudie 2010 entnommen wobei das Szenario A verwendet wurde das als normatives Szenario einen Weg zur Erreichung offizieller energiepolitischer Ziele aufzeigt Dadurch wird grunds tzlich eine Kompatibilit t mit anderweitig daf r eingesetzten energiepolitischen Instrumenten erreicht Auch der Zubau an Kraftwerken wird diesem Szenario entnommen wobei nicht untersucht wurde ob sich dort enthaltene Neuinvesti
112. deutliche signifikante Ergebnisse Eine Preiserh hung um 10 um 19 Uhr l ste so im Mittel und nach Kontrolle von Einfl ssen der Tageszeit und des Wetters eine Verbrauchsreduzierung von 1 82 aus Preiselastizit ten sind nur dann auf dem 5 Niveau signifikant wenn das Konfidenzintervall 0 nicht umschlie t Preiselastizit ten zwischen 23 und 6 Uhr sind also nicht oder nur schwach signifikant Das Diagramm zeigt dass Preiselastizit ten in den Tagstunden h her und in den Nachstunden geringer als die 10 6 im Basismodell liegen und entspricht insofern den Erwartungen Im Vergleich mit dem Standardlastprofil f llt au erdem auf dass hohe Preisreaktionen abgesehen von einer gegenl ufigen Ausbildung um 13 Uhr in Zeiten hohen Verbrauchs stattfinden wie zum Beispiel in der Abendspitze Dies zeigt dass gerade in den Zeiten hoher Verbr uche der Haushalte ein gro es Lastmanagementpotenzial vorhanden ist Das hier nun vorgestellte Modell erkl rt etwa 94 7 der Varianz der Stromverbr uche Der L wenanteil dieser erkl rten Varianz geht auf die Einflussfaktoren Tageszeit und Typtag unabh ngig vom Preiseffekt zur ck Auch Temperatur und Sonnenscheindauer erweisen sich als signifikant Eine um 10 C h here Temperatur geht im Schnitt ber alle Typtage mit einem etwa 6 niedrigeren Stromverbrauch einher Der hohe Anteil erkl rter Varianz erm glicht eine recht genaue Prognose der Stromverbr uche f r beliebige Preisprofile f r die Feld
113. die Ebene der Gesamthaushalte nicht f r die Ger teebene konzipiert ist Durch die nicht stetige Verbrauchsstruktur an aus und die technisch praktisch beliebige Verlagerbarkeit der Einsatzzeiten unterscheiden sich FPS Ger te vom Verbrauch der Gesamthaushalte A EENERGY 136 moma Modellstadt Mannheim insbesondere im Streuplot in Abbildung 77 sichtbare geringere Potenzial von W schetrocknern ist vermutlich darauf zur ckzuf hren dass diese nicht frei verschoben werden sondern im Anschluss an einen Waschgang laufen Im Hinblick auf insbesondere automatische Optimierungsstrategien scheint es daher angebracht Waschmaschinen und W schetrockner gemeinsam zu betrachten und im Zweifelsfall eher die Laufzeit des Trockners als die der Waschmaschine zu optimieren Als Ma f r die Menge der verlagerten Energie wurde folgende Definition verwendet Die Stunden des Feldtests wurden auf eine Hochpreisphase das Drittel der Stunden mit den h chsten Stromkosten eine Niedrigpreisphase Drittel mit geringsten Stromkosten und eine mittlere Preisphase eingeteilt Aufgrund der statistischen Unabh ngigkeit der Preise von der Zeit muss der ber den Feldtest hinweg akkumulierte Verbrauch in allen drei Phasen gleich gro sein wenn kein Lastmanagement stattfindet Durch das Verschieben von Lasten wird Verbrauch aus den Hochpreis in die Niedrigpreiszeiten hinein verschoben Entsprechend wird hier die verschobene Lastmenge als halbe Differenz des Verb
114. die Haushaltsbefragungen des Ifeus und die Kundenauskunftsb gen der MVV abgefragt In der Berechnung werden die Verbr uche jedoch ber alle Haushalte zu jeder Stunde und zu jedem Typtag gemittelt Dadurch wird ein mittlerer Haushalt geschaffen f r den das Intercept nicht mehr zur Unterscheidung von anderen Haushalten ben tigt wird Zu den zeitvariablen Faktoren z hlen Wetter Temperatur Niederschlag Sonnenscheindauer und Ferienzeiten von denen angenommen wird dass sie f r alle Haushalte auf Grund ihrer relativen r umlichen N he im Feldtest zu einander gleich sind Sie k nnen mit Hilfe von Wetterdatenbanken und einem Ferien Kalender recht genau getrackt werden Ein anderer zeitvariabler Faktor sind die Anzahl der im Haushalt anwesenden Personen im Haushalt zu jeder Stunde Diese werden zwar ber die Kundenbefragung abgefragt k nnen aber nicht st ndlich verfolgt werden sondern liegen lediglich als durchschnittlich erwarteter Wert vor Daher k nnen sie nicht in die Berechnung mit eingehen Die Wetterdaten gehen in das ZZ EENERGY 1363 fnoma 9 Modellstadt Mannheim komplexere Modell ein zus tzlich wird noch zwischen Typtagen unterschieden Ferienzeiten wurden jedoch vernachl ssigt Der wichtige zeitvariable Faktor Preis wird dabei gesondert ausgewertet Bedeutung der Preiselastizit t Wenn die Preiselastizit t negativ ist und das Ergebnis signifikant wird angenommen dass der gemittelte Haushalt vgl
115. dtischen Netz kam es im Referenzfall zu unzul ssigen Spannungs berschreitungen und Betriebsmittelauslastungen Diese konnten im Fall Netzausbau durch angenommene Neuverlegung einer 250 m langen Leitung und statische Blindleistungseinspeisung durch DER teils durch berdimensionierung von Wechselrichtern bei gleicher Wirkleistungseinspeisung teils durch nderung des Verschiebefaktors bei gleicher Nennscheinleistung behoben werden Dies gelang anstelle dieser Ma nahmen auch durch Einsatz der Day Ahead und Intraday Regelung wobei hier etwa 3 geringere Wirkleistungsverluste und 13 geringere Blindleistungsverluste zu beobachten waren Dieser Effekt wurde haupts chlich auf die gezielte Einspeisung von Blindleistung zur ckgef hrt Im Falle des Mannheimer Netzes wurde im angenommenen Szenario kein Netzausbaubedarf identifiziert jedoch wurde nachgewiesen dass auch hier ein hypothetischer Netzausbau als auch der Einsatz der Day Ahead und Intraday Regelung gleicherma en zur Spannungsstabilisierung verwendet werden kann Als Input f r die konomische Betrachtung wurde die technische Simulation einer VNZ au erdem eingesetzt um Jahreswerte f r die eingespeiste Wirkenergie und die Verlustenergie f r den Fall Netzausbau im Vergleich mit Einsatz von Day Ahead und Intraday Regelung zu berechnen Hierbei wurde bei nahezu gleicher Verlustenergie im ersteren Fall eine leicht h here Einspeisung von Wirkenergie erzielt die aber ZZ EENERGY 195
116. eine gegebene Netztopologie durch Betrachtung von Schwach und Starklastf llen berechnet werden Idealerweise gibt es genau dann keine ber Unterspannung im betrachteten Netz wenn dies f r alle k K der Fall ist KVS Datenbank Die KVS Datenbank stellte die zentrale Datenbank zur Betreuung der Teilnehmer durch die Hotline dar Lastkurve gemessenes abgesch tztes oder prognostiziertes Verhalten einer elektrischen Last ber einen bestimmten Zeitraum meist einen Tag Lastmanagement automatische und oder manuelle Steuerung von elektrischen Lasten zum Beispiel Haushaltsger ten ZZ EENERGY 311 Be ffnoma Modellstadt Mannheim Leistung Einrichtung die zwei Punkte zur bertragung elektromagnetischer Energie zwischen diesen Punkten elektrisch verbindet Lieferant Rolle zum Verkauf von Energie an Energienutzer mit einer vertraglichen Kundenvereinbarung aber auch als Netznutzer der eine Verbindung zum bertragungs oder Verteilungsnetz und einen Zugriffsvertrag mit dem VNB oder UNB besitzt MA2030 Szenario in der technischen Simulation einer VNZ manuelle Steuerung Vorgang bei dem Menschen entscheiden wann ein Ger t eingeschaltet werden soll im gegensatz zu automatischer Steuerung Market Agent Modul in der technischen Simulation einer VNZ das den Marktmoderator repr sentiert Marktmoderator Element in der moma Architektur das marktbezogene Funktionen in einer
117. energy manufacturers smart grid efforts IBM Data Management magazine Issue 3 2010 AS2_02_05_EEnergy moma Data Management Magazine Article t Schiller Christian und Fassmann Stefan The Smart Micro Grid IT challenges for energy distribution grid operators http www generatinginsights com zuletzt aufgerufen am 22 03 2013 ZZ EENERGY Be Anoma Modellstadt Mannheim ber die Definition der Regelkreisarchitektur einer Zelle k nnen verbundene Regelkreise und hierarchisch gegliederte Regelkreise durch eine sich wiederholende Systemausstattung mit gleichen Prozessen geschaffen werden Damit wird die Verbindung von Liegenschaften im Netz verschiedenen Netzbereichen in den Verteilungsnetzen sowie die Einordnung in bertragungsnetze und europ ische Supergrids nach gleichen Ablaufschemata erm glicht Die Einordnung in die europ ische Referenzarchitektur sowie die Ontologie des Smart Energy Systems erlauben die Abbildung von Datenmodellen f r Systeme aus Systemen ber Komponenten verschiedenster Akteure als Grundlage f r Interoperabilit t in einem komplexen Gesamtsystem Die Skalierbarkeit der moma Architektur auf ganze Verteilungsnetze ist dadurch gegeben dass die jeweils eingesetzten Hardware und Softwarekomponenten jeweils nur f r eine bestimmte Maximalzahl an Objekten zust ndig sind Wird die Anzahl der Objekte gesteigert kann ber zus tzliche Verteilnetzzellenkomponenten eine Begrenzung zu integrierender Komponenten erreicht
118. erfolgt in der Handelssimulation In dieser Excel Datei werden die Spotmarktpreise des zu untersuchenden Jahres in das Tabellenblatt EEX eingetragen Dort werden die Jahrespreise f r Base Durchschnittspreis Peak Durchschnitt der Preise von Montag bis Freitag jeweils von 8 00 20 00 Uhr und OffPeak Durchschnitt der Preise von Montag bis Freitag von 0 00 8 00 u 20 00 24 00 Uhr und am Wochenende von 0 00 24 00 Uhr zur Pr fung der Plausibilit t angezeigt siehe Abbildung 109 Zellen A 368 B 370 Die Tabellenbl tter Gesamt DLG FPS DLG und SOC DLG enthalten die Lastg nge aus der technischen Simulation bzw deren Differenzlastg nge Differenz aus Langfristprognose und Kurzfristprognose In den Tabellenbl ttern Gesamt Kostendiff FPS Kostendiff und SOC Kostendiff 12 DLG Differenzlastgang A EENERGY DZ 214 fnoma 90 Modellstadt Mannheim werden die Einsparungen der Lastverschiebungen f r die betreffenden Ger tetypen bzw den Gesamtlastgang ermittelt Vektor der EEX Preise multipliziert mit den jeweiligen Differenzlastgangvektoren A B c D E F G H 1 J K L M N o P a R s T u v w x Y 1 Mwh 01 00 02 00 o3 0o _04 00 os ool os ol 07 00 os ool os ol 10 0 11 00 12 00 13 00 _
119. f r die Simulation verwendet wobei zuvor f r Stunden mit EE berschuss negative Residuallast der Residuallastwert auf Null gesetzt wird was eine Abregelung von EE Anlagen bedeutet A 10 5 Merit Order Bildung Die Merit Order wird ber den Input aus der Kraftwerksliste in der Simulationssoftware gebildet Zuerst werden aus den einzelnen gelisteten Kraftwerken Kraftwerksobjekte generiert Diese Objekte bekommen neben den Eigenschaften aus der Liste Name Nettoleistung Inbetriebnahmejahr Kraftwerkstyp weitere Eigenschaften wie verwendeter Brennstoff verf gbare Leistung Wirkungsgrad Stromkennzahl und 24 EEX 2012a Tats chlichke Produktion Wind 2011 viertelst ndliche Einspeisedaten Transparenzplattform der European Energy Exchange EEX Mai 2012 275 Wert der Leitstudie 2010 f r Windkraft Nitsch et al 2010 S 49 276 EEX 2012b Tats chliche Produktion PV 2011 viertelst ndliche Einspeisedaten Transparenzplattform der European Energy Exchange EEX Mai 2012 277 Wert der Leitstudie 2010 f r PV Nitsch et al 2010 S 49 2738 Vgl Nitsch et al 2010 S 49 27 Ebd 280 Kraftwerke die keine W rmen auskoppeln besitzen modellintern eine Stromkennzahl von 0 und es wird im Ergebnis keine Stromkennzahl ausgegeben ZZ EENERGY 377 Be inoma Modellstadt Mannheim Arbeitskosten Der verwendete Brennstoff ergibt sich aus dem Kraftwerkstyp Die verf gbare Leistung bestimmt sich aus der Nettole
120. genutzt werden Da der zuk nftige Energiemix die Preisbildungsmechanismen sowie der zeitliche stundenaktuelle Angebotsmix sowie Preisverlauf heute nicht bekannt sind ist unklar wie gew nschte zuk nftige Verbrauchsreaktionen und damit auch passende Preisprofile aussehen werden ZZ EENERGY as De Anoma Modellstadt Mannheim Einbindung lokaler PN Erzeugung ur Netzlastmanagement Kundenpreisprofile EEX wen Einkaufsoptimierung Abbildung 14 Einflussfaktoren Kundenpreisprofile Ziel der Tarifgenerierung im dritten Feldtest war es daher den Einfluss der Preise auf den Stromverbrauch m glichst verallgemeinerbar zu bestimmen So k nnten zuk nftig basierend auf einer gr eren Datenbasis Verbrauchsreaktionen f r beliebige Preisprofile prognostiziert werden Um den Effekt der variablen Preise auf den Stromverbrauch von anderen Faktoren isolieren zu k nnen m ssen variable Preise geschickt gew hlt werden Der Preis sollte nicht mit anderen Faktoren f r den Stromverbrauch wie beispielsweise Tageszeit oder Wetter korrelieren da sonst nicht bestimmt werden kann ob eine Verbrauchsver nderung beispielsweise vom Wetter oder von den variablen Preisen ausgel st wurde Um dieses Problem das in der konometrie auch als Multikollinearit t bekannt ist zu beheben wurden im Feldtest 3 die Preise innerhalb eines bestimmten Rahmens zuf llig gew hlt Die Rahmenbedingungen waren dabei e Preisspanne 10 40 Cent e Kei
121. hat das Ziel zu einer betriebswirtschaftlichen und volkswirtschaftlichen Bewertung der Business Cases BC beizutragen die im Feldtest 3 in Mannheim und in den entsprechenden technischen Simulationen betrachtet wurden Dabei handelt es sich um den Business Case in dem der Lieferant die Endkunden dazu bewegt ihren Stromverbrauch auf Zeiten mit geringen Einkaufspreisen zu verlagern BC GHM L sowie um den Business Case in dem der Verteilungsnetzbetreiber VNB versucht durch Lastverschiebung die Aufnahmef higkeit seines Niederspannungsnetzes f r dezentral erzeugten Strom zu erh hen um dadurch einen Netzausbau zu vermeiden BC NLM Als Anreiz f r Lastverschiebungen setzen in dieser Betrachtung Lieferanten variable Energielieferpreise und Netzbetreiber variable Netzentgelte ein Der Tarif aus Kundensicht ergibt sich aus der Addition dieser beiden GHM L ist die Abk rzung f r Gro handelsmarkt Lieferant NLM bedeutet Netzlastmanagement ZZ EENERGY 2a Be inoma Modellstadt Mannheim Komponenten zuz glich weiterer fester Bestandteile wie Steuern Der vermiedene Netzausbau wurde in der konomischen Analyse weniger detailliert als die Lastverschiebungen und nur in der volkswirtschaftlichen Untersuchung betrachtet Dies ist darauf zur ckzuf hren dass zwar in der oben beschriebenen technischen Simulation einer Verteilnetzzelle neben deren eigentlichen Zielen auch auf einige Anforderungen f r eine konomi
122. hbin gt Abbildung 40 Ergebnisse der iperf Messung an einer BDKE in K fertal Programme iperf 2 8 2 hbin gt iperf c 172 28 2 58 t 68 lient connecting to 172 28 2 58 TCP port 5861 CP window size 32 8 KByte default 31 local 172 28 123 254 port 1861 connected with 172 28 2 58 port 5861 31 8 8 61 8 sec 6 68 MBytes 91 Kbits sec Programme iperf 2 0 2Nbin gt Abbildung 41 Ergebnisse der iperf Messung an einer BDKE in Wohlgelegen Wie in den Screenshots erkennbar konnte innerhalb von einer Minute an den unterschiedlichen Messpunkten zwischen 2 72 MBytes und 6 68 MBytes bertragen werden was einer Bandbreite zwischen 378 kbit s und 919 kbit s entspricht ENERGY 86 moma Modellstadt Mannheim Ein weiteres Messkritierium zur Leistungsf higkeit des BPL Netzes ist die Messung der Dauer einer Z hlerauslesung durch den Energy Data Server Der EDS fragt gleichzeitig jeweils 50 Z hler ab Hinzu kommen noch die Daten der wM Bus Z hler aus dem Feldtest 2 die ihre Daten alle 2 5 Minuten an den EDS senden ohne abgefragt zu werden F r die Messung wurden die Logdaten der EDS ausgewertet Der erste Zeitstempel fett markiert zeigt jeweils den Beginn der Auslesung der zweite Zeitstempel zeigt das Ende der Auslesung Beispielhaft wurden drei Log Eintr ge von drei unterschiedlichen Z hlern und VNZ Servern ausgew hlt Z hler 1 VNZ Server im UW5 2012 09 27 14 05 18 178 DEBUG Collector_Worker 3 de ppc ends2 c
123. hierf r 2 getrennte Ger te verwendet werden BPL Modem und BDKE die zusammen eine Leistungsaufnahme von etwa 6 5W hatten Im Rahmen des moma Projektes wurde dann eine integrierte L sung entwickelt die beide Funktionalit ten in einem Ger t vereint Durch diesen Entwicklungsschritt konnte die Leistungsaufnahme bereits auf 3 5W gesenkt werden Durch Verwendung von Low Power Bauteilen und weiterer Optimierung des Ger tedesigns wird zuk nftig eine Leistungsaufnahme von unter 2 W m glich sein Auch eine Integration in die elektronischen Z hler ist denkbar wodurch die Gesamtleistungsaufnahme nochmals sinken w rde Der Energiebutler ist prim r als Software Service zu sehen der auf einer definierten Plattform OGEMA auf entsprechender definierter Hardware l uft F r den Feldtest musste auf Grund fehlender standardisierter Ger te und fehlender Schnittstellen in den Kundenhaushalten eine gesonderte Hardware eingesetzt werden die von PSE f r moma entwickelt wurde Die Energiebutler Hardware hatte im moma Feldtest eine Leistungsaufnahme von etwa 5W Durch Definition von Standard Schnittstellen und Standard Plattformen f r das Energiemanagement Gateway z B das im Rahmen von moma entwickelte OGEMA k nnte die Energiebutler Software auf einer bereits im Haushalt vorhandenen Hardware z B Router installiert werden so dass der zus tzliche Stromverbrauch durch die Energiebutler Software entfallen w rde In gleichem Ma e k nnte auf die Schalt
124. hrung eines Smart Grids gro e Aufmerksamkeit zu widmen Deutschland 2030 mit ohne Preisanpassung Preisanpassung J hrliche Kosten Mannheim der Infra der Infrastruktur in Mio a 2030 strukturkosten kosten Operative Kosten 1 69 1013 3 1013 3 Kosten Infrastruktur 1 47 313 4 642 5 Gesamtkosten 3 16 1326 7 1655 8 Sensitivit tsrechnung ohne Preisanpassung Preise f r 2020 gesch tzte Preise beibehalten Tabelle 38 J hrliche Kosten f r Smart Grid Infrastruktur und die betrachteten Business Cases 188 Falls ein Rollout von Smart Meter nicht mit f r Smart Grid nutzbare Komponenten erfolgen sollte k nnten nach einer erg nzenden gr beren Absch tzung die j hrlichen Kosten f r Deutschland 3 2 Mrd a betragen ZZ EENERGY 1231 Be inoma Modellstadt Mannheim In der folgenden Tabelle wird abschlie end betrachtet wie die j hrlichen Gesamtkosten vom gew hlten Realzins abh ngen Es zeigt sich dass selbst bei gro en Variationen des Realzinses von 2 10 die Gesamtkosten nur um rund 10 variieren Das ist angesichts der sonstigen Unsicherheiten sehr wenig in Mio a Realzins Mannheim 2030 2 4 6 8 10 Operative Kosten 1 59 1 64 1 69 1 74 1 79 Kosten Infrastruktur 1 29 1 38 1 47 1 56 1 66 Gesamtkosten 2 88 3 02 3 16 3 30 3 45 Realzins Deutschland 2030 2 4 6 8 10 Operative Kosten 902 7 956 9 1013 3 107
125. i l j l i l endg Berechnung vNNE l l l I l l endg ltige Kundenpreisprofile ji f I I I l I I i der endg ltigen l I I I I I I I I l Abbildung 106 Berechnung der Kundenpreisprofile A EENERGY DZ 211 fnoma 9 Modellstadt Mannheim Der Stromhandel ist grunds tzlich zust ndig f r die m glichst g nstige Beschaffung elektrischer Energie ber die Stromb rse bilaterale Handelsgesch fte oder Kraftwerksbetreiber Die Verbrauchsprognose der Kunden obliegt oft ebenfalls dem Stromhandel wird aber auch teilweise als Aufgabe des Vertriebs gesehen der seine Kunden besser einsch tzen kann Im Folgenden wird davon ausgegangen dass der Stromhandel f r die Verbrauchsprognosen sogenannte Fahrpl ne der Kunden zust ndig ist und die Bilanzkreisverantwortung gegen ber dem NB Bilanzkreiskoordinator tr gt Die Abweichung zwischen dem an den NB gesendeten Fahrplan und dem tats chlichen Verbrauch der Kunden in der Regelzone des NB wird dem Stromh ndler in Form von Ausgleichsenergie in Rechnung gestellt Um Ausgleichsenergiekosten m glichst gering zu halten wird der Verbrauch der Kunden einen Tag im Voraus Day Ahead kurzfristig auf Basis von externen Daten z B Au entemperaturprognose prognostiziert und mit den bereits langfristig eingedeckten Strommengen Langfristprognose abgeglichen Die fehlenden und bersch
126. in Mannheim Installierte Sensorik f r elektrische Messgr en Zur berwachung der elektrischen Kenndaten wurden Messger te der Firma Janitza installiert Hierbei handelt es sich um die Netzqualit tsanalysatoren UMG 511 Abbildung 47 und UMG 510 zur berwachung der Spannungsqualit t Diese zeichnen sich durch ihre Vielseitigkeit aus Die ben tigten Messdaten werden nach der Norm DIN EN 61000 4 30 Pr f und Messverfahren Verfahren zur Messung der Spannungsqualit t mit der Messgenauigkeit Klasse A und nach der Norm DIN EN 61000 4 7 Pr f und Messverfahren Allgemeiner Leitfaden f r Verfahren und Ger te zur Messung von Oberschwingungen und Zwischenharmonischen in Stromversorgungsnetzen und angeschlossenen Ger ten erfasst und im internen Speicher zwischengespeichert Zu den erfassten Messgr en z hlen unter anderem die Spannung aller Phasen der Strom aller Phasen die Wirkleistung die Blindleistung der Leistungsfaktor der Verzerrungsfaktor THD Total Harmonic Distortion von Strom und Spannung die Oberschwingungen 1 25 Oberschwingung von Spannung und Strom F r die bertragung der erfassten Messdaten steht neben der Profibus 485 Schnittstelle eine Ethernet Schnittstelle zur Verf gung Somit k nnen die Daten mit der im Projekt aufgebauten IP basierten Kommunikationsinfrastruktur berwacht und ausgelesen werden Durch die Verwendung von Standard Protokollen wird eine Hauptvoraussetzung f r die Interoperab
127. in den Teilnehmerhaushalten installierten Ger te Phase 3 Feldtest Durchf hrung F r die Teilnehmer mussten zahlreiche Handb cher bzw kurze Bedienungsanleitungen f r die verschiedenen Komponenten erstellt werden Teilweise konnte auf Vorlagen aus Feldtest 2 zur ckgegriffen werden die aber aufgrund der Weiterentwicklung aktualisiert wurden Folgende Dokumente wurden erstellt e Energiebutlerhandbuch e Beiblatt zum Energiebutler e Handbuch Metering Portal e Handbuch moma App e Handout moma App e Nutzungsanleitungen f r Waschmaschine Geschirrsp ler sowie allgemein f r die Schaltboxen e Kurzanleitung Neuinstallation App e Kurzanleitung Deinstallation App f r Tablet PC und PC e Einstellung feste IP f r Tablet PC und PC Zus tzlich zu den oben genannten Dokumenten wurden noch kurze Filme produziert sowie im 2 w chigen Rhythmus Hinweise ber die App News an die Teilnehmer weitergegeben Im Feldtest 2 wurde ein interaktives Modell das die grunds tzlichen Ideen hinter moma erkl rt erstellt und ber einen l ngeren Zeitraum im Kundenzentrum von MVV Energie ausgestellt Feldtest 3 Tarif Wesentliches Ziel von moma ist es zu zeigen ob und wie variable Strompreise sich auf den Stromverbrauch auswirken Die durch die variablen Preise entstehende Flexibilit t des Stromverbrauchs soll dann beispielsweise zur Netzlastoptimierung zur Einbindung lokaler erneuerbarer Stromerzeugung oder zur Optimierung des Stromeinkaufs an der EEX
128. in der moma App bereitgestellten Informationen Bitte w hlen Sie in jeder Zeile nur eine zutreffende Antwort aus Sehr Etwas Gar nicht Nicht interessant interessant interessant genutzt Vergleich Preis jetzt Preis n chste O O O O Stunde Tarifverlauf f r den ganzen Tag O Vergleich Stromverbrauch gestern Stromverbrauch heute Stromverbrauch vergangener Tage Wochen und oder Monate Status der an den Energiebutler angeschlossenen Ger te moma News O O O O 00000 00000 00000 A EENERGY 340 ge Anoma Modellstadt Mannheim Wie hilfreich fanden Sie die folgenden zeitlichen Aufl sungen der Informationen f r den Stromverbrauch Bitte w hlen Sie in jeder Zeile nur eine zutreffende Antwort aus Sehr Etwas Gar nicht Nicht hilfreich hilfreich hilfreich genutzt Viertelst ndliche Aufl sung 96 Werte f r einen bestimmten Tag O O O O T gliche Aufl sung Woche 7 Tageswerte Mo So f r eine Woche O O O T gliche Aufl sung Monat bis zu 31 Tageswerte f r einen Monat O O O O Monatliche Aufl sung O O O O 12 Monatswerte f r ein Jahr K nnten Sie sich vorstellen f r Stromverbrauchsinformationen Stromverbrauch Lastg nge Kostenvisualisierung auf einem Internetportal generell einen monatlichen Betrag zu bezahlen Bitte w hlen Sie nur eine der folgenden Antworten aus O Ja O Nein Falls ja wie teuer d rften die Strominformationen monatlich sein damit Sie diese beziehen w rden Bitte w hlen Sie nur eine d
129. l sst dass die Optimierungsziele der beiden Akteure relativ hnliche Lastverschiebungen der steuerbaren Ger te erfordern Die entsprechenden Einsparungen in Szenario 3 entspricht Szenario 1 allerdings fl chendeckendes Lastmanagement in ganz Deutschland d h Anwendung der Feedbackschleife s oben betragen 6 12 a Dies entspricht gegen ber dem Szenario 1 einer verminderten Einsparung von ca 29 Dieser Effekt war ebenfalls zu erwarten weil das fl chendeckende Lastmanagement dazu f hrt dass die Volatilit t am Spotmarkt reduziert wird also die Preisschwankungen gegl ttet werden In Szenario 4 variabler Tarif mit vaNE fl chendeckendes Lastmanagement in allen deutschen Haushalten ergibt sich eine Einsparung aus Sicht des Handels von 6 23 a f r FPS und SOC Ger te in einem Haushalt Dies entspricht einer Reduzierung von ca 13 gegen ber dem Szenario 2 Auch bei der Verwendung von vaNE f hrt also die fl chendeckende Nutzung von Lastmanagement in Haushalten zu einer Gl ttung der Spotmarktpreise allerdings f llt diese wesentlich geringer aus als bei der Beibehaltung von fixen Netzentgelten ca 29 verminderte Kosteneinsparungen von Szenario 3 gegen ber Szenario 1 Erstaunlich ist dagegen dass die Einsparungen f r den Handel bei der Verwendung von vaNE gegen ber fixen Netzentgelten sogar etwas zunehmen Vergleich von Szenario 3 und 4 Dieses Ph nomen l sst sich so erkl ren dass die bundesweite Einf hrung von varia
130. m glich ist Zudem sorgen innere Lasten und u ere solare Einstrahlungen f r eine thermische berversorgung im Geb ude Erst w hrend der Heizperiode bei geringeren Au entemperaturen bietet sich ein Potenzial zur Adaption der Vorlauftemperatur und der GVZ streut auch unterhalb von 100 Das Verlaufsdiagramm zeigt dass sich der GVZ gr tenteils im Bereich der berversorgung befindet Ein Grund daf r ist die berdimensionierung bei der Auslegung der Heizungsanlage Weiter ist zu ber cksichtigen dass der GVZ ein Systemwert f r das gesamte Geb ude darstellt somit auch in R umen mit erh htem W rmebedarf wie z B B dern die Einhaltung der Solltemperaturen abgesichert wird Weiterhin ist das Absenkpotenzial bei hohen Au entemperaturen sehr gering da sich die Vorlauftemperatur nach der Heizkennlinie im Bereich der Minimaltemperatur befindet Dieser Sachverhalt wird in der nachfolgenden Abbildung verdeutlicht ZZ EENERGY 277 inoma Modellstadt Mannheim i 3 A D Q E 3 Sg pn e gt 15 10 5 0 5 10 15 20 Au entemperatur C Heizkennlinie ohne VL Adaption Heizkennlinie mit max VL Adaption Abbildung 130 Beispiel Heizkennlinie 100 35 C a0 y i 1 Ahr 7 EA 1 HR 80 Y y 30 C E
131. mit den Energiemanagern bieten sich neue M glichkeiten um Netzprobleme da zu regeln wo sie entstehen Hierdurch ist zu erwarten dass der Regelungsbedarf aufgrund von Abweichungen zwischen Fahrpl nen vom Vortrag und den tats chlich auftretenden Lastsituationen verringert wird und damit der Bedarf nach zus tzlichen Kraftwerken f r Regelenergie begrenzt werden kann Um solche Funktionalit ten zu erm glichen m sste die Rolle der Verteilnetzbetreiber entsprechend angepasst werden Eigenschaften des Testnetzes Im folgenden Abschnitt wird die Methode n her erl utert und ihre Auswirkung in einem Testnetz untersucht Hierzu wurde ein CIGRE Benchmark Netz ausgew hlt Dieses Netz wird in der Regel f r verschiedene Anwendungen eingesetzt da es f r verschiedenste Szenarien des Zusammenspiels zwischen Lasten und 15 M Khattabi A Kie ling P Selzam J Ringelstein Agent based Automation for a Smarter Distribution Grid In Proceedings IEEE Power and Energy Society Innovative Smart Grid Technologies Europe Berlin 2012 156 K Rudion A Orths Z A Styczynski K Strunz e al Development of Benchmarks for Low and Medium Voltage Distribution Networks with High Penetration of Dispersed Generation In Proceedings IEEE Power and Energy Society General Meeting 2006 ZZ EENERGY fnoma 9 Modellstadt Mannheim Erzeuger an der Mittel und Niederspannungsebene ideal ist Es dient auch als Vergleich f r verschiedene Ste
132. nur f r einen Zeitraum von 30 Tagen gespeichert werden wobei diese Funktion nicht aktiviert wurde um alle Daten f r Evaluationszwecke permanent verf gbar zu halten Die Datenbank des EDS ist eine SQL Datenbank F r das Datenbankmanagement wird PostgreSQL verwendet ZZ EENERGY 91 Hama Modellstadt Mannheim BPL WAN une lt L gt Schnitt stelle Werte LEI 5 selung siening bildung moved15 Datenbank Ent EIA485 schl s bili filtered60 diffmov900 andere Konverter Bearbeitung Speicherung und Weitergabe an Energy Data Server andere Systemkomponenten Abbildung 45 Schematische Darstellung des Energy Data Servers Der EDS stellt die ermittelten bzw gefilterten Daten dann ber die Middleware Lotus Expeditor Integrator anderen Systemen zur Verf gung Die f r die Darstellung im Metering Portal und zur Abrechnung ben tigten Daten moved15 und filtered60 werden ber alphaCell an alphaCORE weitergegeben Die Daten die f r die Preisbildung bzw f r die Evaluation ben tigt werden diffmoved900 werden ber alphaCell an das Pool BEMI gesendet Ist eine bertragung der Daten durch eine Fehlfunktion des Lotus Expeditor Integrators nicht m glich wird die Daten bertragung bis zur erfolgreichen bermittlung wiederholt 4 6 2 Ausfallstatistik Der Energy Data Server arbeitete ber den gesamten Feldtest 3 mit h chster Zuverl ssigkeit Die aufgef hrten Serverausf lle bzw St rungen in der Statistik
133. oo o oo o oo o oo o oo o oo o oo _ o oof o oo o oo o oo oo 1 62 1 62 2718 _26 64 __o 00 o ool 0 00 359 24 12 2030 0 00 cool o oo o ool o oo o oo o oo o oo o oo 1 62 27 18 43 70 _43 70 43 70 ass l 57 11 57 11 _68 91 _68 91 aa _68 91 68 91 _68 91 57 1 360 25 12 2030 5208 __48 91 _48 91 43 70 43 70 43 70 __43 70 __43 70 43 70 _a3 70 2718 000 oo o oo 16 27 18 27 18 27 18 _27 18 16 000 0 00 0 00 0 00 361 26 12 2030 0 00 cool o oo o ool o oo o oo o oo o oo o oo cool o oo o oo o ool o oo o oo o oo o oo o oo cool o oo o oo o oo o oo 0 00 362 27 12 2030 o0oo cool o oo o ool o oo o oo o oo o oo 162 _1 62 162 162 o ool o ool o oo 26 64 27 18 _43 70 _43 70 43 70 27 18 _43 70 43 70 _ 43 70 363 28 12 2030 2718 2718 27 18 2718 43 70 _43 70 43 70 ass l ass l 5711 as 91 ass l ass l s208 s7 szul szul 5711 5711 ass l ass l 43 70 43 70 43 70 364 29 12 2030 o oo o oo o oo cool cool cool o ool o oo o oo o oo o oo o oo cool cool o oo o oo o oo o oo o oo o oo o oo cool cool 0 00 365 20 12 2000 o00 oo oo 16 162 27 18 ass l sul szul szul szul 5711 5713 szul _57 11 68 91 68 91 _68 91 szul zul sul ass l ass l _ 43 70 366 31 12 2030 0 00 cool o oo o oo o oo o oo o oo 162 2660 162 162 2718 2718 2718 2718 2718 2718 A370 4370 2718 2718 2718 162 0 0 367 368 Peak Preis 57 90 369 Off Peak Preis 57 23 370 Base Preis 57
134. r Energieprodukte Eigenpreiselastizit t Ma f r den Zusammenhang zwischen Preis und Verbrauch A EENERGY 308 Be Anoma Modellstadt Mannheim ohne Ber cksichtung des Preises anderer Produkte oder Zeiten Elektr Bruttowirkungsgrad Verh ltnis von erzeugter elektr Leistung zur zugef hrten Leistung Elektrizit tsversorgungsnetz Gesamtheit der Leitungen und Stationen zur bertragung und Verteilung von elektrischer Energie Elektrizit tsversorgungssystem Gesamtheit der Einrichtungen zur Erzeugung bertragung und Verteilung von elektrischer Energie Elektrofahrzeug elektrisch betriebenes Fahrzeug innerhalb der Systemdom ne f r mobile Objekte Elektronische Z hler Elektronische und kommunikative Verbrauchsmesseinrichtung analog Smart Meter Endkunde Marktrolle als Energieabnehmer im Energiesystem als Privatkunde gewerblicher Kunde und Industriekunde Energiebutler Energiebutler ist eine Marke der MVV f r das Energiemanagement System in der Unterobjektzelle Er stellt einen intelligenten virtuellen Vermittler als automatisch arbeitender Vertreter des Kunden in der Unterobjektzelle zur Maximierung der Energieeffizienz der Energiekostensenkung sowie zur Bestimmung von Herkunft Art und Einsatz der benutzten Energie dar Im moma Projekt ist der Begriff ein Synonym zur auf dem BEMI Rechner installierter Software im BEMI System in der Unterobjektzelle und wird in der Au enda
135. r Feldtests variabler Strompreise alles andere als au ergew hnlich Bereits im Feldtest 2 mit einem simpleren zweistufigen Tarif zeigte sich in den Verbrauchsdaten ein deutlicher Einfluss der variablen Preise auf den Stromverbrauch der Teilnehmer und Teilnehmerinnen 101 Etwa 1 der Varianz wird durch die Preise erkl rt Der Rest geht auf zeitliche Schwankungen und andere erkl rende Variablen zur ck 102 Siehe Kapitel 5 2 10 Solche Effekte k nnten theoretisch ber Kreuzpreiselastizit ten bestimmt werden F r den Praxistest waren jedoch hinreichend glatte Preisprofile gefordert so dass Kreuzpreiselastizit ten aufgrund von hoher Autokorrelation nicht bestimmt werden konnten ZZ EENERGY 150 Be inoma Modellstadt Mannheim gegen ber einem Referenzverbrauch Etwa 6 bis 8 der elektrischen Last wurde von Hoch in Niedrigtarifphasen verschoben Dieses Verfahren konnte jedoch im Gegensatz zu den Berechnungen der Preiselastizit ten in Feldtest 3 Wettereffekte nicht ber cksichtigen Au erdem ist zu beachten dass dadurch dass der Tarif f r die Teilnehmerinnen und Teilnehmer mehrere Monate gleich war S ttigungs oder Gew hnungseffekte entstehen konnten 104 Zusammenfassend bietet die Analyse trotz dieser Einschr nkungen neue und interessante Ergebnisse Eine zeitliche Aufl sung der Preiselastizit ten nach Stunden und Typtagen wie sie hier ermittelt wurde ist f r Deutschland bisher nicht ver ffentlicht And
136. r Vergleichsrechnung mit Handelssimulation verwendete Preiselastizit ten Die Darstellung in der Tabelle unten zeigt dass die Ergebnisse auf Basis der Simulationsmodelle im Rahmen der Sch tzungen auf Basis der Preiselastizit ten liegen Dort sind sie im eher hohen Bereich angesiedelt Zudem ist zu sehen dass die Ergebnisse innerhalb des Konfidenzintervalls sehr stark schwanken Das macht darauf aufmerksam dass der Unsicherheitsbereich f r die betragsm ig sehr kleinen Elastizit ten im Stromsektor relativ gro ist und deshalb generell Rechnungen auf Grundlage von ZZ EENERGY 246 allerdings verkleinern Ar MT LJ moma Modellstadt Mannheim Elastizit ten in diesem Sektor gro e Bandbreiten erwarten lassen Eine vergr erte Datenbasis durch eine gr ere Teilnehmerzahl oder eine l ngere Betrachtungsperiode k nnte die Konfidenzintervalle einheitliche Elastizit t st ndliche Elastizit t Zentrale Zentrale Sch tzun hoher niedriger Sch tzun hoher niedriger in Mio a g Wert Wert g Wert Wert Mannheim 2030 Beschaffungsvorteil Ergebnis auf Basis der Handelssimulation 1 21 Mio a 0 71 1 02 0 40 0 65 1 32 0 13 Deutschland 2030 betriebswirtschaftlich nutzbarer Vorteil Ergebnis auf Basis der Handelssimulation 196 4 Mio l a 140 5 201 5 78 2 137 3 266 4 30 6 Tabelle 46 Vergleich der Ergebnisse auf Basis der Handelssimulation mit denen auf Basis von Preiselastizit
137. r die Handelssimulation Zur Durchf hrung der Handelssimulation wurde eine Spezialversion der Simulation erstellt die die Kundenreaktion auf einen variablen Tarifvektor errechnet der in Form einer CSV Datei zur Verf gung gestellt wird Errechnet werden dabei auch die aggregierten Lastg nge von FPS und SOC Ger ten Da die Handelssimulation zeitlich zuletzt durchgef hrt wurde wurden f r die FPS Ger te nochmals aktualisierte Parameter f r die durchschnittliche Nennleistung verwendet Waschmaschinen 308 W Sp lmaschinen 380 W Trockner 510 W Wie ein Testlauf ergeben hat hatten diese nderungen aber keinen ma geblichen Einfluss auf die f r die konomische Betrachtung verwendeten Ergebnisse der technischen Simulation einer VNZ so dass hier auf eine Neuberechnung verzichtet werden konnte Die restlichen Parameter blieben im Vergleich zu Szenario MA2030 unver ndert Der angenommene Jahresenergieverbrauch betrug 3600 kWh pro Haushalt und Jahr Zusammenfassung Die technische Simulation einer VNZ hatte zun chst das Ziel die Funktionsf higkeit der in moma entwickelten Algorithmen zur Regelung einer VNZ zu pr fen und anhand realistischer Netzszenarien zu quantifizieren Insbesondere sollten Aussagen zu m glichen Einsparungen bei Netzausbau und bei den Netzverlusten getroffen werden Die betreffende Untersuchung konzentrierte sich auf die Niederspannungsebene Es wurde zun chst eine Simulationsumgebung geschaffen mit der sich die zentral
138. schon eng vermaschten Netzes auch in 2030 kein Netzlastmanagement oder Netzausbau erforderlich erscheint sondern vielmehr daher dass der Beschaffungsvorteil aus variablen Tarifen in Relation zu den Kosten sehr viel niedriger ist Dies erscheint auf den ersten Blick als kontraintuitiv da in Deutschland 2030 im Gegensatz zu Mannheim 2030 die Reaktion des B rsenpreises auf die Lastverschiebung beachtet wurde was zu geringeren relativen Werten f hren sollte Diese Argumentation ist auch insofern korrekt als der betriebswirtschaftlich f r ein Gesch ftsmodell nutzbare Teil in Deutschland 2030 erheblich kleiner ist Pro Haushalt und Jahr ergeben sich Vorteile von 7 2 Mannheim 2030 und 4 8 Deutschland 2030 Der Gro teil der konomischen Vorteile resultiert in Deutschland jedoch aus den Ver nderungen des B rsenpreises also der kurzfristigen Grenzkosten des Stromerzeugungssystems 875 4 Mio a die zus tzlich 258 2 Mio a aus der Belieferung von Haushalten aber auch 617 2 Mio a aus der Belieferung anderer Endverbraucher generieren also auch von Endverbrauchern die sich nicht selbst an einer Lastverschiebung beteiligen Dabei spielt die durch die Lastverschiebungen induzierte Reduktion der durchschnittlichen Grenzkosten des Stromerzeugungssystems eine ma gebliche Rolle Die wesentlichen Vorteile in Deutschland 2030 entfallen also nicht auf die zu geltenden B rsenpreisen bewertete durch die Lastverschiebung der betrachteten Ha
139. sich nicht ganz sicher sind geben Sie den Wert an der Ihrer Meinung nach am ehesten zutrifft 14 Wie sehr treffen folgende Aussagen auf Sie zu Bitte w hlen Sie in jeder Zeile nur eine zutreffende Antwort aus 1 2 3 4 5 6 trifft nicht trifft Wei zu vollzu nicht Ich m chte Elektroger te in Zeiten g nstiger Strompreise O O O O O O O verwenden Ich m chte die M glichkeit haben Elektroger te zu beliebigen Zeiten nutzen zu O O O O O O O k nnen A EENERGY 330 ge inoma Modellstadt Mannheim 1 2 3 4 5 6 trifft nicht trifft Wei zu vollzu nicht Durch die zeitliche Verlagerung der Nutzung von Elektroger ten m chte ich dazu beitragen dass O O O O O O O Erneuerbare Energien vermehrt ins Stromnetz eingespeist werden Ich probiere gerne technische Ger te aus um herauszufinden O O O O O O O wie sie funktionieren und was sie alles k nnen Ich kaufe gerne Dinge die auch die anderen kaufen denn dann O O O O O O O wei ich dass sie funktionieren Beim Ausprobieren neuer unbekannter Technologien bin O O O O O O O ich sehr vorsichtig Ich informiere mich vor Abschluss eines Energievertrags O O O O O O O ausf hrlich ber verschiedene Angebote Wenn Sie sich nicht ganz sicher sind geben Sie den Wert an der Ihrer Meinung nach am ehesten zutrifft 15 Wie h ufig nutzen Sie pers nlich beruflich oder privat das Internet Bitte w hlen Sie nur eine der folgenden Antworten
140. sind dort die beiden Positionen die Investitionen enthalten sowie die gesamten Zusatzkosten Durch die lange Lebensdauer erweist sich die Sch tzung f r den Kabelzubau als relativ zinssensitiv Im Vergleich zum Referenzfall von 6 errechnet sich eine maximale Erh hung um rund 50 und eine maximale Senkung von rund 42 Die Wirkungen sind f r die Leistungserh hung von PV Wechselrichtern deutlich geringer Aufgrund des hohen Anteils von Kabelzubau an den gesamten Zusatzkosten ergeben sich auch dort erhebliche Schwankungen von 27 bis 32 Da es sich bei einem Kabelzubau um eine T tigkeit im regulierten Netzbereich handelt ist die Investition als relativ sicher zu betrachten Aufgrund dieser Regulierung sind die Extremwerte auch als wenig wahrscheinlich einzusch tzen Insofern zeigt sich hier zwar eine sehr deutliche Abh ngigkeit vom Realzins dessen zu erwartenden Schwankungen halten sich aber in engeren Grenzen ZZ EENERGY 235 Be Hama Modellstadt Mannheim Vermiedene zus tzliche Realzins Kosten Netzausbau in Mio 2 4 6 8 10 Kabelzubau 43 71 58 41 75 17 93 47 112 83 Leistungserh hung PV Wechselrichter 9 65 10 69 11 78 12 92 14 11 Gesamte Zusatzkosten 92 22 107 95 125 81 145 65 165 79 Tabelle 41 Sensitivit t der netzseitig vermiedenen zus tzlichen Kosten auf Realzinsvariationen Im Vergleich zur Sch tzung in BDEW 2011 bis 2020 werden die Zubauinvestitionen
141. ssigen Mengen werden Day Ahead am Spotmarkt gekauft oder verkauft Variable Tarife werden h here Anforderungen an die Berechnung von qualitativ hochwertigen Kurzfristprognosen stellen Die Verbrauchsprognosen der Marktmoderatoren k nnen hier aber dem Stromh ndler Hilfestellung leisten Einen Tag nach dem Liefertag kann dann der Stromh ndler aufgrund der Smart Meter Z hlerdaten pr fen wie genau der Fahrplan Verbrauchsprognose mit dem Ist Verbrauch der Kunden aggregiert ber die Regelzone bereingestimmt hat Der NB stellt jederzeit sicher dass Erzeugung und Verbrauch in Einklang stehen stellt die Abweichungen aber den Bilanzkreisverantwortlichen in Rechnung Ausgleichsenergie Preise Die Aufgabe der Handelssimulation ist es die o g Abl ufe abzubilden Dazu sollte teilweise auf die Dienste der technischen Simulation zur ckgegriffen werden Die geplante Einbindung der Handelssimulation in die Gesamtsimulation ist im nachfolgenden Sequenzdiagramm dargestellt Die Datengrundlagen im Feldtest waren statistisch nicht ausreichend um eine Optimierung der Verbrauchsprognosen in die Handelssimulationen fr hzeitig genug einflie en zu lassen Dies betrifft die Kundenrestriktionen z B Einschaltung der Waschmaschine fr hestens um 5 00 Uhr Kundeneingriffe z B Kunde berstimmt den Energiebutler und stellt die Waschmaschine fr her ein und damit insbesondere auch die Entwicklung von qualitativ hochwertigen Verbrauchsprognosen Deshal
142. ten Betrachtet man genauer wie die Ergebnisse zustande kommen erkennt man dass der Ansatz ber die Preiselastizit ten keinen konstanten Jahresverbrauch sichert Tats chlich sinkt er Der weit berwiegende Teil der Resultate mindestens 85 ist jedoch auf Lastverschiebungen zur ckzuf hren Berechnet man das Verh ltnis der Lastverschiebung der Haushalte gemessen als die H lfte der Summe des Betrags der Lastverschiebungen in einzelnen Stunden zur Jahreslast der Haushalte so ergeben sich deutlich niedrigere Werte als auf Basis der Handelssimulation F r Berechnungen ber Elastizit ten liegt dieser Wert maximal bei 1 6 aus der Handelssimulation errechnet sich f r Deutschland 2030 hingegen ein Wert von 6 8 hnlich hohe konomische Vorteile k nnen in der Rechnung ber Elastizit ten also mit deutlich geringeren Lastverschiebungen erreicht werden als nach Rechnungen auf Basis der Handelssimulationen Ein Grund k nnten z B technische Rahmenbedingungen in den Simulationen sein die Verschiebungen wie sie in der Elastizit tenrechnung auftreten ausschlie en z B Waschprogramme k nnen mehr als eine Stunde dauern was st ndliche Verschiebungen einschr nkt was eine bersch tzung der Verschiebungsm glichkeiten durch den Elastizit tenansatz begr nden w rde Ein alternativer Grund k nnte sein dass Haushalte durch manuelle Verschiebung eine h here Flexibilit t haben und deshalb st rker auf Preisunterschiede reagieren k n
143. von Daten f r die Handelssimulation m EENERGY oA 215 inoma Modellstadt Mannheim ermittelte Differenzlastgang auf ganz Deutschland hochskaliert wurde siehe hierzu Kapitel 7 1 und in das Spotpreis Prognosetool des Projektpartners izes als Eingangsgr e einging Mit den so adaptierten Spotmarktpreisen wurde die Handelssimulation dann noch ein zweites Mal durchgef hrt 1 Iteration Die so entstehende Feedbackschleife ist in der folgenden Abbildung 110 dargestellt B rsenpreismodell IZES gang der B rsenpreise Kunden Berechnung Technische Strompreis Simulation komponenten IWES IWES Kundenpreis profil Abbildung 110 Feedbackschleife der Handelssimulation Bei der Strompreiskomponente Netzentgelte werden die zwei Szenarien fix und variabel unterschieden Die variablen Netzentgelte werden ermittelt nach dem in dem moma Bericht Auswirkungen auf das politische Instrumentarium in Kapitel 5 3 2 5 vorgeschlagenen einfachen Algorithmus In diesem Dokument steht bezogen auf die Variabilisierung des Netzentgelt Arbeitspreises Beispielsweise k nnte pro Tag 12 Stunden der normale Arbeitspreis 6 Stunden der doppelte Arbeitspreis und 6 Stunden der halbe Arbeitspreis in Rechnung gestellt werden In welcher Stunde welcher Arbeitspreis gilt ermittelt sich entsprechend der Netzbezugslastprognose des Verteilnetzbetreibers f r den n chsten Tag In Stunden hoher Netzlast sind die doppelten
144. werden Weiterhin soll das zellulare System autonome Mechanismen im St rungsfall erm glichen was in weiteren Forschungsarbeiten auszupr gen ist Netzbereiche k nnen sich dann erhalten wenn andere Bereiche ausgefallen sind Die verteilte Intelligenz kann damit ein Beitrag zur Versorgungssicherheit in einer vernetzten kritischen Infrastruktur leisten die bei zentralen Systemen angreifbarer ist Die zumindest zeitweise Autonomie einzelner Teile des Systems also die Unabh ngigkeit von anderen Systemteilen erh ht die Verf gbarkeit Eine Objektnetzzelle Liegenschaft des Netznutzers soll wenn auch mit Einschr nkungen auch ohne Verbindung zum Verteilnetz oder der Systemzelle agieren k nnen Analog soll eine Verteilnetzzelle zeitweise ohne Verbindung zur Systemzelle funktionieren Letztlich geht es darum dass die Funktion des Gesamtsystems nicht durch den Ausfall einzelner Verteilnetzzellen verhindert wird Dies erfordert dass keine zu starke informationstechnische Kopplung der Systembereiche erfolgt Daher wurde eine relativ lose Kommunikationskopplung umgesetzt F r den Aufbau eines intelligenten Stromnetzes ist eine robuste IP basierte breitbandige echtzeitf hige und berall verf gbare Kommunikationsinfrastruktur erforderlich Das im moma Projekt daf r eingesetzte Breitband Powerline System erf llte insbesondere als Haus IP Anschluss alle Anforderungen an die Kommunikations Infrastruktur vollumf nglich Im moma Feldtest wurden vi
145. werden wurden ausgehend von den 2020er Zahlen mittels des Erzeugerpreisindizes 2000 2010 f r die G tergruppe 09 26 Datenverarbeitungsger te auf 2030 gerechnet und dann ber den Verbraucherpeisindex 2000 2010 wieder auf Realwerte in gt 010 Zur ckgerechnet Es resultiert ein Faktor von rund 0 49 Da dies quantitativ von erheblicher Bedeutung ist wird f r das Szenario Deutschland 2030 als Sensitivit tsrechnung auch die Variante mit den 2020er Preisen berechnet Neben diesen Investitionskosten f r die Smart Grid Infrastruktur werden operative Kosten ber cksichtigt Diese unterscheiden sich in laufende Kosten die unmittelbar bernommen werden und einmalige Kosten Letztere werden wie Investitionskosten behandelt da davon auszugehen ist dass die Kosten regelm ig z B mit einem Austausch der Hardware im Haushalt anfallen In der folgenden Tabelle sind die Investitionssummen dargestellt Sie belaufen sich f r Mannheim 2030 auf rund 11 1 Mio und f r Deutschland auf rund 6 5 Mrd Dabei entf llt f r Deutschland rund 70 auf Investitionen unter operative Kosten Im Vergleich zur Smart Grid Infrastruktur sind diese also sehr bedeutend Das weist darauf hin dass die Arbeiten bei den Kunden vor Ort wesentliche Kostentreiber sind Innerhalb der Smart Grid Infrastruktur entf llt ein Gro teil auf Objektnetzzellen was in der gro en Anzahl begr ndet ist Diese f llt f r Unterobjektzellen nicht mehr so deutli
146. wichtiger Bitte w hlen Sie nur eine der folgenden Antworten aus 1 2 3 4 5 6 Komfort Daten Wei nicht sicherheit O O O O O O O 49 M chten Sie uns noch etwas mitteilen Bitte tragen Sie Ihre Antwort in das daf r vorgesehene Feld ein Vielen Dank f r Ihre Mitwirkung A EENERGY 337 Be inoma Modellstadt Mannheim A 5 2 Abschlussfragebogen f r die Versuchsgruppe August 2012 Bitte senden Sie diesen Fragebogen bis zum 7 8 2012 ausgef llt an uns zur ck Bitte verwenden Sie zum Ausf llen des Fragebogens einen gut lesbaren Stift keinen Bleistift Falsch gesetzte Kreuze k nnen Sie auf folgende Weise korrigieren Falsches Antwortfeld ausf llen Richtiges Antwortfeld ankreuzen Tragen Sie Ihre handschriftlichen Anmerkungen bitte nur in die daf r vorgesehenen Felder z B ganz am Schluss ein Sie k nnen sonst nicht ausgewertet werden 1 Vorab Das moma Gesamtsystem besteht aus vier Teilen Der Erfassung Ihrer Stromverbrauchsdaten durch den elektrischen Z hler Smart Meter der Aufbereitung Ihrer Stromdaten z B im Smart Metering Webportal der automatischen Ger testeuerung Energiebutler Schaltboxen und Ihnen und Ihrem Haushalt Mit dieser Befragung m chten wir ermitteln wie gut alle Komponenten aufeinander abgestimmt sind und an welchen Stellen Sie noch Verbesserungsbedarf sehen Damit es nicht zu Missverst ndnissen kommt m chten wir an dieser Stelle ein paar Begriff
147. wurde ein signifikanter Anteil f r den keine oder kaum Preisreduktion erzielt wurde Da in der Abschlussbefragung nur abgefragt wurde ob berhaupt auf die ZZ EENERGY w 138 inoma Modellstadt Mannheim variablen Preise reagiert wurde ist die wahrscheinlichste Erkl rung f r diesen Effekt dass es in der Gruppe von Haushalten die Lasten verschoben haben gro e Unterschiede hinsichtlich der Intensit t gab mit der dies geschehen ist Die in Abbildung 79 dargestellten Kundenpreisvorteile beziehen sich zun chst nur auf den Feldtesttarif Um eine Verbindung des erzielten Preisvorteils zu den M glichkeiten dieses Tarifs herzustellen und um eine zumindest n herungsweise tarifunabh ngige Aussage ber diese Vorteile zu erhalten wurden die durchschnittlichen Preisreduktionen mit allgemeinen statistischen Parametern des Feldtesttarifs verglichen Dieser hat ber den Beobachtungszeitraum einen Durchschnittspreis von 22 77 ct kWh der gro en Einfluss auf die Stromkosten der Haushalte ohne Reaktion auf variable Preise hat Die Standardabweichung die ein Ma f r die Variabilit t der Preise ist und einen Kostenvorteil durch Lastverschiebung erst erm glicht betr gt 6 67 ct kWh Im Durchschnitt ber alle Feldtestkunden wurden beim Betrieb von Sp lmaschinen 37 4 bei Waschmaschinen 42 3 und bei Trocknern 32 4 einer Standardabweichung als Preisvorteil realisiert Akzeptiert man die Interpretation von Abbildung 79 und Abbildun
148. wurden die Werte und davon Haushalte und Davon andere Endverbraucher ber eine Komponentenzerlegung berechnet s Holub Schnabl 1994 Input Output Rechnung Input Output Analyse Oldenbourg Verlag M nchen S 209ff Wird die Ver nderung zweier multiplikativ miteinander verkn pfter Gr en z B p x poxo mit x als Menge und p als Preis wobei p als Zeilen und x als Spaltenvektor definiert werden k nnen betrachtet so kann diese zerlegt werden in po x1 xo p1 po xo p po x xo Der erste Term gibt die Wirkung der Mengen nderung wieder der zweite Term den Effekt der Preis nderung und der dritte den sogenannten gemischten Effekt Der gemischte Effekt taucht in der Aufteilung unter davon Haushalte deshalb nicht auf weil der betriebswirtschaftlich nutzbare Effekt sich aus der Summe des Mengeneffekts und des gemischten Effekts ergibt po x1 xo p po x1 xo p x1 xo Unter Ver nderung durch B rsenpreise f r Haushalte und andere Endverbraucher ist eine Zerlegung auf Effekte durch B rsenpreissenkung und Struktur nderung des B rsenpreises in der Tabelle angedeutet wobei nur der Effekt aus der Senkung des B rsenpreises eigens aufgef hrt wird 17 Der geringere Wert im Vergleich zu der Handelssimulation resultiert aus dem verringerten Haushaltsverbrauch im Jahr 2030 in dem Szenario A aus Leitstudie 2010 ZZ EENERGY 238 Be inoma Modellstadt Mannheim
149. zu entwickeln Der Feldtest BHKW konnte ohne Probleme durchgef hrt werden da hier eine Versorgung mit W rme stets in voller H he gegeben war da nur die Art der Erzeugung der W rme unterschiedlich gewesen ist Die Untersuchung der kologischen Auswirkungen beim BHKW zeigte dass technisch sichergestellt werden muss z B durch ein direktes Signal des Netzbetreibers dass die Elektroheizpatronen nur mit bersch ssigem Strom aus erneuerbaren Energien betrieben werden um eine Verringerung der CO Emissionen zu garantieren Eine Steuerung ber den B rsenstrompreis kann dies nicht garantieren da in Schwachlastzeiten bei gleichzeitig hohem Angebot an Braunkohlestrom sehr niedrige B rsenpreise auftreten k nnen In solchen F llen w re der Betrieb der Elektroheizpatronen m glicherweise wirtschaftlich aber kologisch kontraproduktiv ZZ EENERGY Be inoma Modellstadt Mannheim Bevor verallgemeinerbare Aussagen zur Bewertung der konomischen und kologischen Wirkungen bei Nutzung dieser thermischen Absenkpotenziale in Geb uden getroffen werden k nnen m ssen jedoch noch weitere Untersuchungen zur Optimierung in Hinblick auf Technik konomie und kologie erfolgen Generell konnte durch den Feldtest in Dresden nachgewiesen werden dass die im Projekt Modellstadt Mannheim entwickelte IT Architektur in der Praxis auf verschiedene Regelungsaufgaben im Zusammenhang mit Smart Grid Aufgaben bertragbar ist Ausblick Die Tran
150. zu Gabriel et al 2011 Zukunft der Stromerzeugung im europ ischen er EENERGY 255 Be inoma Modellstadt Mannheim Kraftwerke erwies sich eine Aufteilung auf Produktionsbereiche aufgrund von fehlenden Daten als problematisch Verwendet wurde schlie lich die Aufteilung von Gro kraftwerke aus Ziegelmann et al 2000 S 131 als beste verf gbare N herung Die folgende Tabelle zeigt den insgesamt resultierenden Nachfrageimpuls f r inl ndisch produzierte G ter nach Produktionsbereichen Neben dem bereits beschriebenen Standardfall in dem die Investitionen entsprechend ihrer Lebensdauern in j hrliche Investitionen umgerechnet werden Steady State wird der alternative Fall betrachtet in dem angenommen wird dass die Investitionen in 15 Jahren vollst ndig erfolgen w rden Der Fall betrifft die eingesparten Kabelinvestitionen und Kraftwerksinvestitionen Gew hlt wurde er da aufgrund der langen Lebensdauern f r diese beiden Investitionsg ter in Steady State implizit unterstellt w rde dass sie im Szenario ohne Smart Grid ber einen Zeitraum von 40 bzw 25 Jahren erfolgen k nnten Das passt nicht zu einem Szenario f r 2030 das in bzw bis 2030 erstellte Anlagen betrachtet Deshalb wurde ein Zeitraum gew hlt 15 Jahre der sichert dass die Investitionen auch bis 2030 erfolgen w rden In diesem Fall ist der gesamte Nachfrageimpuls mit rund 879 Mio a geringer als in Steady State
151. zugute wobei der berwiegende Teil auf die Reduktion des durchschnittlichen B rsenpreises 482 8 Mio a bzw 150 8 Mio a entf llt der Rest auf nderungen der Preisstruktur Das bedeutet dass von der Lastverschiebung in erheblichem Umfang Endverbraucher profizieren die selber nichts zur Lastverschiebung beitragen Hieraus ergeben sich folgende Schlussfolgerungen 1 Systemare Vorteile k nnen betriebswirtschaftliche Vorteile um ein Vielfaches bersteigen sobald variable Tarife so weit verbreitet sind dass durch die Nutzung der Flexibilit ten die Strompreise beeinflusst werden a Damit sind systemanalytische quantitative Ergebnisse f r variable Tarife nicht unmittelbar geeignet betriebswirtschaftlich sich rechnende Gesch ftsmodelle aufzuzeigen b Betriebswirtschaftliche Analysen sind unter gleichen Bedingungen nicht geeignet die konomischen Vorteile variabler Tarife quantitativ dazustellen c Eine entsprechende Unterscheidung ist auch im Rahmen eines Monitorings einer Einf hrung von variablen Tarifen zu beachten 2 Die Vorteile k nnen in quantitativ betr chtliichem Umfang Akteuren zugutekommen die im Falle eines auf einzelne Verbrauchergruppen zielenden variablen Tarifs nicht im Fokus stehen 3 Die Ergebnisse deuten darauf hin dass insbesondere durch Nutzung von Flexibilit ten induzierte Ver nderungen des durchschnittlichen B rsenpreises eine quantitativ erhebliche Wirkung zeigen k nnen 196 Methodisch
152. zur Verf gung stehenden Potenziale im Netz in Form von Angeboten f r Leistungs nderungen ermittelt um dann deren Einsatz zur Gew hrleistung einer stabilen Versorgungssituation zu planen Jede Verhandlungsperiode ist in Zyklen unterteilt Die Angebotssammlung verl uft Bottom Up d h zuerst sammeln die NS Automaten Angebote von den dezentralen Energiemanagern EM dann die MS Automaten Angebote von den NS Automaten usw W hrend eines Zyklus werden nur Angebote in einer Netzebene gesammelt und ausgew hlt d h in Zyklus 1 nur die Niederspannungsebene in Zyklus 2 die Mittelspannungsebene usw Jedes Angebot z B Drosselung der Einspeisung aus einer KWK Anlage auf 50 der Nennleistung f r die n chste Verhandlungsperiode stellt ein Potenzial dar das w hrend der Verhandlungsperiode nicht unbedingt in Anspruch genommen werden muss Jedes Angebot ist mit einem Preis versehen Alle dezentrale Energiemanager EM besitzen eindeutige ID Nummern Diese erlauben die Lokalisierung im Stromnetz Jeder Netzautomat ist in der Lage eine Lastflussberechnung in seinem unterlagerten Netz durchzuf hren Im Rahmen einer Offline Berechnung sind kritische Netzknotenpunkte Pilotknoten identifiziert worden die der Netzautomat berwacht um einzusch tzen ob es Spannungsbandverletzungen gibt Die minimale und maximale Wirkleistungs nderung minP nderung UNd maxP nderung die ohne Spannungsbandverletzung und ohne Betrieb
153. 0 oder mehr im Monat bundesweit Besonders Geringverdiener bis 900 pro Monat und Mittelverdiener zwischen 1 300 1 500 pro Monat waren unterrepr senitiert Stromverbrauch Im Durchschnitt bezog ein Haushalt der Versuchsgruppe 3 804 kWh Strom im Jahr und ein Kontrollhaushalt 3 372 kWh Gerade kleine Versuchsgruppenhaushalte mit drei oder weniger Mitgliedern brauchten im Vergleich zu den Erhebungen der EnergieAgentur NRW etwas mehr Strom als der Durchschnitt Fazit Die Unterschiede zum deutschlandweiten Schnitt sind auf das nicht zuf llige Auswahlverfahren der Versuchsgruppe im moma Projekt zur ckzuf hren und spiegeln die unterschiedliche Mitwirkungsmotivation der Bev lkerung zu diesen Themen wider Einerseits l sst die selbst Selektierung auf die diese Unausgeglichenheiten zur ckzuf hren sind darauf schlie en dass die untersuchte Bev lkerungsgruppe m nnliche studierte Hausbesitzer zwischen 40 und 80 Jahren mit einem Nettohaushaltseinkommen von 2000 im Monat oder mehr die Gruppe ist die sich im Moment f r dynamische Tarife und oder automatische Steuersysteme am ehesten interessiert vgl auch Diskussion Kapitel 5 6 5t Angaben des statistischen Bundesamts f r 2011 in Zusammenhang mit seiner Publikation Bildung in Deutschland 2012 Ein indikatorengest tzter Bericht mit einer Analyse zur kulturellen Bildung im Lebenslauf zu finden unter https www destatis de DE ZahlenFakten GesellschaftStaat BildungFor
154. 0 43 70 43 70 as m0l as m0l _43 70 as z0 43 70 43 70 27 18 _27 18 2718 162 0 00 oo 0 341 06 12 2006 0 00 cool o ool o oo o oo o oo a oo 1 2 2718 oo 162 o oo o oo 16 162 2718 27 18 2718 _43 70 2718 2718 266 162 1 62 342 07 122000 o0oo cool o oo o oo o oo o oo 162 2718 27 18 2718 2718 162 000 o oo o oo 16 27 18 27 18 2718 27 18 16 162 162 o0 o 343 08 12 2000 0 00 0 00 o oo o oo o oo o oo o oo 1 62 2718 2718 2718 27 18 _43 70 _43 70 ass l 48 91 ass l 48 91 43 70 _43 70 As m0l 43 70 43 70 3 70 344 09 12 2030 2718 2718 162 162 162 2718 43 70 ass l ass l ass l szul 57 11 ass l 57 11 ass l ass l ass l ass l ass l ass l 43 70 43 70 43 70 1 62 345 10 12 2000 o00 cool o oo o oo o oo o oo o oo 1 62 2660 _1 62 162 27 18 _27 18 __27 18 2718 2718 2718 _43 70 __43 70 2718 27 18 27 18 162 0 0 346 11 12 2030 0 00 0 00 0 00 0 00 0 00 0 00 27 18 43 70 43 70 43 70 43 70 43 70 43 70 43 70 27 18 43 70 43 70 43 70 43 70 43 70 27 18 27 18 0 00 0 00 347 12 122006 0 00 0 00 o oo o ool o ool o oo 2718 as r0 43 70 43 70 43 70 43 70 _43 70 ass l ass l ass l ass l ass l 43 70 43 70 43 70 27 18 2718 1 62 348 13 12 2000 000 000 o oo z2z 8 27 18 2718 __43 70 __43 70 43 0 __a3 70 2718 278 2718 2718 2718 2718 27 18 _27 18 __27 18 162 000 0 00 o oo 0 00 349 14 12 2030 0 00 0 00 0 00 0 00 0 00 0 00 0 00 0 00 0 00 0 00
155. 0 00 Uhrzeit W rmeleistung Prognose W rmeleistung Messung theoret Absenkung Pumpenleistung Abbildung 128 Leistungsverlauf der Sekund rnetzpumpen Durch den erh hten F rderstrom bewegt sich die Pumpenkennlinie aus ihrem optimalen Betriebspunkt heraus Dies f hrt neben Zusatzkosten f r die erh hte Pumpenenergie zu einer h heren Belastung der Pumpengruppen und zum Aufschwingen von Anlagenteilen schlie lich in Endkonsequenz zu unterschiedlichen Temperaturverteilungen in den Rohrleitungen Schichtenbildung In welcher Qualit t und Quantit t die beschriebenen negativen Einfl sse auf die Anlagentechnik einwirken bedarf weiterer Untersuchungen Auswertung Geb udeversorgungszustand GVZ Als Indikator zur Bewertung welche Auswirkungen die Absenkungen auf den thermischen Versorgungszustand der betroffenen Lokationen haben k nnten wurde aus einem Referenzgeb ude zyklisch der Geb udeversorgungszustand GVZ gemessen und verarbeitet Der Sinn der GVZ Validierung lag in der Absicht bei den Absenkvorg ngen keine unzumutbaren Einschr nkungen der betroffenen Kunden zuzulassen Das betrifft die Warmwasseraufbereitung ebenso wie die Heizung Beim GVZ handelt es sich um einen internen Parameter des Adapterm Systems der Firma TECHEM welche den GVZ urs chlich zur Beurteilung des Heizbedarfes im Geb ude nutzt Mit dem so genannten Adapterm Verfahren ist es m glich aus der Information der Oberfl ch
156. 0 00 Uhrzeit Leistung Prognose Leistung Messung theoret Absenkung Au entemp Prognose Au entemp Messung Abbildung 120 Absenkung vom 30 11 2012 Die Abbildung zeigt einen typischen Tagesverlauf mit geringem Lastverhalten in der Nacht und dem charakteristischen Anstieg in den Morgenstunden Es ist zu erkennen dass im Zeitraum von 08 12 Uhr eine Leistungsreduktion stattfand welche der geplanten Vorgabe entspricht Die Schwingungen um den eingestellten Festwert resultieren aus der regelungstechnischen sowie hydraulischen Einstellung des sekund ren Netzabschnittes welche im Gliederungspunkt c n her erl utert werden Mit der Aufhebung der Leistungsfestsetzung folgt nach der Absenkphase die Wiederaufheizung des W rmenetzes und der versorgten Geb ude welche charakterisiert ist durch eine kurze und hohe Lastspitze In der Testphase 3 wurde noch zus tzlich die Vorlauftemperatur des Sekund rnetzes als Validierungsgr e integriert Diese Daten wurden ebenfalls von der DREWAG Leittechnik im Minutentakt erfasst und konnten zu einer Qualit tsverbesserung der Untersuchungen beitragen In der nachfolgenden Abbildung ist der Verlauf dieser Temperatur in Korrelation zum zugeh rigen W rmelastgang Mittwoch 14 11 2012 dargestellt ZZ EENERGY 1269 fnoma Modellstadt Mannheim Mi 14 11 2012 Absenkung um 10 auf 990kW 12 00 16 00 4500 kW s 90 C
157. 0 und BSI Schutzprofil zur Sicherstellung von Datenschutz und Versorgungssicherheit VDE Kongress 2012 Intelligente Energieversorgung der Zukunft 05 11 2012 06 11 2012 Stuttgart Deutschland Proceeedings erschienen bei VDE Verlag 2013 http www vde verlag de proceedings de 453446049 html ZZ EENERGY ft 1106 Be inoma Modellstadt Mannheim 5 Ergebnisse aus dem Feldtest Mannheim In diesem Kapitel werden die Ergebnisse des Feldtests in Mannheim zusammengefasst Die Ergebnisse beziehen sich prim r auf den Feldtest 3 August bis Oktober 2012 Sollten sich dargestellte Erkenntnisse auf die vorherigen Feldtests 1 und 2 beziehen die der Vorbereitung des dritten Feldtests dienten wird das explizit erw hnt Es gab zwei Arten der Auswertung die eine beruhte auf Befragungen die andere auf Messdaten Zun chst soll dargestellt werden wie ber Haushaltsbefragungen die Zusammensetzung von Kontroll und Versuchsgruppe ermittelt wurde Im Anschluss werden der Umgang mit den Komponenten des Feldtests Tarif Stromvisualisierung automatische Steuerung und die selbstberichtete Reaktion auf Preisanreize basierend auf den Befragungen untersucht Anschlie end werden die gemessenen Reaktionen auf Preisanreize sowohl auf Ger te als auch auf Haushaltsebene auf Basis von viertelst ndlichen Verbrauchsdatenmessungen ausgewertet Es folgt ein Exkurs zum Stromverbrauch der moma Infrastruktur bevor Indikatoren f r eine Ver nderung der
158. 00 10 00 0 00 m NZ P E VY A E O A Y o X Yoe ESS ESS PS ee ie sh TTS N wo Y Y Yx Abbildung 143 Leistungen der Erzeuger w hrend des Feldtests Plausibilisierung der Messergebnisse Bildung Ersatzdaten Die Messwerte des W rmemengenz hlers 4 sind durch die zu messende geringe Anlagenleistung mit einem sehr gro en Digitalisierungsfehler behaftet Dadurch m ssen Ersatzwerte durch Hochrechnungen des verbrauchten Erdgases ermittelt werden Die Aufl sung des Gasmengenz hlers 2 erm glicht es die A EENERGY w 290 2 moma Modellstadt Mannheim Granularit t des W rmemengenz hlers 4 um 2 Nachkommastellen zu verbessern Hierbei wurde ein Mittelwert ber 1 Quartal errechnet siehe Formel 2 Oymza Quartal _ k Wh Di me hiy E G22 3 7 6Z2_im_Zielzeitraum Oymzaneu Quartal gt Mm Auswertung Temperatursensoren Zur Bewertung von Behaglichkeitsverlusten wurden in der dem Nahw rmenetz zugeh rigen Grundschule 14 Temperatursensoren ber alle Etagen 4x Erdgeschoss 5x 1 Obergeschoss 5x 2 Obergeschoss verteilt Diese wurden vorwiegend in den als kritisch angesehenen R umen installiert d h Zimmer mit vielen Au enw nden siehe nachfolgende Abbildung TS Temperatursensor Abbildung 144 Grundriss Grundschule Durch den zus tzlichen Gaskesselbetrieb auch in Strategie 5 war die W rmeproduktion jederzeit in ben tigter Menge sichergestellt Eine Unterversorgung des Inseln
159. 030 Demnach kann eine Umsetzung eines Smart Grind die j hrliche Bruttowertsch pfung um 683 723 Mio a und die Erwerbst tigkeit um rund 2235 Enth lt Installation von nachrichtentechnischen Anlagen und Kommunikationssystemen Netzwerke ZZ EENERGY 1257 Be inoma Modellstadt Mannheim elftausend Personenjahre erh hen Der Unterschied zwischen den beiden Szenarien ist relativ klein was darauf hindeutet dass die Investitionen und operativen Kosten eines Smart Grid mit Anwendung von variablen Tarifen die Wirkung dominieren Gesamtwirtschaftlich sind die Effekte allerdings relativ klein wenn man die gegenw rtig rund 41 4 Mio Erwerbst tigen mit Wohnort in Deutschland und das Bruttoinlandsprodukt im Jahr 2012 von 2 644 Mrd zum Vergleich heranzieht In der sektoralen Wirkung zeigen sich im Vergleich von Steady State und Investitionen in mindestens 15 Jahren relativ wenige Unterschiede in der Reihenfolge Ein R ckgang in der Wertsch pfung durch ein Smart Grid haben vornehmlich Tief und Hochbau und deren wichtige Vorleistungssektoren Gewinnung von Steine und Erden und bearbeitete Steine und Erden zu gew rtigen Dieser kann f r Tiefbau im Szenario Investitionen in mindestens 15 Jahren mit einem R ckgang der BWS in H he von 22 Mio a und einem R ckgang der Erwerbst tigen von rund 503 Personenjahren immerhin merklich werden Eine deutliche Zunahme der Wertsch pfung verzeich
160. 1 E welenform Spannung L2 Fe27 UMG511 5110 0001 Wellenform Spannung L3 Fe27 UMG511 5110 0001 m gt Wertebaumfenster Ur Onine Werte Historische Werte iH Digital Eingang Ausgang File Edit u a r a a 9 d Wellenformen En Nullzentrierung Zoom zur cksetzen Untere Achse bearbeiten Linke Achse bearbeiten Rechte Achse bearbeiten Drucken amp amp Wellenform Spannung 500 00 eh gt E T jellenform Strom m B 12 Name Min Wert Max welenform Strom Li Fe27 UMG511 5110 0001 u Wellenform Strom L2 Fe27 UMG511 5110 0001 ee ze rc P a u Abbildung 53 Screenshot GridVis 2 4 0 iiD Nacn Gerateyp S we so JE 00000255 wa24 E 0000049F wa25 EE 00000256 wa2s eo umes i D Fe27 umss11 5110 0001 i E Fe25 umg511 5110 302 E Fes umgs11 5110 301 i E Fe2t umg511 5110 465 EI Fe31umg511 5110 302 Haf Jasic Vorlagen Ba Graphen E Fp Topologie H H Reports E Datenbank Derby File Edit A a a LA Messen Nullzentrierung Zoom zur cksetzen Untere Achse bearbeiten Linke Achse bearbeiten Rechte Achse bearbeiten Drucken premi Wertebaumfenster os Online Werte Historische Werte pn gt a A z z z p lb Frequenz s Messen Nullzentrierung Zoom zur cksetzen Untere Achse bearbei
161. 1 herunterskaliert auf 3 entsprechend der f r 2030 angenommenen PV Einspeisung von 90 GWh f r das Gebiet Mannheim Beide Zeitreihen wurden typtagsgerecht in das Jahr 2030 adaptiert In Abbildung 111 ist die Konfiguration der variablen Netzentgelte siehe Zellen AA 368 AC 371 und ein Ausschnitt der ermittelten Netzentgelte siehe Spalten B Y dargestellt A TEE EFEHRBEESEH EFEFEEN EEE ER ESF ER EEE RER z AA AB AC 1 vanE 2 3 4 5 6 7 8 910 10 2 8B 14 15 16 17 18 19 20 21 2 23 24 Rang 1 2 332 Mi 27 11 2030 3 3 a a a 3 6 6R 6 6 6 6 6 6 6 R nn nm 612 6 Mi 27 11 2030 19 23 333 Do 28 11 2030 3 3 3 a 3 3 6 62 6 6 6 6 6 6 6R nn 612 6 6 Do 28 11 2030 19 23 334 Fr 29 11 2030 3 3 3 a a 3 6 62 6 6 6 6 6 6 6 RRR 62 6 6 Fr 29 11 2030 19 23 335 Sa 30 11 2030 6 6 3 3 3 3 3 3 6 6 6 6 6 6 6 6 6 R RRRRR 6 Sa 30 11 2030 16 18 336 S0 01 12 2030 6 6 6 al a aj al aj a 6l 6 6l 6l 6 6 6 6 2 12 12 m m m 6 S0 01 12 2030 9 14 337Mo 02 12 2000 3 3 3 3 3 3 6 6 6 6 6 6 6 PP m m 6 6 Mo 02 12 2030 19 23 338 Di 03 12 2030 al ajl a a a a 6 6 6 6l 6 6 6l 6 6 6 x nn nm m 5 ch Di 03 12 2030 19 23 339 Mi 04 12 2030 al al a a a a 6 6 6l 6l 6 6l 6l 6 6l 6 2 2 2 nm m 6 6 Mi 04 12 2030 19 23 340 D0 05 12 2030 al al a a a a 6 6 6 6l 6l 6l 6l 6l 6 6 2 2 12 nm m 6 6 Do 05 12 2030 19 23 341 Fr 06 12 2030 al al a a a a 6 6 6l 6l 6 6 6l 6 6 6 2 2 2 nm m 6 6 Fr 06 12 2030 19 23 342 Sa 07 12 2030 6 3 3 3 3 3
162. 1 8 1132 4 Kosten Infrastruktur 265 7 289 1 313 4 338 7 364 8 Gesamtkosten 1168 3 1245 9 1326 7 1410 5 1497 2 Tabelle 39 Sensitivit t der j hrlichen Kosten der Smart Grid Infrastruktur und der betrachteten Business Cases auf Realzinsvariationen Nutzen aus netzseitigen Vorteilen Die Absch tzung der netzseitigen Vorteile nimmt die Ergebnisse der technischen Simulationen einer VNZ f r das Niederspannungsnetz auf und bewertet die Unterschiede zwischen den dortigen Szenarien Netzausbau und Energiemanagement Dort wurden Teilnetztopologien und im betrachteten Teilnetz angeschlossene dezentrale Erzeugungsanlagen f r die Szenarien Mannheim 2030 und Deutschland 2030 spezifiziert F r das Szenario Mannheim 2030 wurde die Topologie eines Mannheimer Teilnetzes verwendet und ein von der MVV prognostizierter Ausbau dezentraler Erzeugungsanlagen Die Netzsimulationen zeigten dass auch im Jahr 2030 aufgrund des schon heute eng vermaschten Netzes Netzrestriktionen nicht relevant sind Aus diesem Grund wird der netzseitige Vorteil f r das Szenario Mannheim 2030 auf 0 gesch tzt Die weiteren Ausf hrungen gelten dem Szenario Deutschland 2030 F r das Szenario Deutschland 2030 war sowohl vor allem die Netztopologie des Teilnetzes als auch die Ausstattung des Teilnetzes mit dezentralen Erzeugungsanlagen festzulegen zu Details s Kapitel 6 2 184 Wie bereits oben erw hnt wird nur die Niederspannungsebene bet
163. 10 und mehr als 10 Parteien H user auf Im Durchschnitt haben die Wohnungen 110 130m2 was ber dem Bundesdeutschen Schnitt von 92 1 m liegt Mehr als die H lfte der Wohnungen sind gr er als 110m w hrend Bundesweit nur 37 gr er als 100m sind Alter und Geschlecht Zwei Drittel 68 der Personen aus der Versuchsgruppe die den Auftaktfragebogen ausf llten waren m nnlich Ebenfalls zwei Drittel der Personen die sich f r den Feldtest anmeldeten waren in der Versuchsgruppe laut Abschlussfragebogen m nnlichen Geschlechts Nur in 20 der F lle war es eine Frau die sich f r den Feldtest 3 anmeldete Im Vergleich zum bundesdeutschen Durchschnitt sind Teilnehmende zwischen 40 und 70 Jahren deutlich berrepr sentiert 70 in der Versuchsgruppe zu 52 in der Gesamtdeutschen Bev lkerung Teilnehmer zwischen 20 und 40 13 5 zu 30 und Teilnehmer ber 80 1 7 zu 6 sind deutlich Autorin Corinna Schmitt IFEU 50 Summe der in den Frageb gen angegebenen Personenzahlen im Haushalt 51 Statistisches Bundesamt Wiesbaden Hrsg Statistisches Deutschland und Internationales 2012 2012 zu finden unter https www destatis de DE Publikationen StatistischesJahrbuch StatistischesJahrbuch2012 pdf blob publ icationFile zuletzt aufgerufen am 1 3 2013 52 Es war auch die Angabe Mehrere Personen unterschiedlichen Geschlechts m glich 5 Statistisches Bundesamt Altersaufbau 2009 12 koordinierte Bev lker
164. 110 0001 E Fe25 umg511 5110 302 E Fe8 umg511 5110 301 E Fe21 umg511 5110 465 E Fe31 umg511 5110 302 asic Vorlagen raphen opologie eports atenbank Derby p arbeiten Drucken I gt a a zl Messen Nullzentrierung Zoom zur cksetzen Untere Achse bearbeiten Linke Achse bearbeiten Recht 1 fenster an p Mrz a p Apr S001 ii Mo02 Di 03 Mi o4 er Do 05 0 00 i 20 00 F 40 00 adia 0 00 E 80 00 EN 100 00 Fr 06 Rn I SE EEE SEE 2 5207 ve so 08 Name Min i Oberschwingungen Spannung rel L1 Fe27 UMGS11 5110 0001 3367454 u E Oberschwingungen Spannung rel L2 Fe27 UMGS11 5110 0001 432996 a EI Oberschwingungen Spannung rel L3 Fe27 UMG511 5110 0001 0421287 m SE E JE SE E E E E E Abbildung 52 Screenshot GridVis 2 4 0 Prozentuale Darstellung der Oberschwingungen der Spannung aller Phasen Der zweite wichtige Bewertungsaspekt ist die Online Analyse der Messdaten Diese kann bei der Fehlersuche auch zur Bewertung des jetzigen Netzzustandes genutzt werden Somit kann der live Zustand an der Ortsnetzstation ber cksichtigt werden und verschiedenste Parameter f r die Regelung des Verteilungsnetzes ermittelt werden F r die Erfassung der Messwerte durch eine EDV bietet sich z B das Protokoll Modbus over TCP an Die relevanten Daten k nnen ausgelesen werden und stehen direkt f r eine eventuelle Regelung zur Ver
165. 122 _eons 2 1109 0729285 28 94 0 000 2 253894 1 967905 Tabelle A 3 Regression des Basismodells f r die Versuchsgruppe Regression des Basismodells f r die Kontrollgruppe ber die gemittelten Haushaltsstromverbr uche von Juni bis Oktober 2012 36 Summit Blue Consulting LLC Evaluation of the 2006 Energy Smart Pricing Plan Final Report 2007 237 U S Department of Energy USDOE Benefits of Demand Response in Electricity Markets and Recommendations for Achieving Them 32 2006 ZZ EENERGY inoma 9 Modellstadt Mannheim Linear regression Number of obs 3021 F 1 3019 0 98 Prob gt F 0 3213 R squared 0 0003 Root MSE 4036 Robust Inverbrauch Coef Std Err t P gt t 95 Conf Intervall Inpreis 0266839 0269019 0 99 0 321 0794318 0260639 _eons 2 543173 0825367 30 81 0 000 2 705007 2 381339 Tabelle A 4 Regression des Basismodells f r die Kontrollgruppe A 7 2 Regressionen Basismodell ber Gruppen von Haushalten Manuell amp Automatisch Linear regression Number of obs 3021 F 1 3019 59 18 Prob gt F 0 0000 R squared 0 0207 Root MSE 37166 Robust Inverbrauch Coef Std Err P gt t 95 Conf Interval lnpreis 1971104 0256221 7 69 0 000 2473491 1468718 _cons 1 909967 0793486 24 07 0 000 2 06555 1 754384 Tabelle A 5 Regression des Basismodells f r die Nutzungsgruppe Manuell amp Automatisch Nur Manu
166. 14 17 Uhr O 1 5 Uhr O Was ist Ihnen wichtiger Haushaltsger te zu jedem beliebigen Zeitpunkt nutzen zu k nnen oder zu Zeitpunkten in denen der Strom g nstig ist so dass Sie Geld sparen Bitte w hlen Sie in jeder Zeile nur eine zutreffende Antwort aus 1 2 3 4 5 6 beliebiger g nstiger Zeitpunkt Zeitpunkt Wei nicht O O O O O O O War w hrend der Praxisphase entweder seit Oktober 2011 oder seit M rz 2012 l nger als 5 Tage am St ck niemand zu Hause z B Urlaub Bitte w hlen Sie nur eine der folgenden Antworten aus O Ja O Nein Falls ja bitte geben Sie uns den Zeitraum die Zeitr ume an A EENERGY 349 Anoma Modellstadt Mannheim Warum haben Sie sich f r den Feldtest angemeldet Bitte w hlen Sie alle zutreffenden Antworten aus Ich Wir wollte n Geld sparen IchWir hatte n Interesse an der automatischen Steuerung IchWir hatte n Interesse an der Stromvisualisierung Webportal IchWir hatte n Interesse an einer monatlichen Abrechnung IchWir wollte n zur verst rkten Nutzung Erneuerbarer Energien beitragen Ich Wir wollten Energie sparen Ich Wir wollte n die Forschung im Bereich Smart Grid voranbringen oO00000000 Ich Wir wollte n ein Smart Meter Kreuzen Sie bitte nur die Antworten an die f r Ihre Entscheidung relevant waren Wer hat sich f r den Feldtest angemeldet Bitte w hlen Sie nur eine der folgenden Antworten aus O Eine Person m nnlichen Geschlechts O Eine Person weiblichen Geschlecht
167. 14 00 15 00 16 00 17 00 18 00 19 00 20 00 21 00 22 00 _ 23 00 oo 00 332 27 11 2000 __0 00 000 o oo o oo o oo 162 _43 70 ass l ass l 5208 ass l ass l ass l ass l 5711 _68 91 _68 91 68 91 _68 91 _68 91 _68 91 57 11 57 u1 as s l 333 28 11 2030 43 70 43 70 27 18 27 18 162 162 2718 __43 70 2718 2718 2718 2718 _27 18 __43 70 43 70 43 70 ass l ass l szul 5zul 5zul ass l ass l 43 70 334 29 11 2030 2718 162 0 00 o oo o oo o oo 2718 _43 70 43 70 4370 43 70 43 70 __43 70 asm ass l s711 szul 5711 _68 91 szul szu l ass l 48 91 43 70 335 30 11 2030 27 183 162 o00 o oo o oo o oo o oo o oo o ool oo o oo o oo o oo o oo o oo o oo cool o oo o o cool o oo o oo o oo 0 00 336 01 12 2030 o0oo cool co co o oo o oo o oo o o o oo o oo o oo o oo o oo o ool o oo o oo o oo o oo 1 62 _27 18 26 64 27 18 27 18 _43 70 27 18 337__ 02 12 2030 2718 2718 2718 16 16 16 2718 _43 70 43 70 27 18 2718 16 _o o0 162 2664 2718 43 70 43 70 43 70 2718 2718 27 18 27 18 0 0 338 03 12 2006 o0oo cool o oo o oo o oo 2718 43 70 ass l ass l ass l 43 70 43 70 27 18 43 70 43 70 ass l ass l ass l ass l ass l 43 70 43 70 43 70 26 64 339 04 12 2030 0 00 cool o oo o ool 1 62 2718 as r0 as s l 43 70 __43 70 43 70 43 70 __43 70 __27 18 2718 2718 2718 a0 2718 2718 zus 162 000 0 0 340 05 12 2000 0 00 cool o oo o oo o oo o oo 27 18 43 70 43 7
168. 2 Informationssicherheit mit M 490 und BSI Schutzprofil Schutzma nahmen wurden im Projekt auf Grundlage der oben angef hrten Analyse f r die umgesetzte Architektur definiert und umgesetzt Um aber Nachhaltigkeit von Konzepten zur Sicherstellung von Informationssicherheit in einer vernetzten kritischen Infrastruktur zu gew hrleisten wirkte das moma Projekt intensiv in nationalen Gremien zur Gestaltung von Informationssicherheit mit Dies betraf auch die Beteiligung an den Diskussionen zum BSI Schutzprofil Smart Meter Gateway und zur zugeh rigen Technischen Richtlinie Insbesondere wurde aber auch im Rahmen des EU Mandats M 490 zur Normung Smart Grid in der Arbeitsgruppe Security mitgearbeitet Ein moma Projektvertreter konnte hierbei als Vorsitzender dieser Arbeitsgruppe im Rahmen des EU Mandats M 490 an der Verallgemeinerung der Arbeiten aus dem moma Projekt sowie des E Energy Kompetenzzentrums bei der DKE f hrend mitwirken Innerhalb des europ ischen Normungsmandats M 490 f r Smart Grid wurde ein Rahmenwerk geschaffen um die Normen zur Kommunikation zwischen Anwendungsf llen zu erg nzen um Normen zur Gew hrleistung von Smart Grid Informationssicherheit SGIS Dies soll sicherstellen dass Funktionen im Smart Grid durch technische und organisatorische SGIS Anforderungen die Informationssicherheit auf dem ad quaten Schutzniveau Ende zu Ende gew hrleisten Die Betrachtungen in den Arbeitsgruppen des Mandats 490 erfolgen in Bezug auf Anw
169. 200 Zeit min Abbildung 93 Au entemperatur rot und solare Einstrahlung blau im Betrachtungszeitraum des Szenarios MA2030 F r die Erstellung der Day Ahead Tarifprofile durch Markt und Netzautomat wurden dieselbe Methodik dieselben Basistarifproflie und vNNE Optionen verwendet wie bei DE2030 Im simulierten Betrachtungszeitraum ergab sich ein durchschnittlicher Endkundenpreis von 24 18 ct kWh wobei der Tarif zwischen 12 7 und 45 3 ct kWh schwankte Die sich im Betrachtungszeitraum ergebenden Tarife sind in Tabelle 21 zusammengefasst Es ist ersichtlich dass der Marktautomat in diesem Zeitraum nur einen einzigen der Basistarifprofile verwendet hat vgl Szenario DE2030 Tag Nr Basistarif Var NNE in den 8 Zeitintervallen Clusternr 1 2 3 4 5 6 7 8 1 3 6 6 6 6 6 1 10 10 2 3 6 6 1 6 0 1 6 6 3 3 6 6 1 6 6 1 6 6 4 3 6 6 6 0 0 1 6 6 5 3 6 6 1 6 6 1 6 6 6 g 6 6 1 6 6 1 6 6 7 3 6 6 1 0 6 1 6 6 Tabelle 21 Ausgew hlte Tarifprofile im Szenario MA2030 Wiederum wurden kritische Knoten identifiziert und DEA Priorit tenlisten f r die Intraday Regelung durch den Netzautomaten zusammengestellt Der PCC 14 ist in Abbildung 92 mit der Nummer 7 bezeichnet und befindet sich am Ende des erw hnten einseitig gespeisten Netzstranges Im Betrachtungszeitraum wurden folgende F lle simuliert A EENERGY 187 Be inoma Modellstadt Mannheim 1 Referenz unver n
170. 201 Abbildung 98 Verteilung der dezentralen Anlagen im Simulationsnetz uu0n40n0enennnnnennnnnnennnnnenn 204 Abbildung 99 Flussdiagramm der implementierten Regelung ur 444snsnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn 205 Abbildung 100 Ergebnisse der Jahressimulation ohne Regelung und Netzausbau f r den 250 zae e E A A E eisen 207 Abbildung 101 Ergebnisse der Jahressimulation nach Netzausbau im Szenario 250 uneeeneneen 207 Abbildung 102 Ergebnisse der Jahressimulation mit Regelung durch Netzautomaten u 208 Abbildung 103 Blindleistungskompensationsverlauf abgeleitet aus den Ergebnissen der Jahressimulation NEON EEE LEERE CET RENL TELLER TENTERSCHERRULTNTELEHTEEE E E E E E A A 208 Abbildung 104 Stufenschaltungen zur Spannungs und Netzauslastungsverringerung 209 Abbildung 105 Maximale Kabelauslastung im Simulationsnetz 20044400nnnnnnnnnnnnnnnnnnnennnnnnn nn 209 Abbildung 106 Berechnung der Kundenpreisprofile 444444HHnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn namen 211 Abbildung 107 Einbindung der Handelssimulation in die Gesamtsimulation uennnsnennennenenn 213 Abbildung 108 Ausschnitt aus dem Excel Tool zur Berechnung der Kundenpreisprofile 214 Abbildung 109 Ausschnitt aus der Handelssimulation 4444444444HRn nass nnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn nenn 215 Abbildung 110 F
171. 2012 uuuurs22uuesssnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn nenn 269 Abbildung 121 Absenkung vom 14 11 2012 uuuurs2suseessnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn ann nnnn anne 270 Abbildung 122 Regelungstechnische L sung f r Testphase 1 uuusssnnesennsnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn nn 271 Abbildung 123 Absenkung ber die zentrale Reduktion mit verteilter Qualit tsmessung uneen 272 Abbildung 124 Schwingverhalten w hrend des Absenkungen 40srs40ussneennnnnnannennnnnnnnnnnnnnnnnnnnn nenn 273 Abbildung 125 W rmelastgang vom 08 05 2012 uuuessnseensssnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn naar 274 Abbildung 126 W rmelastg nge 47 KW 2012 2uuuesssnnnnnennnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn mann nn 274 Abbildung 127 Optimierung des An und Abfahrvorganges s440ersnnunnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn 275 Abbildung 128 Leistungsverlauf der Sekund rnetzpumpen uursssersnsnnssnnnnnnnnnnnnennnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn nn 276 A EENERGY moma Modellstadt Mannheim Abbildung 129 Geb udeversorgungszustand mit Au entemperatur 23 04 10 05 2012 cn 277 Abbildung 130 Beispiel Heizkennlinie 444u444snnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn 278 Abbildung 131 Geb udeversorgungszustand mit Au entemperatur 13 05 20 05
172. 3 7 86048 97845 2 103809 109564 114220 115331 111504 109259 107621 106231 106452 105997 102955 96353 7 98345 2 94263 6 81733 3 376 Erzeugung o o o o o 15 1620 8662 5 19185 29070 42555 46567 5 42682 5 43605 33975 30232 5 18427 5 10455 7342 5 3945 720 525 o o 377 Netzlast 67212 9 59501 8 55712 54430 3 56506 4 61078 69363 7 77385 5 78660 2 74738 9 67009 4 67652 3 72648 4 67899 3 75284 1 77388 2 87303 8 95997 3 98654 7 99009 9 95633 7 98292 7 94263 6 81733 3 378 379 vanE 6 3 3 3 3 3 6 6 6 6 3 6 6 6 6 6 6 12 12 12 12 12 12 6 380 EEX sn san san sn S71 69 831 689 689 571 521 437 000 437 00 437 489 489 489 489 521 521 489 489 381 K Preisprofil 26 71 23 71 23 71 23 71 23 71 2489 2931 27 89 27 89 26 71 23 21 25 37 21 00 25 37 21 00 25 37 25 89 31 89 3189 3189 32 21 32 21 31 89 25 89 382 383 384 385 Lastverl ufe Preis bersicht 388 200000 389 u 2 ana x HH 391 z 392 _ 100000 33 393 a HATT Last T vane 394 50000 Erzeugung 3 n 395 3 Pd PR Netzlast nu K Preisprofil 396 o 8 397 12345678 9 101112131415161718192021222324 8 nu 398 50000 5 399 400 100000 201 e 1234567 8 9 1011121314151617 18192021222324 fagesstunden h 402 Tagesstunden h 403 MH N Lastgang Erzeugung lt Netzast lt vaNE _ EEX Kundenpreisprofile 3 pi Abbildung 108 Ausschnitt aus dem Excel Tool zur Berechnung der Kundenpreisprofile Die Berechnung der Spotmarktkosten bzw die Ersparnis bei den Spotmarktkosten durch die Lastverschiebung
173. 34 Be Hama Modellstadt Mannheim energiewirtschaftlichen Rahmens untersucht Zusammenfassend werden alle Ergebnisse des Forschungsprojekts Modellstadt Mannheim im Projektendbericht dargestellt 18 Z B Verantwortlicher Konsortialpartner IBM Mitwirkende Konsortialpartner Ingmar Bergmann IBM Alfred Malina IBM Andreas Kie ling MVV Markus Rindchen PPC Herr Marius Rosau Mike Trautmann UDE Herr Dr David Nestle Fraunhofer IWES Ergebnisstudie E Energy Projekt Modellstadt Mannheim moma Arbeitsschritt 5 2 Konzept zur internationalen Standardisierung erschienen in moma Mannheim 01 02 2010 Verantwortlicher Konsortialpartner IZES Mitwirkende Konsortialpartner IZES Klann Uwe Zipp Alexander Luxenburger Martin IWES Selzam Patrick Engel Stephan MVV Netrion GmbH H fner Mathias Ergebnisstudie E Energy Projekt Modellstadt Mannheim moma Arbeitsschritt 5 7 Auswirkungen auf das politische Instrumentarium erschienen in moma Mannheim 15 11 2012 1 Verantwortlicher Konsortialpartner MVV Kie ling Andreas Abschlussbericht zum E Energy Projekt Modellstadt Mannheim moma Beitr ge von moma zur Transformation des Energiesystems f r Nachhaltigkeit Beteiligung Regionalit t und Verbundenheit erschienen in moma Mannheim April 2013 ZZ EENERGY ss ass moma Modellstadt Mannheim 3 Beschreibung der drei Feldtests Im Folgenden werden die Ziele und Kernelemente der drei im Rahmen des
174. 5 1 6 172 25 1 6 172 25 1 6 172 25 1 6 172 25 1 6 172 25 1 6 172 25 1 6 172 25 1 6 172 25 1 6 172 25 1 6 172 25 1 6 172 25 1 6 wanna Bytes 32 Bytes 32 Bytes 32 Bytes 32 Bytes 32 Bytes 32 Bytes 32 Bytes 32 Bytes 32 Bytes 32 Bytes 32 Bytes 32 Bytes 32 Bytes 32 Bytes 32 Bytes 32 Bytes 32 Bytes 32 Bytes 32 Bytes 32 Bytes 32 Bytes 32 Bytes 32 Ping Statistik f r 172 25 1 65 Pakete Zeitangaben in Millisek Maximum Ca Minimum Ping wird ausgef hrt fiir Antwort Antwort Antwort Antwort Antwort Antwort Antwort Antwort Antwort Antwort Antwort Antwort Antwort Antwort Antwort Antwort Antwort Antwort Antwort Antwort Antwort Antwort Antwort Antwort Antwort Gesendet 2 ms 23 Empfangen RELEF Zeit 32ms AE k a PA LE Zeit 24ms Zeit 32ms Zeit 28ms Zeit 31ms Zeit 25ms Zeit 32ms Zeit 29ms Zeit 25ms Zeit 27ms Zeit 35ms Zeit 31ms Zeit 28ms Zeit 29ms Zeit 208nms Zeit 22ms Zeit 28ms Zeit 27 ms Zeit 25ms Zeit 21ms Zeit 26ms Zeit 28ms 23 Mittelwert Bytes Daten TTL 63 TTL 63 TTL 63 TTL 63 TTL 63 TTL 63 TTL 63 TTL 63 TTL 63 TTL 63 TTL 63 TTL 63 TTL 63 TTL 63 TTL 63 TTL 63 TTL 63 TTL 63 TTL 63 TTL 63 TTL 63 TTL 63 TTL 63 Verloren 27ms 8 Verlust Abbildung 36 Pingtest an einer BDKE in K fertal 172 28 2 50 172 28 2 50 172 28 2 50 172 28 2 50 172 28 2 50 172 28 2 50 172 28 2 50 172 28
175. 56 371 MR N EEX Gesamt DLG FPS DLG lt SOC DLG Gesamt Kostendiff lt FPS Kostendiff SOC Kostendif 3 pel Abbildung 109 Ausschnitt aus der Handelssimulation Szenarien und Annahmen Die Handelssimulation wurde f r das Basisjahr 2030 durchgef hrt Es wurden 1000 Privatkunden angenommen die ber die gleiche Ausstattung an steuerbaren Ger ten verf gen wie in den Annahmen zur technischen Simulation beschrieben Die Kundenpreisprofile ermitteln sich aus der Summe der drei Strompreiskomponenten 1 variabler Energielieferpreis 2 variable fixe Netzentgelte und 3 fixe Steuern und Abgaben Die variablen Energielieferpreise ergeben sich 1 1 aus den Spotpreisprognosen f r 2030 die von dem Projektpartner izes zur Verf gung gestelt wurden siehe Kapitel 7 1 Tabelle 35 Bei dieser Strompreiskomponente werden zwei Szenarien unterschieden Das erste Szenario geht davon aus dass Lastmanagement in Privathaushalten nur vereinzelt in Deutschland ausschlie lich in Mannheim dort aber von allen Kunden betrieben wird und somit die Energie Management Gateways EMGs keinen Einfluss auf die Spotmarktpreise nehmen Das zweite Szenario geht davon aus dass das Lastmanagement in allen Privathaushalten in Deutschland praktiziert wird und die EMGs die Spotmarktpreise sp rbar beeinflussen Dieses Szenario wurde in der Handelssimulation so umgesetzt dass der aus der technischen Simulation 18 Vgl Kap 6 2 Abschnitt Lieferung
176. 6 Wa26 7 Fe27 UMGS11 5110 0001 F Spannung effektiv L1 V Unterspannung PR tatata SE we su 7 Spannung effektiv L2 EI Fezz umssu1 5110 0001 TE E Fe25 umg511 5110 302 e A E Fe8 umg511 5110 301 E Fe21umg511 5110 465 Startzeit Dauer Masima Abweichung 8 E Fe31 umg511 5110 302 F 07 02 1205 25 05 464 119 872m5 1 5 aJ ange F 07 02 1205 25 05470 Graphen _ es H P Topologie E 97 02 12 05 25 05477 EMi Reports 13 05 1205 55 55943 1 B Datenbank Derby 13 05 1205 55 559 17 3 25 05 12 05 47 26 139 144 B 25 05 1205 47 25 146 1 i Wertebaumfenster al 25 05 12 05 52 39 458 161 Online Werte Historische Werte 25 05 12 05 52 39 465 188 34 p b Mrz A E s 25 05 1205 52 39658 10 002 188 71 dp a a so 25 05 1205 52 39718 126 96 Mo02 EI 25 05 12 05 52 39 745 171 98 Dio3 F 25 05 12 05 52 40 528 9 10 e mo gt A ar M 25 05 1205 52 40 535 50 001ms 184 91 E Graph zeigen Ee aiia a 7 7 7 e sao i f e soos z o 4 Mo09 2 eow ja emu Name Mn Wert Max Do2 E Oberschwingungen Spannung rel L1 Fe27 UMG511 5110 0001 sdikison E Oberschningungen Spannung rel L2 Fe27 UMG511 5110 0001 4 x F 4 E Oberschwingungen Spannung rel L3 Fe27 UMGS11 5110 0001 o 09 12 2012 13 38 04 MEZ GMT 01 00 Abbildung 51 Screenshot GridVis 2 4 0 Auflistung der erfassten Unterspannung aller Phasen 00000256 Wa26 En TSG HE mesu File Edit Es E Fe27 umss11 5
177. 70 1 ji h 25 C 3 Y 7 ZUBE WAN 5 60 1 N y TE I 1 20 C Q 50 40 15 C Z 30 Y 7 1c S 20 Fi lt io i 5 C I S S S S B SO A S S S A B E S S SO E E A A SS O S S SEE E S E EE 0 C 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 S N4 N So S Ra sS K S K S K S K S K NZ NZ NZ NZ NZ NG NZ N NZ N NZ NZ NZ NZ NZ I D D D D D D D D D D D D D D G G G P P G F P q F F F g E E SE g Sg E SE Na Aa Ns N N no no N iS gt No NA D GAA Datum Uhrzeit J Absenkung Messpunkt 1 Messpunkt 2 Au entemperatur Abbildung 131 Geb udeversorgungszustand mit Au entemperatur 13 05 20 05 2012 Die vorstehende Abbildung zeigt den Verlauf des GVZ und der Au entemperatur in einem weiteren Betrachtungszeitraum In den gelb hinterlegten Zeitr umen fanden jeweils Absenkungen in der W S statt Gr ere Spr nge des GVZ sind beispielsweise durch schnelle Aufheizphasen in den Geb uden zu begr nden Der Zeitraum der Aufzeichnungen des GVZ M rz September 2012 liegt gr tenteils au erhalb der Heizperiode Dadurch ist ein Einfluss der Absenkungen in der W S auf den GVZ im Rahmen der Untersuchungen nicht nachweisbar Zudem ist durch die zeitliche Aufl sung der Messdaten im 2 Stunden Takt keine exakte Analyse m glich Auf Grund dessen erwies sich die berwachung des GVZ als Indikator f r eine unzumutbare W rmeabsenkung als nicht tauglich Die E
178. 87 kg 1 682 kg CO Emissionen Strom Strommix D 2030 275 kg 264 kg Gesamte anzurechnende CO Emissionen Strommix D 2030 1 254 kg 1 425 kg Gesamte CO Emissionen bei CO freiem Strommix in Zeiten erneuerbarer Strom bersch sse 1 529 kg 1 160 kg Tabelle 65 Energie und CO2 Bilanz f r zehn exemplarische Feldtestszeitr ume im Vergleich mit Referenzzeitr umen Normalbetrieb Die CO Bilanz der zehn exemplarischen Feldtests Zeitrt ume zeigt im Vergleich mit den Referenz Zeitr umen zus tzliche CO Emissionen von 696 kg Das entspricht einem Mehr Aussto von 71 im Feldtest durch den Einsatz von Strom des deutschen Durchschnittsmixes und durch den Wegfall der Stromeinspeisung des BHKW und der damit verbundenen Substitution von Strom des Durchschnittsmixes Auch wenn der ver nderte Durchschnitts Strommix des Jahres 2030 mit h heren Anteilen erneuerbarer Energien gem BMU Leitszenario 2011 angenommen wird sind die Testlauftage in der Gesamtbilanz mit einem h heren CO Aussto verbunden F r den Fall dass die Elektroheizpatronen nur in Zeiten mit berschussstrom aus erneuerbaren Energien eingesetzt werden sind die CO Emissionen f r Strom entsprechend zu Null zu setzen Damit ergibt sich im Vergleich mit dem Referenzzeitraum eine Verringerung des CO Aussto es in den zehn exemplarischen Feldtestszeitr umen von insgesamt 369 kg entspricht 24 Der Vergleich der beiden CO Bilanzen macht deutlich Es muss technisc
179. Abbildung 60 Abbildung 61 Abbildung 62 Abbildung 63 Abbildung 64 Abbildung 65 Abbildung 66 Abbildung 67 Abbildung 68 Abbildung 57 E A GER EEUEPEDEFICHESSOEEIRLERITERE AE E E ETE 88 Ursachen interpolierter Z hlerwerte ssesssssesssrneseennesssnnnseennnunnnnnstennennnnnnnennnennnnnnnennennnnnnnnen ne 89 Verf gbarkeit Datenkommunikation sssssssesseesssrisssirrssrirrsstirrnstinnnstinnnattunnntinnnatnn nasten nanten nant 89 Schematische Darstellung des Energy Data Servers uunnseennseensnnennnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn mann 92 Ortsnetzstation Wa24 in Mannheim 2224u44400nnnnennnnnennnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnannnn 94 UMG 511 Quelle http www janitza de downloads kataloge leaflets 95 UMG 511 Installiert in Trafostation 4240404400nnnnnennnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnennnnnnnnen 95 MBSET ST antenne ee aan E een ante E herren ee 96 VNZ Serverschrank mit Temperatur berwachung uurssssssssnsssennnnnnnsnnnnnnnnnnnnennnnnnn nenn 97 Screenshot GridVis 2 4 0 Auflistung der erfassten Unterspannung aller Phasen 98 Screenshot GridVis 2 4 0 Prozentuale Darstellung der Oberschwingungen der Spannung aller E A E NIE HEEERFTEUPERRGHSERVEFRURBEUSENIEBERESSTIEECHESTEESPLFEUSUFRBENBERLEEEETEUD RE EUERFEFRTEREERHESEEER 98 Screenshot GridVis 2 4 0 uurs2snnsssnnnnnensnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnannn
180. Anschl sse erfolgen Nachfolgende Tabelle gibt einen berblick der Schnittstellen Unterbrechung der elektrischen Versorgung f r Verdichter und Heizwasser Durchlauferhitzer durch das Energieversorgungsunternehmen Die brigen Funktionen der Heizungsanlage bleiben weiterhin bestehen Kontakt geschlossen EVU Sperre freigegeben EVU Sperre Bei einigen Heizungsherstellern wird zus tzlich eine externe Sperre unterst tzt Diese bewirkt je nach Konfiguration auch eine Abschaltung der gesamten i EEE Externe Sperre Heizungsanlage Achtung Frostschutz der Anlage ggf nicht gew hrleistet Die externe Sperre ist nur bei der Add on Variante mit Temperaturregelung verf gbar und wird bei Hochtarif und aufgeladenen Speicher aktiviert Falls vom Heizungshersteller unterst tzt kann mit der externen Anforderung die Externe Anforderung Speichertemperatur auf einen eingestellten Wert aufgeladen werden Die Anforderung wird bei Niedrigtarif aktiviert Tabelle A 1 Schnittstellen zur Steuerung der W rmepumpen Zwei Ziele sollten erf llt werden 1 kein Komfortverlust f r den Anwender 2 den Bedarf an elektrischer Energie soweit zeitlich zu verschieben dass er m glichst netzkonform zur Einspeisung erneuerbarer Energiequellen ist F r die Steuerung musste zus tzlich ein spezielles Modul entwickelt werden Bei zwei Teilnehmern konnte dieses Modul eingebaut und getestet werden Dabei erhielt das zu integrierende
181. Arbeitspreise zu zahlen und in Zeiten niedriger Netzlast die halben Arbeitspreise In der Handelssimulation wurde der normale Netzenitgelt Arbeitspreis mit 6 ct kWh angenommen Der doppelte Arbeitspreis HT Zeiten liegt also bei 12 ct kWh und der halbe Arbeitspreis NT Zeiten liegt 164 Verantwortlicher Konsortialpartner IZES Mitwirkende Konsortialpartner IZES Klann Uwe Zipp Alexander Luxenburger Martin IWES Selzam Patrick Engel Stephan MVV Netrion GmbH H fner Mathias Ergebnisstudie E Energy Projekt Modellstadt Mannheim moma Arbeitsschritt 17 Auswirkungen auf das politische Instrumentarium Erschienen in moma Mannheim 15 11 2012 165 Hinweis Der Vorschlag bezieht sich eigentlich auf eine kleine Gruppe von Kunden die nach 19 StromNEV von Netzentgelt Zahlungen derzeit komplett befreit sind Ansonsten wird f r die zuk nftige Umsetzung der variablen Netzentgelte ein transparenter Algorithmus zur Berechnung der Entgeltprofile empfohlen Dieser wurde aber noch nicht entwickelt und deshalb wurde in der Simulation der o g Vorschlag umgesetzt 16 HT Hochtarif NT Niedrigtarif A EENERGY 216 e 90 200 moma Modellstadt Mannheim bei 3 ct kWh Da keine aktuellen Daten verf gbar waren wurde die Netzlastprognose berechnet aus der Differenz der Netzverbrauchsdaten f r das Niederspannungsnetz der MVV Netrion aus dem Jahr 2008 und den Solarertragsdaten der Regelzone EnBW des Jahres 201
182. Blindleistungsregelung kombiniert mit einer entsprechenden Stufenschaltung des Transformators speziell f r die Spannungsregelung sinnvoll ist Die folgende Tabelle enth lt die Kabell ngen der einzelnen Netzstr nge T6 T7 9 4 7 T12 T13 4 89 T13 T14 2 99 Tabelle 29 Leitungsl ngen des CIGRE Netzes A EENERGY x 202 fnoma Modellstadt Mannheim Parametrisierung der Simulation F r alle Simulationsl ufe wurden Lasten an den Netzknoten wie folgt verteilt NS Haushalte 0 15 0 031 3 NS Haushalte 0 00276 0 00069 3 Industrie 0 00224 0 00139 T T1 T T 4 NS Haushalte 0 00432 0 00108 NS Haushalte 0 00725 0 00182 T5 T6 NS Haushalte 0 00550 0 00138 Industrie 0 00077 0 00048 T7 T8 NS Haushalte 0 00588 0 00147 T9 Industrie 0 00574 0 00356 T10 T10 T11 T12 T12 Industrie 0 00068 0 00042 NS Haushalte 0 00477 0 0012 NS Haushalte 0 00331 0 00083 NS Haushalte 0 15 0 03 Industrie 0 05 0 017 T13 Industrie 0 00032 0 0002 T14 T14 Industrie 0 00330 0 00205 NS Haushalte 0 00207 0 00052 Tabelle 30 Verteilung der Lasten im Simulationsnetz NS Haushalte Niederspannungsnetz mit entsprechenden Haushalten Der Spannungsband wurde sowohl f r die Mittelspannung als auch f r die Niederspannungsebene auf insgesamt 5 um die Nennspannung begrenzt 2 auf der Mittelspannungsebene und 3 auf der Niederspannungsebene Eine Begrenzung der Kabelauslastung auf 100 wurde angenommen in
183. Bruttowertsch pfung um 0 29 Mio a quantifizieren l sst Interessant ist die sektorale Aufteilung der Effekte die f r die deutschlandweite Wirkung die folgende Abbildung zeigt 29 Zur Vorgehensweise und Parameterwahl s IZES et al 2010 Kapitel 4 2 2 dort untere Variante 220 Bei einer Ber cksichtigung der zus tzlichen Nachfrage aufgrund der verringerten Ausgaben f r Strom der Haushalte k nnen deutschlandweit die Erh hung der Bruttowertsch pfung auf 2 3 Mio a und der Besch ftigung auf 32 Erwerbst tige abgesch tzt werden Die Zahlen sind als eine sehr hohe Sch tzung zu verstehen In dem Fall steigt die insbesondere Bedeutung der Dienstleistungen des Handels betr chtlich weil die Haushalte anderweitige G ter vornehmlich ber den Einzelhandel beziehen ZZ EENERGY Anoma Modellstadt Mannheim E sonstige E Sonstige ffentliche und private DL m Metalle m DLHandel Verkehr Nachrichten berm Gastst tten m Maschinen Fahrzeuge DV Ger te elektrotechn Ger te Zu den Abk rzungen DL Dienstleistungen Nachrichten berm Nachrichten bermittlung DV Datenverarbeitung elektrotechn elektrotechnische d der BWS Bruttowertsch pfung Abbildung 114 Verteilung des deutschlandweiten Nachfrageimpulses und der resultierenden zus tzlichen Wertsch pfung und Erwerbst tigkeit nach Produktionsbereichen im Szenario Mannheim 2030 Links ist die Aufteilung des Nachfrageimpulses zu sehen Dor
184. Danach h tte sich der geringe Mehrverbrauch durch die Es ist durchaus blich dass Preiselastizit ten ber 100 steigen auch wenn das mit der im Text verwendeten Veranschaulichung als eine Preisreaktion bei 100 iger Preissteigerung nicht intuitiv einhergeht Die hier verwendete Eigen Preiselastizit t der Nachfrage ist definiert als dx x dp p dx dp x p wobei x der nachgefragten Strommenge in der entsprechenden Stunde entspricht und p deren Preis d ist der Differentiationsoperator Die Angaben im Text geben die Elastizit ten wie blich multipliziert mit 100 an 8 Der Mehrverbrauch der moma Infrastruktur in den Haushalten stellt den aktuellen Stand im Forschungsprojekt dar Es ist davon auszugehen dass die n tige IT Infrastruktur n chstens sowieso in den Smart Appliances integriert ist so dass zuk nftig nicht von einem wesentlichen Mehrverbrauch daf r auszugehen ist A EENERGY 22 Be noma Modellstadt Mannheim moma lnfrastruktur von etwa 1 3 des Haushaltsstromverbrauchs mit geringf gigen Einsparungen etwa die Waage gehalten 30 der Versuchsgruppe sind nach Abschluss des Feldtests bereit f r eine funktionierende automatische Steuerung und Stromvisualisierung Geld auszugeben wobei ein Preis von 1 2 im Monat akzeptiert w rde Aufgrund der besonderen Zusammensetzung der Versuchsgruppe der kurzen Feldtestdauer von 3 Monaten sowie des besonderen eingesetzten Tarifs sind die hier
185. Datengrundlage nicht rechtzeitig f r die Simulationsl ufe liefern konnten Verteilung des Handelsvorteils Die ermittelten Einsparungen ergeben sich wenn die Kunden einen variablen Tarif basierend auf Spotmarktpreisen erhalten Wenn die Preise auch tats chlich abrechnungswirksam sind erhalten also nicht ZZ EENERGY Be inoma Modellstadt Mannheim der Handel oder der Vertrieb die Einsparungen sondern der Kunde Vertrieb und Handel k nnten allerdings die fixe Marge erh hen und so an den Vorteilen der Kunden partizipieren Au erdem ist der Risikoaufschlag den der Handel aufgrund von Preis und Mengenrisiken aufschl gt bei variablen Tarifen neu zu kalkulieren Variable Tarife verlagern das Preisrisiko gegen ber der heute blichen Vollstromversorgung bei fixen Tarifen vom Energielieferanten zum Kunden Diesen Vorteil k nnte der Handel f r sich einbehalten Ber cksichtigt werden muss allerdings auch dass die Einf hrung von variablen Tarifen abrechnungstechnisch zu Zusatzkosten f hrt die der Vertrieb zu tragen bzw auf die Kunden umzulegen hat Exkurs variable Netzentgelte Prim r sollte in der Handelssimulation der Einfluss der vaNE auf das Handelsergebnis untersucht werden Wichtig ist aber auch der Einfluss der variablen Netzentgelte auf das Kundenergebnis Kundenpreisprofil mit vaNE mit fixen NE Einsparung gesamt 16 52 a 6 12 a Einsparung durch FPS 13 56 a 5 01 a Ger te
186. Die moma App wurde zur berpr fung der Usability von 2 Testpersonen getestet und anschlie end mit zwei Frageb gen bewertet Es handelte sich dabei um den AttrakDiff Fragebogen und den QUESI Intuitivit tsfragebogen Die Testpersonen sollten unmittelbar nach der Erf llung der Aufgabenstellungen mit der moma App z B Finden des aktuellen Tariffahrplans schalten der Testsp lmaschine diese Frageb gen ausf llen um die im Test erfahrenen Eindr cke direkt zu bewerten Erg nzend zu den Frageb gen fand ein pers nliches Gespr ch statt in dem die Kunden ihre ersten Eindr cke schildern sollten und Verbesserungsvorschl ge geben konnten A EENERGY 120 inoma Modellstadt Mannheim Im Folgenden werden die Untersuchungsergebnisse des AttrakDiff Fragebogens dargestellt Aus den Ergebnissen des AttrakDiff Fragebogens geht hervor dass die Benutzeroberfl che von den Testkunden als begehrt eingestuft wird Diese Zuordnung ist f r die pragmatische Qualit t eindeutig das Produkt ist sehr pragmatisch und die Nutzer werden durch das Produkt optimal in der Zielerreichung unterst tzt F r die hedonische Qualit t trifft die Charakterzuordnung ebenfalls eindeutig zu das Produkt ist sehr hedonisch folglich kann sich der Kunde mit dem Produkt identifizieren und wird durch das Produkt stimuliert und motiviert le Pe w0 T 3 ej fo i ra 2 E e Oo po T berfl ssig Die Auspr gungen der Dimensionen
187. E E E A E 281 8 5 3 Wirtschaftlichkeit eerie niae ee aneinander anne 281 8 5 4 kologische Bewertung uuuunaeananseseansnunuanansnununnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnsnnnnnnnnnnnnunnnnnnnnnnnnnn 285 8 6 Ergebnisse BHRW 040000 12020 teneire eeaeee erahnen ehr AEE EERE ANEREN ia 287 A EENERGY moma Modellstadt Mannheim Abbildungsverzeichnis Abbildung 1 Darstellung der moma ldoG sssrinin nannaa aaa N ANA ASA 33 Abbildung 2 bersicht ber die drei Feldtests uununnnassenunssunnsnnnennnnnnnnsnnnnnnnnnnnnnnnennnnnnnnnnnnnnnn 36 Abbildung 3 Prozess bersicht Feldtest 2 und 3 24444444440Rnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn nn nnn na 40 Abbildung 4 Metering Portal a Visualisierung der Stromverbrauchsdaten und b PV Einspeisemengen 41 Abbildung 5 Beispiel f r ein Preisprofil Werktag Feldtest 2 uu44s444Hnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn nn nenn 42 Abbildung 6 Beispiel f r ein Preisprofil Wochenende Feldtest 2 4uss44s444Hnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn nn nnnn nn 42 Abbildung 7 Historie Ger te Einsatzplan im Energiebutlerport l 22u 240044n400nnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnennnnn 43 Abbildung 8 bersicht ber Entstehung und Zahl der Teilnehmervertr ge uuu2u2u2u2nnnnennnnnnnnnnennnnennnnnn 45 Abbildung 9 Energiebutler aus Feldtest 3 444s4444440nnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn nn
188. ERGY 240 Be inoma Modellstadt Mannheim Tabelle 43 zeigt noch dass diese Zahl in Abh ngigkeit vom Realzins stark variiert von 22 6 41 4 Mio a Im Vergleich zum Beschaffungsvorteil bleibt sie aber klein Realzins 2 4 6 8 10 Einsparungen durch vermiedene GT Kraftwerke in Mio 22 6 26 7 31 2 36 1 41 4 Tabelle 43 Sensitivit t der Kosteneinsparung durch eingesparte Kraftwerksleistung auf Realzinsvariationen Die vorsichtige Einsch tzung der eingesparten Kapazit t auf 0 8 GW hat auch einen weiteren Grund In den Szenariorechnungen konnte nicht untersucht werden ob die Kraftwerkskapazit ten nicht doch ben tigt werden um als Reservekapazit ten bei besonders ung nstiger Einspeisung aus dargebotsabh ngigen erneuerbaren Energien die Last zu decken Der Effekt aus der Lastverschiebung ist insofern durchaus gegeben Welche Kraftwerkskapazit ten allerdings ben tigt werden um auch das Ziel ein bestimmtes Ma an Versorgungssicherheit zu halten zu erreichen ist anderweitig zu untersuchen Eine derartige Untersuchung k nnte auch zu dem Schluss kommen dass in einem Szenario mit Lastverschiebungsoptionen keine oder geringere Leistungen eingespart werden k nnen berblick Die Kosten der Smart Grid Infrastruktur und die operativen Kosten sowie die Vorteile durch das Netzlastmanagement auf Niederspannungsebene und durch die ber variable Tarifen und variable Netzentgelte verringerten Be
189. Erst bei akuten St rungen muss der Netzbetreiber zwingend direkt eingreifen wobei diese Ma nahmen dem regulierten Bereich unterliegen und mit Methoden zur Direktsteuerung von Anlagen wirken Interaktion von Netz und Markt am Vortag In moma wird die Trennung von Netz und Markt Aktivit ten durch das Konzept der kooperierenden Netz und Marktautomaten betrachtet Die Netzautomaten k nnen hierbei als Bestandteil der 154 Autorenschaft Mariam Katthabi IWES und Jan Ringelstein IWES ZZ EENERGY 196 Be inoma Modellstadt Mannheim Verteilnetzautomatisierung angesehen werden die bereits am Vortag vorausschauend mit den Marktautomaten zusammenwirken um den tats chlichen Regelungsbedarf zu minimieren Anhand von Fahrpl nen f r Erzeugung und Verbrauch versucht der Verteilnetzbetreiber VNB bzw seine Netzautomaten die Situation f r den n chsten Tag vorab zu berechnen Da allerdings nicht alle Anlagen einen Fahrplan liefern k nnen muss ebenfalls eine Erzeugungsprognose f r fluktuierende Einspeiser wie Photovoltaik und KWK Anlagen erstellt werden Mit dieser Information kennt der VNB vorab den wahrscheinlichen Zustand seines Netzes f r den Folgetag und kann bei Bedarf steuernd eingreifen z B durch Anpassung der Netznutzungsentgelte Die Marktautomaten berechnen anhand der angepassten Netznutzungsentgelte neue Fahrpl ne und senden diese dann an den Netzautomaten bzw VNB zur ck Bei iterativer Durchf hrung dieses Verfahren
190. Fall geringer 15 vgl VDE 0175 bzw DIN EN 50160 A EENERGY 191 Be inoma Modellstadt Mannheim Der Fall Lastmanagement zeigt dass die Lastverschiebung von 7 des gesamten Energieverbrauchs keinen signifikanten Einfluss auf die Kennwerte hatte Der Grund daf r liegt einerseits in den begrenzten Potenzialen andererseits an dem Umstand dass die installierte Erzeugungsleistung ca 5 5 mal so gro ist wie die Maximallast der Haushalte im Betrachtungszeitraum Die Spannung kann daher ma geblich nur durch die Regelung der DEA und nicht durch die Lastverschiebung beeinflusst werden Die im Fall Netzausbau ausgewiesene Lastverschiebung von ca 2 5 des Energieverbrauchs ist nicht auf eine tats chliche Verschiebung sondern auf statistische Fluktuationen zwischen den Simulationsl ufen zur ckzuf hren Im Szenario MA2030 wurde ebenfalls eine Stabilisierung der Spannung erzielt allerdings lag diese wegen der Netzparameter bereits im Referenzfall innerhalb zul ssiger Bereiche Lieferung von Daten f r die konomische Hochrechnung Ein zweites Ziel der Simulation im Projekt moma war es netzbezogene Inputdaten f r die konomische Analyse des moma Systems zu liefern Hierzu z hlen Netzkennwerte die konomische Auswirkungen haben insbesondere e Eingespeiste und verbrauchte Wirkenergie e Leitungsverluste e Trafoverluste Bei jedem dieser Kennwerte wird zwischen Anwendung der moma Algorithmen und dem Fall
191. Fragen abgefragt wie Kontroll und Versuchsgruppe die folgenden Statements auf einer Skala von 1 trifft nicht zu bis 6 trifft voll zu bewerteten 1 Ich m chte Elektroger te in Zeiten g nstiger Strompreise verwenden 2 Ich m chte die M glichkeit haben Elektroger te zu beliebigen Zeitpunkten zu nutzen Dabei ergab sich dass beide Gruppen durchschnittlich ein hohes Bed rfnis hatten Elektroger te zu beliebigen Zeitpunkten zu nutzen Die Versuchsgruppe stimmte dem zweiten Statement Ger te in preisg nstigen Zeiten verwenden zu wollen noch st rker zu F r die Kontrollgruppe war es etwas weniger wichtig preisg nstige Zeiten auszunutzen sie stimmten der Aussage aber grunds tzlich zu In der Abschlussbefragung mussten die Befragten nun in einer Frage bewerten was ihnen wichtiger sei Ger te in g nstigen oder in beliebigen Zeitpunkten zu nutzen Es gab wieder eine Skala von 1 beliebiger Zeitpunkt bis 6 g nstiger Zeitpunkt Mit einem Mittelwert von 4 neigen sowohl Versuchs als auch Kontrollgruppe eher zum g nstigen Zeitpunkt Er scheint jedoch nur wenig wichtiger zu sein als ein beliebiger Zeitpunkt Ein Haushalt hatte eine durchschnittliche Einsparung von 116 im Monat Dieser soll als absoluter Sonderfall nicht betrachtet werden 68 Sie wurden im ung nstigsten Falle mit ihrem normalen Tarif abgerechnet und konnten sich moma Boni durch preisg nstiges Verhalten erarbeiten vgl auch Kap 3 3 Feldtest 3 Tarif ZZ
192. Ger ten im Feld In der Simulation werden daher geeignete Annahmen getroffen B FPS Ger te T5 In der Simulation werden f r die drei FPS Ger tetypen Waschmaschine Sp lmaschine und Trockner aggregierte Lastprofile angenommen die sich im ungemanagten Betrieb bei einer hohen Anzahl von Ger ten aufgrund der Benutzung durch die Kunden ergeben Diese Profile wurden aus der Literatur entnommen da eine entsprechende Messung im Feld zum Zeitpunkt der Durchf hrung der Simulationen nicht zur Verf gung stand T6 In der Simulation werden allgemein keinerlei manuelle Verschiebungen des Einsatzes von Haushaltsger ten z B Staubsauger Herd ber cksichtigt da hierzu keine Datengrundlage zur Verf gung stand T7 In der Simulation werden insbesondere keinerlei manuelle Zuschaltungen von FPS Ger ten in Abh ngigkeit vom Tarifprofil ber cksichtigt Es gilt stattdessen die Annahme dass der Kunde am Tagesanfang ber die Zeitpunkte der Programmvorbereitungen entscheidet Im Tagesverlauf werden dann Programme zu diesen Zeiten vorbereitet so dass das FPS Ger t zur Zuschaltung bereit ist Im ungemanagten Betrieb fixer Strompreis laufen die Programme jeweils sofort an da die FPS Ger te direkt mit dem Stromnetz verbunden sind Die Entscheidungen des modellierten Kunden ber die Programmvorbereitungen werden so gew hlt dass in diesem Fall die aggregierte Last eines FPS Ger tetyps ber eine hohe Anzahl Kunden zu bekannten FPS La
193. GuD Erdgas 45 1 1 4 MWh IKW_GT Industrie Gasturbine Erdgas 40 0 8 4 MWh IKW_BHKW Ind Blockheizkraftwerk Erdgas 40 0 9 4 MWh Falls ein Bereich angegeben wird wird der Wirkungsgrad f r einzelne Kraftwerke wie beschrieben altersabh ngig modelliert und der Bestand wird fortgeschrieben Tabelle A 10 Modellierte Kraftwerksarten 277 Eigene Annahme 379 N EENERGY
194. H lfte Auch die maximal 3 Jahre Laufzeit der Feldteste wurde mit 2 Jahren zum Projektende nicht erreicht so dass die geforderte Archivierung bei berschreitung der Maximallaufzeit nicht zum Tragen kam Der geforderte Zeitraum von einem Monat auf Verteilnetzzellenebene wurde hingegen weit berschritten ohne dass in gr erem Umfang Altdaten gel scht werden mussten Aufgrund der Unterschreitung der Kundenzahl verbunden mit gro z gig dimensionierten Verteilnetzzellenservern war das auch unproblematisch Die geforderte Interpolation der Verbrauchswerte auf 15 Minuten erfolgte im Feldtest 2 basierend auf einer Messperiode von ca 2 5 und bei den im Feldtest 3 eingesetzten Z hlern 7 5 Minuten F r die dezentrale Erfassung und letztlich auch Visualisierung der Verbrauchsdaten bestanden folgende Anforderungen Zeitintervall f r einen Messauftrag BEMI UOZ Messwertverwaltung soll konfigurierbar sein Das Zeitintervall f r den Messvorgang z B Sekunden Minuten Stunden Takt muss konfigurierbar sein Verbrauchsdaten sollen dezentral im Sekundentakt erfasst werden k nnen Zeitintervall f r einen Messauftrag EnergyDataServer VNZ Messwertverwaltung soll konfigurierbar sein Das Zeitintervall f r den Messvorgang z B Sekunden Minuten Stunden Takt muss konfigurierbar sein Verbrauchsdaten sollen dezentral im Sekundentakt erfasst werden k nnen Der elektronische Stromz hler muss Verbrauchswerte im Sekundenbereich liefern k nnen ZZ
195. HT Bl cke von 5 Stunden und NT Bl cke von in der Regel mindestens 2 Stunden um den Kunden die M glichkeit zu Lastverschiebungen zu bieten Evaluierungsanforderung Nachfolgend zeigen die beiden Abbildungen Beispiele der festgelegten Preisprofile f r den zweiten Feldtest A EENERGY Abbildung 5 Beispiel f r ein Preisprofil Werktag Feldtest 2 Preisprofil FT2 Wochenende ENT E HT Abbildung 6 Beispiel f r ein Preisprofil Wochenende Feldtest 2 Parallel wurde der Energiebutler bei 10 ausgew hlten Teilnehmern f r Pretests unter realen Umgebungsbedingungen im Feld installiert und in Betrieb genommen RN EENERGY fnoma 9 Modellstadt Mannheim Im Mai 2011 begann die 3 Phase mit der Inbetriebnahme des automatisierten Energiemanagements Energiebutler Die Kunden hatten erstmalig die M glichkeit ihre Stromlasten automatisiert mit Unterst tzung des Energiebutlers in Niedrigtarifzeiten zu verschieben Allerdings wurden aufgrund der technischen Komplexit t die zur Freischaltung notwendigen Qualit tskriterien nicht erreicht Die Freischaltung erfolgte daher nur f r einen kleineren Teil der Kunden 73 Die Mehrzahl der Kunden hat alternativ manuell Lasten verschoben Home Partne gout SmartMetering Webportal Kontakt Neue Meldungen 20 moma tot Stromtarif Einsatzplan Auswertung Konfiguration Einsatzplan 17 08 2010 Tarif moma Tarif6772_Sched UBEEREREBERRERRRRRRENUUUUUENUNUNUNUEDEUUUNUNOUUUBRRRRRUENT
196. KMVV tnege PPC rem E Papendorf E Fraunhofer izes HET orewace Evaluation der Feldtests und Simulationen Endbericht Bericht zu Arbeitsschritt 3 16 Gef rdert durch JG N AR Bundesministerium Bundesministerium KR f r Wirtschaft f r Umwelt Naturschutz FENERGY und Technologie und Reaktorsicherheit Nu aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages E Energy IKT basiertes Energiesystem der Zukunft F RDERPROGRAMM DES BUNDESMINISTERIUMS F R WIRTSCHAFT UND TECHNOLOGIE BMWI1 SOWIE DES BUNDESMINISTERIUMS F R UMWELT NATURSCHUTZ UND REAKTORSICHERHEIT BMU F rderkennzeichen 0325089C beim Projekttr ger J lich PtJ f r das Bundesministerium f r Umwelt Naturschutz und Reaktorsicherheit BMU Status Final Version V10 Dissemination Level Public Date 17 04 2013 Organisationsname der Arbeitspaketverantwortung MVV Organisationsname der Arbeitsschrittverantwortung IFEU moma Modellstadt Mannheim Status Beschreibung Geplantes Ge T hlich Fertigstellungs Februar 2013 T 17 04 2013 Fertigstellungsdatum datum Kurze Der vorliegende Endbericht zu Arbeitspaket 3 des Projekts Modellstadt Mannheim stellt Dokumenten die Bewertung der in den Feldtests eingesetzten IT Architektur die Evaluation der beschreibung Feldtests Kundenakzeptanz und reaktionen technische Bewertungen sowie die Ergebnisse der Simulationen dar Autoren IFEU Markus Duscha AS Leitung Lars Arvid Br
197. KT Einsatz im Smart Grid durchf hren zu k nnen Diese Hochrechnung konnte dabei nur zur Netzausbauvermeidung im Niederspannungsnetz durchgef hrt werden da hier der moma Fokus mit den Netzzellen ansetzte Die Simulation ber mehrere Netzzellen zur Interautomaten Kommunikation untersuchte im ersten Schritt nur die technische Machbarkeit und konnte damit noch nicht in eine konomische Ergebnisbetrachtung bez glich anderer Spannungsebenen berf hrt werden Damit ergibt sich weiterer Forschungsbedarf in dem verschiedene repr sentative Netztypen ber eine zellulare Gliederung im gesamten Netzgebiet ber alle Spannungsebenen sowie in Interaktion mit dem bertragungsnetz bez glich Mechanismen mit regionalem Ausgleich und hierarchischer Abstimmung untersucht werden Auch hierzu bietet die Ausschreibung Zukunftsf hige Stromnetze eine gute Forschungsgrundlage Ebenso ist im zellularen System die Schwarzstartf higkeit zum Wiederaufbau des Netzes von unten nach oben nach gro fl chigen Ausf llen zu erm glichen Netzzellen k nnen damit einen entscheidenden Beitrag f r widerstandsf hige und weniger verletzliche Netze Resilienz und Vulnerabilit t bieten Die konomische Analyse im Projekt hatte das Ziel zu einer betriebswirtschaftliichen und volkswirtschaftlichen Bewertung der Gesch ftsmodelle beizutragen die im Feldtest 3 in Mannheim und in ZZ EENERGY Be inoma Modellstadt Mannheim den entsprechenden technischen Simulatione
198. Komponenten und Einheiten Pumpen Sekund rnetz Heizkreise etc sowie der Prognostizierbarkeit des W rmebedarfs Aufgrund dieses Entwicklungsstandes und des noch bestehenden Forschungs und Entwicklungsbedarfs bei der technischen Umsetzung der Absenkvorg nge ist derzeit auch noch v llig offen wie die Absenkvorg nge in der Realit t unter Wirtschaftlichkeitsaspekten optimal durchzuf hren w ren Aus diesem Grund kann zum jetzigen Zeitpunkt keine fundierte Analyse der Umweltauswirkungen von zuk nftigen technisch und wirtschaftlich umsetzbaren Absenkstrategien durchgef hrt werden Auf Basis der Feldteste lassen sich gleichwohl die folgenden Indizien Aspekte und Bereiche identifizieren die f r eine zuk nftige energetische und kologische Bewertung der zu entwickelnden Absenkstrategien von Bedeutung sein werden ZZ EENERGY w 285 Be inoma Modellstadt Mannheim Der exemplarisch betrachtete vierst ndige Absenkvorgang vom 14 06 2012 der in Abbildung 136 dargestellt ist und das anschlie ende berschwingen des W rmelastgangs ergaben per Saldo eine Netto Reduktion der W rmemenge in der Gr enordnung von 10 Diese W rmemengenreduktion ist insbesondere abh ngig von der H he der tats chlichen W rmenachfrage von Jahreszeit und Witterung sowie H he und Dauer der Absenkung Zu letzterem ist anzumerken dass die Absenkung hier mit dem Ziel getestet wird zuk nftig negative Regelleistung vorzuhalten und diese am Regelleist
199. LUS Communications AG PSE Papendorf Software Engineering GmbH PTB Physikalisch Technische Bundesanstalt Pi Projekttr ger J lich PV Photovoltaik RES Renewable Energy Sources RTU Remote Terminal Unit s Sekunde S siehe S Seite SCADA Supervisory Control and Data Acquisition SCL Structured control language SCP Secure Copy SDN Simulationsdatennetz SGAD Smart Grid Automation Device SGAM Smart Grid Architekturmodell Smart Grid Data Protection Classes Smart Grid Daten und SG DPC Informationsschutz Klassen SGIS Smart Grid Informationssicherheit SGIS SL Smart Grid Informationssicherheit Schutz Niveau Security Level SIDMS System Interfaces for Distributed Management System SK hier Steinkohle SMG Smart Meter Gateway SOA Service Oriented Architecture SOAP Simple Object Access Protocol SOC State of Charge ZZ EENERGY 321 moma Modellstadt Mannheim SQL Structured Query Language SSH Secure Shell SZ Systemzelle Technical Commitee f r Energiesystem Management und assoziierten TC57 Informationsaustausch TCP Transmission Control Protocol TCP IP Transmission Control Protocol Internet Protocol THD Total Harmonic Distortion THG Treibhausgas TSO Transmission system operator TU Technische Universit t tw teilweise u a unter anderem UDE Universit t Duisburg Essen UML Unified Modeling Language UMTS Uni
200. Listen 2 bis 4 nacheinander durchgegangen d h bei den Ma nahmen zur Spannungshaltung kommt zuerst die Einspeisung von Blindleistung dann die Zuschaltung von Lasten Speichern und zuletzt die nderung von Wirkleistungseinspeisung zum Einsatz Modul Marktautomat Der Marktautomat wird in der moma Simulation nur insoweit dargestellt als dass er die folgende Berechnung in Interaktion mit dem Netzautomaten Modul durchf hren kann Historische Daten zu fluktuierender Einspeisung in der Simulation ausschlie lich PV und EEX Preisen dienen als Eingabeparameter In einem Iterationsschritt berechnet der Marktautomat aufgrund dieser Daten Prognosen f r die Einspeisung und EEX Preise f r den kommenden Tag Au erdem berechnet er im ersten Iterationsschritt unter Annahme konstanter vaNE variable Tarife f r die Kunden in der VNZ als Summe aus EEX Preis ggf fixem Zuschlag und vaNE Mittels historischer Daten prognostiziert der Marktautomat die Lastreaktion der Kunden auf diese Tarife Die somit prognostizierte Last und Erzeugung gibt der Marktautomat an den Netzautomaten weiter der daraufhin vaNE festlegt Die vaNE werden dann an den Marktautomaten zur ckgemeldet danach beginnt ein neuer Iterationsschritt mit dem gleichen Verfahren Die Zahl der Iterationen ist in der Simulation auf zwei begrenzt Im Gegensatz zum Netzautomaten Modul hat das Marktautomaten Modul keine eigene grafische Bedienoberfl che Relevante Ereignisse des Mo
201. Mannheim Intelligente Ger te und Anlagen E Energiemanagement Netzwerk Display f r Monitoring amp Bedienung gof Energy Management Gateway Multisparten Metering un Mikro KWK Meter Gateway Abbildung 1 Darstellung der moma Idee In einem solchen zellularen System ist Informationssicherheit einfacher zu gew hrleisten da die Informationen nur soweit als n tig und aggregiert auf die n chst h heren Zellebenen vermittelt werden Zudem ist eine Skalierung des Systems m glich Au erdem sorgt eine intelligente Steuerung unterst tzt durch tarifliche Anreizsysteme daf r dass Strom bevorzugt dann genutzt wird wenn auch viel davon zur Verf gung steht also zum Beispiel wenn die Sonne scheint oder der Wind weht Ein solches System wurde im Forschungsprojekt moma entwickelt und schlie lich in Feldtests getestet und eingesetzt Die Architektur sowie ihre Komponenten werden detailliert im Kapitel 4 dieses Berichts beschrieben und dort auch in Hinblick auf ihre Praktikabilit t und Weiterentwicklungsm glichkeiten bewertet Um die Vielf ltigkeit der Einsatzm glichkeit dieser moma Systemarchitektur zu zeigen wurden einerseits Feldtests in Mannheim mit Kunden und Kundinnen der MVV durchgef hrt in denen eine anreizbasierte Laststeuerung beim Stromeinsatz in privaten Haushalten erprobt wurde Andererseits wurde die bertragbarkeit des Systemansatzes durch den Einsatz in Dresden bei W rmevertei
202. Modul seine Daten vom Energiebutler ber das Heimnetzwerk von dort konnten die Daten auch auf dem teilnehmereigenen PC dargestellt werden A EENERGY 1325 90 ME 2 moma Modellstadt Mannheim Vorlauftemperatur Pufferspeichertemperatur m _ a Prozessdatenerfassmg wr Messdaten Heimnetzwerk des Kunden Steuerung Regelungnach gt r Tarifdaten Tarifpreis Me amp p Mindestta gesstunden oder gt Vorlauftemperatur Steuerung Folgeregelung Konfiguration Steuerung Signalaustausch gt mit W rmepumpe HomePC Abbildung A 2 Hardwareelemente der automatischen Steuerung Die Ansicht auf dem PC zeigt die folgende Abbildung ber diese Maske war die Konfiguration der W rmepumpe m glich Pre Energiebutler Add on f r W rmepumpen Konfiguration ss moma Anlagen bersicht Konfiguration Informationen r Energiemanagement Konzept Tarifpreis Steuerung Unterschreitet das Tarifprofil den angegebenen Wert so wird die W rmepumpe f r den Betrieb freigegeben D Tarifpreis Steuerung Mindesttagesstunden Steuerung Mindesttagesstunden Steuerung Die Tarifgrenze wird soweit erh ht dass die mindest Temperatur Regelung angeforderte Stundenanzahl erreicht wird Temperatur Regelung Die W rmepumpe wird nach Tarif und nach Bedarf Vorlauftemperatur Folgeregelung geregelt nderungen anwenden Tarifpreis Steuerung J Preisobergre
203. NB und NB Hierzu konnten in moma noch nicht umfassende Modelle f r alle Spannungsebenen und Netze definiert und simuliert werden Um die ersten Forschungen im Rahmen eines zellularen Konzeptes durchf hren zu k nnen konzentrierten sich die Aktivit ten der MVV im Rahmen einer Dissertation auf ein Typennetz im Niederspannungs und Mittelspannungsbereich mit einer beispielhaften Durchdringung mit erneuerbaren Erzeugern In einem Modell der verbundenen ber Netzautomaten kommunizierenden Netzzellen erfolgte auf Grundlage von Parametern einer Leitwarte die horizontale Abstimmung auf einer Spannungsebene sowie die hierarchische Abstimmung ber Spannungsebenen im Rahmen der technischen Simulation bei interagierenden Verteilungsnetzzellen zwecks Erh hung der Aufnahmef higkeit in den Netzen f r erneuerbare Energien ohne Netzausbau ZZ EENERGY 168 Be inoma Modellstadt Mannheim Bei dieser Untersuchung wurde eine Jahressimulation in der Mittelspannungsnetzebene anhand eines CIGRE Benchmarknetzes durchgef hrt Die Ergebnisse zeigen dass eine berschreitung der zul ssigen Spannung die im Normalfall durch einen Netzausbau gel st w rde durch Einsatz kommunizierender Netzzellen mittels optimalem Einsatz von Stufenschaltungen der Transformatoren sowie Blindleistungsregelung durch verteilte Erzeuger behoben werden kann Auch die maximale Kabelauslastung von ca 40 konnte mit dieser Methode auf ca 20 halbiert werden Da aber hier
204. Netzspitzenlast Red NSL betr gt beim Kundenpreisprofil mit fixen Netzentgelten 15 kW Dies entspricht einer Senkung von 1 61 bezogen auf den Anteil den die Haushalte maximal zum Entstehen der Netzspitzenlast verantworten 934 kW Wenn die Kundenpreisprofile vaNE enthalten betr gt die Reduzierung der Netzspitzenlast 52 kW Dies entspricht einer Senkung der Netzspitzenlast um 5 57 wenn die Netzspitzenlast nur von Haushalten zu verantworten ist ZZ EENERGY 220 Be inoma Modellstadt Mannheim In der Simulation und damit in den hier diskutierten Ergebnissen leisten nur gemanagte Ger te Beitr ge zur Lastverschiebung Diese senken die Netzlast bei variablen Tarifen mit fixen Netzentgelten um 5 38 bezogen auf den von ihnen maximal zu verantwortenden Anteil an der Netzspitzenlast 279 kW Variable Tarife mit vaNE senken die Netzspitzenlast sogar um 18 64 bezogen auf den von den gemanagten Ger ten maximal zu verantwortenden Anteil an der Netzspitzenlast Dies entspricht einem Erfolgsfaktor von 3 5 Senkung der Netzspitzenlast bei Kundenpreisprofilen mit vaNE gegen ber Kundenpreisprofilen mit fixen Netzentgelten Die Reduzierung der Netzspitzenlast bedeutet eine Kostenersparnis des Verteilnetzbetreibers gegen ber dem vorgelagerten Netzbetreiber Volkswirtschaftlich werden so per se noch keine Kostenvorteile erzielt wenn das Netz ausreichend dimensioniert ist Trotzdem zeigen die Ergebnisse dass variable Netzentgelte einen pos
205. Netzzelle b ndelt Merit Order Einsatzreihenfolge der Kraftwerke zur Stromerzeugung nach konomischen Kriterien Die Kraftwerke werden mit ihrer verf gbaren Leistung von den niedrigsten zu den h chsten Grenzkosten geordnet Sie entspricht der kurzfristigen Angebotskurve f r Strom Messger t Ger t das allein oder in Verbindung mit zus tzlichen Einrichtungen f r Messungen gebraucht werden soll Messpunkt Ort der Erfassung eines Messwertes Dies kann der Ort des geeichten Verbrauchsz hlers als Z hlpunkt sein aber ebenso weitere Orte an denen mit Sensorik Messwerte erfasst werden in moma insbesondere elektrische und Temperaturmesswerte Meter Gateway Kommunikationseinheit zur Verbindung von Messger ten mit externen Kommunikationsnetzwerken siehe auch BDKE Metering Portal Webanwendung f r Endkunden zur Visualisierung der Verbrauchsdaten moma App Programm zur Einsicht in die Tarif den eigenen Stromverbrauch und zur automatischen Steuerung der an den Energiebutler angeschlossenen Ger te moma Bonus Geld das Haushalte durch den moma Tarif monatlich sparen konnten Nettohaushaltseinkommen Haushaltseinkommen abz glich aller Steuern und Abgaben Netzanschluss technische Verbindung von Kundenanlagen an das Energieversorgungsnetz Netzbetreiber Rollengruppe f r Rollen zum Betrieb von Energietransportnetzen Netzmoderator Element in der moma Architektur das ne
206. Nicht Haushaltskunden oder weiterer Business Cases vermindert werden Die Ergebnisse der systemanalytischen konomischen Untersuchung zu Investitionen und operativen Kosten wurden verwendet um mit einer Input Output Analyse die Wirkung auf Bruttowertsch pfung und Besch ftigung zu sch tzen Die Berechnung ergab f r das Szenario Deutschland 2030 eine Erh hung der Bruttowertsch pfung um rund 700 Mio a und eine Zunahme der Erwerbst tigkeit um rund 11 Tsd Personenjahre Auch f r das Szenario Mannheim 2030 wurden Zunahmen berechnet die aber selbst in einem regional konomischen Kontext moderat sind Allerdings sind auch die Ver nderungen f r Deutschland 2030 im volkswirtschaftlichen Kontext gering Sektoral zeigt sich im Szenario Deutschland 2030 eine besonders starke Expansion v a von Dienstleistungen die im IKT Kontext stehen sowie deutlich schw cher von unternehmensbezogenen Dienstleistungen und Handelsdienstleistungen Eine Verringerung der Wertsch pfung und Erwerbst tigen ist hingegen bei Baubranchen vorzufinden Parallel zur konomischen Untersuchung wurde betrachtet welche Auswirkungen die moma Architektur im Vergleich zu einem Ausbau der Netze auf die Treibhausgasemissionen im Jahr 2030 h tte Es zeigte sich dass sich bei den CO2 Emissionen eine leichte Reduktion ergeben w rde kleiner 1 die aus einem ver nderten Einsatz des Kraftwerksparks sowie einer geringf gig h heren Einspeisung erneuerbarer Energien res
207. Nicht gemanagte Haushaltslasten F r die DER vom Typ 1 und 4 kamen Modelle aus vorherigen Arbeiten sowie die Energiebutler Optimierungsalgorithmen zum Einsatz wie sie auch dem moma Feldtests zugrunde lagen Hierbei wird im Falle der FPS Ger te sichergestellt dass die aggregierte Last bei einer hohen Anzahl von Ger ten eines Typs z B Waschmaschine zu bekannten Lastg ngen konvergiert Diese Lastg nge entstammen der Literatur Als DER Typ 2 wurden aufgrund der Szenarien ausschlie lich PV Anlagen modelliert ferner wird die Biomasseanlage in Szenario DE2030 durch einen einfachen Synchrongenerator mit fixer Nennscheinleistung repr sentiert Bei den PV Anlagen wurde ein einfaches Modell verwendet s Anhang Um DER vom Typ 3 zu modellieren wurden diese PV Anlagen zus tzlich mit einer Q U Statik ausgestattet Diese kam allerdings in den betrachteten Szenarien nicht zum Einsatz da eine vergleichende Bewertung von lokalen Regelungsma nahmen zur Spannungshaltung nicht Gegenstand der Simulationsziele war Als DER Typ 4 wurden lediglich aggregierte Verbraucherlastg nge von ungemanagten Lasten in einzelnen Haushalten ber cksichtigt Hierbei wurde ein Modell eingesetzt das gew hrleistet dass die aggregierte Gesamtlast aus diesen Lasten sowie den Haushalts Lasten des DER Typs 1 im Falle konstanter Strompreise f r eine hohe Anzahl Haushalte zu bekannten Lastg ngen konvergiert Die Vorgabe f r letztere 140 D Nestle Energ
208. O O 5 CHARKTERISIERUNG IHRES HAUSHALTS 5 1 Personenbezogene Daten Wie viele Personen leben in Ihrem Haushalt Bitte w hlen Sie nur eine der folgenden Antworten aus O Eine Person O Zwei Personen O Drei Personen O Mehr Wenn Sie sich nicht ganz sicher sind geben Sie den Wert an der Ihrer Meinung nach am ehesten zutrifft Wie hat sich die Zahl der Personen in Ihrem Haushalt seit der letzten schriftlichen moma Befragung ge ndert z B durch den Einzug oder Auszug von Personen oder die Geburt eines Kindes Bitte w hlen Sie nur eine der folgenden Antworten aus 3 oder mehr 2 1 0 1 2 3 oder mehr O O O O O O O Die letzte schriftliche Befragung Ihres Haushalts fand entweder im Oktober 2011 oder im M rz 2012 statt A EENERGY 348 fnoma 9 Modellstadt Mannheim Wenn Sie an eine normale Woche denken wann k nnen Sie werktags grunds tzlich kein Strom manuell verschieben z B wegen Abwesenheits oder Schlafenszeiten Bitte w hlen Sie alle zutreffenden Antworten aus 5 7 Uhr O 17 19 Uhr O 7 9 Uhr O 19 22 Uhr O 9 11 Uhr O 20 23 Uhr O 11 14 Uhr O 23 1 Uhr O 14 17 Uhr O 1 5 Uhr O Wenn Sie an eine normale Woche denken wann k nnen Sie am Wochenende grunds tzlich kein Strom manuell verschieben z B wegen Abwesenheits oder Schlafenszeiten Bitte w hlen Sie alle zutreffenden Antworten aus 5 7 Uhr O 17 19 Uhr O 7 9 Uhr O 19 22 Uhr O 9 11 Uhr O 20 23 Uhr O 11 14 Uhr O 23 1 Uhr O
209. Prim rnetz und mehrere Wohngebietsverteilnetze Sekund rnetz In W rme bergabestationen W S werden diese beiden Netze hydraulisch getrennt Zwischen Sekund rnetz und den Verbrauchern erfolgt die W rme bergabe ber Kompaktstationen KPS 29 Autoren Stephanie Einspender Holger H nchen Max Pham Robert Wei enborn Rene Zimmer ZZ EENERGY b e Pg ge smoma Modellstadt Mannheim Sekund metz Abbildung 115 Fernw rmenetz Dresden Vom Versuch W rme bergabestation mit der Nummer Q3 W S Q3 ist ein komplettes Sekund rnetz mit etwa 55 Wohngeb uden einer Kaufhalle einem Altersheim einer Kindertagesst tte und einer Schule betroffen Auf Basis historischer Messwerte der ausgew hlten lokalen W S kann in Verkn pfung mit einer day ahead Temperaturprognose der W rmelastgang d h das thermische Abnahmeverhalten dieser Station f r den Folgetag prognostiziert werden Daraus ermittelt sich das Potenzial f r eine zeitlich begrenzte Unterversorgung Dieser Wert wird f r das Sekund rfernw rmenetz Dresdens hochgerechnet mittels Stromkoeffizienzfaktor der vorgeschalteten KWK Anlage in elektrische Leistung umgewandelt Die skalierte el Leistung wird als zeitvariable Flexibilit tsreserve auf einem virtuellen Marktplatz angeboten Die fiktive Annahme dieses Gebotes im virtuellen Marktspiel bspw Regelenergiemarkt leitet einen Absenkvorgang in der genannten W S ein d h weniger thermische Leistung wird in das na
210. Prinzip d h am Monatsende wurde f r die Kunden berechnet ob f r sie die Stromabrechnung nach dem moma Bonus Tarif oder nach ihrem Standardtarif g nstiger war ZZ EENERGY 40 inoma 9 Modellstadt Mannheim MVV Image anme Abbildung 4 Metering Portal a Visualisierung der Stromverbrauchsdaten und b PV Einspeisemengen Die zweite Phase startete im Dezember 2010 Zu diesem Zeitpunkt waren die Systemtests am Energiebutler noch nicht abgeschlossen Um weitere Erkenntnisse sowie statistisch belastbare Aussagen ber das tats chliche manuelle Lastverschiebepotenzial der Teilnehmer zu erzielen und diesen einen Anreiz zum Weitermachen zu geben erhielten die Teilnehmer einen neuen moma Bonus Tarif Wintertarif Dieser bestand aus zwei Preisstufen die statisch angeordnet waren Dabei sollten folgende Vorgaben eingehalten werden 2 Tarifstufen HT 24 99 ct kWh NT 14 99 ct kWh beide Preise inkl Umsatzsteuer Preisgranularit t intervall betr gt 1 Stunde Mindestens 4 Stunden pro Tag NT Stufe Mindestens 50 pro Monat NT Stufe Es wurden statische Tagespreisprofile f r Werktag und Wochenende festgelegt die Festlegung erfolgte nach folgenden Kriterien Ber cksichtigung von historischen EEX Preisen und Bedeckungsgradzahlen f r Mannheim Kostenneutralit t des Preisprofils zu dem NOVA Tarif von MVV Energie unter der Annahme dass die Kunden gem Standardlastprofil HO Strom verbrauchen Maximale
211. Punkt 3 2 in der Regel wie erwartet auf das Preissignal reagiert und seinen Verbrauch in Stunden mit teuren Preisen reduziert oder in g nstigen Stunden erh ht Wenn zudem die Kreuzpreiselastizit t zu anderen Zeiten positiv ist kann man davon ausgehen dass die Last auch von teure in g nstige Zeiten verschoben wurde Da die Kreuzpreiselastizit t nicht berechnet wurde kann auf Basis der berechneten Eigenpreiselastizit t keine Aussage dar ber getroffen werden ob die Haushaltslast verschoben wurde nur dass eine Reaktion auf den Preis stattfand Preiselastizit ten im Energy Smart Pricing Plan der in den USA von CNT Energy ber vier Jahre durchgef hrt wurde lagen im Durchschnitt bei 6 Das US Energieministerium berichtet von einer Bandbreite von Preiselastizit ten von 8 bis 14 Diese Preiselastizit ten lassen sich mit dem Basismodell Formel 2 vergleichen Eine st ndliche Aufl sung wie im komplexeren Modell Formel 3 liegt uns nicht vor A 7 Parameter aus dem Preiselastizit tenmodell auf Haushaltsebene A 7 1 Regressionen Basismodell ber alle Haushalte Regression des Basismodells f r die Versuchsgruppe ber die gemittelten Haushaltsstromverbr uche von Juni bis Oktober 2012 Linear regression Number of obs 3021 F 1 3019 19 86 Prob gt F 0 0000 R squared 0 0069 Root MSE 34762 Robust Inverbrauch Coef Std Err t P gt t 95 Conf Intervall Inpreis 1055624 023685 4 46 0 000 1520028 059
212. Simulation wurden Mechanismen zur automatisierten Interaktion von Verteilnetzzellen beschrieben Dabei wurde die Auswirkung auf das Netz betrachtet Spannungs Trafo und Kabelauslastung Verluste usw Insbesondere wurde die Auswirkung eines im Projekt entwickelten Verfahrens zur Netzstabilisierung anhand eines Mittelspannungs CIGRE Benchmarknetzes getestet Insgesamt wurden 12 Automaten simuliert die ihre Ausgangsleistung f r die Betriebsf hrung lokal und koordiniert angepasst haben Mit dem eingesetzten Konzept wurde das Zusammenwirken der Verteilnetzzellen ber Netz und Marktautomaten erm glicht Dar ber wurde eine Betriebsf hrung erreicht bei der Betriebsgrenzen FA EENERGY 209 Be inoma Modellstadt Mannheim eingehalten werden k nnen Obwohl die Erzeugung der dezentralen Anlagen wesentlich um 250 erh ht wurde wurden sowohl Spannungsgrenzen eingehalten als auch die Grenzen der Trafo und Kabelauslastung Die durchgef hrte Jahressimulation hat gezeigt dass f r den untersuchten Fall eine Gesamt Blindleistungskompensation von etwa 1950 Mvarh f r die Spannungsregelung notwendig war Zudem war die optimale Regelung nur zu erreichen durch eine kombinierte Regelung der dezentralen Energieanlagen und die Stufenschaltung der Transformatoren Die Simulation zeigte dass hierdurch eine Netzausbaul sung von etwa 18 Kilometer Kabell nge vermieden werden konnte die ansonsten zur Einhaltung der Belastungsgrenzen des Netzes h
213. TE 4ung _Herzogenried berwiegend ent Feudenheima F Mehrfamilienh user Innenstadt 11 Oststadt Neuostheim j Linden OST berwiegend Einfamilienh user Neuhermsheim hof J ra Seckenheim Z 7 f m Re I Schwetzinger 4 Stadt j Mehrfamilienh usern 2 f f SUD Rheinau Hochst tt Friedrichs feld f Mischung aus Ein amp an AS Abbildung A 1 R umliche Verteilung der teilnehmenden Haushalte in Mannheim In der Karte ist deutlich zu erkennen dass ein gro er Anteil der Teilnehmer aus Mannheims Osten kam Erkl rend kann festgestellt werden dass noch nicht komplett Mannheim mit dem BPL Netz ausgestattet ist So konnten z B aus Sandhofen Norden aufgrund des Fehlens des Netzes keine Teilnehmer angenommen werden w hrend z B Feudenheim komplett angeschlossen ist Als weiterer selektierender Faktor wurde der Anteil von eigen genutzten Einfamilienh usern identifiziert der Anteil ist besonders in Mannheims Osten relativ hoch A 4 Zusatztool Einbindung von W rmepumpen Da W rmepumpen nach dem gleichen Prinzip wie K hlschr nke arbeiten nur mit umgekehrter Wirkungsrichtung ist es naheliegend W rmepumpen ber den Energiebutler zu steuern und so die Verschiebepotenziale bei fluktuierender Stromeinspeisung zu nutzen AE EENERGY 324 Hama Modellstadt Mannheim Eine Steuerung der W rmepumpen konnte ber deren bestehende
214. Tabelle 10 Durch das moma System w rde der zus tzliche Energiebedarf f r Mannheim um circa 3 8 GWh steigen durch den Austausch der Ferrarisz hler durch elektronische Z hler k nnen wiederum ber 8 7 GWh pro Jahr eingespart so dass es insgesamt zu Einsparungen von fast 5 GWh kommt 109 170 000 Haushalte ZZ EENERGY 154 moma Modellstadt Mannheim Ger tetyp Anzahl Leistungsaufnahme Stk Stromverbrauch Jahr Watt kWh CORE Server 2 1000 17 520 VNZ Server 10 300 26 280 BPL Infrastruktur Headends HE ca 110 120 HH 1 100 2 5 24 090 pro HE Repeater ca 5 RP pro HE 5 500 2 5 120 450 Installationen im Haus BPL Gateways inkl BDKE 56 000 2 981 120 2 5 Z hlpunkte pro Geb ude Elektronische Z hler 200 000 1 5 2 628 000 abz glich Stromverbrauch 200 000 5 8 760 000 Ferrarisz hler Einsparpotenzial pro Jahr 4 962 540 Tabelle 10 Hochgerechneter Jahresstromverbrauch des moma f r Mannheim 2030 Deutschland 2030 Eine Expertensch tzung f r die moma Infrastruktur hochskaliert von Mannheim 2030 auf ganz Deutschland im Jahr 2030 ergibt das in der folgenden Tabelle dargestellt Bild Durch die moma Infrastruktur wird deutschlandweit ein Energiebedarf von 850 GWh pro Jahr anfallen Da die Ferrarisz hler umso st rker ins Gewicht fallen je mehr von ihnen ausgetauscht werden ergibt sich insgesamt ein Einsparpotenzial von fast 900 GWh pr
215. ULUUUUUUUUUUUURUBERUERRRRRNERERERUEREE Ger te Einsatzpl ne WashingMachine_645 LET TI BENERBBERREERRRERRREREGENE O BESIBGERNEEEERERUERERENENE i Fridge_1439 1 E LLL a n a a un g i a i t Uhrzeit Abbildung 7 Historie Ger te Einsatzplan im Energiebutlerportal Zusammenfassend konnten im Feldtest 2 wichtige Erkenntnisse und Ergebnisse f r eine erfolgreiche Implementierung erzielt werden insbesondere zeigt sich die Notwendigkeit bereits zu Projektbeginn Tools f r die Visualisierung und Analyse von Fehlern zu implementieren um sicher zu stellen dass entscheidende Zusammenh nge und Entwicklungen fr hzeitig erkannt werden Der Feldtest 2 kann daher als erfolgreicher Techniktest bewertet werden da alle Optimierungspotenziale in den Installationsprozessen elektronischer Z hler und Energiebutler erkannt und gehoben wurden Zus tzlich wurde die Qualit t der Kundenprozesse durch eine personelle Verst rkung des Serviceteams deutlich gesteigert Zudem wurden ein Fehlermanagement und ein Qualit tssicherungsprozess implementiert die sicherstellten dass zum einen Systemfehler schneller erkannt analysiert sowie behoben wurden und zum anderen systematisch Kundenfeedbacks und Fehlermeldungen der Partner in die Weiterentwicklung des Energiemanagementsystems Usability Performance Zuverl ssigkeit einflossen Optimierungspotenziale im Billing Prozess erfolgte manuell und nicht automatisiert und eine performanten Darstellung der Stromverbr
216. Verf gung um die Zusatzkosten zu decken den Haushaltskunden einen wirtschaftlich attraktiven Tarif anzubieten und die eigenen Gewinne zu erh hen Diese Summe errechnet sich dementsprechend aus dem Differenzlastgangvektor multipliziert mit dem B rsenpreisvektor DE30 Sie bel uft sich auf 196 4 Mio a 192 Diese Reaktion der B rsenpreise wurde ber eine Iteration berechnet s oben 199 Genau gesprochen handelt es sich um den Lastgang ohne Verschiebung mal dem B rsenpreisvektor MA30 minus Lastgang ohne Verschiebung plus Differenzlastgang mal dem B rsenpreisvektor DE30 194 Zur Verdeutlichung mag die Vorstellung einer zweimal stetig differenzierbaren Merit Order Kurve dienen Ein solcher Effekt stellt sich ein wenn die Linearkombination zweier Punkte auf dieser Kurve ber der Kurve liegt Das ist der Fall wenn die Kurve linksgekr mmt ist also eine positive zweite Ableitung aufweist 195 Betriebswirtschaftlich nutzbar sind auch induzierte netzseitige Vorteile die oben betrachtet wurden ZZ EENERGY Be inoma Modellstadt Mannheim was etwa 18 3 des gesamten Beschaffungsvorteils entspricht und etwa 4 8 Jahr und Haushalt ergibt Demnach steht der berwiegende Teil des Gesamteffekts nicht f r die Umsetzung eines Business Cases zur Verf gung sondern kommt vielmehr ber die nderung des B rsenpreises anderen Endverbrauchern oder deren Lieferanten 617 2 Mio a oder den Haushalten 258 2 Mio a
217. Waschmaschine W schetrockner und Geschirrsp lmaschine eher per Hand l sst also nur manchmal den Energiebutler den Startzeitpunkt bestimmen Zahlungsbereitschaft f r die automatische Steuerung Die Komplexit t der Steuerung erkl rt m glicherweise warum in der Kontrollgruppe f r die die automatische Steuerung nur ein theoretisches Konstrukt war 42 grunds tzlich bereit w ren f r eine automatische Steuerung zu zahlen w hrend in der Versuchsgruppe nur 22 dazu bereit w ren Von denjenigen die die Steuerung regelm ig genutzt haben w ren immerhin 37 bereit etwas zu bezahlen Das sind aber immer noch 5 weniger als in der Kontrollgruppe Die Kontrollgruppe war auch bereit h here monatliche Beitr ge f r eine automatische Steuerung zu zahlen als die Versuchsgruppe Dabei muss in Betracht gezogen werden dass diese keine konkrete Vorstellung davon hatte wie eine solche Steuerung aussehen k nnte Die Versuchsgruppe scheint dagegen spezifisch das moma System abgelehnt zu haben So scheint der Versuchsgruppe wie bereits f r die Stromverbrauchsvisualisierung ein Preis zwischen 0 und 2 angemessen In der Kontrollgruppe w ren die meisten bereit 3 bis 4 pro Monat zu zahlen wie viel w ren Sie bereit monatlich f r die automatische Steuerung zu zahlen Versuchsgruppe n 296 m Kontrollgruppe n 78 0 1 2 3 4 5 Mehr als 5 Abbildung 68 Zahlungsbereitschaft f r die automatisc
218. Webportal mit dem in der Systemzelle realisierten Marktplatz auf A EENERGY 6o Be inoma Modellstadt Mannheim Grundlage der Integrationsinfrastruktur alphaCORE ber den weitere Marktdienste z B Wetterdatendienste B rseninformationen realisiert werden 2 Infrastrukturnetzwerk WAN als Enterprise networks H und Intracontrol center networks G in Abbildung 23 ber private gesicherte IP basierte Kommunikationsinfrastrukturen zur Verbindung von Regelungskomponenten in der Verteilungsnetzzelle Netzautomat Marktautomat Energy Data Server EDS und alphaCELL mit dem in der Systemzelle realisierten Marktplatz alphaCORE wobei dieses Netzwerk mittels privatem Breitband Powerline Netzwerk im Verteilungsnetz sowie berg n gen in ffentliche IP Backbones umgesetzt wurde 3 Nahverkehrnetzwerk NAN als Neighborhood net work B in Abbildung 23 ber private gesicherte IP basierte Kommunikationsinfrastruktur im Verteilungsnetz BPL Breitband Powerline in moma zur Verbindung von Regelungskomponenten in der Verteilungsnetzzelle Netzautomat Marktautomat Energy Data Server sowie alphaCELL mit den Liegenschaften der Netznutzer ber ein Energiemanagment Gateway EMG und Meter Gateway 4 Verteilungsnetzautomations Subnetzwerk WAN als Intersubstation network F in Abbildung 23 zur Verbindung von verschiedenen Verteilungsnetzzellenservern die in Trafostationen als Tr ger von Komponenten des Automatisierungssystems Netzautomat
219. Wei nicht O O O O O O O O Wenn Sie sich nicht ganz sicher sind geben Sie den Wert an der Ihrer Meinung nach am ehesten zutrifft 7 2 Gesamtsystem Stromverbrauchsdaten und automatische Steuerung K nnten Sie sich vorstellen f r beides gemeinsam die automatische Steuerung und die Verbrauchinformationen auf einem Webportal generell einen monatlichen Betrag zu bezahlen Bitte w hlen Sie nur eine der folgenden Antworten aus O Ja O Nein Falls ja wie viel w ren Sie bereit monatlich daf r zu zahlen Bitte w hlen Sie nur eine der folgenden Antworten aus 0 0 1 1 2 2 3 3 4 4 5 Mehr als 5 Wei nicht O O O O O O O O Wenn Sie sich nicht ganz sicher sind geben Sie den Wert an der Ihrer Meinung nach am ehesten zutrifft Aus welchen Gr nden w rden Sie diesen Betrag nicht bezahlen Bitte w hlen Sie alle zutreffenden Antworten aus Gr nde f r Zahlungsbereitschaft Gr nde gegen Zahlungsbereitschaft O Erm glicht Verbrauchssenkung O Geh rt zum Service des Anbieters O Erm glicht Kosteneinsparung O Einsparung zu gering O Erleichtert die Integration erneuerbarer O Automatische Steuerung bringt nichts Energien ins Stromnetz O Visualisierung von Stromverbrauchsinfos ist unn tig O Schafft Verbrauchstransparenz O Vorteil eher beim Anbieter O Zus tzliche Dienstleistung O Strompreise ohnehin hoch genug Hat Ihnen ein Smart Phone oder ein Tablet PC dabei geholfen Bitte w hlen Sie je Zeile nur eine zutr
220. Y w7 135 fnoma 9 Modellstadt Mannheim Lastverschiebungen auf Ger teebene Ziel des dritten Feldtests war neben der Ermittlung von Preiselastizit ten das Gewinnen von Informationen ber ger tespezifische Lastverschiebungspotenziale in einem Experiment mit echter Hardware Infrastruktur und echten Stromkunden Wie oben erl utert ist dies nur anhand statistischer oder zeitgemittelter Beobachtungsgr en m glich Geschirrspueler Waschmaschine _Trockner 5 0 5 0 5 0 N 151 N 167 2 0 2 0 2 0 0 5 0 5 Relativer Verbrauch 0 5 1 0 Relativer Verbrauch 1 0 NE E Relativer Verbrauch 1 0 0 2 0 2 0 2 15 20 0 5 10 15 20 Relativer Strompreis Relativer Strompreis Relativer Strompreis Abbildung 77 Ger tetypspezifischer Einfluss des Strompreises auf den Stromverbrauch Jeder Punkt entspricht einer Feldteststunde F r einen ersten optischen Eindruck von der Lastverschiebung die im Feldtest stattfand und ihrer statistischen Schwankungen wurden Streuplots erstellt in denen f r jeden Zeitpunkt T die relativen Verbr uche in Abh ngigkeit des relativen Strompreises aufgetragen wurden Der relative Preis wurde definiert als der aktuelle Preis zum Zeitpunkt T dividiert durch den Durchschnittspreis im Zeitraum von 8 Stunden vor T bis 8 Stunden nach T Als relativer Verbrauch wurde der ger tegemittelte Verbrauch zum Zeitpunkt T relativ zum in Abbildung 76 dargestellten
221. ZES et al 2010 moma Endbericht AS 1 8 Kapitel 4 Tabelle 49 Wirkung von Infrastrukturinvestitionen und operativen Kosten auf Erwerbst tigkeit und Bruttowertsch pfung im Szenario Mannheim 2030 Deutschland 2030 F r Deutschland ergeben sich in diesem Abschnitt relevante d h unmittelbar nachfrage ndernde Effekte aus dem Ausbau der Smart Grid Infrastruktur der Einsparungen im Netzausbau sowie der verringerten Kraftwerksleistung Dabei verringern die beiden letztgenannten Effekte bei einem Ausbau eines Smart Grids und einem Einsatz variabler Tarife die Nachfrage da z B Investitionen in Kabel und Kraftwerke eingespart werden was die Wirkungen auf Besch ftigung und Wertsch pfung tendenziell senkt Im Unterschied zu Mannheim 2030 sind demnach gegenl ufige Effekte zu beachten Die beiden bisher noch nicht besprochen Positionen Verringerung der Kraftwerksleistung und netzseitige Vorteile variabler Tarife werden nun kurz besprochen Der netzseitige Vorteil variabler Tarife setzt sich aus vier Positionen zusammen Einem verringerten Kabelausbau verringerten Investitionen in Wechselrichter f r PV Anlagen einer verringerten Stromeinspeisung aus Biomasseanlagen sowie verringerten Netzverlusten Die u erst geringen verringerten Netzverluste werden nicht weiter betrachtet Auch die verringerte Erzeugung aus Biomasse wird nicht betrachtet da dies eine nderung des Inputvektors des Elektrizit tsbereichs erforderlich machen w rd
222. a hier vielf ltige nderungen in der Diskussion sind die jeweils andere Auswirkungen haben k nnen wurde aus Gr nden der Nachvollziehbarkeit vom gegenw rtigen Rahmen ausgegangen Szenarien Die betrachteten Szenarien werden r umlich auf Deutschland und alternativ auf Mannheim beschr nkt Dabei wird jeweils von einem kompletten Rollout der Smart Grid Infrastruktur ausgegangen und diese Szenarien werden mit denjenigen verglichen in denen kein Smart Grid zur Verf gung steht Im Fall des Mannheimszenarios wird angenommen dass allein in Mannheim eine Smart Grid Infrastruktur installiert wird MVV als First Mover Dieses Vorgehen erlaubt zum Ersten Hinweise auf konomische M glichkeiten die ein fr her Einstieg in die Technik f r einen Energieversorger er ffnen kann Zum Zweiten wird mit dem Deutschlandszenario ein Beitrag geleistet die energiesystemaren konomischen Wirkungen zu quantifizieren Der Unterschied zwischen dem Mannheimszenario und dem Deutschlandszenario besteht darin dass im Deutschlandszenario die R ckwirkung der Lastverschiebung auf die B rsenpreise ber cksichtigt wird w hrend im Mannheimszenario angenommen wird dass die Ver nderungen in Mannheim bezogen auf Deutschland so klein sind dass sie die deutschlandweiten B rsenpreise nicht beeinflussen 173 Zu weiteren Business Cases s z B IZES et al 2009 Studie zu Gesch ftsmodellen und Prozessen Endbericht des MOMA Arbeitsschrittes 1 4 sowie den Endbericht
223. ach vollst ndigem Start des Systems war der Speicher blicherweise zu etwa 80 belegt Zudem dauert es mit drei bis vier Minuten recht lange bis der Bootvorgang abgeschlossen ist Dies ist vor allem dann problematisch wenn bei der Installation das Ger t mehrfach neu gestartet werden muss um beispielsweise die Netzwerkeinstellungen zu testen Zwar entwickelt sich sowohl die Rechenleistung als auch die Speicherkapazit t von neuen Hardwarebausteinen immer weiter Trotzdem ist anzuraten f r einen fl chendeckenden Rollout auf ein sehr spezialisiertes schlankes Hard und Softwarekonzept zu setzen So ist es perspektivisch denkbar die volle Energiemanager Funktionalit t beispielsweise in einem Netzwerkrouter unterzubringen Dies war im Rahmen des Forschungsprojektes allerdings nur schwer umzusetzen Die verwendete Hard und Software ZZ EENERGY 7s Be inoma Modellstadt Mannheim erm glicht maximale Flexibilit t in der Entwicklung Die Entwicklungskostenumlage f r hoch spezialisierte Hardware l ge zudem erst bei f nfstelligen St ckzahlen in einem vertretbaren Rahmen Grundtendenzen der Erfahrungen aus dem Feldtestbetrieb Folgende Punkte k nnen als Ergebnisse und Ausblick zusammengefasst werden Einfache und schnelle Installation sind Grundvoraussetzung f r eine kosteng nstige fl chendeckende Umsetzung des Smart Grid auf Ger teebene kann dies durch automatische Softwareprozesse und eigensichere Systeme erreicht werden
224. achliche System Messwertverwaltung soll Anfragen und Verarbeitung von Daten von 1500 Kunden verarbeiten k nnen F r die Zeithorizonte gilt Applikationskomponenten auf der Systemzelle sollen einen Datenhaltungshorizont von 3 Jahren haben und Applikationskomponenten auf der Verteilnetzzelle sollen einen Datenhaltungshorizont von 1 Monat haben Aus den Bereichen Verbrauchsvisualisierung Abrechnung und Evaluierung ergeben sich jeweils Anforderungen an Konfiguration der Datendarstellung Die Darstellung der Strom Verbrauchsdaten muss in Intervallen konfigurierbar sein e 15 Minuten e Stunde e Tag e Monat ZZ EENERGY 172 Modellstadt Mannheim Virtuelle Tarifregister sollen gebildet werden Aus den Kundenpreisprofilen und den Messwerten sollen 41 virtuelle Tarifregister im 1 4h Raster gebildet werden Verbrauchswerte m ssen auf 15 Minuten interpoliert werden F r die Evaluierung werden Verbrauchswerte ben tigt die auf 15 Minuten linear interpoliert sind Damit ergibt sich als kleinster gemeinsamer Nenner f r das Messwerterfassungs System Es m ssen Messwerte in 1 4h Stunden Aufl sung gemessen und bermittelt werden Es m ssen Wirkarbeitmesswerte in 1 4h Stunden Aufl sung gemessen und bermittelt werden Auf die Minutengrenzen 0 15 30 45 soll interpoliert werden In den Feldtesten wurde die angestrebte Zahl von 1500 Kunden nicht erreicht die maximale Anzahl von Feldtestteilnehmern lag etwa bei der
225. ade bewirkt Eine detaillierte Betrachtung war im moma Projekt aus Kapazit tsgr nden nicht m glich hier bildet sich ein Ansatz f r weitere wissenschaftliche Arbeiten Ein weiterer Aspekt f r die Wirtschaftlichkeitsbetrachtung sind Vergleiche beim Brennstoffeinsatz Der f r die Energiebereitstellung ben tigte Brennstoff wird im GT HKW NB grunds tzlich durch Erdgas abgedeckt Die an W rme und Stromproduktion gekoppelte Brennstoffprognose wird parallel zu den entsprechenden Lastberechnungen durchgef hrt und ist Basis der Beschaffung Um welches Ma der Brennstoffverbrauch durch eine W rmereduktion in den Fallbeispielen gesenkt werden konnte und wie sich dies preislich auswirkt konnte aufgrund der fehlenden Daten nicht beziffert werden Auch hier sollten zuk nftig weitere Untersuchungen zum Ansatz kommen 8 5 4 kologische Bewertung Die technischen und konomischen Auswertungen der durchgef hrten Feldteste an der W S zeigen zun chst die prinzipielle technische Machbarkeit einer tempor ren Absenkung der W rmeleistung der W S Gleichzeitig haben die Feldteste auch gezeigt dass noch ein erheblicher Untersuchungsbedarf hinsichtlich der technischen Ausgestaltung und Optimierung der Absenkvorg nge besteht insbesondere hinsichtlich des Ortes und der Dauer der Absenkung des thermischen und hydraulischen berschwingverhaltens und der damit ggf notwendigen Anpassung der Regelstrategie der resultierenden Zusatzbelastung der technischen
226. age Testlauftage Kosten f r die eingesetzten Energietr ger Kosten Strombezug Gasverbrauch Ertr ge Stromlieferung Stromeigenverbrauch Gesamtkosten 239 93 449 95 Tabelle 61 energetische Kostenbilanz ZZ EENERGY 293 moma Modellstadt Mannheim Kosten f r die Erzeugung von 1 kWh thermischer Energie Referenztage Testlauftage Kosten je kWh W rme 0 0447 0 0772 Tabelle 62 Kosten f r die Erzeugung von 1 kWh W rme Hier wird ersichtlich dass die Erzeugungskosten f r die Produktion von einer kWh W rme im Szenario 1 gegen ber dem Testlauf Szenario 5 um 3 25 Cent geringer ausfallen Diese kostenerh hte W rmeproduktion der Versuchskonfiguration erfordert eine Zwangsvermarktung des zus tzlichen Strombezuges z B auf dem negativen Regelenergiemarkt Als Basis f r die Berechnung wurde ein Mittelwert des Arbeitspreises ber den Zeitraum der Testlauftage f r Angebote mit Zuschlag und Abnahme des Minutenreservemarktes gebildet Dies soll Tagespreisschwankungen bestm glich ausgleichen Der Leistungspreis welcher eine Verg tung f r die Vorbehaltung der angebotenen Leistungsabnahme darstellt wurde entsprechend der Anlagengr e der Elektroheizpatronen mit 30 kW 2x6 kW 2x9 kW angesetzt Referenztage Testlauftage Kosten Strombezug 0 00 149 54 Gasverbrauch 362 76 300 41 Ertr ge Stromlieferung 110 30 0 00 Stromeigenverbrauch 12 53
227. akte Werte abgefragt und die Kategorie Mehr als 5 sowohl 5 01 wie auch zum Beispiel auch 10 enthalten kann dienen diese Durchschnittspreise nur der Gr eneinordnung Versuchsgruppe Kontrollgruppe Stromvisualisierung 1 74 2 07 Automatische Steuerung 1 62 2 73 Gesamtsystem 1 77 2 83 Tabelle 5 Ungef hre monatliche Durchschnittspreise die Versuchs und Kontrollgruppe f r Einzelkomponenten und Gesamtsystem bereit w ren zu zahlen Aus der Absch tzung wie viel Versuchsgruppe und Kontrollgruppe durchschnittlich bereit w ren ist ersichtlich dass die Kontrollgruppe immer mehr zu zahlen bereit ist als die Versuchsgruppe W hrend die Versuchsgruppe f r die Stromvisualisierung etwas mehr ca 7 als f r die automatische Steuerung bereit w re auszugeben ist es bei der Kontrollgruppe genau umgekehrt Im Durchschnitt w re sie bereit deutlich ca 30 mehr f r die automatische Steuerung zu zahlen F r das Gesamtsystem w ren beide Gruppen bereit durchschnittlich am meisten zu zahlen auch wenn der Unterschied zur jeweils beliebteren Einzelkomponente sehr gering ausf llt Obwohl 47 der Versuchshaushalte sich bewusst sind dass sie mit dem moma Tarif Geld gespart haben w rden wie beschrieben nur 30 etwas daf r zahlen Je h her die berichtete Einsparung ist desto h her ist auch die Zahlungsbereitschaft So sind nur 10 der Leute bereit zu zahlen die glauben kein Geld gespart zu hab
228. al bereitgestellten Infos 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Gemessener Stromverbrauch n 275 Tarifverlauf f r den aktuellen Tag n 281 Eigene Stromkosten n 277 Tarifverlauf f r den folgenden Tag n 281 Ersparnis durch moma Tarif n 279 Gemessene Leistung n 278 Ger teerkennung n 274 Energiespartipps n 276 CO2 Em issionen n 275 Stromsp r Check n 274 FAQ Glossar n 276 L E Sehr interessant E Etwas interessant E Gar nicht interessant E Nicht genutzt Abbildung 61 Interesse an den Features des MVV Smart Metering Webportals Von besonderem Interesse waren die Features Gemessener Stromverbrauch Tarifverl ufe und Visualisierung der Stromkosten Mit jeweils fast 10 Abstand folgen die Ausk nfte ber finanzielle Ersparnisse durch den moma Tarif moma Boni und die gemessene Leistung Andere Infos wurden von mehr als 50 der Versuchshaushalte nicht als interessant empfunden Hierbei ist zu beachten dass die Darstellung sowohl der vermiedenen CO Emissionen als auch des moma Bonus nicht fl chendeckend gew hrleistet werden konnte und nicht st ndig verf gbar war Die Nutzung des Metering Portals geht w hrend der Feldtestphase zur ck W hrend im ersten Monat nach der Freischaltung noch 38 der teilnehmenden Haushalte t glich darauf zugriffen sind es im letzten Monat nur noch 26 Die Anzahl der Personen die angaben das Portal im jeweiligen Zeitraum nicht genutz
229. amm zur Day Ahead Tariffestlegung durch Netz Marktautomat Intraday Regelung Real Time Scheduling durch den Netzautomaten Die Intraday Regelung in der Simulation berwacht prim r die Netzspannung insbesondere an Netzknoten die besonders anf llig f r kritische Spannungsabweichungen sind sog kritische Knoten Bei Verletzung A EENERGY w7 174 Be inoma Modellstadt Mannheim von Spannungsgrenzen reagiert der Netzautomat mit verschiedenen Ma nahmen Zur Vorbereitung dieser Funktion werden vor dem Simulationslauf folgende Informationen erstellt 1 Eine Liste von kritischen Netzknoten Diese wird vorab durch Netzberechnungen f r Schwachlast und Starklast erstellt vgl Anhang 2 F r jeden kritischen Knoten eine Liste von DER deren Blindleistungseinspeisung den gr ten Einfluss auf die Spannung an dem kritischen Knoten hat Die Liste der DER wird nach H he des Einflusses sortiert 3 Entsprechende Listen f r den Einfluss durch Zuschaltung von Lasten oder Speichern in den durchgef hrten Szenarien nicht eingesetzt 4 Entsprechende Listen f r Einfluss durch nderung der Wirkleistungseinspeisung von steuerbaren DER In der laufenden Simulation berwacht dann der Netzautomat die Spannung an den kritischen Knoten Wenn es an einem kritischen Knoten zu einer Spannungsbandverletzung kommt dann versucht der Netzautomat diesem durch Einsatz von DER in der Priorit tenliste entgegen zu wirken Dabei werden die
230. and schalteten Aufgrund der geringen Gruppengr e ist hier nur begrenzt eine weitere Auswertung m glich Umgekehrt geben viele Haushalte an die automatische Steuerung nicht genutzt zu haben aber viele Ger te per Hand zu schalten Basismodell F r diese Gruppen wurde nun jeweils ber das Basismodell die durchschnittliche Preiselastizit t bestimmt Gruppe Preiselastizit t t Wert 95 Konfidenzintervall Manuell amp Automatisch 23 6 6 94 30 2 16 9 Nur Manuell 19 5 5 65 26 3 12 7 Nur Automatisch Nicht signifikant 1 05 Nicht signifikant Weder Manuell noch Nicht signifikant 0 36 Nicht signifikant Automatisch Tabelle 7 Preiselastizit ten je Nutzungsgruppe Es zeigt sich dass sowohl in der Gruppe mit manueller und automatischer Verschiebung als auch in der Gruppe mit reiner manueller Verschiebung recht hohe durchschnittliche Preiselastizit ten erzielt wurden In der Gruppe mit manueller und automatischer Verschiebung wurde eine Preiselastizit t von 23 6 ermittelt in der Gruppe mit rein manueller Verschiebung wurde eine Preiselastizit t von 19 5 bestimmt berraschend ist dass die Gruppe mit rein automatischer Reaktion kein signifikantes Ergebnis erzielt Dies k nnte einerseits an der geringen Gruppengr e von nur etwa 10 Haushalten liegen Andererseits ist es m glich dass motivierte Nutzer sowohl automatisch als auch manuell schalteten und daher in der rein auto
231. andorten vorher die UMTS Abdeckung durch entsprechende Messungen best tigt werden konnte Die Anbindung ber Koaxial Kabel ist f r Trafostationen normalerweise nicht m glich so dass die Headends dann in Kundengeb uden am Stromhausanschluss installiert werden mussten Die Headends wurden dann ber gesch tzte VPN Tunnel in den BPL Backbone eingebunden Die ber Koaxial Kabel angebundenen BPL Zellen zeigten w hrend der Feldtests keinerlei Probleme Die Anbindung von BPL Zellen ber eine UMTS Verbindung war recht fehleranf llig Zum einen ergaben sich in diesen Bereichen sehr lange Latenzzeiten zu den Headends und damit auch zu den BDKEs und Energiebutlern was im Falle der Energiebutler auch in einem Einzelfall dazu f hrte dass der Energiebutler nicht upgedatet werden konnte Zus tzlich war die verf gbare Bandbreite ber die UMTS Verbindung sehr schwankend F r einen fl chendeckenden Einsatz ist UMTS als Backbone Technologie nur bedingt geeignet 4 5 3 Messtechnische Betrachtung der BPL Technik F r die messtechnische Bewertung der BPL Technik wurden an zuf llig ausgew hlten Endpunkten BPL Modem f r BDKE und BPL Modem f r Energiebutler im moma Netz Messungen der Latenzzeiten und des Datendurchsatzes gemacht Als Zielpunkt wurde jeweils der f r diesen Bereich zust ndige VNZ Server gew hlt Zudem wurde die Zeit gemessen welche f r die Auslesung eines Z hlers vom VNZ Server aus ben tigt wurde Alle Messungen wurden im laufende
232. annheim unmittelbar mit der Qualit t des im Feldtest bereitgestellten Feedbacks zu tun zu haben hat sich doch die Zahlungsbereitschaft im Vergleich zur Auftaktbefragung mehr als verdoppelt und wurden doch viele der bereitgestellten Informationen von mehr als der H lfte der Leute als interessant empfunden Auff llig ist dass die moma Teilnehmerinnen und Teilnehmer ein recht hohes Nettohaushaltseinkommen haben die Zahlungsbereitschaft also nicht aus Budgetgr nden gering ist Vielmehr scheint eine Stromverbrauchsvisualisierung f r nicht wenige Kunden zu einem abgerundeten Servicepaket der Stromversorger zu geh ren Dass ein Preis von bis zu 2 im Monat akzeptabel scheint kann auch im dritten moma Feldtest festgestellt werden wenn auch nur 20 gegen ber 50 im intelliekon Projekt in der Versuchsgruppe bereit w ren diesen Preis zu zahlen Aus der Abschlussbefragung ging hervor dass sowohl Metering Portal als auch moma App ber den Lauf des Feldtests immer weniger genutzt wurden Dies ist konsistent mit Auswertungen des intelliekon Projektes Dort stellten die Wissenschaftler innen fest dass die Feedbackinformationen von den meisten Menschen nur in den ersten zwei Monaten des Feldtests abgerufen wurden w hrend nur 5 es durchg ngig nutzte Jedoch blieben im moma Projekt deutlich mehr ber zwei Monate hinaus am Ball Ungef hr ein Viertel der teilnehmenden Haushalte nutzte nach dem ersten Login der f r einige bereits im
233. annheim 2030 MA30 ohne Iteration und derjenige f r Deutschland 2030 DE30 mit Iteration Da die Preisvektoren von grundlegender Bedeutung sind werden bereits an dieser Stelle in der folgenden Tabelle einige ihrer Eigenschaften beschrieben und vor allem mit den entsprechenden Eigenschaften des B rsenpreisvektors 2011 dem Referenzjahr des B rsenpreismodells verglichen Erg nzend bietet die folgende Abbildung die nach H he geordneten B rsenpreiskurven 400 300 200 100 0 100 200 300 400 500 600 2011 MA30 DE30 MWh Abbildung 112 Gr engeordnete B rsenpreislinien f r 2011 MA30 und DE30 177 Das Modell wird im Anhang beschrieben 178 Wie bereits unter Grenzen der Untersuchung und der Szenarienbeschreibung erw hnt wird im Modell im Wesentlichen von heute geltenden Rahmenbedingungen auf den Energiem rkten ausgegangen und es wurde nicht untersucht ob der angenommene Zubau an Kraftwerken betriebswirtschaftlich rentabel ist oder wie sich dieser ndern k nnte A EENERGY 227 inoma Modellstadt Mannheim Kennwerte zur MA30 ohne DE30 mit K 2011 A B rsenpreisverteilung Iteration iteration Durchschnitt in MWh 51 06 58 89 57 59 Median in MWh 51 85 57 11 57 11 Minimum in MWh 550 60 0 00 0 00 Maximium in MWh 117 49 352 56 352 56 Standardabweichung in MWh 15 04 48 90 44 84 Varia
234. anueller Zuschaltung durchzuf hren Ferner konnte nicht beobachtet werden dass Programme in die Nacht oder fr hen Morgenstunden verschoben wurden Allerdings wurde beobachtet dass viele Kunden die manuelle Festlegung von Programmstarts dem automatischen Management vorziehen s u ZZ EENERGY Be inoma Modellstadt Mannheim T9 In der Simulation wurden weder Waschtage noch eine typtagsabh ngige Nutzung von FPS Ger ten noch eine kausale Abh ngigkeit in der Nutzung von FPS Ger ten z B Trockner in Zusammenhang mit Waschmaschine ber cksichtigt C Allgemeines T10 In der Simulation wurden keine Ausfallzeiten von Energiebutlern oder Schaltboxen oder Preisdaten bertragung ber cksichtigt Es wurde ein jederzeit 100 funktionsf higes System angenommen T11 In der Handels als auch technischen Simulation wurden andere Preisprofile als im Feldtest eingesetzt vgl hierzu Kap 6 1 sowie 6 3 Folgerungen bez glich der Vergleichbarkeit Die Vergleichbarkeit zwischen Feldtest und Simulation bez glich der monet ren Erl se bzw Einsparungen pro Ger tetyp oder pro Kunde ist bereits aufgrund T11 s oben nicht gegeben so dass ein solcher Vergleich hier nicht angestellt werden kann F r die Vergleichbarkeit der energetischen Lastverschiebung gilt hnliches Einerseits wurden im Feldtest im Vergleich zur Simulation durch manuelle Lastverschiebungen bei FPS Ger ten und ggf weiteren Ger tegruppen z B Kochen Haushaltsarb
235. argestellt Mit Hilfe der historischen Werte kann die Netzqualit t im Nachhinein bewertet werden Ist zum Beispiel ein Anstieg der Oberschwingungen festzustellen kann dieses bis zum ersten Erscheinen des Ph nomens zeitlich zur ckverfolgt werden und so Hinweise auf die Ursache geben In Abbildung 52 sind die Oberschwingungen Spannung rel der Phasen L1 L3 in Prozent f r einen Monat dargestellt Sollten sich hohe Werte oder berschreitungen der Grenzwerte zeigen kann die Analyse f r jeden einzelnen Tag durchgef hrt werden Somit kann festgestellt werden ob es sich um ein kurzzeitiges Ph nomen oder eine anhaltende St rung handelt In Abbildung 52 ist sofort an den Maximalwerten zu erkennen dass die Grenzwerte eingehalten werden z B die Oberschwingungsspannung der Ordnung 5 ist kleiner als 6 Un Des Weiteren besteht die M glichkeit eine Netzqualit tsanalyse nach DIN EN 50160 automatisch zu erstellen EENERGY inoma Modellstadt Mannheim Datei Bearbeiten Ansicht Extras Fenster Hilfe PEELE ANE i Projekte E lt n bersichtsfenster s Fenster der Graphen x a E paiette Dx s0 z I m x Graphen SdP Ger te Speichere Grapheinstellungen in Datei Hintereinander Kacheln Untereinander Alle schlie en Graph Fenster 5 0 Nach Ger teyp Browser Fenster ume 510 ez 00000255 Wa24 Fiter 7 Statistik ITI CBEM 0000049F Wa25 same Eingang Breignistyp Zeigerdagram 0000025
236. arkt und Netzautomat im jeweils betrachteten Netzgebiet die Spannung wie erwartet stabilisiert werden Die Funktionsf higkeit der Algorithmen wurde damit in der Simulation nachgewiesen Aufgrund der Ergebnisse zum Szenario DE2030 lassen sich folgende Beobachtungen anstellen Im Referenzfall berschreitet die Spannung an mehreren kritischen Knoten die definierte kritische Grenze von 1 07 Unenn 247 1 V und an PCC 75 auch die absolut zul ssige Grenze von 1 1 Unenn 254 V vgl Abbildung 95 Au erdem berschreitet die max Leitungsauslastung an einer Leitung 100 was insgesamt zu einem unzul ssigen Betriebsfall f hrt Im Fall Netzausbau berschreitet die Spannung nur kurzzeitig und geringf gig die Grenze von 1 07 Uyenn an PCC 2 Die Leitungsauslastung wird unter 100 reduziert Dieser Betriebsfall ist also zul ssig Ferner wurden durch die Einf hrung der zus tzlichen Leitung die Leitungsverluste deutlich reduziert Im Fall Geregelt gelingt ebenfalls die Herstellung eines zul ssigen Betriebsfalles Die H he der eingespeisten Blindenergie f llt durch die zielgerichtete Regelung geringer aus als im Fall Netzausbau Die eingespeiste Wirkenergie ist wegen der Abregelung leicht geringer als im Fall Netzausbau allerdings wurde in letzterem Fall auch eine Uberdimensionierung der PV Wechselrichter vorausgesetzt die im Fall Geregelt entf llt Ferner sind die Einsparungen bei den Leitungsverlusten in diesem
237. arktautomat 12 30 Uhr Bekanntgabe der finalen Day Ahead EEX Preise 13 00 Uhr der Netzautomat berechnet aufgrund der VNZ Fahrpl ne endg ltige vNNE und sendet diese an den Marktautomaten 14 00 Uhr der Marktautomat berechnet aufgrund der endg ltigen vNNE und der eingekauften Mengen an der EEX endg ltige Kundenpreisprofile und sendet diese an die Energiebutler Dieses Konzept wurde in der Simulation in vereinfachter Weise implementiert s Abschnitt Implementierung des Netz und Marktautomaten Intraday Regelung durch den Netzautomaten F r die Intraday Regelung w rde ein realer Netzautomat Spannungsmessungen aus dem Feld verwenden Der simulierte Netzautomat erh lt diese Messungen in jedem Simulationsschritt am Tag n aufgrund einer station ren Lastflussrechnung LFR im globalen Netzmodell von PCCSim Die Simulationsschrittweite hierzu betrug i Allg eine Minute Die Liste von kritischen Knoten wurde erstellt indem zwei statische LFR nach folgenden Extremszenarien durchgef hrt werden a 100 Erzeugungsleistung Schwachlast b 0 Erzeugungsleistung 100 Last Die kritischen Knoten sind dann diejenigen Knoten im Netz bei denen in mindestens einem Szenario eine Verletzung von Spannungsgrenzwerten eintritt Die Grenzwerte k nnen nach Norm VDE 0175 IEC 60038 oder frei festgelegt werden Sind zwei oder mehr kritische Knoten direkt benachbart wird nur einer der Knoten in die Liste aufgenommen ZZ EENERGY Be
238. as dreidimensionale Dom nenmodell eingef hrt Akteure im Rollenmodell von Energiemarkt und Energienetz Gesch ftsmodelle mit regulatorischen und energiewirtschaftlichen Randbedingungen Funktionale Interoperabilit t von Prozessen Hierarchische Betriebszonen Systemdom nen im Energienetzwerk Abbildung 18 Dreidimensionales Dom nenmodell f r die Gesch ftsmodelle von Akteuren Die Funktionalit t des gesamten Energiesystems wird im Rahmen eines definierten Marktdesigns im energiewirtschaftliichen und regulatorischen Rahmen strukturiert und Rollen zugeordnet Bez glich der Rollendefinitionen wird auf das europ ische Dokument ETF11 verwiesen Akteure als nat rliche und juristische Personen nutzen diese Rollen als wirtschaftliche Handlungsgrundlage Die Handlungen werden in Gesch ftsprozessen als Markt und Netzprozesse abgebildet Die dazu geh rigen einzelnen Aktivit ten die in verschiedenen funktionalen Clustern geb ndelt sind wirken wiederum ber verschiedene funktionale Dom nen auf die System und Betriebsdom nen Die Ebenen der funktionalen Interoperabilit t gliedern sich in folgende vertikal im Modell von oben nach unten angeordneten Ebenen 1 Gesch ftsebene Anwendungsszenarien im Rahmen von Gesch ftsmodellen unter Ber cksichtigung regulatorischer und energiewirtschaftlicher Randbedingungen 2 Funktionsebene Funktionen als Anwendungsf lle Use Cases als Bausteine von Gesch ftsprozessen mit defin
239. as Energiemanagement Gateway EMG zur Liegenschaft sowie anderseits die Plattform f r die Energiemanager Funktionalit t EM des Automaten darstellt Er interagiert im Objekt mit Messeinrichtungen Smart Meter sowie Energie nutzenden speichernden sowie erzeugenden the Institute for Computer Sciences Social Informatics and Telecommunications Engineering 2011 Volume 54 Part 5 225 242 DOI 10 1007 978 3 642 19322 4_24 A EENERGY so fnoma 9 Modellstadt Mannheim Ger ten und Anlagen Zus tzlich ist der Energiebutler mit Sensoren und Aktoren sowie einem Bedieninterface f r den Endkunden moma App verbunden Das f r die Liegenschaft beschriebene System wird als bidirektionales Energiemanagemernt Interface BEMI definiert das Grundlage der Kommunikation mit der Umgebung sowie dem dezentralen Energiemanagement in der Liegenschaft ist Zu bez glich der Netzzelle bergeordneten Betriebs und Systemdom nen kommunizieren die Netz und Marktau tomaten in einer sogenannten Systemzelle in der die Verbindung von Netzleitwarten und weiter zu Diensten im bertragungsnetz sowie hin zu Enterprisesystemen von Energielieferanten und Handel aber auch zu bergeordneten M rkten erfolgt Auf der Rechnerinfrastruktur der Systemzelle Systemzellenserver en SC Server wird die echtzeitf hige und zur Massendatenverarbeitung f hige Integrationsinfrastruktur alphaCORE implementiert Dies bildet die Plattform f r Dienste im Rahmen einer Marktpl
240. as Heiz l Gas l ffentliche ff Heizkraftwerke HKW HKW BK HKW SK HKW Gas l Industrielle ind KWK HKW SK HKW Gas l BHKW ff BHKW ind BHKW Tabelle A 9 Annahmen f r die installierten Leistungen im Jahr 2030 A 10 4 Ermitteln der Residuallast f r das Jahr 2030 F r die Ermittlung der Residuallast im Jahr 2030 wird ein historisches Nachfragelastprofil sowie Einspeiseprofile von Wind und PV auf Werte aus der Leitstudie 2010 skaliert Weiterhin wird Biomasse Geothermie und Wasserkraft als konstantes Einspeiseband ber cksichtigt Importe von EE aus dem Ausland werden in Abh ngigkeit von der verbleibenden deutschen Residuallast pauschal betrachtet Konkret ist die Vorgehensweise wie folgt 1 Das st ndliche Lastprofil f r Deutschland aus dem Jahr 20117 wird durch einen Faktor hier 0 9445 st ndlich skaliert damit in der Jahressumme ein Energieverbrauch von 463 TWh entsteht 2 Danach wird dieses Lastprofil st ndlich mit 1 05 multipliziert um 5 Leitungsverluste mitzuber cksichtigen 3 Als historisches Einspeiseprofil f r Windkraft werden die viertelst ndlichen Einspeisezeitreihen f r 2011 der Transparenzplattform der Stromb rse EEX verwendet Die Werte werden daf r auf 271 In der Leitstudie ist die Bruttoleistung angegeben diese wird generell um 5 4 vermindert um eine verwendbare Nettoleistung zu erhalten Die 5 4 ergeben sich aus einem vorherigen Ve
241. asemissionen wurde darauf verzichtet Auf Basis der in Kapitel 8 3 zu findenden Untersuchung der kologischen Auswirkungen kann zumindest f r CO Emissionen bei Bedarf ein entsprechender Wert relativ einfach gesch tzt werden 167 Autoren Hermann Guss IZES Uwe Klann IZES 168 5 z B Krewitt W B Schlomann 2006 Externe Kosten der Stromerzeugung aus erneuerbaren Energien im Vergleich zur Stromerzeugung aus fossilen Energietr gern S 2lff Zu finden unter http www bmu de fileadmin bmu import files erneuerbare energien downloads application pdf ee kosten stromerzeugung pdf Dort wird ein Wert von 14 t CO als Untergrenze genannt und ein hoher Sch tzwert keine Obergrenze mit 280 t CO2 angegeben Dort ist auch eine Diskussion zu weiteren m glichen externen Effekten von Stromerzeugungstechniken zu finden Die externen Kosten des Klimawandels dominieren gegenw rtig aber die gesamten externen Kosten des Stromerzeugungssystems ebenda S 38 ZZ EENERGY 223 Be inoma Modellstadt Mannheim Betrachtet werden ausschlie lich volkswirtschaftliche Effekte wobei keine Verteilungswirkungen untersucht werden da diese vielf ltige Annahmen ber gesetzliche Rahmenbedingungen Vertr ge und Zahlungsbereitschaften erfordern w rden Wie sich die ausgewiesenen Gesamteffekte auf verschiedene Akteure verteilen k nnten bleibt also offen weshalb insbesondere nicht unmittelbar abgeleitet werden kann ob und wie betri
242. astizit ten Abschnitt 7 2 Da Abschnitt 7 3 Ergebnisse aus Abschnitt 7 1 weiterverarbeitet bildet das in Abschnitt 7 1 erl uterte Vorgehen eine wesentliche Grundlage f r die Sch tzung der Wirkung auf die Wertsch pfung und die Erwerbst tigkeit Insbesondere ist dabei auf die Beschreibung der Szenarien und der Grenzen der Untersuchung zu verweisen Schlie lich wird in Abschnitt 7 4 eine kologische Analyse geboten die ebenfalls auf die Ergebnisse aus Abschnitt 7 1 zur ckgreift 7 1 Volkswirtschaftlicher systemanalytischer Vergleich volkswirtschaftliche Betrachtung des Systems Im Folgenden wird ein volkswirtschaftlicher systemanalytischer Vergleich von Szenarien mit und ohne einem Smart Grid Rollout durchgef hrt Ziel ist dabei einen Beitrag zu konomischen Kosten Nutzen Analysen zu leisten Eine vollst ndige Kosten Nutzen Analyse kann nicht geleistet werden da ausschlie lich die im Feldtest 3 sowie in den Simulationen behandelten Business Cases ber cksichtigt werden Eine umfassende Kosten Nutzen Analyse sollte m glichst alle Business Cases beinhalten wobei zudem zu ber cksichtigen w re dass eine Smart Grid Infrastruktur nach moma Architektur das Angebot einer Vielzahl von Dienstleistungen erm glicht Betrachtet werden dabei nur konomische Unterschiede im engeren Sinn d h externe Effekte werden nicht ber cksichtigt Aufgrund der hohen Unsicherheiten gerade bei der Bewertung der externen Effekte von Treibhausg
243. astruktur und die betrachteten Business Cases erforderlichen Investitionen Die Investitionen werden mit einer Lebensdauer von 8 Jahren bei einem Zinssatz von 6 in Annuit ten umgerechnet Hinzu kommen noch zus tzliche laufende operative Kosten die als j hrliche Ausgaben pro Kunde erfasst werden Die entsprechenden Positionen und Werte zeigt folgende Tabelle Die auf das Call Center entfallenden Kosten wurden im Vergleich zu IZES et al 2011 von 10 pro Kunde und Jahr auf 5 reduziert da in den 10 auch Kosten enthalten die dem Smart Metering oder hier nicht betrachteten Business Cases zuzurechnen sind Die 5 Kunde und Jahr errechnen sich aus der Annahme dass im Durchschnitt rund jeder Kunde pro Jahr einmal zus tzlich anruft ein durchschnittlicher Anruf in ca 10 min bei breiter Streuung bearbeitet werden kann und die Bruttoarbeitskosten rund 30 h betragen Die Bruttoarbeitskosten beziehen sich auf Mitarbeiter im Call Center Es wird also angenommen dass diese die Anfragen ohne hinzuziehen von Fachleuten berwiegend selbst bearbeiten k nnen ZZ EENERGY 230 Be inoma Modellstadt Mannheim Mannheim Deutschland Kunde 2030 Mio 2030 Mio Laufende operative Kosten und Jahr l a la Energiemanagementsystem Wartung und Support 2 0 31 82 Call Center 5 0 77 205 Summe 7 1 07 287 Tabelle 37 Laufende operative Kosten Daraus ergeben sich insgesamt die j hrlichen Kos
244. ation des Feldtests gezeigt hat ist diese breite Rohdatenbasis f r eine Lastverschiebungsanalyse von FPS Ger ten dringend notwendig Dies liegt in ihrer Nutzung begr ndet FPS Ger te sind nur selten angeschaltet verbrauchen dann aber relativ viel Strom Daher muss zur Bestimmung eines durchschnittlichen Verbrauchs zu einem Zeitpunkt ber eine gro e Anzahl Ger te gemittelt werden A EENERGY 133 inoma 90 Modellstadt Mannheim Ger tetypischer Energieverbrauch Geschirrspueler Waschmaschine Trockner L I I t0 _ I m 1 81 1 N i i m I 1 v 1 o T v o 1 2 1 2o 1 2 1 gN E I e I aTe I 3 1 Sol N Se 1 So Li gN i 1 Ir T T E s z2 s Zo 5 ao I 7 Midi 1 or I N N N 2 I So I S Tod 1 lt 7 N lt 1 1 I 10 1 1 n N 1 1 N 1 oJ 1 o N _ o f 10 20 30 40 10 20 30 40 20 40 60 80 Verbrauch kWh Monat Verbrauch kWh Monat Verbrauch kWh Monat Abbildung 75 Durchschnittlicher Monatsverbrauch der einzelnen FPS Ger tetypen als Histogramme Aus den so verarbeiteten Leistungsdaten wurden die Verbrauchskurven der einzelnen Haushalte ermittelt Anschlie end wurde f r alle Ger te die f r mindestens vier Wochen Daten geli
245. atische Ger testeuerung zu 40 nutzen n 165 30 die Ger tenutzung 20 manuell in g nstige Stunden zu verlagern 10 4 E E n 169 0 A Sehr Etwas Garnicht Nicht genutzt Abbildung 65 Bewertung der Steuerung in Verbindung mit einem Tablet PC Es scheint also dass die Kunden und Kundinnen es sch tzen zur Einsicht der Preise nicht auf einen Desktop PC oder Notebook zur ckgreifen zu m ssen Von den Personen denen ein Tablet PC bei der manuellen Steuerung sehr geholfen hat fanden 85 die Preis bersicht f r aktuelle Stunde und kommende Stunde interessant w hrend das Interesse an diesen Informationen bei allen Haushalten bei unter 50 lag Befragung mit dem AttrakDiff Fragebogen Bei MVV Energie in Mannheim wurde eine Testumgebung eingerichtet die m glichst genau der Umgebung eines Feldtesthaushaltes entsprach Zus tzlich wurde diese Testumgebung moma Testk che mit registrierenden Messwertaufzeichnungsger ten ausgestattet um die Verl ufe von Temperaturen oder die Ein Ausschaltzeiten der angeschlossenen Haushaltsger te aufzuzeichnen und auszuwerten Die Notwendigkeit eines kompletten Systemtests bestand um das Zusammenspiel der einzelnen Komponenten und Softwarevarianten vor der Freigabe an die Kunden als Gesamtsystem zu testen Wie sich aus dem Feldtest ergeben hat waren die einzelnen Komponententests der beteiligten Partner f r eine Bewertung des Gesamtsystems nicht ausreichend
246. ativen elektrischen Regelleistung W hrend im Feldtest W S die Geb udemasse der mit Fernw rme belieferten Geb ude als Pufferspeicher genutzt wird verf gt das Heizhaus Kurparkstra e im Feldtest BHKW ber zwei W rmepufferspeicher in denen wahlweise W rme der BHKWs der Elektroheizpatronen oder der Gasheizkessel gespeichert werden kann Wenn negative Regelleistung der Elektroheizpatronen abgerufen wird muss deshalb sichergestellt sein dass entsprechende Kapazit t im Pufferspeicher verf gbar ist Da der elektrische Regelleistungsabruf i d R in lastschwachen Zeiten zwischen 0 und 6 Uhr erfolgt wenn auch keine W rmenachfrage seitens der Schule erfolgt wurde einer der Pufferspeicher frei gehalten Auch f r den Feldtest BHKW kann nur eine exemplarische Bilanzierung der CO Emissionen des Feldtestsbetriebs gegen ber dem Normalbetrieb vorgenommen werden die nur f r die spezifischen Randbedingungen des Heizhauses des Feldtests Designs der Nachfragestruktur des spezifischen Objektes Schule Turnhalle Villa und f r die ausgew hlten Feldteststage die ausschlie lich in der bergangsperiode lagen gelten Eine Verallgemeinerung dieser Quantifizierung z B eine Hochrechnung auf Deutschland oder eine zeitliche Extrapolation auf 2020 oder 2030 w re nur mit weiteren Feldtesten Modellierung Simulation Sensitivit tsanalysen und Szenarienableitung m glich die im Rahmen dieses Projektes nicht geleistet werden k nnen Da im Feldtest BHKW
247. atzumgebung zur Interaktion der Akteure im Energiesystem Eine Verbindung zum Markt die Verbindung von Netzautomaten mit der Leitwarte sowie die Netzautomateninteraktion untereinander wurden im Rahmen der Netzsimulation umgesetzt Die Verbindung der Systemzelle mit den Marktautomaten sowie von dort zu den Energiebutlern in den Kundenliegenschaften wiederum war Schwerpunkt des moma Feldtestes in Mannheim In der nachfolgenden Darstellung werden die beschriebenen Komponenten der moma Systemarchitektur auf der SGAM Komponentenebene angeordnet Zus tzlich werden in der gleichen Darstellung die Kommunikationsbeziehungen im Rahmen der SGAM Kommunikationsebene abgebildet alphaCORE Market lt Zz Metering system Enter Customer portal prise Billing Grid operation Ope center ration alphaCELL Station PGE Sener O Devices Field Energybutler Facilities ENG FEM Actuators ern Process Meter Gateway M Bus na Meter L BeMI System Distribution DER Customer property Gene Trans ration mission Abbildung 23 Anwendung des Smart Grid Architektur Modells auf die moma Systemarchitektur Die in der Darstellung aufgef hrten Kommunikationsnetzwerke werden folgenderma en f r moma Anwendungsbereiche genutzt 1 Weitverkehrsnetz WAN als Interchange network J in Abbildung 23 ber ffentliche IP basierte Kommunikationsinfrastrukturen zur Verbindung der zentralen Systeme bei Marktakteuren z B Abrechnungssystem Metering System
248. auf Basis eingeschr nkter Anwendungsszenarien wie oben ausgef hrt ber die Systemdom nen Kundenanwesen dezentrale Erzeugung und Verteilungsnetz sowie die Betriebsdom nen Prozess Feld Station Enterprise und Markt des Smart Grid Architektur Modells erstrecken ZZ EENERGY Es Partnerzellen en en a nuvassa r Markt Zentrale CORE Platz Applikationen funktionen Zentrale Systemzelle Systemzellen Framework alpha CORE z i i Energy Pool BEMI gt Dezentr CORE oy u ee Data S Markt Netzmoderator Applikationen zelle VNZ Framework alpha CELL ti En Objektnetz IP Zugang o zelle PVA O Re Energie Ee a E E A AAEE Kommunikations netz Unterobjekt zelle sen ee Sensorik amp Aktorik FE een Energienetz u Abrechnungs z hler Optimierungs z hler Abbildung 24 moma Systemarchitektur 4 2 Smart Grid Architektur im Projekt moma 4 2 1 berblick Die fachlichen Systeme die in Summe das moma Gesamtsystem ausmachen lassen sich in 3 Gruppen unterteilen Die BEMI Familie mit den vom IWES entwickelten Komponenten BEMI Bidirektionales Energie Management Interface welches auf dem Energiebutler l uft und im Zusammenspiel mit den angeschlossenen Schaltboxen f r das Energiemanagement in der Unterobjektzelle zust ndig ist dem Pool BEMI welches auf den VNZ Servern l uft und dem Zentral BEMI welches in der Systemzelle z
249. aus O Mehrmals t glich O Einmal bis mehrmals monatlich O T glich O Seltener als einmal im Monat O Menrmals w chentlich O Nie O Etwa einmal w chentlich 16 Besitzen Sie ein mobiles Ger t z B Tablet PC SmartPhone ber das Sie auf das Internet zugreifen Bitte w hlen Sie nur eine der folgenden Antworten aus O Ja O Nein 17 Was halten Sie von folgenden Tarifen Bitte w hlen Sie in jeder Zeile nur eine zutreffende Antwort aus Ein Tarif der dazu beitr gt Erneuerbare Energien wie z B Windenergie in das Stromnetz zu integrieren indem beispielsweise bei Starkwindereignissen ein Anreiz geboten wird die Anwendung von Elektroger ten in diese Zeiten zu verlagern 1 2 3 4 5 6 halte ich f r halte ich unwichtig f r wichtig Wei nicht O O O O O O O A EENERGY 331 ge Anoma Modellstadt Mannheim Ein Tarif der einen konomischen Anreiz gibt die Anwendung von Elektroger ten in preisg nstige Zeiten zu verlagern um so Stromangebot und nachfrage besser aufeinander abstimmen zu k nnen 1 2 3 4 5 6 halte ich f r halte ich unwichtig f r wichtig Wei nicht O O O O O O O Wenn Sie sich nicht ganz sicher sind geben Sie den Wert an der Ihrer Meinung nach am ehesten zutrifft 18 Wie beurteilen Sie den Ablauf der Installation der elektronischen Z hler Bitte w hlen Sie nur eine der folgenden Antworten aus 1 2 3 4 5 6 Noch nicht Wei sehr sehr gut installiert nicht schlecht Weiter mit 20 O O O
250. austein der Konzeptionsphase war zudem die Erstellung des Kundenkommunikationskonzeptes sowie der Kundenunterlagen Vertr ge Informationsschreiben Handb cher und die aktive Akquisition der Feldtestteilnehmer 2 Autoren J rgen Hermanns Oliver Prahl MVV Energie AG 2 Autoren Oliver Prahl Volker Stelzner MVV Energie AG ZZ EENERGY moma Modellstadt Mannheim Hardware Elektronischer Z hler Energiebutler Schaltbox BPL Gateway Modem BDKE Janitza Messger te Jeweils f r Entwicklungs Test und Pilotbetrieb Portalserver Integrationsserver Integrationsserver Il Sicherheitsserver und Datenbankserver Headendserver Installationsracks und Zubeh r Software Energiebutlersoftware Firmware Schaltbox EDS Energiedatenserver Bugtrackersoftware Bugzilla Die Alpha Core Plattform f r Entwicklungs Test und Pilotsystem Remote Update und Management Software Basis Framework Java OSGi Energiemanagement Software WebSphere Portal Server WebSphere Portlet Factory WebSphere Application Server WebSphere Process Server WebSphere Message Broker Tivoli Access Manager Tivoli Directory Server WebSphere Service Registry and Repository InfoSphere Warehouse Base Edition ZZ EENERGY fnoma Modellstadt Mannheim e WebSphere Premises Server e 50x Lotus Expeditor Client e Tivoli Storage Manager e KVS moma Kundendatenbank e S U Reports Stammdatengenerierung
251. automatische Steuerung nicht genutzt hatten und Ger te in der Nutzung f r sie zeitlich nicht verschiebbar waren 40 glaubten die ung nstigen Tarifzeiten seien der Grund f r die fehlende Einsparung Auch Leute die sich sicher waren Geld gespart zu haben sahen ihr Einsparpotenzial durch diese drei Gr nde eingeschr nkt Auswertung der real ausgezahlten moma Boni nach einer anonymisierten bersicht der Abrechnungsfirma soluvia IT 70 Dies betrifft 98 Haushalte ZZ EENERGY 128 droma Modellstadt Mannheim Reale und selbstberichtete Einsparungen 40 35 30 25 20 15 10 5 0 el 0 4 6 0 2 2 4 kein Geld gespart Wei nicht keine Angabe mehr als 6 E reale Einsparungen teils gesch tzt n 98 E reale Einsparungen nur auf Basis gemessener Verbrauchswerte n 391 u selbst berichtete Einsparungen n 296 Abbildung 70 Reale und selbst berichtete finanzielle Einsparungen 7 von 28 Kunden die eine freie Antwort gaben sagten sie konnten nichts oder weniger als maximal m glich sparen da nur zwei Ger te automatisch gesteuert werden konnten Weitere 7 sahen ihr Einsparpotenzial minimiert durch eine nicht funktionierende Steuerung Zahlungsbereitschaft f r das Gesamtsystem Die Zahlungsbereitschaft f r das moma Gesamtsystem bestehend aus einer automatischer Steuerung und Stromvisualisierung ist in Kontroll und Versuchsgruppe mit etwa 30 nahezu
252. b werden in der Handelssimulation nur perfekte Verbrauchsprognosen also Verbrauchsprognose Ist Verbrauch verwendet Die untere H lfte dieses Sequenzdiagramms wurde dadurch hinf llig da keinerlei Ausgleichsenergiekosten anfallen 158 Hinweis innerhalb dieses Kapitels bezieht sich dieser Begriff ausschlie lich auf die Spezialversion der in Kap 6 2 vorgestellten Simulation vgl Kap 6 2 Abschnitt Lieferung von Daten f r die Handelssimulation ZZ EENERGY 212 moma Modellstadt Mannheim Externe Daten Handels Sim Techn Sim Ergebnisse I l l l I i l l l Ji Einen Tag i l i vor der I Lieferung N i 1 f Kundenpreisprofile Kundenrestriktionen Verbrauchsprognose LF I 1 gt 1 i i ll i I l I l l i l l l l l Berechnung Verbrauchsprog KF i i i A i Verbrauchsprog LF a Verbrauchsprognose KF Verbrauchsprognose KF T T ii T l l i l Berechnung Spotmarktkosten Diff zw LF u KF Prognose l i Spotmarktkosten j l L L i Tag der IN l i l l Lieferung l und danach I ss Kundeneingriffe l i T T gt I I l l i l T I l I l Berechnung IST Verbrauch i i i Ausgleichsenergie Preise l IST Verbrauch IST Verbrauch gt
253. bbildung 29 Lose Kommunikationskopplung der Zellen durch Queueing System Die Anforderung relevante Daten lokal vorzuhalten wurde an einer ganzen Reihe von Stellen realisiert Prominentestes Beispiel sind die Stammdaten die an alle Komponenten je nach Bedarf ganz oder in Ausz gen verteilt wurden Ein anwendungsn heres Beispiel stellen die Preisprofile dar W hrend diese im Normalbetrieb vom Pool BEMI erstellt und an die BEMIs verteilt werden sollten verf gten die BEMiIs zus tzlich ber ein oder mehrere Backup Preisprofile auf welche im Fall einer ausbleibenden Aktualisierung zur ckgegriffen werden konnte Ein weiteres plakatives Beispiel stellen die Schaltboxen dar die auch ohne Verbindung zum steuernden BEMI ber ein lokal hinterlegtes Notprogramm verf gen und dadurch eben mehr als nur ein fernsteuerbarer Zwischenstecker sind Abgesehen von den Daten verf gen alle Komponenten ber einen vollst ndigen lokal installierten Satz von System und Anwendungsprogrammen so dass auch bei v lligem Fehlen von Kommunikationsverbindungen jedes System lokal gestartet und betrieben werden kann Auf Verfahren wie Booten oder Konfigurieren mittels im Netz vorhandener Ressourcen wurde bewusst verzichtet um nicht auf der System Ebene Abh ngigkeiten zu schaffen die auf Anwendungsebene vermieden wurden 4 3 4 Fazit Wie oben ausgef hrt konnte die Erf llung der nicht funktionalen Architekturanforderungen in Bezug auf Leistung Skalierbarkeit und Ver
254. benen Dom nenw rfels zur Entwicklung einer vernetzten kritischen Infrastruktur zu definieren sind F r weitere Ausf hrungen wird auch auf VDE12 verwiesen Gesch ftsziele politische regulatorische Rahmenbedingungen Interoperabilit ts ebenen Information 7 aten _ ve Ga Kommunikation N L Prot Markt Protokoll Komponenten gt Zentrale Abbildung 19 Smart Grid Architektur Modell SGAM M490RA12 4 1 2 Smart Grid Architektur moma im europ ischen Kontext Um auf die moma Architektur hinzuf hren werden die System und Betriebsdom nen auf der oben erl uterten Komponentenebene in Verbindung mit den notwendigen Netzwerken auf der Kommunikationsebene betrachtet Dazu wird nachfolgend noch zus tzlich die in der Arbeitsgruppe Referenzarchitektur im Smart Grid Mandat 490 eingef hrte abstrakte Darstellung der Kommunikati onsebene im Smart Grid Architektur Modell SGAM mit einer Auflistung von Beispielen verschiedener Kommunikationsnetzwerke dargestellt A EENERGY fnoma Modellstadt Mannheim e J Interchange networks e K Transregional networks e I Balancing networks I D N N A H Enterprise networks e G Intra control center net e L Wide and metropolitan area networks H F inter substation networks Operation I e E Intra substation networks ooo D Low end intra substation iNi networks
255. bildung 77 und Abbildung 78 Allerdings sind bei der betrachteten Ger temenge statistische Fluktuationen noch gro verglichen mit dem mittleren Verschiebungseffekt wie die breite Streuung der Datenpunkte in Abbildung 77 zeigt Im Feldtest konnten bei allen drei FPS Ger tetypen aus Lastverschiebung resultierende Kostenvorteile f r den Verbraucher erzielt werden wobei die Verteilung der Kostenvorteile breit ist Abbildung 79 und Abbildung 80 W hrend bei Haushalten die Preisanreize ignoriert haben kein Kostenvorteil entstanden ist Abbildung 80 konnten Haushalte mit effizienter Lastverschiebung bei FPS Ger ten im Mittel etwa 60 bis 80 der Breite der Preisverteilung als pers nlichen Vorteil ausnutzen Die im Feldtest bestimmten Verlagerungspotenziale und Verbrauchervorteile gelten zun chst nur f r den verwendeten Tarif Inwieweit sich die Ergebnisse auf andere Tarife bertragen lassen ist nicht direkt klar Neben der Breite mit der die Preise verteilt sind die Volatilit t der Preise d rften sowohl Korrelationen der Preise mit der Uhrzeit als auch Korrelationen zwischen zwei nicht zu weit auseinanderliegenden Zeitpunkten eine Rolle spielen F r realistische Preise ist eine Preissystematik mit Typtag und Uhrzeit zu erwarten die in diesem Feldtest explizit nicht vorgesehen war So zeigen beispielsweise die in Kapitel 6 4 prognostizierten EEX Preise f r das Jahr 2030 systematisch niedrigere Preise f r typische Abwesenheits und S
256. binationen der W rmeerzeuger in der Lage sind das nachgelagerte Nahw rmenetz zu versorgen f hrt dazu dass es neben keinerlei Einbu en bei den Raumtemperaturen auch zu keinen W rmeeinbu en bei der Warmwasserbereitstellung kam Ein negativer Einfluss auf Trinkwasserhygiene Legionellen konnte w hrend der Testl ufe ausgeschlossen werden nachfolgende Abbildung 80 00 C 75 00 C 70 00 C Re Vorlauftemp 60 00 C R cklauftemp 55 00 C Fahrplan 2 Fahrplan 5 Fahrplan 1 50 00 C 45 00 C r T T EAA LALALALA LAEE AANAA AAAA SERESETESEET SSEIIDEIN TE EEE EEE SIEHT T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T Abbildung 146 Vor und R cklauftemperaturen Versuch 8 6 2 Akzeptanz Vom Versuch BHKW betroffen ist ein komplettes Nahw rmenetz mit einer Grundschule Turnhalle und einem Wohngeb ude Villa Auf eine Information des Endkunden ber die geplanten tempor ren Erzeugerwechsel wurde auch hier verzichtet um etwaige Placeboeffekte zu vermeiden Der Geb udeeigent mer der gro en Liegenschaft hier die Landeshauptstadt Dresden wurde ber die A EENERGY w amp r 292 Be inoma Modellstadt Mannheim geplanten Untersuchungen informiert und hat seine Zustimmung erteilt Zur Detektion von Behaglichkeitsverlusten durch den Versuch wurden in der Grundschule 14 Temperatursensoren installiert siehe Punkt Auswertung Temperatursensoren Des Weiteren wurden B
257. bindung von dezentralen Erzeugern und relevanten Lasten sowie Speichern in den Liegenschaften eine neue IKT Infrastruktur die in Verbindung mit dem elektrischen Netzwerk als Smart Grid bezeichnet wird Dieses Smart Grid sollte durch einen Akteur gerichtet und beauftragt entwickelt werden um Versorgungssicherheit weiter zu gew hrleisten und Informationssicherheit in einer zunehmend vernetzten kritischen Infrastruktur zu gestalten Dies erfordert dann das diskriminierungsfreie Angebot der Smart Grid Infrastruktur an alle Netz und Marktakteure 25 Verband kommunaler Unternehmen VKU Ein zukunftsf higes Energiemarktdesign f r Deutschland Hrsg 1 3 2013 bei VKU in Berlin ZZ EENERGY moma Modellstadt Mannheim Anhang Anhangs bersicht A 1 Gl Ssar un ae Rn ie 306 A 2 Abk rzungsverzeichnis u ee ee TNS A E 317 A 3 R umliche Verteilung der Mannheimer Teilnenmenden 4444 nennen nennnnennnnnnnnnnnnnnn 324 A 4 Zusatztool Einbindung von W rmepumpen usessnneeesssnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn ann mann 324 A 5 Frageb gen f r die Haushaltsbefragungen u 244ssrsnnnnnennnnnnnennnnnnnennnnnnnnnnnnnnnnnn nen nnnn nen 327 A 5 1 Auftaktfragebogen f r Versuchsgruppe Oktober 2011 224442440444400nsnnonnnnnnnnennnnennnnnnnn 327 A 5 2 Abschlussfragebogen f r die Versuchsgruppe August 2012 uusr2224sunnennnnnnnennnnnnnnnnn ernennen 338 A 5 3 Ausf hrliche Beschre
258. blen Netzentgelten den Gl ttungseffekt des Lastmanagements auf die Spotmarktpreise reduziert die Volatilit t der Spotpreise also gr er ist als bei fixen Netzentgelten Wenn man das Szenario 4 mit den Spotpreisen des Szenario 3 durchrechnet erkennt man wieder den erwarteten Effekt dass variable Netzentgelte die Einsparungen f r den Handel nochmals reduzieren siehe in Tabelle 32 Spalte S 4 2 Kosteneinsparungen auf Ger teebene Die Ergebnisse und Erkenntnisse auf Haushaltsebene spiegeln sich auch auf Ebene der einzelnen Ger tetypen wieder Die FPS Ger te sind allerdings mit einem Anteil von ca 85 hauptverantwortlich f r die Einsparungen bei den Spotmarktkosten des Energiehandels w hrend die SOC Ger te nur ca 15 beitragen k nnen Letzteres kann darauf zur ck gef hrt werden dass die nach Messungen im Feldtest ermittelten maximalen An und Abschaltzeiten f r SOC Ger te in der Regel zu klein sind um die vergleichsweise langsamen Schwankungen der eingesetzten variablen Tarife optimal auszunutzen Eine bessere Ausnutzung w rde entweder den Einsatz von variablen Tarifsignalen mit h herer Frequenz oder eine angepasste Auslegung der SOC Ger te erfordern Letztere m sste bewirken dass SOC Ger te im Bereich von mehreren Stunden an bzw ausgeschaltet bleiben k nnen Ferner wurde der ungemanagte Verbrauch wurde in der Handelssimulation nicht untersucht weil die Feldtests aufgrund der zeitlichen Verz gerungen die ben tigte
259. boxen verzichtet werden da die Hausger te in ihren Steuerungen die meisten Voraussetzungen bereits bereitstellen um von einem Energiemangement System gesteuert zu werden Hier sind insbesondere noch die Kommunikationsschnittstellen zu definieren und entsprechende vereinheitlichtte Kommunikationsstandards festzulegen so dass die Hausger te mit dem Energiemanagementsystem interagieren k nnen Diese Arbeiten wurden im Rahmen von E Energy bereits begonnen EE BUS Die Visualisierung und Steuerung des Energiemanagement Systems wird zuk nftig komplett ber webbasierte Applikationen ber PCs Tablet PCs oder Smart Phones m glich sein so dass hierf r keine zus tzlichen Ger te erforderlich sind Die folgende Tabelle fasst die hier diskutierten Aussagen noch einmal zusammen 107 Angaben nach Betriebserfahrungen der soluvia metering ZZ EENERGY 152 Modellstadt Mannheim Leistungsaufnahme in W vor E Energy ohne heute Ausblick mit Energie Energiemagement E Energy management mit Energie Variante 1 Variante2 management Variante 1 Variante 2 Ger te Ferraris Z hler entf llt entf llt Elektronischer Z hler 2 1 1 5 Elektronischer Z hler mit integrierter Kommunikation BPL Modem BDKE BPL Modem integrierter BDKE entf llt Software l uft auf Energiebutler vorhandener Hardware z B Router entf llt Funktionalit t Schaltboxen angenommen wird von den
260. brauch Feldtesttechnik und Tarif Entwicklung 559 361 Zahlungsbereitschaft f r Beneming reitschaft f r Zufriedenheit Feldtest Feldtesttechnik allgemein Zufriedenheit Feldtest allgemein Workshop mit Dezember 2012 Nutzung und Bewertung Nicht 10 Teil ausgew hlten Feldtesttechnik und Tarif durchgef hrt nehmerln Teilnehmern der nen Versuchsgruppe Work shop Tabelle 3 Erhebungsschritte im Feldtest 3 Nicht ausgewertet wurden die Frageb gen von den Kundinnen und Kunden die eine Nachtspeicherheizung haben oder die zwischenzeitlich aus dem Projekt ausgeschieden sind z B ihre Zustimmung zur ckgenommen haben oder aus technischen Gr nden abgelehnt wurden Nach Abschluss der Praxisphase wurde von der MVV ein Workshop f r einen Teil der Teilnehmer aus dem Feldtest organisiert Zu diesem Termin erschienen 10 Kundinnen und Kunden Es waren 3 Frauen und 7 M nner anwesend die allesamt zwischen 40 und 60 Jahren alt waren Der Workshop diente dem Aufgreifen der Erfahrungen in Hinblick auf ein verbessertes marktreifes Endprodukt Die Ergebnisse spiegelten gr tenteils das Bild wider das sich schon aus der Abschlussbefragung ergab Erkenntnisse die aus dem Kundenworkshop in dieses Kapitel eingehen sind als solche gekennzeichnet ZZ EENERGY 109 Be inoma Modellstadt Mannheim 5 2 Charakterisierung der Versuchs und Kontrollgruppenmitglieder In der Auftaktbefragung wurden Daten zur Soziodemografie un
261. ch nderungsw nsche seitens der Kunden die in Kundenbefragungen aufgenommen wurden haben aufgezeigt dass das vorhandene Benutzerinterface den aktuellen Anforderungen an Usability nicht gerecht wurde und den Kunden daran hinderte das bereitgestellte Energiemanagement in vollem Umfang zu verwenden und zu akzeptieren Das zur Betreuung der Teilnehmer notwendige Informationsmaterial Handb cher Kurzfilme im Internet zu den Technik Komponenten wurde erstellt Die Verteilung erfolgte ber verschiedene Kommunikationskan le Homepage Tel Hotline Email AppNews A EENERGY fnoma Modellstadt Mannheim Phase 2 Unterteilung der Teilnehmer in Gruppen Die gro e Zahl an Teilnehmern wurde in verschiedene Gruppen eingeteilt Es bestanden die Versuchs und die Vergleichsgruppe Versuchsgruppe 523 Teilnehmer Die Teilnehmer dieser Gruppe erhielten einen Smart Meter ein Energiemanagementsystem Zugriff auf Ihre Verbrauchsdaten im Metering Portal sowie eine App auf Ihrem PC Mit der App konnten Sie die angeschlossenen Haushaltsger te automatisch steuern Ein kleiner Teil dieser Gruppe erhielt zus tzlich noch eine monatliche Stromabrechnung Einige Teilnehmer wurden mit einem Tablet PC mit der installierten App ausgestattet Die Gruppe 1 startete in Stufen mit zunehmender Komplexit t am 01 03 2012 in den Feldtest Vergleichsgruppe 148 Teilnehmer Deren Teilnehmer erhielten nur einen Smart Meter ansonsten aber keine Informationen zu Ih
262. ch ins Gewicht da hier auf die bereits vorhandenen Smart Meter und deren Infrastruktur aufgebaut werden kann F r Mannheim sind die operativen Kosten von geringerer Bedeutung da Simulationen zeigten dass kein Netzlastmanagement oder Netzausbau erforderlich ist Dadurch reduzieren sich die operativen Kosten 181 IZES et al 2011 Studien zu Wirtschaftsperspektiven MOMA Arbeitsschritt 1 8 Endbericht 12 F r Mannheim k nnen die entsprechenden Ergebnisse in diesem Abschnitt proportional aus dem Vergleich von Deutschland mit Preisanpassung vs ohne Preisanpassung errechnet werden ZZ EENERGY Be inoma Modellstadt Mannheim Deutschland 2030 Mannheim Mit Preis Ohne Preis Investitionen in Mio 2030 anpassung anpassung Energiemanagementsystem Anschluss und Inbetriebnahme Netzlastmanagement Anlegen Endkunden Netzlastmanagement Vor Ort Anbindung von Lasten Summe Investitionen Operative Kosten Systemzelle Verteilnetzzelle Objektnetzzelle Unterobjektzelle Summe Investitionen Smart Grid Infrastruktur Summe Infrastruktur Investitionen Operative Kosten 0 da nach den Netzsimulationen in Mannheim im Jahr 2030 kein Netzausbau bzw Netzlastmangement erforderlich ist Die Investitionen f r beide Positionen betr gen 13 Mio Sensitivit tsrechnung ohne Preisanpassung f r 2020 gesch tzte Preise beibehalten Tabelle 36 F r die Smart Grid Infr
263. chaffung an der EEX und die damit verbundene Optimierung der Einkaufspreise wurden in einer Handelssimulation beim IWES umgesetzt Kapitel 6 4 Diese Handelssimulation untersuchte welche Ertrags bzw Einsparpotenziale im Jahre 2030 f r den Bereich Stromhandel durch mit variablen Tarifen gemanagte Ger te der wei en Ware im Haushaltsbereich bestehen Untersucht wurde hierbei ausschlie lich die Ger tegruppe bestehend aus Waschmaschinen Sp lmaschinen und W schetrocknern sowie K hlschr nken und Gefrierger ten Die Ergebnisse gingen dann in die konomische Bewertung der betriebs und volkswirtschaftlichen Vorteile variabler Liefertarife ein Die Handelssimulation wurde zum Ersten unter der Annahme durchgef hrt dass die Laststeuerung die B rsenpreise nicht beeinflusst Unter diesen Bedingungen und den angenommenen energiewirtschaftlichen und rechtlichen Rahmenbedingungen zeigen die Ergebnisse ein positives Einsparpotenzial pro Jahr Die 136 Autor Andreas Kie ling MVV Energie AG Jan Ringelstein IWES ZZ EENERGY 1166 Be inoma Modellstadt Mannheim Einsparungen verringern sich um ca 16 wenn neben den variablen Energielieferpreisen basierend auf Spotmarktpreisen Gesch ftsmodell GHM L variable Netzengelte vaNE Gesch ftsmodell NLM bei den Kundenpreisprofilen erg nzt werden Dieses Ergebnis war zu erwarten weil die Ziele von Energielieferant und Netzbetreiber nicht deckungsgleich sind Die Einsparungsreduzierung
264. chen Daten die nur f r die Zwecke der Simulation bertragen werden sog Simulationsdaten z B Zeitsynchronisierung zwischen den Modulen und Daten die auch im realen System ausgetauscht werden m ssten sog Prozessdaten z B variable Preisprofile Der Datenverkehr basiert auf dem Austausch von Protocol Data Units PDUs nach einem einfachen propriet ren Protokoll ZZ EENERGY 368 Be inoma Modellstadt Mannheim Day Ahead Scheduling durch Markt und Netzautomat Aus den zeitlichen Randbedingungen insbesondere der Verf gbarkeit von finalen Day Ahead EEX Preisen lassen sich folgende Ereignisse am Tag n 1 ableiten die in der Simulation entsprechend implementiert wurden 9 00 Uhr eine EEX Preisprognose wird errechnet 9 30 Uhr der Marktautomat berechnet vorl ufige Kundenpreisprofile aufgrund von EEX Preisprognose Einspeiseprognose Lastgangprognose und vaNE 10 00 Uhr aus vorl ufigen Kundenpreisprofilen historischen Z hlerdaten und ggf Temperatur Bedeckungsgradprognosen werden vom Marktautomaten Verbrauchs und Solarertragsprognosen errechnet und an den Netzautomaten versendet 10 30 Uhr der Netzautomat berechnet aufgrund dessen vorl ufige VNNE und sendet diese an den Marktautomaten 11 00 Uhr der Marktautomat berechnet vorl ufige Kundenpreisprofile aufgrund der vorl ufigen vNNE Er berechnet au erdem VNZ Fahrpl ne und sendet diese an den Netzautomaten 12 00 Uhr Abgabe von Geboten an der EEX durch M
265. chen Simulation wurden 108 Szenario DE2030 bzw 163 Szenario MA2030 Kunden betrachtet Die Handelssimulation basierte auf einer Betrachtung von 1000 Kunden Zur Anzahl der Kunden im Feldtest vgl Kap 3 S2 In der Simulation wurden Ger teausstattungen der jeweiligen Kundengruppe mit gemanagten FPS und SOC Ger ten angenommen die zwar auf Basis der ausgewerteten Feldtestdaten ermittelt wurden aber den Zahlen im Feldtest nicht genau entsprechen S3 In der Simulation wurden K hl Gefrierkombinationen durch K hlschr nke ersetzt siehe T3 Technische Unterschiede A SOC Ger te T1 Im Feldtest wurden keine SOC Ger te automatisch gemanagt In der Simulation waren alle SOC Ger te mit automatischem Management ausgestattet T2 In der Simulation wurden die im Feldtest vom Kunden eingesetzten Temperaturgrenzen f r SOC Ger te nicht verwendet Die Simulation verwendet nur aus dem Feldtest abgeleitete Parameter f r maximale Stillstands und Zuschaltzeiten von SOC Ger ten 238 Autor Jan Ringelstein IWES ZZ EENERGY Be inoma Modellstadt Mannheim T3 Die Simulation unterscheidet nicht zwischen K hlschr nken und K hl Gefrier Kombinationen da f r letztere kein Modell entwickelt wurde K hl Gefrier Kombinationen wurden daher als K hlschr nke modelliert T4 Es existieren keine Daten ber den F llstandsgrad und die Art der Benutzung Anzahl der t glichen ffnungen Temperatur des eingebrachten K hlguts etc von SOC
266. chgelagerte Sekund rnetz und somit in die angeschlossenen Geb ude abgegeben Zur Bewertung des Raumtemperaturverhaltens der betroffenen Geb ude wird aus einem Referenzobjekt ein so genannter Geb udeversorgungszustand GVZ zyklisch erfasst und ausgewertet Zielstellung ist die Ableitung des Grades an Behaglichkeit Im Falle einer Beeintr chtigung der Behaglichkeit bzw nach Ablauf der Reduktionszeit wird die W rmeleistung schrittweise wieder dem Bedarf angepasst und das System kehrt in seinen Normalzustand zur ck 8 3 BHKW Objektversorgung Das Heizhaus Kurparkstra e versorgt ein nachgelagertes Inselnetz Dieses besteht aus einer Grundschule mit angeschlossener Turnhalle und einem Wohngeb ude A EENERGY 264 ge Anoma Modellstadt Mannheim Wofinhaus VAIE m wan A Abbildung 116 versorgte Geb ude des Nahw rmenetzes Kurparkstra e Die Strategie f r diese Feldtestsfacette ist grunds tzlich gekoppelt mit dem Feldtest W S und l sst sich wie folgt beschreiben Wenn eine Leistungsreduktion in einer W S aufgerufen wird ist es erforderlich dass im betroffenen Zeitfenster die Einsenkma nahme durch dezentrale Einheiten flankiert wird d h die ungeregelte Stromeinspeisung durch dezentrale Kleinanlagen in das Verteilnetz ist zu minimieren im Extremfall sind dezentrale Erzeuger au er Betrieb zu nehmen In ersten Umsetzungsstrategien erfolgte auch eine direkte Kopplung der Feldteste Im sp teren Testverlau
267. chlafenszeiten In einem solchen Preisszenario ist zu erwarten dass ein automatisches Schalten von FPS Ger ten dem Stromkunden einen Kostennutzen ber das rein manuelle Verlagern von Lasten hinaus bietet 5 5 Reaktionen auf den Tarif auf Haushaltsbene 5 5 1 Preiselastizit ten Einleitung Ziel des Projekts Modellstadt Mannheim ist es unter anderem die Flexibilisierung des Haushaltsstromverbrauches durch zeitlich variable Strompreise zu untersuchen Daher ist ein Evaluationsziel die H he und Charakteristik des Preiseinflusses auf den Stromverbrauch im Feldtest 3 zu messen Dies ist aus zwei Gr nden interessant Deskriptiv interessiert welchen Effekt die variablen Preise im Feldtest tats chlich auf den Stromverbrauch hatten 81 Autor Ruben Korenke IFEU ZZ EENERGY Be inoma Modellstadt Mannheim F r die Zukunft ist es von Bedeutung die Reaktion der Haushalte auf den Stromverbrauch prognostizieren zu k nnen um durch passend gew hlte Preise gew nschte Lastkurven zu erzeugen Da die Verbrauchsreaktion unter anderem von der urs chlichen Preis nderung abh ngt sollte ein Ma f r die Verbrauchsreaktion auch die H he der Preis nderung mit einbeziehen Au erdem sollte ein Umskalieren der Variablen z B von auf oder kWh auf Wh keinen Einfluss auf die Gr e des Ma es haben Beispielsweise ist die prozentuale Lastverschiebung am Tag im Monat etc als Ma f r die allgemeine Charakteristik d
268. chlossen automatisch automatisch per Hand per Hand en o o 0 0 W schetrockner O O O O O Waschmaschine O O O O O Geschirrsp lmaschine O O O O O Wenn Sie sich nicht ganz sicher sind geben Sie den Wert an der Ihrer Meinung nach am ehesten zutrifft Wie oft haben Sie den Energiebutler die Schaltboxen f r l ngere Zeit mehr als 1 Tag ausgesteckt Bitte w hlen Sie nur eine der folgenden Antworten aus O Immer O oft O Selten O Nie Falls Sie eine Waschmaschine an den Energiebutler angeschlossen hatten haben Sie die folgenden Funktionen der moma App verwendet Bitte w hlen Sie in jeder Zeile nur eine der folgenden Antworten aus Nein ich wir wusste n nicht Nein ich wir hatte n keine Ja wie Verwendung daf r Waschmaschine jetzt starten O O O A z den n chsten O O O Ko enopimal sanen O O O Ruhezeiten f r Waschmaschine O O O einstellen Wenn Sie keine Waschmaschine angeschlossen hatten weiter mit der n chsten Frage K nnten Sie sich vorstellen f r eine automatische Steuerung Energiebutler Schaltboxen automatische preisoptimierte Ger teschaltung generell einen monatlichen Betrag zu bezahlen Bitte w hlen Sie nur eine der folgenden Antworten aus O Ja O Nein A EENERGY 342 inoma 9 Modellstadt Mannheim Falls ja wie viel w ren Sie bereit monatlich f r die automatische Steuerung zu zahlen Bitte w hlen Sie nur eine der folgenden Antworten aus 0 0 1 1 2 2 3 3 4 4 5 Mehr als 5
269. d weitere Indikatoren abgefragt welche die Zusammensetzung der Versuchs und der Kontrollgruppe beschreiben Sehr kurz zusammenfassend l sst sich sagen dass am Feldtest ein sehr hoher Anteil m nnlicher Hausbesitzer mit hohem Nettohaushaltseinkommen und gehobener Bildung zwischen 40 und 80 Jahren teilnahm Etwas ausf hrlicher werden die charakterisierenden Merkmale der Versuchs und Kontrollgruppe im Folgenden beschrieben Eine ausf hrlichere Fassung ist im Anhang nachzulesen In einem ersten Abgleich ergab sich dass die beiden Gruppen hnlich aufgebaut und damit untereinander vergleichbar sind In vielen pr genden Merkmalen unterscheiden sich die Feldtesthaushalte jedoch vom Bundesdurchschnitt Wohnsituation Insgesamt leben in der Versuchsgruppe in den teilnehmenden Haushalten mindestens 883 Personen in der Kontrollgruppe sind es mindestens 258 Die Personen leben in beiden Gruppen berwiegend in zwei Personenhaushalten Nur wenige Haushalte haben mehr als 4 Haushaltsmitglieder Minderj hrige sind wenig an dem Projekt beteiligt In fast zwei Dritteln der Versuchsgruppenhaushalte leben keine Kinder in der Kontrollgruppe sind es sogar 72 Zwei Drittel der am Feldtest teilnehmenden Personen sind Eigent mer ihrer Wohnung oder ihres Hauses Etwa 30 sind Hauptmieter oder Hauptmieterin Mehr als die H lfte aller teilnehmenden Haushalte befinden sich in einem Ein oder Zweifamilienhaus Der Rest teilt sich etwa gleichm ig auf 3 5 6
270. damit eine Konsistenz mit dem grundlegenden Szenario A aus der Leitstudie 2010 erreicht da mit dieser Hochrechnung der dort zu findende Stromverbrauch der Haushalte f r 2030 realisiert wird 115 TWh Die derartig ermittelten r umlichen Umrechnungsfaktoren f r Mannheim bzw Deutschland f r die Last und Differenzlastg nge aus der Handelssimulation betragen rund 168 bzw 31 768 F r die Berechnung der konomischen Wirkung im Szenario Mannheim 2030 wird der B rsenpreisvektor MA30 Beschreibung s oben sowie der auf dessen Basis ber entsprechend abgeleitete variable Tarife und Netzentgelte bestimmte Differenzlastgang herangezogen Aus dem B rsenpreisvektor und dem Differenzlastgang l sst sich ein konomischer Vorteil aufgrund verringerter Beschaffungskosten von rund 1 21 Mio Jahr bestimmen s Tabelle unten Das entspricht etwa einem Vorteil von 7 2 Haushalt und Jahr 1 Zur sprachlichen Vereinfachung werden in diesem Abschnitt variable Energielieferpreise und variable Netzentgelte zum Begriff variable Tarife zusammengefasst 11 5 Nitsch et al 2012a Langfristszenarien und Strategien f r den Ausbau der erneuerbaren Energien in Deutschland bei Ber cksichtigung der Entwicklung in Europa und global Datenanhang II Datenanhang der Studie f r das Bundesministerium f r Umwelt Naturschutz und Reaktorsicherheit 5 20 ZZ EENERGY 236 2 moma Modellstadt Mannheim F r das Szenario Deutschland 2030 ist
271. das System entwickelt und f r den Feldtest angepasst Dazu geh rt eine spezielle Version des Linux Betriebssystems die Treiber f r die integrierten Schnittstellen USB LAN WLAN ZigBee Funk sowie verschiedene Werkzeuge zur Inbetriebnahme des Ger tes bei der Installation und zur Fernwartung Installationsprozess Die Installation des Energiebutlers erfolgte durch speziell geschulte Elektroinstallateure Diese verf gten auch ber sehr gute Kenntnisse im Bereich Netzwerke und IT Endkundenger te So konnte bei auftretenden Problemen zum Beispiel bestimmten Netzwerkeinstellungen beim Kunden oft flexibel reagiert werden so dass der Second Level Support der Papendorf Software kaum in Anspruch genommen wurde Grund hierf r war aber auch dass bei auftretenden Softwareproblemen oft ein neues Ger t aus dem Bestand genommen wurde um den Installationsprozess zu beschleunigen Die Ger te bei denen diese Softwareprobleme aufgetreten waren konnten per USB Speicherstick sp ter in den Auslieferungszustand zur ckversetzt und erneut installiert werden Da im dritten Feldtest kein Display im Energiebutler verbaut war mussten zudem weitere Funktionen per USB Speicherstick realisiert werden welche vorher ber das Display vorgenommen werden konnten Dazu geh rt zum Beispiel die Konfiguration der Netzwerkeinstellungen oder das Aufspielen von Updates Diese Funktionen erwiesen sich zwar grunds tzlich als stabil Da aber Status und Fehlermeldungen wegen
272. dem realisiert und getestet werden ULLI UNTEN Abbildung 50 VNZ Serverschrank mit Temperatur berwachung Bewertung der Sensorik f r elektrische Messgr en Bei der Beurteilung der Sensorik f r elektrische Messgr en wurden zwei Aspekte besonders betrachtet Ein wichtiger Aspekt hierbei ist dass Messdaten ber einen l ngeren Zeitraum erfasst werden k nnen und f r eine sp tere Analyse zur Verf gung stehen Ein weiterer wichtiger Punkt ist die Verf gbarkeit von Online Messdaten mit denen eventuelle St rungen bzw Abweichungen der geforderten Netzqualit t zeitnah erfasst und behoben werden k nnen Diese beiden Punkte werden durch die eingesetzten Netzqualit tsanalysatoren der Firma Janitza erf llt F r die Offline Analyse k nnen die erfassten Messwerte der einzelnen Messger te ausgelesen und in einer entsprechenden Datenbank abgelegt werden Bei einer Unterbrechung der Kommunikationsstrecke ist kein Datenverlust aufgrund der hinreichenden Gr e des internen Speichers UMG 510 128 MByte Anzahl der Speicherwerte 5000K UMG 511 256 MByte Anzahl der Speicherwerte 10000K zu erwarten Ist die Speicherkapazit t erreicht werden die ltesten Werte ersetzt Um einen Datenverlust zu verhindern ist es erforderlich die erfassten Daten regelm ig auszulesen Die Analysesoftware GridVis 2 4 0 bietet neben der Datenbank eine bersichtliche Aufbereitung der Messwerte Diese ist in den folgenden Abbildungen Abbildung 51 Abbildung 52 d
273. den auch auf Stundenwerte gemittelt und mit dem Faktor 3 075 linear skaliert Dadurch ergibt sich eine summierte PV Einspeisung von 57 Twn 5 Die Einspeisung von Biomasse Geothermie und Wasserkraftanlagen wird als eine einfache Bandeinspeisung ber cksichtigt die auf eine summierte Einspeisung von 80 3 TWh kommt 6 Von der Nachfragelast inklusive der Leitungsverlust werden die Einspeiseprofile der erneuerbaren Energien abgezogen und es entsteht eine erste Residuallast ohne Ber cksichtigung von erneuerbaren Importen aus dem Ausland 7 Der Import von Erneuerbaren Energien Strom aus dem Ausland wird nur f r Stunden betrachtet in denen die Residuallast positiv ist d h in Stunden in denen nicht bereits die Last durch innerdeutsche EE Anlagen gedeckt wird Die Implementierung der Importe erfolgt ber einen Multiplikationsfaktor Mit diesem Faktor wird die st ndliche Residuallast multipliziert bis diese sich um die in der Leitstudie angegebenen 35 4 TWh Import EE verringert hat Der Faktor hat zur Folge dass in Abh ngigkeit von der vorhandenen positiven Residuallast mehr oder weniger Import aus dem Ausland stattfindet Im Zeitpunkt der h chsten Residuallast wird somit der h chste Import angenommen F r die Untersuchung ohne Lastverschiebung liegt die h chste Importleistung bei 12 1 GW und der Multiplikationsfaktor bei 0 8 8 Das um den Import aus ausl ndischen EE Anlagen verminderte Residuallastprofil wird abschlie end
274. den reinen Abhitzebetrieb d h ohne Zusatzfeuerung In der anschlie enden Abbildung wird der elektrische Bruttowirkungsgrad in Abh ngigkeit zur Leistung dargestellt Dabei ist zu erkennen dass der Bruttowirkungsgrad mit steigender erzeugter Elektroenergie sowie thermischer Auskopplung zunimmt Demzufolge bewirkt eine Lastabsetzung grunds tzlich eine Verschlechterung des elektrischen Bruttowirkungsgrades 250 240 230 220 210 200 190 180 170 160 150 140 130 120 110 100 T T T T 1 37 39 42 43 44 elektrischer Bruttowirkungsgrad elektr Leistung brutto thermische Leistung f r Fernw rme erzeugte Leistung MW Abbildung 138 Elektrische Bruttowirkungsgrad in Abh ngigkeit zur erzeugten Leistung Die nachfolgende Abbildung spiegelt den Brennstoffnutzungsgrad in Abh ngigkeit zur erzeugten Leistung wider Aus den resultierenden Geraden ist zu erkennen dass der Brennstoffnutzungsgrad mit steigender erzeugter Leistung zunimmt Fu EENERGY et 284 Be inoma Modellstadt Mannheim elektr Leistung 220 brutto thermische Leistung 180 f r Fernw rme erzeugte Leistung MW O 84 86 87 88 89 elektrischer Bruttowirkungsgrad Abbildung 139 Brennstoffnutzungsgrad in Abh ngigkeit zur erzeugten Leistung Anhand des vorliegenden Fallbeispiels wird deutlich dass eine Lastabsenkung negative Auswirkungen auf die Kraftwerkswirkungsgr
275. der Praxis vom Verteilnetzbetreiber ggf anders bestimmt Die in diese Fallstudie verwendeten dezentralen Energiewandlungsanlagen wurden wie folgt dimensioniert Tabelle 31 Verteilung dezentraler Energiewandlungsanlagen im CIGRE Netz A EENERGY 203 0 PL ge s smoma Modellstadt Mannheim Abbildung 98 stellt die r umliche Verteilung der dezentralen Anlagen dar Die Anlagen wurden im durch TR1 versorgten Teilnetz so verteilt dass verschiedene Versorgungssituation simuliert werden k nnen In Knoten T9 und T7 treten die h chsten Spannungen auf Das durch TR2 versorgte Teilnetz wird als Vergleich verwendet T_trafo_HV MV Agent MV Agent 74 2 Househokl_1 ndustry_1 a T2 a CD DG Agent gt MV Agent T4 ouszhoki_14 Industry_14 Househcid_8 17 L67 L56 Igdustry_7 T6 Industry 9 Hobsehcki_6 Abbildung 98 Verteilung der dezentralen Anlagen im Simulationsnetz Um die Wirksamkeit des oben erl uterten Verfahrens zu ermitteln wird getestet ob damit der Betrieb des Netzes innerhalb der Betriebsmittelgrenzen stabilisiert und Netzausbau Verst rkung von Kabeln und oder Trafos vermieden werden kann Hierf r muss zun chst festgestellt werden wie viel Einspeisung in das Netz berhaupt zu einer Verletzung von Spannungs oder Kabelauslastungsgrenzen f hrt da erst dann die nach dem Verfahren erfolgte Regelung eingreift Dies wird ermittelt indem eine Lastflussberechnung mit einer maximalen Einspeis
276. der W rmelastprognose In Versuchsphase 1 gab es teilweise gro e Abweichungen zwischen dem prognostizierten und dem tats chlichen W rmelastgang Dies wird in Abbildung 125 d am Beispieltag des 08 05 2012 ersichtlich Dort ist zu erkennen dass die Prognoseabweichung zu Beginn des Tages am h chsten ist und der prognostizierte Lastgang z B um 4 Uhr signifikant vom tats chlichen Lastgang abweicht Bei der Analyse weiterer Tagesverl ufe wiederholte sich dieses Verhalten Ursache daf r ist die Abfrage der W rmeleistungen aus den historischen Daten Diese erfolgte anfangs nach folgender Unterteilung Tageszeit 4 21 59 Uhr Nachtzeit 22 3 59 Uhr Dabei fand eine zus tzliche Klassifikation der Werk und Wochenendtage noch nicht statt Durch diese grobe Einteilung kam es zur Vermischung der W rmeleistungsdaten von Verbrauchsspitzenzeiten und verbrauchsarmen Zeiten Infolgedessen wurde das Prognosetool auf eine stundengenaue Abfrage der historischen Daten umgestellt ZZ EENERGY 273 fnoma Modellstadt Mannheim Di 08 05 2012 ohne Absenkung 1600 kW 1400 kW 1200 kW c D 2 1000 kW Ss E 800 kW gt 600 kW N 3 400 kW 200 kW OkW i l r r r 00 00 04 00 08 00 12 00 16 00 20 00 Zeit Leistung Prognose Leistung Messung Abbildung 125 W rmelastgang vom 08 05 2012 In einem weiteren Schritt erfolgte eine Unterteilung zwischen Werk und Wochenendtag Zudem wu
277. der Business Cases Netzlastmanagement NLM und Gro handelsmarkt Lieferant GHM L ZZ EENERGY 241 Be inoma Modellstadt Mannheim Insgesamt ergibt sich dass die betrachteten Vorteile die Kosten nicht decken Im Verh ltnis zu den Kosten ist diese Unterdeckung f r Mannheim 2030 erheblich w hrend sie f r das Deutschlandszenario relativ klein ist insbesondere wenn man die Unsicherheiten der Sch tzung ber cksichtigt Das Gesamtergebnis wird in Mannheim 2030 mit steigendem Realzins kleiner da dadurch die Kosten f r Infrastruktur und die operative Kosten steigen die Beschaffungsvorteile vom Zinssatz aber unber hrt bleiben Die Unterschiede sind jedoch relativ gering F r Deutschland 2030 ergeben sich f r das Gesamtergebnis durch Realzinsvariation erhebliche nderungen was mit dessen relativ geringen absoluten H he zu erkl ren ist Betragsm ig ist zu sehen dass die Kostenkomponenten st rker auf Realzinsvariationen reagieren als die Vorteilskomponenten wobei wiederum beim Beschaffungsvorteil nur geringe Variationen auftreten Insofern scheint auch hier ein geringerer Realzins die konomische Wirkung eines Smart Grid zu erh hen Die Unterschiede sind jedoch relativ gering so dass im Weiteren nicht n her auf sie eingegangen werden muss Der Unterschied in der f r Deutschland 2030 im Vergleich zu Mannheim 2030 relativ geringen Unterdeckung r hrt weniger daher dass in Mannheim aufgrund des bereits heute
278. derte Netztopologie kein Energiemanagement Dieser Fall dient zur Einsch tzung ob unzul ssige Betriebssituationen im Netz zu erwarten sind 2 Netzausbau angepasste Netztopologie wobei die Anpassung zur Beseitigung der in 1 identifizierten Probleme dient 3 Geregelt Day Ahead Lastmanagement und Intraday Spannungsregelung durch Netzautomaten 4 Lastmanagement nur Day Ahead Lastmanagement Dieser Fall dient zur Einsch tzung der Wirkung des Lastmanagements Die Oberspannungsseite des Transformators wurde wie bei DE2030 auf 104 der Nennspannung eingestellt Prinzipiell scheint es sinnvoll f r die Definition von unzul ssigen Betriebssituationen dieselben Annahmen wie in Szenario DE2030 zu treffen Allerdings wurde nach Simulation des Referenzfalles 1 deutlich dass das Netz so stark ist dass die nach Szenario angesetzte Einspeisung nicht ausreicht um zu einer unzul ssigen Betriebssituation zu f hren Selbst im Falle des kritischen PCC 14 erreicht der 10 Minuten Mittelwert der Spannung nur in einem Fall knapp die Grenze von 7 ber der Nennspannung In diesem Fall kann daher keine Rede davon sein dass ein Netzausbau notwendig w re Eine Simulation des Falles 2 mit denselben Regelparametern bzw Spannungsgrenzen wie beim Szenario DE2030 h tte daher zum gleichen Ergebnis wie im Fall 4 gef hrt da der Netzautomat keine Eingriffe vorgenommen h tte Um die Algorithmen des Netzautomaten auch an diesem Netz zu testen w
279. derungspunkt zu entnehmen ist ist ein Einfluss der Absenkungen in der W S auf den GVZ im Rahmen der Untersuchungen nicht nachweisbar gewesen Als einziger Indikator f r Behaglichkeitseinbu en diente somit nur das Beschwerdeverhalten der Kunden Es wurden keine Beschwerden durch die Leitstelle aufgenommen die im Zusammenhang mit Behaglichkeitsverlusten des Kunden standen Zu empfehlen ist f r weitere Versuche die vorstehend beschriebene Problematik der Warmwasserbereitstellung als Indikator f r Akzeptanzuntersuchen mit zu untersuchen 8 5 3 Wirtschaftlichkeit F r eine wirtschaftliche Bewertung muss die Energiebilanz des tats chlich gefahrenen Lastganges im Absenkintervall mit einem Bilanzkreis ohne Absenkung verglichen werden Als Referenzwert f r diesen Vergleichsbilanzkreis wird der prognostizierte Lastgang angenommen jedoch mit einem Fehler von 15 beaufschlagt Dieser Wert zeigt sich als realistisch als Abweichung nach unten zum tats chlichen W rmelastgang Die nachfolgende Betrachtung bezieht sich auf den Feldtest vom 14 06 2012 F r die Reduktionsberechnung wurden die jeweiligen Fl chenintegrale des tats chlichen sowie des prognostizierten Lastganges f r den A EENERGY w 281 inoma soo Modellstadt Mannheim Absenkzeitraum gebildet Die daraus resultierende Differenz betr gt 644 4 kWh und ist ein Ma f r die reduzierte W rmemenge Wie die nachfolgende Abbildung zeigt entspricht dies einer tats chlichen
280. des Energy Data Servers 4 6 1 berblick ber die Funktionalit t des Energy Data Servers Der Energy Data Server EDS wurde von der Power Plus Communications AG entsprechend der Anforderungen aus dem Arbeitsschritt AS 1 7 implementiert Der EDS stellt die dezentrale Aggregationsebene f r die Daten der in der Objektnetzzelle ONZ und der Verteilnetzzelle VNZ installierten Sensoren im Feldtest 3 Stromz hler und Temperatursensoren dar In jeder der acht definierten Verteilnetzzellen wurde ein VNZ Server installiert auf dem neben anderen Applikationen der Energy Data Server arbeitet Der EDS wurde als Applikation auf OSGi Basis implementiert um die gemeinsame Nutzung einer einheitlichen Middleware Lotus Expeditor Integrator aller Software Komponenten auf dem VNZ Server zu erm glichen Die Grundfunktion des EDS ist die eines Datenkollektors Jeder EDS empf ngt die Daten der Sensoren bei Push Sensoren z B mit Wireless M Bus bzw fragt diese bei Sensoren ab bei Pull Sensoren z B mit EIA 485 Schnittstelle Hierbei sind die Sensoren jeweils einem VNZ Server bzw EDS zugeordnet Die Kommunikation zwischen Sensor und EDS erfolgt ber die sog bidirektionale Kommunikationseinheit BDKE die mit dem EDS per TCP IP und mit den Sensoren ber die entsprechende Schnittstelle Wireless M Bus bzw EIA 485 bzw das entsprechende Protokoll DIN EN 13757 3 oder DIN EN 62056 21 kommuniziert Um die empfangenen Daten entschl sseln bzw z
281. det und um Funktionalit ten f r Dresden erweitert Ebenso wurden in alle Modellebenen weitere Funktionalit ten implementiert um die f r Dresden definierten Anforderungen abzubilden Mit Beginn der zweiten Testphase konnte die Architektur partiell Messdatenerfassung und mit dem Beginn der dritten Testphase komplett genutzt werden In Dresden wurden neben den Stromz hlern alle weiteren Hauptmedienz hler vor Ort so wie im Feldtest BHKW erg nzend die Temperatursensoren mitausgelesen Es konnte nachgewiesen werden dass eine Vielfalt an verschiedenen Messtechniken erfasst werden kann Die Medienz hler wurden dabei ber kabelgebundenen und kabellosen M Bus so wie die Schnittstelle RS485 erfasst und an die bidirektionale Kommunikationseinheit BDKE bermittelt bzw durch diese abgefragt ber Breitbandpowerline kommunizierten die BDKEs mit den Verteilnetzzellenservern und weiter zur Systemzelle Bis zu einem definierten bergabepunkt in das Internet wurde die DREWAG eigene Infrastruktur zur Kommunikation genutzt Der grunds tzliche Aufbau des zellularen moma IT Architekturansatzes konnte im Feldtest Dresden ohne gr ere Anpassungen bernommen und weitestgehend problemlos betrieben werden ZZ EENERGY 297 Systemzelle Verteilnetzzelle Objektnetzzelle Unterobjektzelle noma odellstadt Mannheim Komponenten der 36 MVV Energie Prozess IP Powerline wireless M Bus RS485 Prozessschnittstelle
282. die Vorlauftemperatur erst gegen Ende des Versuchszeitraumes in den Grenzbereich 60 C bewegt Ein Beispiel f r einen optimalen Temperaturverlauf zeigt das nachfolgende Feldtestsbeispiel vom 17 11 2012 Sa 17 11 2012 Absenkung um 20 auf 1100KW 16 00 20 00 4500 kW 90 C 4000 kW r rAr rAr 80 C 3500 kW 70 C 3000 kW 60 C _ D 3 Ss 2500 kW 50 C 8 E 2 5 2000 kW 40 C E r 1500 kW 30 C i d BA T ber nl 30 2 za Yaaa raan NATET i 1000 kW IN TU HUHUHFOUHUUNNUUNYUSIUV OD 20 C 500 kW 10 C 0 kW 0 C 14 00 15 00 16 00 17 00 18 00 19 00 20 00 21 00 22 00 Uhrzeit Leistung Prognose Leistung Messung theoret Absenkung sek VL Temp Soll sek VL Temp Ist Abbildung 133 Feldtest vom 17 11 2012 Bei Absenkungen gt 20 ist davon auszugehen dass die sekund re Vorlauftemperatur sehr schnell auf 60 C f llt W rmeverluste im System versch rfen die Situation dahingehend dass die Warmwassertemperaturen beim Verbraucher sehr schnell und sehr deutlich weit unter die Marke von 60 C fallen werden Siehe Feldtestsbeispiel vom 12 10 2012 Abbildung 134 F r eine tiefere qualitative Beurteilung des Temperaturabfalls sind detaillierte Messwerte tats chliche Vorlauftemperaturenunterschreitung Gr e und Zeit von den KPS en erforderlich Dadurch lassen sich die Auswirkungen auf der Verbraucherseite besser beurteilen Damit l sst sich sage
283. die Installation des BPL Modems wird nur eine normale Wandsteckdose ben tigt Nach dem Einstecken des Modems in die Steckdose wird vom Modem eigenst ndig eine Verbindung zu dem BPL Headend aufgebaut das aktuell am besten erreichbar ist Die Kommunikation innerhalb des BPL Netzes erfolgt innerhalb eines eigenen privaten IP Netzes das von au en d h aus dem Internet nicht zug nglich ist Das vorhandene BPL Netz wurde f r die Feldtests in acht Bereiche Verteilnetzzellen aufgeteilt denen jeweils ein Verteilnetzzellen Server VNZ Server zugeordnet wurde Fast alle dieser VNZ Server waren dezentral in Schwerpunktstationen bzw Trafostationen d h direkt in den Verteilnetzzellen installiert Ein VNZ Server war im Serverraum der PPC untergebracht da hier die Anbindung der zus tzlichen neu und ber UMTS bzw ber Koaxial Kabel erschlossenen Bereiche zusammenlief Die Kommunikation der VNZ Server mit den Systemzellen Servern erfolgt ber gesicherte VPN Tunnel Verbindungen ber den IP Backbone 4 5 2 Bewertung der gew hlten Datenkommunikation Die BPL Technik als Basistechnologie zur Datenkommunikation im Modellstadt Mannheim Projekt hat mehrere Vorteile e BPL bildet auf dem Stromnetz eine vermaschte vollst ndig TCP IP basierte Kommunikationsstruktur Jeder Punkt im Netz ist schnell und einfach anzubinden Gleichzeitig sind die Betreiber nicht auf Drittanbieter angewiesen da sie auf das Kommunikationsmedium das Stromnetz volle
284. die Zukunft pr gen werden Feldtest Im Feldtest 3 nahmen mehrere Hundert Haushalte teil In dieser Absch tzung wurden pauschal 1000 Haushalte angenommen Es wurde angenommen dass hier alle Ferrarisz hler durch elektrische Z hler ausgetauscht wurden wobei je drei Viertel von ihnen in Drehstrom und ein Viertel in Wechselstrombetrieb laufen Breitband Powerline wird in dieser Aufstellung nicht betrachtet da durch den Feldtest keine zus tzliche Infrastruktur geschaffen werden musste Das moma System inkl elektrischer Z hler und Server ben tigt f r 1000 Haushalte 75 000 kWh im Jahr Durch den Austausch der Ferrarisz hler durch elektronische Z hler werden aber wieder etwa 44 000 kWh im Jahr eingespart so dass sich ein tats chlicher Mehrverbrauch von 31 974 kWh pro Jahr ergibt Ger tetyp Anzahl Leistungsaufnahme Stk Stromverbrauch Jahr Watt kWh CORE Server 2 700 12 264 VNZ Server 8 250 17 520 BPL Gateways Modem BDKE 1 000 3 5 30 660 Elektronische Z hler 0 7 W pro 1 000 1 75 15 330 Phase abz glich Stromverbrauch 1 000 5 43 800 Ferrarisz hler ca 2 W pro Phase Mehrverbrauch pro Jahr 31 974 Tabelle 9 Hochgerechneter Jahresstromverbrauch des moma Systems im Feldtest Mannheim 2030 Angenommen ein System nach dem Konzept moma w rde in ganz Mannheim eingef hrt so m sste eine ausgefeiltere BPL Infrastruktur innerhalb und au erhalb des Haushalts aufgebaut werden vgl
285. die hier anhand der CO Ver nderung aufgezeigte kologische Bewertung ZZ EENERGY 1262 fnoma Modellstadt Mannheim 8 Feldtest Dresden 8 1 Konzeption und Zielstellung Ziel des Feldtests Dresden ist die wissenschaftliche Beweiserbringung dass die Nutzung von thermischen Tr gheitsreserven von Geb uden eine innovative Methode zur intensiveren Bewirtschaftung von KWK gest tzten W rmeverteilungssystemen darstellt In einer Grundlagenstudie Simulation der Technischen Universit t Dresden ber Thermische Tr gheitsreserven von Geb uden wurden etwaige Potenziale n her verifiziert aber auch Pr missen bei der Umsetzung der Studienergebnisse z B auf die Wahrscheinlichkeit von hydraulischen Problemen im Fernw rmeversorgungsnetz der DREWAG NETZ GmbH im Zusammenhang mit gesteuerter W rmenutzung aufgestellt Der Feldtest war zweigleisig angelegt Bewirtschaftung von KWK gest tzten Fernw rmesystemen W rme bergabestation Bewirtschaftung von KWK gest tzten Nahw rmesystemen BHKW Objektversorgung 8 2 W rme bergabestation Die W rmeversorgung der Stadt Dresden erfolgt ber ein zentrales Fernw rmenetz und mehrere Inselnetze Die W rmebereitstellung der Inselnetze erfolgt durch dezentrale Erzeugereinheiten wie beispielsweise Kleinkesselanlagen oder Blockheizkraftwerke Das in der nachfolgenden Abbildung dargestellte Fernw rmenetz besitzt eine Trassenl nge von 519 km und ist unterteilt in ein Versorgungsnetz
286. dingt die schrittweise Simulation eine Totzeit von ZZ EENERGY 188 moma Modellstadt Mannheim Referenz Netzausbau Geregelt Lastmanage ment Energieverbrauch kWh 9071 9014 9080 9006 Lastverschiebung kWh 0 325 643 602 Energieerzeugung kWh 37895 37542 36211 37893 Q Erzeugung kvar 0 5914 4035 0 Max Spannung PCC 2 V 249 54 247 27 247 06 249 54 Max Spannung PCC 54 V 246 12 244 56 244 29 246 28 Max Spannung PCC 75 56 V 254 59 246 69 247 70 254 44 Max Spannung PCC 99 V 250 03 246 80 247 10 249 94 Max Spannung PCC 105 V 248 01 246 44 246 05 248 08 Max Leitungsauslastung 104 75 87 102 Max Trafoauslastung 86 87 80 85 Leitungsverluste P kWh 27 42 13 7 23 55 27 32 Trafoverluste P kWh 470 15 476 3 452 57 469 88 Leit verluste Q kVarh 10 61 5 26 9 10 10 57 Trafoverluste Q kVarh 916 86 954 84 825 67 915 39 Tabelle 22 Ergebnisse zum Szenario DE2030 Im Fall Netzausbau wird wegen der Einf hrung der Ringleitung der PCC 56 zum kritischen Knoten anstelle des PCC 75 durch statistische Fluktuation zwischen Simulationsl ufen bedingt 2 T kausal durch Lastverschiebung bedingt Dass im Referenzfall und Fall Lastmanagement keine Blindleistung eingespeist wird beruht auf der Annahme dass im Referenzfall alle Verbraucher und Einspeiser mit Verschiebefaktor 1 also Blindleistung 0 arbeiten Im Lastmanagementfal
287. duallast vor Lastverschiebung abgezogen Ein negatives Vorzeichen zeigt eine Reduktion entsprechender Residuallasten durch die Lastverschiebung an ein positives Vorzeichen eine Erh hung der Residuallasten Die Abbildung zeigt also dass die variablen Tarife tats chlich ausgleichend auf die Residuallast wirken Die damit verbundenen Preiseffekte wurden gerade untersucht Hier ist die Frage ob und wie stark ein Kapazit tseffekt zu 198 Die Residuallasten wurden also jeweils f r sich im Fall mit und ohne Lastverschiebung geordnet Die Abbildung zeigt also z B nicht dass in der Stunde mit der h chsten Residuallast ohne Lastverschiebung die Last um gute 2GW gesenkt wurde Vielmehr zeigt sie dass in der Stunde mit der h chsten Residuallast mit Lastverschiebung die Residuallast gut 2 GW niedriger war als in der Stunde mit der h chsten Residuallast ohne Lastverschiebung ZZ EENERGY 1239 inoma 9 Modellstadt Mannheim ber cksichtigen ist der zustande kommt weil eine geringere Kraftwerksleistung bereitgestellt werden muss Das Augenmerk liegt deshalb auf dem linken Bereich der Abbildung der die Reduktion der gr ten Residuallasten zeigt 2 5 2 1 5 1 0 5 2 5 Abbildung 113 Geordneter Residuallastgang nach Lastverschiebung minus geordneter Residuallastgang vor Lastverschiebung X Achse Stunden Y Achse Differenz des Residuallastgangs in GW Als Neubauten mit den h chsten Grenzkosten sind Erdgas GT K
288. duls werden an das Netzautomaten Modul gesendet und ggf von Letzterem auf seiner Bedienoberfl che dargestellt Netzberechnungssoftware Die Netzberechnungssoftware wird in der Simulation eingesetzt um in den untersuchten Niederspannungs Netzen station re Lastflussrechnungen unter Ber cksichtigung aller Wirk und Blindleistungssetzwerte der simulierten DER durchzuf hren Die Ergebnisse der Lastflussrechnungen sind komplexe Knotenspannungen Leitungsauslastung Trafoauslastung sowie Netzverluste Von diesen Ergebnissen 139 Im Schema des Aufbaus der Simulation als Market Agent Module bezeichnet ZZ EENERGY 175 Be inoma Modellstadt Mannheim werden lediglich die Spannungen an das PCCSim Modul zur ckgeliefert Alle relevanten Ergebniswerte werden zur sp teren Auswertung als Dateien abgelegt wobei jede Datei den Verlauf eines Wertes ber die Simulationszeit enth lt Implementierung der Simulation PCCSim In der Simulation wurden die Folgenden von den in Abbildung 88 genannten DER Typen umgesetzt Typ 1 Waschmaschinen Sp lmaschinen Trockner Fixed Program Schedule FPS Ger te sowie K hlschr nke und Gefrierschr nke State of charge SOC Ger te in Haushalten Typ 2 PV Anlagen sowie eine Biomasseanlage repr sentiert durch einen Synchrongenerator mit M glichkeit der Wirk Blindleistungsbeeinflussung durch den Netzautomaten Typ 3 PV Anlagen mit lokaler Q U Statik Typ 4
289. durchschnitt Andere Schulabschl sse sind dementsprechend unterrepr sentiert 11 der Befragten haben einen Realschulabschluss bundesweit 22 8 einen Volks oder Hauptschulabschluss 36 44 aus den moma Gruppen haben ein abgeschlossenes Studium w hrend nur 16 eine weiterf hrende Schule ohne Abitur besucht haben Letzteren Bildungsweg w hlten aber laut statistischem Bundesamt 58 der Deutschen w hrend nur 15 ein abgeschlossenes Hochschul oder Fachhochschulstudium haben 70 m bundesdeutscher Schnitt n 71 Mio or m moma Haushalte n 450 50 40 30 20 4 ox B l Ohne Schulabschluss Volks oder Realschulabschluss Abitur Hochschulreife Weiterbildende Schule Abgeschlossenes Hauptschulabschluss Fachhochschulreife ohne Abitur Studium einschlie lich Personen Berufsschule mit abgeschlossenem Berufskolleg Studium Meisterschule Technikerschule Fachakademie Abbildung A 5 Verteilung der h chsten Schul und Bildungsabschl sse 20 Folgende Ergebnisse zur Haushaltsf hrung stammen aus der Auftaktbefragung Laut Abschlussbefragung f hren in etwa 20 der F lle M nner den Haushalt und in etwa 50 der F lle Frauen 1 Angaben des statistischen Bundesamts f r 2011 in Zusammenhang mit ihrer Publikation Bildung in Deutschland 2012 Ein indikatorengest tzter Bericht mit einer Analyse zur kulturellen Bildung im Lebenslauf https www destatis de DE ZahlenFakten GesellschaftStaat BildungForschungkKu
290. e der im Zuge einer umfangreichen Analyse eines Smart Grid Rollouts ohnehin durchgef hrt werden sollte gegenw rtig u a aufgrund fehlender Informationen wie oben ausgef hrt aber nicht sinnvoll zu leisten ist Betrachtet werden die verringerten Investitionen in Netzkabel und Wechselrichter Die Zuordnung zu den Produktionsbereichen erfolgt auf Grundlage von eigenen Datenerhebungen F r Wechselrichter wurde neben der Ber cksichtigung elektrotechnischen Ger ts eine 30 iger Anteil von Handelsdienstleistungen am Umsatz angenommen F r Netzkabel wurde eine Aufteilung der Gesamtinvestitionen auf Tiefbau Kabel Transport mit 90 9 und 1 angesetzt Die unmittelbare Wirkung des verringerten Aufwands f r Wartung und Instandhaltung auf Wertsch pfung und Erwerbst tigkeit wurde gesch tzt Aufgrund der geringen Gr enordnung im kleinen Promillebereich der Gesamtwirkung wird sie jedoch nicht weiter einbezogen F r die verringerten Investitionen in GT 21 Um eine korrekte Einordnung in die Klassifikation der Wirtschaftszweige und Produktionsbereiche zu gew hrleisten wurde stets Statistisches Bundesamt 2008 Klassifikation der Wirtschaftszweige Mit Erl uterungen Wiesbaden hinzugezogen 22 Das Gleiche gilt f r die erzeugungsunabh ngigen Betriebskosten der eingesparten GT Kraftwerke Beide Betriebseffekte zusammen bleiben im kleinen Promillebereich Die Gr enordnung dieser Absch tzung f r GT Kraftwerke passt auch gut
291. e Management dSM digitalSTROM Meter DSO Distribution system operator dSS digitalSTROM Server DT Dampfturbine DV Datenverarbeitung EB Energiebutler EDM Energy Data Management EDS Energiedatenserver EDS Energy Data Server EDV Elektronische Datenverarbeitung EE Erneuerbare Energien EE Bus E Energy Bus EEG Erneuerbare Energien Gesetz EEX European Energy Exchange EHP Elektroheizpatrone EM Energiemanager EMG Energiemanagement Gateway EM LAN Energy management local area network EMS Energy Management System EMV Elektromagnetische Vertr glichkeit en englisch EnDS Energiedatenserver EnWG Energiewirtschaftsgesetz ERGEG Europ ische Regulatorgruppe f r Elektrizit t und Gas ESE Energiesystemeelement etc et cetera EU Europ ische Union EVU Energieversorgungsunternehmen FNN Forum Netztechnik Netzbetrieb im VDE FPS Fixed Program Shift N EENERGY moma Modellstadt Mannheim FTP File Transfer Protocol GA Grid Agent GEBIS Geografisches Betriebsmittel Informationssystem ggf gegebenenfalls GHD Gewerbe Handel Dienstleistung GHM L Gro handelsmarkt Lieferant GK Gaskessel GSM Global System for Mobile Communications GT Gasturbine GuD Gas und Dampf kraftwerk GVK Geb udeversorgungszustand GW Gateway oder Gigawatt GWh Gigawattstunde h Stunde HAN Home area network HKW Heizkraftwerk HT Hochtarif HTTP Hypertext Tra
292. e Preiselastizit t zu berechnen wird mittels einer Regressionsanalyse ein Modell aufgestellt mit Hilfe dessen solche Faktoren korrigiert werden Angelehnt an Modelle von Sergici amp Faruqui sowie von Summit Blue Consulting wird f r die Bestimmung der allgemeinen Elastizit t folgendes einfaches konometrisches Elastizit tsmodell verwendet In v p In p c te Formel 2 v und pi sind Verbrauch und Preis zu einer bestimmten Zeit t p ist die Preiselastizit t c fasst die beeinflussenden Faktoren zusammen die sich nicht ber der Zeit ndern Dieser Faktor wird auch als Intercept bezeichnet e ist der Fehlerterm zum Zeitpunkt t Verbrauch und Preis werden logarithmiert da angenommen wird dass dies den Zusammenhang zwischen Verbrauch und Preis besser darstellt als ein linearer Vergleich 475 Die sich ber die Zeit ndernden Variablen werden in diesem Modell nicht erfasst Da durch die zuf llige Wahl der Preise angenommen werden kann dass diese Variablen nicht mit dem Preis korrelieren k nnen sie in diesem einfachen Modell vernachl ssigt werden 252 Faruqui and Sergici Household Response to Dynamic Pricing of Electricity a Survey of the Experimental Evidence 9 10 2009 253 Summit Blue Consulting LLC Evaluation of the 2006 Energy Smart Pricing Plan Final Report 7 254 Halvorson Residential Demand for Electric Energy 1975 25 Brubakk et al SEEM An Energy Demand Model for Western Europe 1995
293. e Tarif mit Farbe angezeigt Diese Angaben kommen vom Energiebutler Mit Klick auf den Bereich Tarif kann der Tarif der n chsten 2 Tage soweit verf gbar angezeigt werden vgl Metering Portal Im Vergleich Verbrauch ist der Verbrauch aus dem Smart Metering Portal hinterlegt und nach Klick auf den Verbrauch kann der bis zu viertelst ndlich aufgel ste Verbrauch der letzten Tage Wochen und Monate angesehen werden Diese Daten stammen aus dem Smart Metering Webportal Rechts werden die angeschlossenen Ger te gesteuert Unten befindet sich der Newsbereich mit kurzen eigens f r die App geschrieben moma News z B Ank ndigung des Fragebogens oder Bekanntmachung neuer Hilfsvideos ZZ EENERGY 117 2 moma Modellstadt Mannheim Wie interessant waren f r Sie die folgenden in der moma App bereitgestellten Informationen 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Tarifverlauf f r den ganzen Tag n 281 Vergleich Preis jetzt Preis n chste Stunde n 284 Stromverbrauch vergangener Tage Wochen und oder Monate n 284 Vergleich Stromverbrauch gestern Stromverbrauch heute n 283 Status der an den Energiebutler angeschlossenen Ger te n 282 moma News n 283 E Sehr interessant m Etwas interessant m Gar nicht interessant m Nicht genutzt Abbildung 63 Interesse an den Features der moma App Bei der moma App interessierten sich die Haushalte vor allem f r den Tarifverlauf f r den ganzen
294. e definieren die wir im Fragebogen verwendet haben Energiebutler wei e Box die das Preissignal empf ngt Schaltboxen schwarze Boxen die in den Steckdosen sitzen und das Preissignal an die angeschlossenen Ger te weitergeben MVV Smart Metering Webportal Internetportal auf dem Sie von berall den Strompreis Ihren Stromverbrauch und Weiteres einsehen k nnen Programm mit dem Sie von zu Hause aus den Strompreis moma App Ihren Stromverbrauch und die automatische Ger testeuerung einsehen k nnen Wenn Sie Ger te per Hand ein oder ausschalten Manuelle Steuerung Ger tenutzung besonders um g nstige Preise auszunutzen und hohe Preise zu vermeiden Eingangs w ssten wir gerne von Ihnen ob die Person oder die Personen die den Fragebogen ausf llt ausf llen Bitte w hlen Sie alle zutreffenden Antworten aus O O O O die automatische Steuerung haupts chlich nutzt nutzen sich haupts chlich mit den Stromverbrauchsdaten und Stromkosten auseinander setzt setzen sich f r den Feldtest angemeldet hat haben den Haushalt haupts chlich f hrt f hren 2 Energiemanagement Technik 7 2 Aufbereitung Ihrer Stromverbrauchsdaten ZZ EENERGY 1338 inoma Modellstadt Mannheim Wie bewerten Sie grunds tzlich Bitte w hlen Sie in jeder Zeile nur eine zutreffende Antwort aus 1 2 3 4 5 6 Negativ Positiv Wei nicht das Energiebutler Portal am PC O O O O O O O
295. e dieser drei Feldtests werden in den folgenden Abschnitten beschrieben N EENERGY Be inoma Modellstadt Mannheim 3 1 Feldtest 1 Ziel des Feldtests 1 war es Grundlagen f r die nachfolgenden Praxisphasen zu schaffen z B Verantwortlichkeiten definieren und einzelne Prozesse zu implementieren und zu standardisieren Es wurde die technische Machbarkeit von Metering L sungen f r Last und Erzeugung gepr ft Im Umgang mit zus tzlichen Informationen insbesondere zur Auswertung Weiterverarbeitung und Datensicherung sollten Erfahrungen gesammelt werden Die Schnittstellen und Ablaufprozesse Montageanweisungen und FAQs wurden dokumentiert Bei 20 Teilnehmern wurde jeweils ein Smart Meter f r den Bezug und die Erzeugung PV Anlagen installiert so dass in Summe 40 Z hler eingebaut wurden Der Installationsprozess konnte f r das geplante deutlich gr ere Installationsvolumen der nachfolgenden Feldtests optimiert werden Die von den Z hlern gewonnenen Daten wurden mittels Powerline Daten bertragung auf einen zentralen Server gespielt Von dort gelangten die Daten ber eine Schnittstelle die t glich die Messdaten des Vortages beinhaltete in das MVV Smart Metering Portal im Folgenden kurz Metering Portal Dieses wurde gem der Anforderungen der weiteren Nutzung in Feldtest 2 3 weiterentwickelt Die Teilnehmer besa en mittels einer individuellen Kennung die M glichkeit ihre Daten grafisch aufbereitet und in Tabellenform einz
296. e eine einzelne VNZ bis auf Ebene der DER bzw in Haushalten einer VNZ angeordneten Lasten betrachtet Teilnehmer durch Kommunikationssystem vernetztes Element im Automatisierungssystem sowie Energieversorgungselement im Energieversorgungssystem Transformator Umrichter ohne bewegte Teile der Spannungen und Stromst rken elektrischer Energie ohne nderung der Frequenz ver ndert Trasse Leitung in Kapitel 8 speziell Fernw rmeleitung Typtag hier Werktage Mo Fr Samstage oder Sonn und Feiertage Umrichter Einrichtung zur nderung einer oder mehrerer Kenngr en elektrischer Energie Usability Das Ausma in dem ein Produkt durch bestimmte Benutzer in einem bestimmten Nutzungskontext genutzt werden kann um bestimmte Ziele effektiv effizient und zufriedenstellend zu erreichen DIN EN ISO 9241 11 1999 variabler Tarif hier dynamischer Tarif mit einem t glich und st ndlich wechselnden Strompreis Verbraucher Rolle des Energienutzers f r Elektrizit t W rme und chemische Energie z B Gas welche in industrielle Verbraucher Transportsystem betreibende Verbraucher kommerzielle Verbraucher in kommerziellen Einheiten oder Geb uden sowie Wohnungsverbraucher klassifiziert wird Versorgungsnetze Dom nengruppe f r Netze zum Transport von elektrischer Energie und W rmeenergie oder Gas Versorgungssicherheit F higkeit eines Elektrizit tsversorgungssystems in einem gegebenen Zustand se
297. e eingingen sind blau dargestellt Um die Werte besser vergleichen zu k nnen wurden die Ergebnisse prozentual umgerechnet F r die selbstberichtete Einsparung wurde 296 die Anzahl der teilnehmenden Versuchshaushalte die den Fragebogen zur ckschickten als 100 angenommen F r die realen Einsparungen wurde 498 alle Testhaushalte f r die ein moma Bonus berechnet wurde als 100 angesetzt Aufgrund der anonymisierten Form ist es leider nicht m glich nur die realen Einsparungen der Haushalte auszuwerten von denen auch die Selbsteinsch tzung bekannt ist Da hier also zwei unterschiedliche Gruppen miteinander verglichen werden ist die Auswertung nur eine Orientierungshilfe Die meisten Haushalte 39 konnten oder wollten keine Aussage dazu treffen wie viel Geld sie eingespart haben gefolgt von den 16 die berzeugt sind kein Geld mit dem moma Tarif gespart zu haben Dies f hrt dazu dass in jeder Kategorie die selbst berichteten Einsparungen je circa 10 15 Prozentpunkte hinter den real angerechneten Einsparungen zur ckliegen Fast 20 der Haushalte sparten mit dem moma Tarif 0 2 im Monat doch keine 5 z hlen sich in diese Kategorie Dieser besonders starke Unterschied l sst vermuten dass gerade kleine Einsparungen weniger wahrgenommen werden Nur 20 die glaubten kein Geld gespart zu haben f hrten dies auf einen Mehrverbrauch durch die moma Infrastruktur zur ck Die meisten je 45 glaubten nichts sparen zu k nnen da sie die
298. e w hlen Sie nur eine zutreffende Antwort aus Nicht wichtig Sehr wichtig Wei nicht O O O O O O O Bitte geben Sie uns eine grunds tzliche Einsch tzung zur Gestaltung des Tarifs Bitte w hlen Sie in jeder Zeile nur eine zutreffende Antwort aus Nicht verst ndlich Verst ndlich Wei nicht O O O O O O O Nicht transparent Transparent Wei nicht O O O O O O O Nicht alltagstauglich Alltagstauglich Wei nicht O O O O O O O 4 DATENSCHUTZ Wie wichtig ist Ihnen der Schutz Ihrer Stromverbrauchs Daten vor nicht autorisierter Einsicht durch Dritte Bitte w hlen Sie in jeder Zeile nur eine zutreffende Antwort aus 1 2 3 4 5 6 Nicht wichtig Wichtig Wei nicht O O O O O O O A EENERGY 347 inoma 9 Modellstadt Mannheim Wie wichtig ist Ihnen der Schutz des Energiemanagements vor unerlaubtem Zugriff durch Dritte Bitte w hlen Sie in jeder Zeile nur eine zutreffende Antwort aus 1 2 3 4 5 6 Nicht wichtig Wichtig Wei nicht O O O O O O O F r wie sicher halten Sie Ihre Daten im Feldtest Bitte w hlen Sie in jeder Zeile nur eine zutreffende Antwort aus 1 2 3 4 5 6 Nicht sicher Ganz sicher Wei nicht O O O O O O O Smart Meter und Smart Grid sollen deutschlandweit fl chendeckend eingef hrt werden F r wie sicher halten Sie die zuk nftig sammelbaren Daten im Allgemeinen Bitte w hlen Sie in jeder Zeile nur eine zutreffende Antwort aus 1 2 3 4 5 6 Nicht sicher Ganz sicher Wei nicht O O O O O
299. eaktion Die Art der Reaktion l sst sich nicht aus der einfachen Eigenpreiselastizit t ablesen Sie umschlie t sowohl eine Verschiebung der Ger tenutzung von Hochpreis in Niedrigpreisphasen als auch ersatzloses Abschalten der Ger te in Hochpreisphasen oder gar das zus tzliche Einschalten von Ger te in Niedrigpreisphasen Aus der Haushaltsbefragung geht jedoch hervor dass die meisten Ger tenutzung verschieben und nur wenige Ger te ausschalten Au erdem wurde auf Ger teebene eine 130 Im Durchschnitt f hrte eine 10 ige Preiserh hung im Feldtest also zu einer Stromverbrauchsreduktion von 1 06 in der entsprechenden Stunde nach Kontrolle anderer Einflussfaktoren 131 Siehe dazu Abschnitt Manuelle Ger teverschiebung aufgrund des Tarifs in Kapitel 5 2 ZZ EENERGY Be inoma Modellstadt Mannheim Lastverschiebung nachgewiesen Diese Faktoren unterst tzen die These dass die Preiselastizit t 132 berwiegend die Verschiebung von Lasten widerspiegelt Bereits im Feldtest 2 mit einem simpleren zweistufigen Tarif zeigte sich in den Verbrauchsdaten ein deutlicher Einfluss der variablen Preise auf den Stromverbrauch der Teilnehmer und Teilnehmerinnen gegen ber einem Referenzverbrauch Etwa 6 bis 8 der elektrischen Last wurde dabei von Hoch in Niedrigtarifphasen verschoben Prognosef higkeit Das zeitlich hochaufgel ste Regressionsmodell erkl rte 94 7 der Varianz der Stromverbr uche im Feldtest ein au erorde
300. ebnisse dienten erst einmal vorrangig zur technischen Optimierung des Regelungsvorganges in Hinblick auf die Evaluierungsziele sind diese Messreihen nicht nutzbar Parallel zu den Absenkversuchen der W S fanden ebenfalls im Testobjekt Heizhaus Kurparkstra e erste Fahrweisen nderungen an den dort installierten Erzeugern statt Detaillierte Messreihen zur Erreichung der Evaluierungsziele konnten aus technischen Gr nden nicht gewonnen werden hier standen ebenfalls regelungstechnische Optimierungsma nahmen im Vordergrund Im Ergebnis des ersten Testzyklus wurden f r die Testphase 2 April bis Juni 2012 die ge nderten Optimierungsans tze hinsichtlich W rmelastprognose und Regelungsstrategie in weiteren 18 Absenkungen W S und Heizhaus praktisch erprobt Dabei konnten erstmals auch Messreihen in einem technologisch stabilen Umfeld und durch Variation der Versuchszeitr ume und Leistungsreduktionen f r die Evaluierungszwecke gewonnen werden ZZ EENERGY 1266 Modellstadt Mannheim tags ber Mo Fr Sa So Mo Fr Sa So Absenkung 10 20 30 40 Tabelle 57 Testphase 2 und 3 Anzahl und Verteilung der Absenkungen Die dritte Versuchsreihe wurde im Zeitraum von September Dezember 2012 Testphase 3 durchgef hrt Gleichzeitig wurden ebenfalls im Prognosetool zahlreiche Optimierungen vorgenommen Erg nzend wurde bei den Absenkungsversuchen W S ein zus tzlicher Fokus auf die Vorlauftemperatu
301. ebswirtschaftlich interessante Gesch ftsmodelle erschlossen werden k nnen Systemanalytisch ist die Untersuchung da nur das Stromerzeugungssystem Gegenstand ist und damit Wirkungen die sich aus nderungen der Bedingungen im Elektrizit tsbereich ergeben auf andere konomische Entscheidungen nicht ber cksichtigt werden Um hierzu einen ersten Eindruck zu gewinnen wird allerdings in Abschnitt 7 3 die m gliche Wirkung auf Wertsch pfung und Erwerbst tigkeit untersucht Analysiert wird ein Smart Grid Rollout und kein Smart Meter Rollout Das bedeutet dass die Kosten und Nutzen einer bidirektionalen Kommunikation insbesondere beim Verbraucher nicht erfasst werden Ein Smart Meter Rollout wird vielmehr vorausgesetzt Nur die zus tzlichen Kosten und Nutzen eines moma Smart Grids werden ber cksichtigt Nach dieser grunds tzlichen Kl rung des Begriffs werden im Folgenden Methode und Annahmen diskutiert die angewandt wurden um die Wirkung der danach einzeln dargestellten Sachverhalte zu quantifizieren Eine Zusammenschau beendet den Abschnitt Grenzen der Untersuchung grundlegende Annahmen und Vorgehen Grenzen der Untersuchung Die folgenden Untersuchungen basieren auf den in Kapitel 6 beschriebenen Simulationen da erst diese eine Datengrundlage f r eine konomische Analyse schaffen F r die Reaktion auf variable Tarife wird zus tzlich eine Absch tzung auf Grundlage der Preiselastizit ten als Exkurs dargeboten der allerdings
302. echnet die den gleichen Durchschnittspreis ergeben Energiebutler BEMI Rechner Der Energiebutler wird durch ein physikalisches Ger t Diensteplattform bestehend aus Hardware eines Rechnersystems zuz glich eines Betriebssystems einer virtuellen Laufzeit Maschine und einer hardwareunabh ngigen dynamischen Softwareplattform als Programmierger st gebildet Auf dieser Plattform wird die Dienstevermittlungsebene als Applikations und Kommunikations Framework zur Abbildung von Kommunikationsstacks und Diensteschnittstellen aber auch von Ressourcenbeschreibungen in Form von Informationsmodellen sowie von Basisfunktionen bereitgestellt Sie kann damit als Betriebssystem f r Energiemanagementdienste veranschaulicht werden Der Energiemanager wiederum wird definiert als Softwarel sung bestehend aus ger tespezifischen Energiediensten die auf das Applikations und Kommunikations Framework des Energiebutlers zugreifen Weiterhin wird er durch Energieautomatisierungs Dienste zur Automatisierung des Energiemanagements in Anschlussobjekten gebildet Diese Dienste nutzen einerseits die ger tespezifischen Dienste und die Ger teressourcen zur Inhouse Kommunikation stellen aber anderseits auch die Schnittstelle zum aktiven Verteilungsnetz dar Er vertritt automatisiert den Energienutzer im Anschlussobjekt beim Energiemanagement in der Kommunikation mit Netz und Marktakteuren zur Steigerung der Energieeffizienz zur Senkung der Energiekosten sowie zur Best
303. edene Phasen unterteilt 1 Phase Akquise Installation Diese Phase begann als Vorlauf zum dritten Feldtest schon parallel zu Feldtest 2 und dauerte deutlich l nger an als urspr nglich geplant Neben den Teilnehmern der voran gegangenen Feldtests sowie in Mannheim wohnhaften Mitarbeitern der Konsortialpartner wurden weitere Interessenten zur Teilnahme gewonnen Es zeigte sich dass sich die Gewinnung einer ausreichend gro en Zahl von Teilnehmerhaushalten aufw ndiger darstellte als urspr nglich geplant s u a nachfolgende Grafik Dies lag zum einen in weiteren Verz gerungen des Feldtests sowie in sich ver ndernden Anforderungen an die Teilnehmer Die Teilnahme war gebunden an folgende Bedingungen e Wohnsitz in Mannheim e _Stromkunde von MVV Energie e _Wohnhaft im schon vorhandenen Breitband Powerline Netz BPL Netz e Internetanschluss Mail Kenntnisse e Bei Mietern Zustimmung des Vermieters f r Installationen im Keller Aus diesen Bedingungen ergab sich eine ungleichm ige Verteilung der Teilnehmer ber das Stadtgebiet von Mannheim Zur Gewinnung der Teilnehmer wurde die Kundendatenbank nach Abgleich ber die Postleitzahlen mit dem BPL Netz von MVV Energie f r Massenmailings genutzt zus tzlich wurden auf verschiedenen Akquisitionsveranstaltungen z B Tag des Denkmals 2011 Neujahrsempfang der Stadt Mannheim 2012 Interessenten aufgenommen Eine gr ere Zahl von Teilnehmern meldete sich ber die Homepage bzw telefoni
304. eedbackschleife der Handelssimulation srsrs4nnennnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn namen 216 Abbildung 111 Ausschnitt aus dem Excel Tool zur Berechnung der Kundenpreisprofile Tabellenblatt va NE Jasina on ra E a Ea aA E E O a A A E a a A E a aai 217 Abbildung 112 Gr engeordnete B rsenpreislinien f r 2011 MA30 und DESO ueseennnennennnnnnnenn 227 Abbildung 113 Geordneter Residuallastgang nach Lastverschiebung minus geordneter Residuallastgang vor Lastverschiebung X Achse Stunden Y Achse Differenz des Residuallastgangs in GW 240 Abbildung 114 Verteilung des deutschlandweiten Nachfrageimpulses und der resultierenden zus tzlichen Wertsch pfung und Erwerbst tigkeit nach Produktionsbereichen im Szenario Mannheim 2030 254 Abbildung 115 Fernw rmenetz Dresden 4444444nnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn nn 264 Abbildung 116 versorgte Geb ude des Nahw rmenetzes Kurparkstra e uunesensnseseennnnnnnennnnnnnennnnnnenn 265 Abbildung 117 Datenerfassung transport Feldtest W S nannnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn 267 Abbildung 118 Messpunkte W S Q03 uaanaenennnunununnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnennnnnnnnnnn 268 Abbildung 119 Bildung der W rmelastprognose 4444444snnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn 268 Abbildung 120 Absenkung vom 30 11
305. efert haben der in Abbildung 75 dargestellte durchschnittliche Monatsverbrauch ermittelt Die Histogramme der Monatsverbr uche sind f r alle Ger tetypen breit verteilt was neben statistischen Fluktuationen durch den endlichen Beobachtungszeitraum durch unterschiedliche Verbrauchsparameter innerhalb einer Ger tegruppe und vor allem durch haushaltsspezifisches Nutzungsverhalten zu erkl ren ist Eine analoge Betrachtung auf Gesamthaushaltsebene liefert vergleichbare Verbrauchsunterschiede zwischen den Haushalten Die ermittelten mittleren Monatsverbr uche sind 13 3 0 7kWh f r Sp lmaschinen 10 3 0 5 kWh f r Waschmaschinen und 17 2 1 4 kWh f r W schetrockner die jeweiligen Standardabweichungen der Verteilungen 8 9 kWh f r Sp lmaschinen 6 9 kWh f r Waschmaschinen und 14 9 kWh f r Trockner Angegebene Unsicherheiten sind aus der Breite der Histogramme und der Anzahl der Ger te bestimmt Diese Mittelwerte sind kleiner als bliche Literaturwerte 7 Neben der M glichkeit dass diese die ger tetypischen Verbr uche bersch tzen kann dies Ursachen aus dem Feldtest haben Zun chst sind wie in Kapitel 5 2 dargestellt die Feldtesthaushalte nicht repr sentativ f r Deutschland hnliches gilt f r den nur 3 monatigen Feldtestzeitraum der vermutlich nicht beliebig exakt auf ein Gesamtjahr hochskaliert werden kann Literaturwerte sind blicherweise Jahresverbr uche Au erdem ist m glich dass in manchen Haushalten Verbrauch d
306. effende Antwort aus Sehr Etwas Gar nicht Nicht genutzt Nicht vorhanden die automatische Ger testeuerung zu nutzen O O O O O die Ger tenutzung manuell in O O O O O g nstige Stunden zu verlagern A EENERGY 343 ge inoma Modellstadt Mannheim Wie h ufig kam es im laufenden Betrieb seit Juni 2012 zu Fehlern Bitte w hlen Sie nur eine der folgenden Antworten aus Nie 1 Mal 2 Mal 4 Mal oder fter Wei nicht O O O O O Was muss noch verbessert werden um das System marktf hig zu machen Bitte w hlen Sie alle zutreffenden Antworten aus Die Kommunikation zwischen Energieversorger und Endkunden Die Darstellung der Informationen im Webportal Zus tzliche Informationen im Webportal n mlich Oo O O Zusammenspiel der einzelnen Komponenten Das u ere Design der Schaltboxen des Energiebutlers Bedienungsfreundlichkeit Die Tarifgestaltung z B ein weniger komplexer Tarif oder st rkere Preisspreizung Die Anzahl der Ger te die automatisch Gesteuert werden kann Standardadisierung des Anschlusses Plug amp Play oO000000000 Ein anderer Bereich und zwar Bitte antworten Sie im vorgesehenen Textfeld 3 STROMTARIF Der Preis wechselt st ndlich und setzt sich jeden Tag anders zusammen War es dennoch m glich sich im Gebrauch von Ger ten in Ihrem Haushalt nach dem Preis zu richten Bitte w hlen Sie nur eine der folgenden Antworten aus O IchWir konnte n es mir uns einrichten einmal pro Tag das Prei
307. egativ Positiv Wei nicht O O O O O O O Haben Sie Verst ndnis f r die Verz gerungen oder Verschiebungen im Feldtest Bitte w hlen Sie nur eine der folgenden Antworten aus O Ja O Nein M chten Sie uns bez glich der Organisation des Feldtests noch etwas mitteilen Bitte tragen Sie Ihre Antwort in das daf r vorgesehene Feld ein 7 SONSTIGES A EENERGY 352 Be inoma Modellstadt Mannheim W rden Sie im Nachhinein noch einmal an diesem Feldtest teilnehmen Bitte w hlen Sie nur eine der folgenden Antworten aus O Ja O Nein M chten Sie uns grunds tzlich noch etwas mitteilen Bitte tragen Sie Ihre Antwort in das daf r vorgesehene Feld ein Vielen Dank f r Ihre Mitwirkung A 5 3 Ausf hrliche Beschreibung von Versuchs und Kontrollgruppe Personenzahl im Haushalt Die meisten teilnehmenden Haushalte etwa 45 bestehen in beiden Gruppen aus 2 Personen Die restlichen Haushalte teilen sich gr tenteils gleichm ig je circa 15 auf Haushalte mit einer drei oder vier Personen auf Nur wenig Haushalte 6 4 der Versuchsgruppe 3 9 der Kontrollgruppe haben mehr als 4 Haushaltsmitglieder Insgesamt leben in der Versuchsgruppe in den teilnehmenden Haushalten mindestens 883 Personen in der Kontrollgruppe sind es mindestens 258 In der Versuchsgruppe leben in 65 der Haushalte keine Kinder in der Kontrollgruppe in 72 In den brigen Haushalten leben meist ein oder zwei Kinder
308. eher beim Anbieter O Preise ohnehin hoch genug 23 Wie teuer d rften die Strominformationen monatlich sein damit Sie diese beziehen w rden Bitte w hlen Sie nur eine der folgenden Antworten aus 0 0 2 2 4 4 6 Mehr als 6 Wei nicht O O O O O O Wenn Sie sich nicht ganz sicher sind geben Sie den Wert an der Ihrer Meinung nach am ehesten zutrifft 24 Wie erhalten Sie Informationen am liebsten Bitte w hlen Sie nur eine der folgenden Antworten aus Post Email Fax Internetzugang Keine Angabe O O O O 25 Wie sind Sie auf den moma Feldtest aufmerksam geworden Bitte w hlen Sie alle zutreffenden Antworten aus O Feldtest Kundenveranstaltung O Freunde oder Bekannte O Tageszeitung O Kollegen O internet O Flyer Handzettel bei Veranstaltungen O moma Homepage O Mitarbeiter Zeitschrift O Radio O Keine Angabe 26 Kennen Sie die Projekt Homepage von Modellstadt Mannheim moma Bitte w hlen Sie nur eine der folgenden Antworten aus O Ja O Nein Weiter mit Frage 28 27 Wie beurteilen Sie diese Homepage Bitte w hlen Sie nur eine der folgenden Antworten aus 1 2 3 4 5 6 Wei nicht sehr schlecht sehr gut O O O O O O O Wenn Sie sich nicht ganz sicher sind geben Sie den Wert an der Ihrer Meinung nach am ehesten zutrifft A EENERGY 333 inoma Modellstadt Mannheim 28 Wie haben Sie sich f r die Teilnahme am Feldtest angemeldet Bitte w hlen Sie nur eine der folgenden Antworten aus Anmelde
309. ein anderes Typennetz als in den zur Netzzelle beschriebenen Simulationen benutzt wurde kann keine Skalierung der technischen Nutzeneffekte zur Erh hung der Netzauslastung sowie Verlustreduzierung auf das Szenario Deutschland 2030 und damit keine gesamt konomische Bewertung erfolgen Ziel war hier die Untersuchung der technischen Machbarkeit eines zellularen Modells Eine bertragbarkeit auf gesamte Verteilungsnetze in Interaktion mit bertragungsnetzen ber alle Spannungsebenen unter Integration von geografisch aufgel sten Erzeugungspotenzialmodellen in Interaktion mit dem Markt zur Flexibilit tsbeschaffung ist in weiteren Forschungsprojekten tiefergehend zu untersuchen Technische Durchf hrung und Beziehungen zwischen den Simulationen Im Rahmen des Projekts wurden Simulationen mit verschiedenen Zielen durchgef hrt wie in folgender Tabelle dargestellt Technische Simulation Ziel Simulation in interagierender nn einer VNZ VNZ Pr fung technische X X Systemfunktionalit t Pr fung Kosteneinsparungen durch X Vermeidung von Netzausbau bzw r ckbau Lieferung von Daten f r volkswirtsch kolog x x Wirkungsanalyse Ermittlung des Einkaufsvorteils und der Wirkung von vaNE auf die Netzspitzenlast Tabelle 14 Simulationstypen und Beitrag zu Zielen der Simulation F r die technische Simulation in einer VNZ Kapitel 6 2 und die Handelssimulation Kapitel 6 4 gelten folgende Eckpunkte e De
310. ein gut vergleichbares und recht einfaches Modell analysiert welches die durchschnittlichen Preiseffekte ber den ganzen Feldtest hinweg aufzeigt Basismodell In einem zweiten Schritt wird dieses Modell zeitlich verfeinert um Preiselastizit ten zwischen verschiedenen Typtagen und Tageszeiten zu differenzieren Gerade f r eine Prognose der Verbrauchseffekte beliebig gew hlter Preiskurven ist ein solches Modell interessant Um Differenzen im Preiseffekt zwischen verschiedenen Haushalten absch tzen zu k nnen werden in einem dritten Schritt Effekte f r Gruppen mit unterschiedlicher selbstberichteter Nutzung von Energiebutler und manueller Verbrauchsverschiebung verglichen 2 Der Zusammenhang zwischen Preisen und Verbrauch wurde zum Beispiel nachgewiesen in Summit Blue Consulting LLC Evaluation of the 2006 Energy Smart Pricing Plan Final Report Chicago 2007 8 Ausf hrlichere Erl uterung zum Beispiel in U S Department of Energy USDOE Benefits of Demand Response in Electricity Markets and Recommendations for Achieving Them 2006 Typtage sind hier analog zum Standardlastprofil definiert a Werktage b Samstage c Sonn amp Feiertage ZZ EENERGY a41 br e Pg ge s smoma Modellstadt Mannheim Abh ngigkeit von Verbrauch und Strompreis im Vergleich zu den Untersuchungen auf Ger teebene Feldtesthaushalte Referenzhaushalte N 363 N 472 1 4 1 4 Relativer Verbrauch 1 0 1 2 1 2
311. einem Ein oder Zweifamilienhaus Der Rest teilt sich etwa gleichm ig auf 3 5 6 10 und mehr als 10 Parteien H user auf Der Anteil an Ein und Zweifamilienh usern in der Versuchsgruppe ist etwas kleiner 7 als in der Kontrollgruppe und dementsprechend sind die Haushalte in Mehrfamilienh usern st rker vertreten Die Versuchsgruppe lebt in etwas gr eren Wohnungen als die Kontrollgruppe der Unterschied ist allerdings nicht sehr stark Im Durchschnitt haben die Wohnungen 110 130m In Abbildung A 7 sind die Gr enverteilung der Wohnungen der beiden Gruppen dargestellt sowie der bundesdeutsche Durchschnitt von 92 1m erste gepunktete S ule sowie das Doppelte davon zweite st rker gepunktete S ule Wohnungsgr e E Versuchsgruppe E Kontrollgruppe Abbildung A 7 Gr e der Wohnungen der beiden Gruppen mit angedeutetem Bundesdurchschnitt und Doppeltem des deutschen Durchschnitts Selbst wenn man annimmt dass die Wohnungen in der Kategorie 90 110m nicht gr er 92 1m sind liegt bereits mehr als die H lfte 56 bzw 54 der Wohnungen ber dem Bundesdurchschnitt Bundesweit sind 37 der Wohnungen gr er als 100m Mindestens 12 der Wohnungen sind mehr als doppelt so gro wie der Bundesdurchschnitt und 2 bis 5 sind halb so gro 24 Laut statistischem Jahrbuch 2012 https www destatis de DE Publikationen StatistischesJahrbuch StatistischesJahrbuch2012 pdf __blob publ ica
312. einer langfristigen und einer kurzfristigen Preiselastizit t unterschieden werden Dabei ist die langfristige Preiselastizit t st rker da sich Haushalte langfristig anders auf ver nderte Preise einstellen k nnen und Ersatzprodukte entwickelt gefunden werden k nnen Zielsetzung Die Preise im Rahmen des Feldtests sind stochastisch ausgew hlt Das hei t der Preis ist vollkommen unabh ngig vom Verbraucherverhalten Daher kann mit der Preiselastizit t der Nachfrage der Preiseffekt auf den Verbrauch Lastverschiebung durch monet ren Anreiz beschrieben werden kann Ziel des Projektes ist es die kurzfristige Preiselastizit t zu ermitteln wirtschaftslexikon gabler de Definition preiselastizitaet html zuletzt aufgerufen am 4 3 2013 249 http www mikrooekonomie de Haushaltstheorie Die 20direkte 20Preiselastizitaet htm zuletzt aufgerufen am 4 3 2013 30 http www mikrooekonomie de Haushaltstheorie Die 20Kreuzpreiselastizitaet htm zuletzt aufgerufen am 4 3 2013 251 http www mikrooekonomie de Haushaltstheorie Die 20direkte 20Preiselastizitaet htm zuletzt aufgerufen am 4 3 2013 N EENERGY 361 Be inoma Modellstadt Mannheim Den Kunden ist der Preisverlauf des heutigen und des morgigen Tages bekannt Sie k nnen sich also entscheiden ob sie Strom in der Stunde x oder einer anderen Stunde y mit einem g nstigeren Preis nutzen m chten Insofern kann man von einer Konkurrenzsituation der einzelne
313. eiten zus tzliche Potenziale erschlossen In der Simulation wurden dagegen Potenziale durch SOC Ger te erschlossen die wiederum im Feldtest ungenutzt blieben Ferner wurde durch Auswertungen des Feldtests ermittelt dass viele Kunden den manuellen Programmstart bei FPS Ger ten gegen ber dem automatischen Management bevorzugt haben w hrend in der Simulation ausschlie lich Letztere Art der Steuerung ber cksichtigt wurde vgl T6 T8 Insofern w re ein aussagekr ftiger Vergleich allenfalls unter der Bedingung m glich dass pro Ger tetyp zwischen manueller und automatischer Verschiebung unterschieden werden k nnte Eine eindeutige Unterscheidung zwischen diesen beiden Verschiebearten ist aus den Ger temessdaten jedoch nicht abzuleiten Unter dieser Pr misse sind auch die Unterschiede bei beobachteten Lastverschiebungen zu sehen A 9 Technische Informationen zur Simulation in einer VNZ In diesem Anhang werden Zusatzinformationen zu den in Kapitel 6 2 beschriebenen Simulationsmodulen und technische Informationen zu deren Implementierung gesammelt Zusatzinformationen zu den Simulationsmodulen Mehrere Instanzen von PCCSim k nnen auf einem einzelnen PC laufen oder auf mehreren PCs verteilt werden Die Konfiguration dieser Verteilung sowie der einzelnen Instanzen erfolgt mittels XML Dateien Alle Simulationsmodule verf gen ber einen SDN Server Client zur Kommunikation mit den brigen Modulen Bei der Kommunikation wird unterschieden zwis
314. ell Linear regression Number of obs 3021 F 1 3019 58 38 Prob gt F 0 0000 R squared 0 0199 Root MSE 37967 Robust Inverbrauch Coef Std Err t P gt t 95 Conf Interval lnpreis 1971652 0258055 7 64 0 000 2477633 1465671 _cons 1 91569 0797865 24 01 0 000 2 072131 1 759248 Tabelle A 6 Regression des Basismodells f r die Nutzungsgruppe Nur Manuell N EENERGY w7 365 Be inoma Modellstadt Mannheim Weder Manuell noch Automatisch Linear regression Number of obs 3021 F 1 3019 0 13 Prob gt F 0 7173 R squared 0 0000 Root MSE 40326 Robust Inverbrauch Coef Std Err T P gt t 95 Conf Intervall Inpreis 0098716 0272666 0 36 0 717 0633346 0435914 _cons 2 302788 0835135 21 97 0 000 2 466537 2 139039 Tabelle A 7 Regression des Basismodells f r die Nutzungsgruppe Weder Manuell noch Automatisch A 8 Unterschiede zwischen Simulation und Feldtest Die relevanten Unterschiede zwischen Simulation und Feldtest lassen sich detaillierter unterteilen in Unterschiede im Szenario und modell technische Unterschiede Beide Arten werden im Folgenden beschrieben Unterschiede im Szenario S0 In den Simulationen werden Szenarien betrachtet die sich auf das Jahr 2030 beziehen w hrend im Feldtest die Situation im Jahr 2012 untersucht wurde S1 Die in den Simulationen zu Grunde gelegte Anzahl der Kunden unterscheidet sich vom Feldtest In der technis
315. em Kommunikations Weg sssrinin anias RANNER Aaa ARA EANA ARANES AARAA AARRE 82 Abbildung 34 Pingtest an einer BDKE in Seckenheim 24044440nsnnunnnnnnnnnnnnnnnennnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn 84 A EENERGY Abbildung 35 Abbildung 36 Abbildung 37 Abbildung 38 Abbildung 39 Abbildung 40 Abbildung 41 moma Modellstadt Mannheim Pingtest an einem Energiebutler in Seckenheim 2200nn4nnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn nn 84 Pingtest an einer BDKE in K fertal u u s444eennnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn nn 85 Pingtest an einer BDKE in Wohlgelegen us444s444ennnsnnnnnnnnnnnennnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn nn 85 Ergebnisse der iperf Messung an einer BDKE in Seckenheim nennnennnennnn 86 Ergebnisse der iperf Messung an einem Energiebutler in Seckenheim en 86 Ergebnisse der iperf Messung an einer BDKE in K fertal 44srs4 nennen nn ennn nn 86 Ergebnisse der iperf Messung an einer BDKE in Wohlgelegen 44sm44 444er nnnn nn 86 Abbildung 42 Ergebnisse von Kundenterminen wegen vermeintlicher Kommunikationsprobleme beim Energiebutler Abbildung 43 Abbildung 44 Abbildung 45 Abbildung 46 Abbildung 47 Abbildung 48 Abbildung 49 Abbildung 50 Abbildung 51 Abbildung 52 Phasen Abbildung 53 Abbildung 54 Abbildung 55 Abbildung 56 und WA24 Abbildung 58 Abbildung 59
316. em der Szenariennetze dadurch auf einen sonst n tigen Netzausbau verzichtet werden Au erdem konnten bei Einf hrung der Ma nahme im Vergleich zum Netzausbau etwa 3 geringere Wirkleistungsverluste und 13 geringere Blindleistungsverluste in dem betrachteten Netz beobachtet werden Dieser Effekt wurde haupts chlich auf geringere Blindleistungsverluste durch gezielte Einspeisung von Blindleistung zur ckgef hrt Die bisher beschriebenen Mechanismen wurden auf verschiedene Beispielnetze von Verteilungsnetzen abgebildet um in der Simulation die Auswirkungen auf Spitzenlastbegrenzung sowie Erhaltung der Spannungsqualit t zu bestimmen Dazu wurden die Netze mit einer prognostizierten Durchdringung mit Erzeugungsanlagen verschiedener erneuerbarer Energietr ger ausgestattet Die Ergebnisse der Simulation wurden auf Grundlage eines angenommenen Anteils im Verteilungsnetzbereich grob auf Deutschland hochskaliert um daraus in der technischen Evaluation einen ersten Hinweis f r Einsparpotenziale im Netzausbau durch Nutzung des Gesch ftsmodells NLM auf der Basis einer ber Deutschland ausgerollten Smart Grid Infrastruktur f r 2030 zu bestimmen Diese Hochskalierung wurde wie bereits die Untersuchung zur Spannungshaltung f r den Fall eines Netzausbaus mit statischer Einspeisung von Blindleistung und den Fall der Einf hrung der beschriebenen Mechanismen durchgef hrt Ein Vergleich zeigte dass in letzterem Fall eine um 46 niedrigere Einspeisung
317. emen die zwischen den zentralen Systemen und der gro en Anzahl von Ger ten auf Objektebene eingeordnet wird erleichtert die Skalierbarkeit des Gesamtsystems Allein die B ndelung und Verteilung der Kommunikation bringt einen Effekt mit sich Zum Tragen kommt das Konzept aber vor allem dann wenn durch intelligente Filterung und Vorverarbeitung sowie verteilbare Algorithmen die Last auf die Knoten der Zwischenebene verteilt werden kann Wie in den Anforderungen ausgef hrt sollte die Skalierbarkeit des Gesamtsystems auf konzeptioneller Ebene demonstriert werden wobei eine Systemebene zwischen den zentralen Systemen und der Objektnetzebene als wesentliche Skalierungskomponente vorgesehen war W hrend eine tats chliche Skalierung auf die Ziel Gr enordnung im Rahmen des Forschungsprojektes nicht direkt verifiziert werden kann wurde die Systemarchitektur trotz der wesentlich kleineren Anzahl von anzubindenden Objekten mit einer Verteilnetzebene versehen Diese Verteilnetzebene unterst tzt die Skalierbarkeit derart dass die dort etablierten Hardware und Softwarekomponenten jeweils nur f r eine bestimmte Maximalzahl an Objekten zust ndig sind Wird die Anzahl der Objekte gesteigert kann ber zus tzliche Verteilnetzzellenkomponenten erreicht werden dass das angestrebte Zahlenverh ltnis nicht berschritten wird Die grunds tzliche Struktur wird im folgenden Diagramm veranschaulicht welches Systemzelle Verteilnetzzellen sowie Objekt
318. en Die Integration der Automatisierung in Haushaltsger te schien auch f r die Versuchsgruppe in diesem Projekt wichtig zu sein und stellt somit einen wichtigen Schritt in Richtung Marktreife der automatischen Steuerung dar Der modulare Aufbau in der hier eingesetzten Form bestehend aus Energiebutler und Schaltbox wurde als wenig hilfreich empfunden wie der seltene Einsatz der automatischen Steuerung sowie die geringe Zahlungsbereitschaft hierf r zeigen Auf Grund der Komplexit t der Bedienung kann allerdings keine Aussage dar ber getroffen werden ob dies am modularen System liegt oder an der schwierigen Bedienbarkeit im Allgemeinen Stromvisualisierung Im vom BMBF gef rderten intelliekon Projekt das 2008 startete und w hrend seiner Laufzeit 2000 Haushalte befragte die zum Teil mit Stromverbrauchsfeedback und sp ter auch mit variablen Preisen ausgestattet wurden wird von einer Zahlungsbereitschaft f r ein Feedbacksystem f r Stromverbrauchsinformationen bei etwa zwei Drittel der Teilnehmenden berichtet Die Zahlungsbereitschaft steigt noch wenn die Menschen Erfahrung mit dem Feedback sammeln hatten k nnen 50 aller Befragten seien bereit bis zu 2 im Monat f r ein Internetportal zu bezahlen 6 sogar noch 5 F r eine schriftliche nicht digitale Verbrauchsmeldung w rden 25 der Befragten ebenfalls 2 im Monat bezahlen Im moma Feldtest 3 hingegen ist laut Abschlussbefragung nur ein Drittel der
319. en Da eine bertragung von OBIS Kennzahlen auf Grund der datenoptimierten bertragungsweise ber Wireless M Bus nicht vorgesehen ist erfolgt die Daten bertragung in einem Datenstring dessen einzelne Werte den entsprechenden OBIS Kennzahlen im EDS zugeordnet werden Im Feldtest 3 wurde als Stromz hler der Elster AS 1440 mit EIA 485 Schnittstelle ausgew hlt Dieser Z hler muss vom EDS abgefragt werden Die Abfrage kann im Gegensatz zu einem Wireless M Bus Z hler auch in geringeren Zeitabst nden erfolgen da der Abfragezyklus nicht durch die relative Nutzungsdauer des bertragungskanals Duty Cycle Limitierung in EN 13757 4 limitiert ist Ein weiterer Grund f r die Auswahl des Elster Z hlers ist die Verf gbarkeit von verschiedenen netzbezogenen Messwerten Spannung Leistungsfaktor die im dritten Feldtest relevant waren Der EDS berechnet aus den empfangenen Daten jeweils einen 15 Minuten Wert moved15 Wert Dies erfolgt mittels linearer Interpolation Zus tzlich wird pro Z hlerregister ein echter Wert pro Stunde filtered60 mit entsprechendem Zeitstempel abgespeichert Zur Weitergabe an den Pool BEMI und den Evaluationsserver wird au erdem die Differenz zwischen jeweils zwei aufeinander folgende 15 Minuten Werte gebildet und somit der Verbrauch innerhalb von der entsprechenden 15 Minuten Zeitr ume ermittelt diffmoved900 Alle anderen empfangenen Werte werden verworfen Die ermittelten und gefilterten Daten sollten im EDS
320. en dass die Ergebnisse dieser Simulation nur zum Teil f r die weiter f hrenden Betrachtungen relevant sind Daher wird am Ende des betreffenden Abschnitts erl utert welche Ergebnisse der technischen Simulation in einer VNZ f r die Handelssimulation siehe Pfeil 1 in Abbildung 87 und die volkswirtschaftliche Betrachtung Pfeil 2 verwendet wurden Im Anschluss Kapitel 6 3 wird die Simulation interagierender VNZ erl utert die eine Betrachtung technischer Natur darstellt Im letzten Teil des Kapitels 6 wird die Handelssimulation sowie deren f r die volkswirtschaftliche Betrachtung relevanten Ergebnisse Pfeil 3 erl utert F r die weitere Erl uterung der volkswirtschaftlichen Betrachtung und kologischen Bewertung wird auf Kapitel 7 verwiesen 6 2 Technische Simulation des Energiemanagements in einer Verteilnetzzelle Das Ziel der technischen Simulation ist der Nachweis dass die f r Markt und Netzautomaten entwickelten Algorithmen zu einer Stabilisierung des Verteilnetzbetriebs f hren und insbesondere zur Spannungsregelung einsetzbar sind Au erdem sollen quantitative Aussagen zu den entsprechenden Effekten ermittelt und ein Vergleich zu einem Szenario Netzausbau erm glicht werden das alternativ zum moma System eingesetzt werden k nnte 177 Autor JanRingelstein IWES ZZ EENERGY 170 2 moma Modellstadt Mannheim In diesem Unterkapitel wird zun chst das Konzept des hierf r entwickelten Simulationssys
321. en gegen ber fast 50 der Leute die glauben 6 oder mehr gespart zu haben Die Leute wurden auch gefragt welche Gr nde daf r beziehungsweise dagegen sprechen einen monatlichen Beitrag zu zahlen Dass mehr als die H lfte der Personen die Frage nach Gr nden f r einen 71 In der Tabelle wurde 5 50 als Berechnungsgrundlage genommen 72 56 in der Versuchsgruppe 64 in der Kontrollgruppe ZZ EENERGY 130 90 200 2 moma Modellstadt Mannheim monatlichen Beitrag frei lie en w hrend in der Versuchsgruppe 85 und in der Kontrollgruppe 78 mindestens einen Grund dagegen nannten ist ein weiteres Indiz f r die geringe Zahlungsbereitschaft in beiden Gruppen Der st rkste Grund f r einen monatlichen Beitrag ist in beiden Gruppen eine m gliche Kosteneinsparung 25 aller kreuzten in der Versuchsgruppe diesen Grund an 29 in der Kontrollgruppe Dicht gefolgt von einer m glichen Verbrauchssenkung und einer besseren Verbrauchstransparenz Circa 15 nennen als Grund f r ihre Zahlungsbereitschaft dass mit dem System die Einbindung erneuerbarer Energien ins Stromnetz erleichtert wird Nur wenige sehen in Stromverbrauchsinformationen und automatischer Steuerung jedoch eine zus tzliche Dienstleistung ber 60 der Befragten geben sogar an dass ein Grund keinen monatlichen Extra Betrag zu zahlen f r sie sei dass dies zum Service des Stromanbieters geh ren sollte An zweiter Stelle steht mit 47 Zustimmung in d
322. en 2 und 3 wurden einfache allgemeine Modelle erstellt und aufgrund der unten aufgef hrten Szenarien parametriert Modul Netzautomat Dieses Modul bildet den Netzautomaten ab Es umfasst einen Generator f r vaNE sowie Algorithmen zur Intraday Spannungsregelung innerhalb der VNZ durch Inanspruchnahme von DER des Typs 2 Das Modul umfasst ferner eine Bedienoberfl che zur Anzeige von Zwischenergebnissen der Interaktion zwischen Netz und Marktautomat Allgemein hat der Netzautomat die zwei Teilaufgaben 1 Day Ahead Scheduling Festlegung der vaNE f r den kommenden Tag in Abstimmung mit dem Marktautomaten mit der Zielsetzung die Netzlast m glichst gering zu halten und berlastungen von Netzbetriebsmitteln zu vermeiden 2 Intraday Regelung Echtzeit berwachung der Spannung an kritischen Netzknoten und Inanspruchnahme von Reservekapazit ten und VNZ eigenen Betriebsmitteln ohne Abstimmung mit dem Marktautomat in der Simulation durch Einsatz von DEA des Typs 2 Day Ahead Scheduling Als Grundlage des Day Ahead Scheduling wurde der folgend als Sequenzdiagramm dargestellte Algorithmus zur Interaktion zwischen Netz und Marktautomat verwendet Dieser Algorithmus sieht vor dass einmalig an einem Simulationstag eine iterative wirtschaftliche Optimierung durchgef hrt werden muss die Rechenschritte seitens des Netzautomaten und des Marktautomaten umfasst Historische Daten zu fluktuierender Einspeisung in der Simulation ausschlie lich
323. en Komponenten das elektrische Netz die Energiebutler der Marktautomat der Netzautomat sowie vom Netzautomaten gesteuerte DER simulieren lie en Ergebnis dieser Arbeit ist eine modular aufgebaute Simulation bei der Marktautomat Netzautomat und Energiebutler interagieren Die Interaktion betrifft insbesondere die gezielte Generierung von variablen Kundentarifen Hierbei verfolgt der Marktautomat eine Maximierung seiner Erl se bei Einkauf an der EEX mittels variabler Arbeitspreise Der Netzbetreiber verfolgt die Reduzierung der Netzlast und der Betriebsmittelauslastung mittels variabler Netzentgelte Die endg ltigen Kundenpreisprofile kommen durch eine iterative Festlegung von Arbeitspreisen und vaNE zustande wobei der Marktautomat auf Vorhersagen f r EEX Preise Einspeisung von DER in der Simulation nur PV und den Kundenlastg ngen als Reaktion auf die variablen Preise zur ckgreift Der Netzautomat berwacht au erdem fortlaufend die Spannung an kritischen Netzknoten und nimmt gegebenenfalls eine Spannungsregelung durch gezielte Blindleistungseinspeisung oder Wirkleistungsabregelung von dezentralen Erzeugern vor Diese Algorithmen zur Day Ahead und Intraday Regelung wurden an einem vorst dtischen Netz und einem Mannheimer Netz f r Szenarien im Zieljahr 2030 getestet Hierbei wurden jeweils ein Referenzfall ohne weitere Ma nahmen ein Fall mit klassischem Netzausbau sowie die Anwendung der beschriebenen Algorithmen betrachtet In dem vorst
324. en Unterschiede in der Preiselastizit t je nach Tageszeit spiegeln sich auch in der Analyse je nach Nutzungsgruppe wieder Deutliche Effekte zeigen sich in der Tageszeit f r die Gruppen Nur Manuell und Manuell amp Automatisch Preiselastizit ten von ber 35 in den Abendstunden sind ein deutlicher Indikator f r eine starke Preisreaktion in der Gruppe mit manueller und automatischer Verbrauchsver nderung Differenzen in der Mittagszeit zwischen den Gruppen Nur Manuell und Manuell amp Automatisch sind zun chst nicht intuitiv erkl rbar Auswertungen bez glich der in den Befragungen ermittelten Anwesenheitszeiten in beiden Gruppen ergaben keine Unterschiede Da sich Konfidenzintervalle aber berschneiden k nnte ein solches Ergebnis zuf llig entstehen Diskussion Insgesamt ergeben die Ergebnisse ein in sich konsistentes Bild der Preisreaktionen im Feldtest Die durchschnittliche Preiselastizit t von 10 6 zeigt einen deutlichen Preiseffekt auf den Stromverbrauch im Feldtest 3 Im Durchschnitt f hrte eine 100 Preiserh hung im Feldtest also zu einer Stromverbrauchsreduktion von 10 6 in der entsprechenden Stunde nach Kontrolle anderer Einflussfaktoren Im Verh ltnis zu anderen hnlich gearteten Feldtesten liegt dieser Wert fast exakt im Durchschnitt Die Preiseffekte auf den Stromverbrauch unterscheiden sich jedoch stark je nach Nutzergruppe und Tageszeit Nachts sind Effekte nur schwach signifikant Tags ber u
325. en VNZ Servern das iperf Programm in der Server Funktion in Betrieb genommen Die Messung erfolgte von den ENERGY 85 moma gleichen Messpunkten wie bei der Messung der Latenzzeiten Die iperf Messung wurde jeweils ber einen Zeitraum von einer Minute durchgef hrt Bei den Messungen wurde der Datendurchsatz bei Verwendung des TCP IP Protokolls gemessen Hierbei wurden folgende Ergebnisse gemessen G Programme iperf 2 8 2 bin gt iperf c 172 26 1 58 t 68 Client connecting to 172 26 1 58 TCP port 5881 TCP window size 32 8 KByte default 31 local 172 26 123 254 port 1877 connected with 172 26 1 58 port 5881 31 8 8 60 8 sec 3 69 MBytes 515 Kbits sec G Programme iperf 2 8 2 bin gt Abbildung 38 Ergebnisse der iperf Messung an einer BDKE in Seckenheim G Programme iperf 2 8 2 hbin gt iperf c 172 26 1 58 t 68 Client connecting to 172 26 1 58 TCP port 5861 TCP window size 32 8 KByte default 31 local 172 26 123 254 port 1864 connected with 172 26 1 58 port 5881 31 8 8 60 3 sec 2 72 MBytes 379 Kbits sec C ProgrammeNiperf 2 0 2N bin gt Abbildung 39 Ergebnisse der iperf Messung an einem Energiebutler in Seckenheim G Programme iperf 2 8 2 bin gt iperf c 172 25 1 65 t 68 Client connecting to 172 25 1 65 TCP port 5881 TCP window size 32 8 KByte default 31 local 172 25 123 254 port 1888 connected with 172 25 1 65 port 5861 31 8 8 60 3 sec 2 72 MBytes 378 Kbits sec C Programme iperf 2 8 2
326. en aus Eine m nnliche Person Eine weibliche Person Keine Angabe O O O 44 Wer trifft Entscheidungen in Hinblick auf Technik z B im Rahmen des Feldtests in Ihrem Haushalt im Allgemeinen Bitte w hlen Sie nur eine der folgenden Antworten aus M nnliche und weibliche Personen gemeinsam O O O O Eine m nnliche Person Eine weibliche Person Keine Angabe Wenn Sie sich nicht ganz sicher sind geben Sie den Wert an der Ihrer Meinung nach am ehesten zutrifft A EENERGY 336 ge Anoma Modellstadt Mannheim 45 Wer f hrt Ihren Haushalt vorwiegend Bitte w hlen Sie nur eine der folgenden Antworten aus M nnliche und weibliche Personen gemeinsam O O O O Eine m nnliche Person Eine weibliche Person Keine Angabe Wenn Sie sich nicht ganz sicher sind geben Sie den Wert an der Ihrer Meinung nach am ehesten zutrifft 46 Was w ren Sie eher bereit zugunsten des Klimaschutzes zu tun Bitte w hlen Sie nur eine der folgenden Antworten aus Alltagshandeln Umsteigen auf E klimafreundliche Etwas Anderes Nichts Wei nicht ndern C Technologien O O O O O 47 Was glauben Sie wie sicher sind Ihre pers nlichen Stromverbrauchs Daten im moma Feldtest im Allgemeinen Bitte w hlen Sie nur eine der folgenden Antworten aus 1 2 3 4 5 6 Nicht sicher Sicher Wei nicht O O O O O O O 48 Wenn Sie bei der Nutzung des moma Energiemanagementsystems zwischen Komfort und Datensicherheit w hlen m ssten was w re Ihnen
327. en sie jetzt sogar bis zu 5 im Monat daf r ausgeben Nur 2 w rden jetzt gar nichts mehr zahlen Unter denjenigen der Kontrollgruppe die auf beide Befragungen antworteten nderten knapp 12 ihre Meinung circa 8 w rden jetzt zahlen 3 nichts Es gab also in beiden Gruppen einen Trend zur positiveren Einsch tzung im Oktober der jedoch in der Versuchsgruppe st rker ausfiel als in der Kontrollgruppe Ein Hinweis darauf dass die IT Portale trotz zur ckgehender Nutzung doch grunds tzlich positiv aufgenommen wurden Im vom BMBF gef rderten intelliekon Projekf wird von einer Zahlungsbereitschaft f r ein Feedbacksystem f r Stromverbrauchsinformationen bei etwa zwei Drittel der Teilnehmenden berichtet 50 aller von intellikon Befragten waren bereit bis zu 2 im Monat f r ein Internetportal zu bezahlen Der hohe Unterschied zur Zahlungsbereitschaft im moma Feldtest 3 ist zun chst nicht offensichtlich erkl rbar Viele Kundinenn scheinen im Stromverbrauchsfeedback einen Service zu sehen der zwar n tzlich ist jedoch vom Versorger kostenlos angeboten werden sollte siehe hierzu sp ter Abbildung 72 Gr nde kein Geld f r automatische Steuerung und Stromverbrauchsvisualisierung auszugeben im Abschnitt Zahlungsbereitschaft Gesamtsystem Nutzung und Bewertung der automatischen Steuerung H ufigkeit der Nutzung und die Gr nde daf r Obwohl mehr als die H lfte der Testhaushalte angab einer der Beweggr nde beim Feldtest mitzu
328. ende Weise korrigieren Falsches Antwortfeld ausf llen Richtiges Antwortfeld ankreuzen Tragen Sie Ihre handschriftliichen Anmerkungen nur in die daf r vorgesehenen Felder z B ganz am Schluss ein Sie k nnen sonst nicht ausgewertet werden 1 Haben Sie bereits Zugriff auf das MVV Smart Meter Portal Bitte w hlen Sie nur eine der folgenden Antworten aus O Ja O Nein 2 Wie h ufig sind die folgenden Ger te bei Ihnen im Einsatz Bitte w hlen Sie in jeder Zeile nur eine zutreffende Antwort aus NICHT T glich in W chentlich in Seltener in vorhanden Betrieb Betrieb Betrieb Wasch Trocken Kombination O O O O W schetrockner O O O O Waschmaschine O O O O Geschirrsp lmaschine O O O O Elektrischer Backofen O O O O Elektrischer Herd O O O O Sauna O O O O Solarium O O O O Whirlpool O O O O Wenn Sie sich nicht ganz sicher sind geben Sie den Wert an der Ihrer Meinung nach am ehesten zutrifft 3 Wie oft sind folgende Ger te in Ihrem Haushalt vorhanden Bitte w hlen Sie in jeder Zeile nur eine zutreffende Antwort aus Bei der Auflistung handelt es sich um die gr ten Haushaltsstromverbraucher A EENERGY 327 Zinoma Modellstadt Mannheim K hl Gefrier Kombination K hlschrank Gefrierger t Laptop oder Notebook Desktop PC TV Wasserbett Aquarium Fest installierte Raumklimaanlage Mobile Raumklimaanlage oooo0oo0oo0oo0o0000 gt O0000000000 O000000000O0 nn Swimming Pool O Sonstiges We
329. endeckende Nutzung von Energiemanagementsystemen in allen Haushalten einen Einfluss auf die Spotmarktpreise entwickelt Die absoluten Preise sinken leicht und die Volatilit t der Spotmarktpreise wird reduziert Preisgl ttung Dieser Effekt f hrt dazu dass die Ertr ge bzw Kosteneinsparungen f r den Handel nochmals sinken In Kapitel 7 1 wird allerdings aufgezeigt dass dieser Effekt volkswirtschaftliich eine relativ gro e positive Wirkung entwickelt Die Gr nde f r den geringen betriebswirtschaftlichen Erfolg liegen teilweise in dem hohen Anteil an PV Strom in 2030 begr ndet Dies f hrt dazu dass die Preise an sonnigen Tagen in den Tagstunden sinken und die erzielbaren Kostenunterschiede durch Lastmanagement gering ausfallen Ein weiterer Grund f r die geringen Einsparungen ist gegeben durch das heutige Marktdesign Derzeit liegt der Base Preis f r Spot und Terminmarkt an der EEX unterhalb der fixen EEG Umlage von 5 3 ct kWh Das bedeutet dass die EEG Umlage k nstlich die Volatilit t der Spotmarktpreise gl ttet und diese nicht mehr ihrer Lenkungsfunktion gerecht werden k nnen Abschlie end wurden in einem Exkurs die Auswirkungen von variablen Netzentgelten genauer analysiert Ein Ergebnis ist dass variable Netzentgelte einen wichtigen Beitrag zur Rentabilit t von Flexibilit ten leisten Die Ertr ge durch Energiemanagement konnten aus Sicht des Kunden bzw Betreibers in der Simulation um den Faktor 2 7 gesteiger
330. endungscluster mit den zugeh rigen Anwendungsf llen Use Cases die im Rahmen bestimmter Gesch ftsmodelle auf Komponenten in verschiedenen Systemdom nen des Energiesystems wirken und deren interoperable Interaktion ber Kommunikationsstandards sichergestellt wird Diese Zusammenh nge werden in der Arbeitsgruppe Reference architecture ber ein Dom nenmodell veranschaulicht Die Definition einer Methodik zur Beschreibung von Anwendungsf llen im Rahmen bestimmter Cluster sowie deren Sammlung und Verallgemeinerung zu generischen Use Cases wurde in der Arbeitsgruppe Sustainable processes durchgef hrt Zur Festlegung des notwendigen Normungsumfanges zur interoperablen Kommunikation der Anwendungsf lle erstellte die Arbeitsgruppe First set of standards einen Report Nicht zuletzt wurde auf Grundlage der Dom nenarchitektur und der Methodik zur Anwendungsfallmodellierung sowie deren Verbindung mit Normen in der Arbeitsgruppe Security ein Rahmenwerk zur Zuordnung von Sicherheitsniveaus zu Anwendungsf llen und von Datenschutzklassen zu benutzten Datenobjekten geschaffen Im Rahmen der deutschen Diskussion zum Datenschutz beim Thema Smart Metering wurde seitens des Bundesministeriums f r Wirtschaft und Technologie BMWi an das Bundesamt f r Sicherheit in der Informationstechnik BSI der Auftrag zur Erstellung eines Schutzprofiles f r das Smart Meter Gateway als Kommunikationseinheit intelligenter Messeinrichtungen erteilt In
331. enn es darum ging die Ger tenutzung in g nstige Zeiten zu verschieben Die meisten 45 orientierten sich am Verlauf f r den ganzen und folgenden Tag auf den Nutzerportalen zusammengesetzt aus 25 Orientierung am Farbverlauf und 20 am genauen Preissignal in ct kWh Es folgen die Ambient Displays der Einzelkomponenten Butler und Schaltbox mit insgesamt 25 Weniger als 10 orientierten sich haupts chlich an den Angaben f r die aktuelle und folgende Stunde auf der moma App Obwohl die Frage so gestellt war dass nur die Hauptpr ferenz genannt werden sollte konnten sich 10 der Antwortenden nicht entscheiden und gaben mehr als eine Orientierungshilfe als Hauptbezugspunkt an Der Rest machte keine Angabe Wenn Sie die Ger tenutzung manuell verschoben haben wonach haben Sie sich am meisten gerichtet 30 25 20 15 10 5 4 i BEE MM m O m HM m a KU Q Q S 3 Ca S K x x S F Ko X S xS P amp 4 amp PR g SE SE Ki e A A EN v O O R hi amp amp ge O S Ni N x N er L amp gs Q D D amp O O PS NZ Q 8 NS gs amp Ri K K xX K R x lt 8 F A e l ge RZ Ro Y Na lt l ge Abbildung 58 Orientierung am Tarif durch A EENERGY 113 fnoma 9 Modellstadt Mannheim Weiterverwendung des variablen Tarifs 48 der Versuchsgruppe berichten sie w rden einen variablen Tarif selbst wenn er so komplex w re weiterverwenden Weitere 38 sind s
332. entemperatur des Heizk rpers welche mit Hilfe eines Heizkostenverteilers ermittelt werden kann den Versorgungszustand des Geb udes zu detektieren und die Vorlauftemperatur dem tats chlichen W rmeverbrauch dynamisch anzupassen Der GVZ bewegt sich in einem Bereich von 100 Unterversorgung bis 100 berversorgung Das Adapterm System der Firma TECHEM versucht mittels einer Vorlauftemperaturadaption diesen Wert auf 0 zu regeln Dies kennzeichnet das Optimum zwischen Versorgungssicherheit und Heizenergiebedarf In einer Voruntersuchung der Technischen Universit t Dresden wurde die Abh ngigkeit von Raumtemperatur GVZ und Au entemperaturen simuliert F r die Absenkungen konnten aus technischen ZZ EENERGY p 1276 inoma 9 Modellstadt Mannheim Gr nden der GVZ nur im 2 Stunden Takt geliefert ausgewertet werden Diese Messungen sind in der nachfolgenden Abbildung zusammen mit der Au entemperatur dargestellt Dabei kann saisonale Korrelation des GVZ mit der Au entemperatur nachgewiesen werden 100 p ee 40 Ps ung a a au 2o m E a T Mi 35 GVZ O O O O OO Au entemperatur Datum Uhrzeit Messpunkt 1 Messpunkt 2 Au entemperatur Abbildung 129 Geb udeversorgungszustand mit Au entemperatur 23 04 10 05 2012 In den heizfreien Zeiten bei hohen Au entemperaturen wird ein GVZ von 100 generiert da keine Adaption der Vorlauftemperatur
333. er Preiselastizit ten dienten All diese Komponenten waren nicht marktoptimiert und werden in zuk nftigen Gesch ftsmodellen vermutlich anders ausgestaltet werden Der recht kurze eingehende Feldtestzeittaum von August bis Oktober vermindert ebenfalls die Verallgemeinerbarkeit Aus dem Feldtest 2 im Projekt moma ist bekannt dass die Reaktionen im Winter deutlicher als im Sommer ausfielen Die Sommerurlaubszeit vieler Haushalte k nnte ebenfalls ein Faktor sein der die Preiseffekte beeinflusst besonders da im August 2012 dem ersten Monat des Feldtests mit Butler in Mannheim noch Schulsommerferien waren Die Richtung der Beeinflussung der Ergebnisse durch diese Faktoren ist nicht eindeutig Die sehr zuf llige Preisgestaltung schm lerte wahrscheinlich die Reaktion w hrend motivierte mitwirkende Haushalte im Feldtest die Reaktion vermutlich vergr erten Diese Problematik ist jedoch f r Feldtests variabler Strompreise alles andere als au ergew hnlich 5 7 Exkurs bergang vom Feldtest zur technischen Simulation In den vorhergehenden Kapiteln wurden die Idee des zellular aufgebauten Energiesystems und dessen praktische Verwirklichung beschrieben In diesem Kapitel Kapitel 5 wurde auf die Erkenntnisse aus dem dritten Mannheimer Feldtest eingegangen der auf diesem zellularen Ansatz und einem preisanreizbasierten Lastmanagement basierte Wie bereits in der Einleitung erw hnt wurden ein Teil der Feldtestergebnisse in eine technische Si
334. er cksichtigt wurde W rden nicht nur die erw hnten Ger teklassen in Haushalten ber cksichtigt sondern komplette Haushalte und zudem die anderen Endverbrauchersektoren ist mit gr Beren Lastverschiebungen zu rechnen die f r sich tendenziell auch zu gr eren volkswirtschaftlichen Effekten f hren d rften Andererseits ist dabei zu beachten dass dann auch die Effekte auf andere Endverbraucher verschwinden w rden was die volkswirtschaftiichen Gesamteffekte tendenziell reduziert Dadurch k nnten auch betriebswirtschaftlich nutzbare Effekte relativ n her an die volkswirtschaftlichen Effekte heranr cken Zudem w ren in diesem Fall die Zusatzkosten f r die Einbeziehung anderer Verbraucher zu beachten Zumindest die Infrastrukturkosten w rden sich allerdings auf eine gr ere Anzahl an Nutzern verteilen was g nstigere Kosten Nutzenrelationen erwarten l sst Die eingesparten Kosten durch ein Netzlastmanagement fallen mit 125 8 Mio a im Vergleich zu Beschaffungsvorteil relativ gering aus Sie ergeben sich berwiegend aus einem verringerten Netzausbau Die Quantifizierung basiert auf der technischen Simulation der VNZ Dabei ist darauf hinzuweisen dass nur Vorteile im Niederspannungsnetz betrachtet wurden Zudem liefert diese Absch tzung auch f r Niederspannungsnetze nur ein erstes Resultat da zu wenig Netztopologien simuliert werden konnten um eine methodisch gut begr ndete Hochrechnung auf Deutschland zu gew hrleisten Insofe
335. er cksichtigung des gesamten Haushaltsverhaltens das die Wahl zwischen automatischer und manueller Anpassung abbilden kann und im Fall der manuellen Anpassung komplexe Ursachen der Anpassung erfasst Aufgrund des statistischen Ansatzes ist klar dass eine Anwendung nur auf eine hinreichend gro e Anzahl von Haushaltskunden sinnvoll ist Auch f r eine Modellierung von auf Preisdifferenzen beruhenden Reaktionen sollte empirische Evidenz beigebracht werden Durch diese Forderung wird offensichtlich dass auch hier die Modellierung von Reaktionen auf Preise die au erhalb des beobachteten Preisintervalls liegen problematisch ist Allerdings hilft es sowohl im vorliegenden Fall als auch generell wenn der bei den Kunden f r eine automatische Steuerung eingesetzte Algorithmus in entsprechende Simulationen eingeht Die Reaktionen des Teils der Kunden die auf die automatische Steuerung vertrauen und nur diese verwenden werden dann exakt beschrieben Sofern auch oder nur eine manuelle Steuerung erfolgt wie im Feldtest 3 h ufig zu beobachten ist dieser Zusammenhang allerdings nicht mehr gegeben Auch f r einen Ansatz der ber Preisdifferenzen l uft ist dann eine anderweitige Begr ndung erforderlich Der in den Simulationen verwendete technische Ansatz auf Basis automatischer Steuerungen hat hier seine Grenzen Die Frage auf welche Art Reaktionen auf variable Tarife am besten modelliert werden k nnen ist offen Dabei k nnte die Antwort f
336. er ten nicht immer in preisg nstige Stunden Bitte w hlen Sie alle zutreffenden Antwort aus O Finanzieller Anreiz zu gering O Nicht anwesend O Gro er Komfortverlust O MR l O zu h ufig wechselnde Preise A EENERGY 345 Anoma Modellstadt Mannheim Wenn Sie die Ger tenutzung manuell verschoben haben wonach haben Sie sich am meisten gerichtet Bitte w hlen Sie nur eine der folgenden Antworten aus Dem Preisverlauf f r den Tag in Farben rot gelb gr n auf dem Smart Metering Portal der moma App Dem Preisverlauf f r den Tag in ct kWh auf dem Smart Metering Portal der moma App Der Farbe der aktuellen Stunde und der folgenden Stunde auf der moma App Der Preisangabe in ct kWh der aktuellen Stunde und der folgenden Stunde in der moma App Den Farbsignalen des Energiebutlers Der Farbe der LED an der Schaltbox Wenn Sie sich nicht ganz sicher sind geben Sie den Wert an der Ihrer Meinung nach am ehesten zutrifft oo0o0o000 Haben Sie Ihrer Einsch tzung nach durch den moma Tarif Geld gespart Bitte w hlen Sie nur eine der folgenden Antworten aus O Ja O Nein O Wei nicht Falls ja bitte geben Sie uns Ihre Einsch tzung wie viel Euro Sie durch den moma Tarif ungef hr im Monat gespart haben Bitte w hlen Sie nur eine der folgenden Antworten aus 0 0 2 2 4 4 6 Mehr als 6 Wei nicht O O O O O O Wenn Sie sich nicht ganz sicher sind geben Sie den Wert an der Ihrer Meinung nach am ehesten zutrifft
337. er Personenzahl Wohnungsgr e Haushaltseinkommen und Besitzverh ltnis deutlich vom bundesdeutschen Mittel Sofern man von denjenigen die den Auftaktfragebogen ausf llten auf den gesamten Haushalt schlie en kann deckt die Versuchsgruppe auch nicht alle Altersgruppen repr sentativ ab und hat einen deutlich h heren Aus Bildungsstand als der Bundesdurchschnitt Die Frageb gen beantworteten h ufiger M nner als Frauen Diese Unterschiede sind auf das selbst selektieve Auswahlverfahren der Versuchsgruppe im moma Projekt zur ckzuf hren und lassen darauf schlie en dass die untersuchte Bev lkerungsgruppe m nnliche studierte Hausbesitzer zwischen 40 und 80 Jahren mit einem Nettohaushaltseinkommen von 2000 im Monat oder mehr die Gruppe ist die sich im Moment f r dynamische Tarife und oder automatische Steuersysteme am ehesten interessiert siehe Abschnitt Produktattraktivit t Dies bedeutet aber auch dass Ergebnisse des Feldtest 3 sich nicht ohne Weiteres auf Gesamtdeutschland bertragen lassen da weite Teile der Bev lkerung darunter Frauen Nicht Akademiker 20 40 J hrige nur unzureichend in der Versuchsgruppe und der Kontrollgruppe vertreten sind Die Verallgemeinerbarkeit der Ergebnisse wird hinzukommend erschwert durch einige Faktoren des Feldtest Designs Ausstattung mit dieser speziellen automatischen Steuerung und den verwendeten Feedbacksystem die st ndlich wechselnden stochastischen Preise die zur Bestimmung d
338. er Versuchsgruppe und 37 Zustimmung in der Kontrollgruppe dass die Stromkosten auch so schon hoch genug seien Es folgen eine vermutete zu geringe Einsparung und dass der Vorteil eher beim Anbieter liege Kaum eine r glaubt dass die Visualisierung von Stromkosten nichts bringen w rde aber einige dass die automatische Ger testeuerung nicht weiterf hrt Wie schon bei der Zahlungsbereitschaft steht die Kontrollgruppe der automatischen Steuerung auch hier offener gegen ber siehe auch Abschnitte weiter oben Aus welchen Gr nden w rden Sie diesen Betrag nicht bezahlen Geh rt zum Service des Anbieters Strompreise ohnehin hoch genug Einsparung zu gering m Kontrollgruppe n 78 Vorteil eher beim Anbieter E Versuchsgruppe n 296 Automatische Steuerung bringt nichts ill Visualisierung von Strom I verbrauchsinfos bringt nichts 0 10 20 30 40 50 60 70 Abbildung 72 Gr nde kein Geld f r automatische Steuerung und Stromverbrauchsvisualisierung auszugeben 73 Verbrauchssenkungen wurden mit dem moma System weder fokusiert noch beworben Es ist jedoch eine weitverbreitete und auch wissenschaftlich gest tzte vgl z B Darby The Effectiveness of Feedback on Energy Consumption 2006 Annahme dass gut pr sentierte Stromverbrauchsr ckmeldungen dazu f hren k nnen dass Haushalte bewusster mit Energie umgehen und damit ihren Verbrauch senken k nnen A EENERGY 131 Be in
339. er folgenden Antworten aus 0 0 1 1 2 2 3 3 4 4 5 Mehr als 5 Wei nicht O O O O O O O O Wenn Sie sich nicht ganz sicher sind geben Sie den Wert an der Ihrer Meinung nach am ehesten zutrifft 7 2 Automatische Ger testeuerung Der Energiebutler startet Ihre Ger te automatisch zum kostenoptimalen Zeitpunkt nach dem zuvor festgelegten Einsatzplan Wie h ufig haben Sie die automatische Ger testeuerung genutzt Bitte w hlen Sie in jeder Zeile nur eine zutreffende Antwort aus T glich W chentlich Monatlich Nie Wei nicht Im ersten Monat nach O O Freischaltung O O O In diesem Monat Oktober O O O O O Wenn Sie sich nicht ganz sicher sind geben Sie den Wert an der Ihrer Meinung nach am ehesten zutrifft Nutzen Sie die automatische Ger testeuerung um Ger te in Zeiten zu nutzen in denen Sie sie nicht selbst steuern k nnen z B um W sche waschen zu k nnen wenn Sie nicht zu Hause sind Bitte w hlen Sie nur eine der folgenden Antworten aus AE EENERGY 341 ge Anoma Modellstadt Mannheim O Ja O Nein Nutzen Sie die automatische Ger testeuerung um die variablen Preise optimal auszunutzen Bitte w hlen Sie nur eine der folgenden Antworten aus O Ja O Nein Lassen Sie eher den Energiebutler die an ihn angeschlossenen Ger te automatisch starten oder starten Sie sie selbst per Hand Bitte w hlen Sie in jeder Zeile nur eine zutreffende Antwort aus Nicht Immer Eher Eher Immer anges
340. er hier essentielle Bezug von G tern und Dienstleistungen f r jeden Produktionsbereich von allen Produktionsbereichen l sst sich kaum fundiert absch tzen Deshalb wird hier darauf verzichtet was zum ersten die Nachvollziehbarkeit erh ht und zum zweiten trotzdem erlaubt strukturelle Effekte aufzuzeigen die durch eine Einf hrung variabler Tarife auf Basis eines Smart Grid entstehen zumal eine Einf hrung mit den entsprechenden wirtschaftlichen Aktivit ten bereits in n herer Zukunft beginnen w rde Die Rechnung zu Erwerbst tigen verwendet Arbeitsproduktivit ten Diese ver ndern sich ber einen Zeitraum von mehr als zwei Jahrzehnten typischerweise erheblich Zudem kann hier passabel auf Daten zur ckgegriffen werden und Parameteranpassungen k nnen relativ einfach implementiert und deshalb gut nachvollzogen werden Um sowohl f r Mannheim 2030 und Deutschland 2030 die gleichen Zahlen zu verwenden und da die Umstellung der Klassifikation langfristige Vergleiche in Input Output Tabellen erheblich erschwert wurden die Entwicklungen der Arbeitsproduktivit ten nach Wirtschaftsbereichen von 1992 2011 betrachtet Dabei ist zu beachten dass die Arbeitsproduktivit ten deutlich konjunkturabh ngig 210 Allerdings entstehen i Allg durch eine geringere Branchenaufteilung Aggregationsfehler s Holub Schnabl 1994 Input Output Rechnung Input Output Analyse Oldenbourg Verlag M nchen Wien 5 245ff 211 Genaueres zum Vorgehe
341. er teilnenmenden Haushalte zu Ende des Feldtests stark abnahm Von denjenigen die angaben sich regelm ig mit dem Stromtarif auseinander zu setzen nutzten im Gegensatz dazu fast 90 auch im letzten Monat moma App und oder Metering Portal noch regelm ig ZZ EENERGY 118 fnoma 9 Modellstadt Mannheim Zeitliche Aufl sung Der Stromverbrauch geh rte sowohl im Metering Portal als auch auf der moma App zu den Informationen die Nutzerinnen und Nutzer interessant fanden Wir wollten weiterhin wissen welche zeitlichen Aufl sungen daf r als hilfreich empfunden wurden Wie hilfreich fanden Sie die folgenden zeitlichen Aufl sungen der Informationen f r den Stromverbrauch 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 T gliche Aufl sung Woche n 278 T gliche Aufl sung Monat n 279 Monatliche Aufl sung n 278 Viertelst ndliche Aufl sung n 279 E Sehr hilfreich E Etwas hilfreich W Gar nicht hilfreich WNicht genutzt Abbildung 64 Einsch tzung der zeitlichen Aufl sung der Stromverbrauchsinformationen 7 Tageswerte f r eine Woche beziehungsweise bis zu 31 Tageswerte f r einen Monat sind die st rksten Favoriten Danach folgt mit einigem Abstand die monatliche Aufl sung mit bis zu 12 Monatswerten f r das ganze Jahr Die viertelst ndliche Aufl sung mit der auch Leistungspeaks oder der Verbrauch einzelner Ger te nachvollzogen werden k nnte wurde dagegen von weniger a
342. erden auf Grundlage der genannten Sicherheitsanforderungen insbesondere folgende Sicherheitsaspekte adressiert e Physischer Schutz mit Festlegungen zur Bauweise e Zugriffskontrolle durch organisatorische Festlegungen zum Gateway Administrator und Wake up Service zur Zugriffssteuerung e _Transportverschl sselung auf OSI4 Ebene mit der sogenannten Transport Layer Security TLS e Inhaltsverschl sselung mit Content Message Security CMS e Nachrichtensignierung mit einem Kryptographie Modul als Teil der Gateway Hardware Insofern ist eine gewisse Analogie zum Vorgehen im M 490 zu erkennen Auf Grundlage von Anwen dungsf llen und den damit ben tigten Daten wird eine Bedrohungsanalyse durchgef hrt der Schutzbedarf ermittelt um dann das Sicherheitsniveau zu definieren Kritik wird hierbei in dem Sinne ge u ert dass die Definition von Sicherheitsanforderungen an eine im Anwendungscluster beteiligte Komponente zwar Datenschutz im Design in der gesicherten Komponente gew hrleistet aber keine Ende zu Ende Informationssicherheit ber die gesamte Prozesskette der Anwendungsf lle mit allen beteiligten Komponenten ZZ EENERGY 1105 Be inoma Modellstadt Mannheim Aus diesen Aktivit ten abgeleitet wurde ein Verfahren zur Definition von Kommunikations und Sicherheitsnormenprofilen auf Basis der Definition von Anwendungsf llen vorgeschlagen Festgestellt wurde dass die mit der Transformation des Energiesystems e
343. ere Funktionalit ten auf Enterprise Systemen von Markt und Dienstleistungsakteuren abgebildet die vielf ltig in Interaktion stehen Nicht zuletzt erfolgt die Energievermittlung ber zentrale Energiem rkte Die Hierarchie der Betriebsdom nen l sst sich damit folgenderma en gruppieren 1 Bereich der elektrotechnischen Systemdom nen mit der Betriebsdom ne f r technische Prozesse inklusive der enthaltenen technischen Komponenten 2 Bereich zur Steuerung Regelung und Automation mit den Betriebsdom nen im Feld den Stationen und der Netzf hrung zur Regelung von Erzeugung Verbrauch aber auch mittels Prozessen in Enterprise Systemen der Marktpartner die ber den Markt verbunden sind Auf diese zwei Gruppen der Infrastruktur als System und Betriebsdom nen wirkt die funktionale interoperabel zu gestaltende Ebene ber Gesch ftsprozesse innerhalb von Gesch ftsmodellen verschiedener Markt und Netzakteure ein Diese dreistufige Sicht ist geeignet zwischen den physikalischen Wirkungsorten im Energiesystem sowie den eher betrieblichen Wirkungsorten im Markt und bei der 277 VDE12 VDE ITG Fokusgruppe Positionspapier Energieinformationsnetze und systeme Teil A Verteilungsnetzautomatisierung und Teil B Gesch ftsmodelle VNB erschienen beim VDE Verlag Frankfurt 10 2012 ZZ EENERGY s4 fnoma 9 Modellstadt Mannheim Netzf hrung zu unterscheiden Um diese drei Sichten betrachten zu k nnen wird nachfolgend d
344. ere Studien kommen nur zu Durchschnittswerten vergleichbar mit unserem Basismodell Die differenziertere Analyse verschiedener Haushaltsgruppen zeigt dass die Verbrauchsreaktion durch eine kleine Gruppe recht stark reagierender Haushalte ausgel st wird In diesen Haushalten zeigt sich trotz sehr stochastischer Preisprofile eine berraschend deutliche Verbrauchsreaktion Die relativ geringe Pr zision der Preiselastizit ten breite Konfidenzintervalle vermindert die Genauigkeit eines Prognosetools das vorausschauend die Reaktion der Haushalte auf den Stromverbrauch berechnet um durch passend gew hlte Preise gew nschte Lastkurven zu erzeugen Auf Basis einer auf einem l ngeren Zeitraum und mehr Haushalten basierenden Datenbasis lie e sich eine solche Prognose vermutlich erstellen 5 5 2 Exkurs Einfluss eines Smart Meter Rollouts sowie der moma Infrastruktur auf die absolute H he des Stromverbrauchs Im moma Feldtest wurden in den Haushalten die folgenden bereits in Kapitel 4 beschriebenen Ger te eingesetzt e Elektronische Z hler e Breitband Powerline Modem BPL Modem e Bidirektionale Kommunikationseinheit BDKE e Energiebutler e Schaltboxen In den meisten F llen war der Grund des Einsatzes dieser zus tzlichen Ger te im Haushalt dass ein Ger t mit der gew nschten Funktionalit t bisher noch nicht verf gbar war bzw noch nicht ber entsprechende Schnittstellen verf gte 104 Das Referenzprofil wurde be
345. eren Verbrauchseffekt ausl st als tags ber Auch Unterschiede zwischen Werktagen und Wochenendtagen erscheinen plausibel Diese These wird in diesem Abschnitt weiter untersucht ber ein komplexeres Modell als im obigen Abschnitt beschrieben k nnen Interaktionen zwischen Tageszeit Typtag Preiseffekt und Wetter abgebildet werden Nun werden sowohl die Preiseffekte nach Typtag und Tageszeit differenziert als auch die vom Preis unabh ngigen Effekte dieser Variablen wie Temperatur und Sonnenscheindauer analysiert Das Modell ist dabei wie folgt spezifiziert 2 23 2 23 nv Y pyndyd np Y Y Byndydatyse k e ty 0h 0 ty 0h 0 Legende Variablen v Mittlerer Stromverbrauch der Haushalte p Preis d Indikatorvariable s Sonnenscheindauer k Temperatur e Fehlerterm Legende Koeffizienten p Preiselastizit t B Konstante je Typtag und Stunde y Sonnenscheindauerkoeffizient Temperaturkoeffizient Legende Indizes ty Typtag h Stunde t Zeitpunkt Datum amp Stunde ber dieses Modell lassen sich nun spezifisch f r Typtage und Tageszeiten Preiseffekte bestimmen Da das vollst ndige Modell 145 Koeffizienten umfasst werden hier nur die Preiselastizit ten dargestellt Werktage Das nachfolgende Diagramm stellt die stundenspezifischen Preiselastizit ten sowie deren Konfidenzintervalle f r Werktage dar Datenbasis ist wiederum der Zeitraum von Juni bis Oktober 2012 im Feldtest 3 mit Daten von im Mittel 346
346. erf gung gestellt so dass in Strategie 5 mindestens ein Speicher durch die Elektroheizpatronen wieder gef llt werden muss Strategie 5 auch Testlauf genannt ist der Betriebsmodus wo die W rmebereitstellung mittels Heizpatrone Strom maximiert wird Allerdings reicht in der Regel die EENERGY 289 moma Modellstadt Mannheim W rmeproduktion f r das nachgelagerte Inselnetz nicht aus sodass die Gaskessel parallel mitlaufen siehe nachfolgende Abbildung Strategie Zuschaltreihenfolge Erzeuger Speicherumschaltrelais 1 2 3 Stellung Drei Wege Ventil 1 BHKW GK EHP Volles Speichervolumen 2 BHKW GK EHP Halbes Speichervolumen einen Speicher sperren 3 GK BHKW EHP Volles Speichervolumen 4 GK BHKW EHP Halbes Speichervolumen einen Speicher sperren 5 EHP GK BHKW Volles Speichervolumen 6 EHP GK BHKW Halbes Speichervolumen einen Speicher sperren EHP Elektroheizpatronen GK Gaskessel BHKW Kraftw rmekopplung BHKW Tabelle 59 Fahrpl ne Die Elektroheizpatronen werden w hrend des Testlaufs trotz h chster Priorit t nicht immer zugeschaltet Ursache ist hierf r eine technologiebedingte Verkn pfung mit der Speichertemperatur von 70 C Sobald die Pufferspeicher eine h here Temperatur haben bleiben die Heizpatronen au er Betrieb 80 00 70 00 60 00 u Q Q S BHKW1 BHKW2 EHP 30 00 GK 40 00 Leistung kW 20
347. erforderlich um den Rollout eines Smart Grid ad quat zu erfassen Deshalb wird im Weiteren auf die Bewertung des Beschaffungsvorteils verzichtet Bei den Nachfrageimpulsen wird entsprechend des Vorgehens in der systemanalytischen Untersuchung von einem Steady State ausgegangen D h die Investitionen werden entsprechend ihrer durchschnittlichen Lebensdauer auf j hrliche Investitionen umgerechnet Mannheim 2030 Aus der systemanalytischen Untersuchung ergibt sich f r Mannheim 2030 ausschlie lich eine zus tzliche Nachfrage die sich aus Investitionen f r den Ausbau der Smart Grid Infrastruktur und operativen Kosten deutschen Arbeitsmarkt Studie im Auftrag des Bundesministerium f r Umwelt Naturschutz und Reaktorsicherheit s 27ff 218 Eine m gliche Gr enordnung des Effekts ber Realeinkommenssteigerungen wird f r Mannheim 2030 genannt In diesem Szenario ist das besser m glich als in Deutschland 2030 da die Beschaffungsvorteile nur Haushaltskunden betreffen ZZ EENERGY 252 Be inoma Modellstadt Mannheim die teils aus Investitionen und teils aus laufenden Kosten bestehen zusammensetzt Diese Investitionen und Kosten k nnen entsprechend folgender Tabelle Produktionsbereichen zugeordnet werden wobei ein Bezug der Komponenten vom Hersteller und nicht ber den Gro handel angenommen wird Der unmittelbare Import ist bereits abgezogen F r deutschlandweit wird Deutschland als r umlicher Bezug gew hlt
348. erindikatoren stellen 95 Konfidenzintervalle der Koeffizienten dar Abbildung Z5 St ndlich aufgel ste Preiselastizit ten des Haushaltsstromverbrauch der Versuchsgruppe sowie das BDEW Standardlastprofil f r Haushalte mit Jahresstromverbrauch von 4000kWh Bei der Untersuchung einzelner Nutzergruppen ergab sich dass f r alle Haushalte die angaben manuell Ger tenutzung zu verschieben die Preiselastizit ten selbst an Werktagen betragsm ig auf bis zu 35 stiegen In Haushalten die zus tzlich zur manuellen Ger testeuerung auch die automatische Steuerung zur Ausnutzung des optimalen Preissignals verwendeten f llt die Preisreaktion nochmal leicht h her aus Auch f r die im Feldtest automatisch steuerbaren Ger teklassen Geschirrsp lmaschine Waschmaschine und Trockner konnte eine deutliche Nutzerreaktion auf die variablen Preise nachgewiesen werden da hierf r Verbrauchsdaten gesondert erhoben wurden Es ergaben sich Preiselastizit ten von 176 bis 196 Durch die automatische Steuerung wurde die Nutzung von Geschirrsp lern und Waschmaschinen teilweise in die Nachtstunden verlagert Auf Grund der Feldtestphase von nur 3 Monaten ist es nicht m glich hinreichend tragf hige quantitative Aussagen zur Ver nderung des Jahresstromverbrauchs der Versuchsgruppe im moma Projekt zu machen Jedoch weisen Indikatoren darauf hin dass sich in der Versuchsgruppe der absolute Stromverbrauch gegen ber der Kontrollgruppe nicht nderte
349. ernennen 36 4 _IT Architektur und komponenten 224444444Hnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn nn 53 5 Ergebnisse aus dem Feldtest Mannheim 444444 4444444 HnnHnnnnnnnennnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn nn 107 6 Beschreibung und Ergebnisse der Simulationen 240444400nnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnannnnnnn mann 166 7 _Systemanalytische volkswirtschaftliche und kologische Betrachtung 240nnennnenn nennen 223 8 Feldes t Dresden UERPERRTEER PESHEENPERRURRLPEEREERTPERRTEEFLEEFIREFPEBRUREFSESBEREEBEBELEEFEBETRENPERRURIFEEEHTEFTBERFOREFEBETEESFESRURRFEESSERER 263 9 AUSC as R E A 300 E EE E E E E E T E E E 305 Anhangs bersicht 00 tn AE ATAA EEA ATA E 305 Glossaren tiesi a a aa a a a a a A E Na A Eaa E Ea 306 Abk rzungsverzeichnis e e einen ein EAEE AEE EA 317 A EENERGY moma Modellstadt Mannheim Inhaltsverzeichnis 1 Zusammenfassung essa E A E E E S AS 15 2 FNO u Hei 32 3 Beschreibung der drel Feldtasts sssrinin nanoa an 36 3 1 Feldtest R A A A A A E N E TE E A A 37 3 2 Feldtest Aaa a S A S EE 37 3 3 Feldtest 3 He 44 4 MArchitektur und Komponenten ee ee 53 4 1 Architektur und Komponenten im zuk nftigen Energiesystem 4 444444sssnnnn nn nnnnnnn nn nnnn nn 53 4 1 1 Leitgedanken der Smart Grid Architektur u r 0rs00nnnennnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn
350. ersuchsgruppe laut Abschlussfragebogen m nnlichen Geschlechts In der Kontrollgruppe waren es nur 56 In beiden Gruppen war es in 20 der F lle eine Frau die sich f r den Feldtest drei anmeldete 28 Alterspyramide nach dem statistischen Bundesamt f r das Jahr 2010 https www destatis de bevoelkerungspyramide zuletzt aufgerufen am 15 3 2013 29 Nur 5 HH mit Kindern mit Pers ber 60 Jahre nur 14 HH mit Kindern mit Pers ber 50 Jahre EEE EENERGY 354 br e PL ge s smoma Modellstadt Mannheim In der Versuchsgruppe werden die technischen Entscheidungen in der H lfte aller F lle ausschlie lich von M nnern gef hrt In der Kontrollgruppe werden Entscheidungen die Technik betreffen meistens 49 von Personen unterschiedlichen Geschlechts gemeinsam getroffen und weniger h ufig nur von m nnlichen Personen Frauen sind die alleinigen Entscheiderinnen in beiden Gruppen in ungef hr 13 der F lle Der Haushalt wird allerdings nur selten von einer m nnlichen Person gef hrt in 10 der F lle in der Kontrollgruppe in 16 der F lle in der Versuchsgruppe Der Rest der Haushalte teilt sich ziemlich gleichm ig in solche auf die von einer weiblichen gef hrt werden und solche die von mehreren Personen unterschiedlichen Geschlechts gef hrt werden Bildungsstand 59 der Personen die den Fragebogen ausf llten haben die allgemeine oder Fachhochschulreife erlangt Das ist mehr als doppelt so viel wie im Bundes
351. ertelst ndlich Z hlerst nde bei 800 Festtestteilnehmern erhoben Im Rahmen des Projektes konnten 96 73 der Z hlerst nde direkt in Echtzeit zu den Energiedatenservern in den Schwerpunktstationen bertragen werden Verf gbarkeit 100 99 29 99 98 64 99 98 98 97 96 73 97 96 96 95 BPL System BPL inkl Backbone Gesamtsystem BPL Breitband Powerline Abbildung Z2 Verf gbarkeit der moma Systemarchitektur ZZ EENERGY as b e PL Be moma Modellstadt Mannheim Die im Rahmen der kommenden vom BSI definierten Zwischenspeicherung von Messwerten im Smart Meter Gateway sichert die l ngerfristige Verf gbarkeit der Daten und reduziert damit die Wahrscheinlichkeit von Datenausf llen durch Serverausf lle oder bei einer St rung der Daten bertragung Beschreibung der Feldtests in Mannheim In Mannheim wurden mit MVV Kundinnen und Kunden aus privaten Haushalten drei Feldtests durchgef hrt Jeder der sp teren Feldtests baute dabei auf den jeweils zuvor durchgef hrten auf Feldtest 1 und 2 k nnen somit als Pretests f r den gr ten und abschlie enden Feldtest 3 bezeichnet werden Schwerpunktm ig werden hier die Ergebnisse dieses dritten Feldtests beschrieben Komplexit tsgrad 3 Feldtest SmarTest Energiebutler 700 Feldtestkunden 2 Feldtest Flexibler Stromtarif Haushalte dezentrale Anlagenbetreiber Dynamischer Stromtarif t
352. erterer Technik mehr R ckfragen haben als gegenw rtig Die hohen operativen Kosten zeigen aber deutlich dass der Robustheit der Technik und der Usability aus Kundensicht auch aus alleinigen unmittelbaren konomischen Erw gungen eine gro e Bedeutung zukommen Ein Vergleich der dargestellten Vorteile von variablen Tarifen mit den Kosten ihrer Implementierung zeigt dass sich deren Umsetzung in Deutschland 2030 aufgrund der Betrachtung der Auswirkungen der umfassenden Steuerung wei er Ware in den Haushalten m glicherweise volkswirtschaftlich lohnen k nnte Zwar bersteigen in diesem Szenario die Kosten noch die Vorteile angesichts der Unsicherheiten und der Grenzen der Analyse ist diese Differenz aber klein F r Mannheim 2030 sieht die Gesamtbilanz ung nstiger aus was daher r hrt dass kein Netzlastmanagement erforderlich ist vor allem aber daher dass keine Wirkung ber Ver nderungen der B rsenpreise entstehen Unter den Annahmen f r das Szenario Mannheim 2030 ist also eine Beschaffungsoptimierung betriebswirtschaftlich Iohnender als im Szenario Deutschland 2030 volkswirtschaftlich ist es aber als relativ ung nstiger einzusch tzen Auch das weist darauf hin dass eine Betrachtung von Zeitpfaden eines Smart Grid Rollouts f r zuk nftige konomische Bewertungen eine wichtige Erg nzung zur vorliegenden Untersuchung ist Dar ber k nnten dann auch weitere Einschr nkungen der Untersuchung in dieser Studie z B Ber cksichtigung von
353. es 32 Bytes 32 Bytes 32 z Bytes 32 Bytes 32 Bytes 32 Bytes 32 Bytes 32 Bytes 32 Bytes 32 Bytes 32 Bytes 32 Bytes 32 Bytes 32 Bytes 32 Bytes 32 Bytes 32 Bytes 32 Bytes 32 Bytes 32 Bytes 32 Bytes 32 Bytes 32 Bytes 32 Bytes 32 ing Statistik f r 172 26 1 508 Pakete An Minimum Gesendet 15ms 25 Zeitangaben in Millisek Maximum 172 26 1 Empfangen 39ms 58 mit 32 Zeit 18ms Zeit 26ms Zeit 22ms Zeit 28ms Zeit 24ms Zeit 33ms Zeit 21ms Zeit 16ms Zeit 21ms Zeit 208ms Zeit 29ms Zeit 39ms Zeit 27ms Zeit 23ms Zeit 29ms Zeit 19ms Zeit 23ms Zeit 22ms Zeit 21ms Zeit 19ms Zeit 25nms Zeit 18ms Zeit 15ms Zeit 22ms Zeit 21ms 25 Mittelwert Bytes Daten TTL 63 TTL 63 TTL 63 TTL 63 TTL 63 TTL 63 TTL 63 TTL 63 TTL 63 TTL 63 TTL 63 TTL 63 TTL 63 TTL 63 TTL 63 TTL 63 TTL 63 TTL 63 TTL 63 TTL 63 TTL 63 TTL 63 TTL 63 TTL 63 TTL 63 Verloren PPALE 8 lt 8 Verlust Abbildung 35 Pingtest an einem Energiebutler in Seckenheim 84 moma ENERGY Ping wird ausgef hrt f r 172 25 1 65 mit 32 Antwort Antwort Antwort Antwort Antwort Antwort Antwort Antwort Antwort Antwort Antwort Antwort Antwort Antwort Antwort Antwort Antwort Antwort Antwort Antwort Antwort Antwort Antwort 172 25 1 65 172 25 1 65 172 25 11 65 172 25 1 65 172 25 1 65 172 25 1 65 172 25 1 6 172 25 1 6 172 25 1 6 172 25 1 6 172 2
354. es Preiseinflusses allein ungeeignet da die verschobene Energiemenge von der H he des Preissprungs bzw vom Tarifverlauf bei variablen Tarifen abh ngt Als standardisiertes Ma der Verbrauchsreaktion auf Strompreisver nderungen das diese Kriterien erf llt werden in dieser Analyse Preiselastizit ten bestimmt Grob gesprochen sind diese ein normalisiertes Ma f r die Intensit t der Verbrauchsreaktion auf variierende Strompreise Die Eigenpreiselastizit t gibt an um wie viel Prozent der Stromverbrauch sich im Mittel ndert wenn der Preis um 100 erh ht wird und andere Einfl sse kontrolliert werden Diese in der konometrie verwendeten Elastizit tsmodelle lassen sich gut in Regressionsmodellen bestimmen Wesentlicher Baustein f r die Tragf higkeit dieser Analysen sind die im 3 Feldtest zuf llig gew hlten variablen Preise vgl in Kapitel 3 3 Feldtest 3 Tarif Da die t glich variierenden Preisverl ufe unabh ngig von anderen Einflussfaktoren wie zum Beispiel Tageszeit oder Wetter gew hlt wurden lassen sich deren Effekte statistisch trennen Falls umgekehrt an Tagen mit bestimmtem Wetter immer bestimmte Preise verwendet worden w ren h tte man nicht entscheiden k nnen ob eine Reaktion auf Basis des Wetters oder auf Basis der Preise erfolgte Dieses in der konometrie als Multikollinearit t bekannte Problem wird dadurch behoben In diesem Kapitel werden zwei Elastizit tsmodelle genauer untersucht Im ersten Schritt wird
355. eschwerden durch Kunden in der zentralen DREWAG Leitstelle f r W rme erfasst Wie vorstehendem Gliederungspunkten zu entnehmen ist ist ein Einfluss der nderung der W rmeerzeuger Elektroheizpatrone in Kombination mit dem Gaskessel anstatt BHKW in Kombination mit dem Gaskessel nicht nachzuweisen da das Nahw rmenetz zu jedem Zeitpunkt mit ausreichend W rme versorgt wurde Es wurden keine Beschwerden durch die Leitstelle aufgenommen die im Zusammenhang mit Behaglichkeitsverlusten des Kunden standen 8 6 3 Wirtschaftlichkeit Die Wirtschaftlichkeitsuntersuchungen beschr nken sich auf eine Energie Brennstoffkosten Analyse Dabei wird von der Voraussetzung ausgegangen dass es sich hierbei um einen gewerblichen Gro verbraucher handelt welcher Gas und Strom zu Marktpreisen bezieht Des Weiteren wird vorausgesetzt dass die Pr qualifikationsanforderungen f r die Teilnahme am negativen Regelenergiemarkt erf llt sind Als Basis f r die Betrachtung wurden 10 Testl ufe mit 10 Referenztagen jeweils 8 12 Uhr verglichen bei denen die mittlere Au entemperaturdifferenz 1 5 K nicht berschritten wurde Referenztage Testlauftage Gesamterzeugung W rme 5371 64 kWhinerm 5 829 46 kWhinerm Gesamtbezug Strom 0 00 kWh 1 037 77 kWha Gesamteinspeisung Strom 1 079 05 kWh 0 00 kWh Gesamtbezug Gas 782 70 m 593 90 m Tabelle 60 Erzeugte und verbrauchte Energie Energietr ger im Betrachtungszeitraum Referenzt
356. esend waren hohe Preiselastizit ten bis zu 35 erreicht wurden Das Potential in den anderen Zeiten bleibt noch ungenutzt Dies ist bei Abwesenheit des Kunden nur durch automatische Verschiebung zu erschlie en Aber auch das Kundenfeedback l sst darauf schlie en dass eine Teilnahme an variablen Tarifen nicht mit Komforteinschr nkung oder durch zu komplizierte Bedienung verbunden sein darf Insofern ist zu schlussfolgern dass zuk nftige Arbeiten f r ein Energiemanagementsystem im Haushalt sich insbesondere auf die einfachste Nutzung konzentrieren m ssen um die Marktf higkeit zu erlangen Es besteht also der weitere Forschungsbedarf darin zu untersuchen wie optimal Steuerungen beim Endkunden gestaltet werden sollten Hier ist die Entwicklung eines hersteller bergreifenden offenen Standards zur Definition von Mindestanforderungen an eine ger teintegrierte Schnittstelle f r Elektroger te anzustreben Diese Schnittstelle muss von jedem Energiemanagementsystem mittels funkbasierter verschl sselter Daten bertragung nutzbar sein Die Schnittstelle muss das Schalten der Ger te oder die Nennung von Schaltvorschl gen erlauben sowie eine Leistungsmessung und Temperaturmessung im Falle von K hl bzw Heizger ten oder Messung der Bereitschaft zum Einschalten bzw Ausschalten z B im Falle von Waschmaschinen vorsehen Ferner m ssen die Elektroger te so gestaltet sein dass deren sicherer Betrieb auch bei Fehlfunktion der Schnittstelle gew hr
357. eses Smart Grid sollte durch einen Akteur gerichtet und beauftragt entwickelt werden um Versorgungssicherheit weiter zu gew hrleisten und Informationssicherheit in einer zunehmend vernetzten kritischen Infrastruktur zu gestalten Dies erfordert dann das diskriminierungsfreie Angebot der Smart Grid Infrastruktur an alle Netz und Marktakteure ZZ EENERGY Be Hama Modellstadt Mannheim 2 Einleitung Einordnung des Projekts Modellstadt Mannheim und sein dezentraler L sungsansatz Der Forschungsbedarf des E Energy Projektes Modellstadt Mannheim moma erw chst aus mehreren grundlegenden politischen Ver nderungen und neuen Zielen der letzten Jahre Laut Bundesregierung soll der Anteil erneuerbarer Energien am Strom bis 2020 auf 35 und bis 2030 auf 50 des deutschen Stromverbrauchs steigen Durch zunehmend dezentrale Erzeugung und steigende Fluktuation auf der Erzeugungsseite bilden sich damit neuartige Anforderungen an Energieversorger Netze Endkunden und weitere Stakeholder Zus tzlich verst rken der durch die Bundesregierung beschlossene Atomausstieg und der damit verbundene Wegfall wesentlicher Grundlastkraftwerke die Notwendigkeit einer flexiblen an die Erzeugung anpassbaren Stromnachfrage Moma setzt diesen neuen Herausforderungen als einen L sungsansatz einen intelligenten Energieorganismus entgegen In diesem an einen Organismus angelehnten zellenorientierten System k nnen dezentral erzeugte Energien nah am Ort der Erzeug
358. etzes war damit ausgeschlossen Der nachfolgenden Abbildung ist das Temperaturverhalten von 11 Sensoren zu entnehmen Einige der Sensoren brachten aufgrund der kabellosen Kommunikation immer wieder eine hohe Dichte an interpolierten Werten und wurden von der Untersuchung ausgeschlossen Wie zu sehen ist haben sich die Temperaturwerte w hrend des Versuches nicht zum Negativen entwickelt Zu beachten ist dabei aber dass die nderung der Erzeuger immer im Schulbetrieb stattfand In wie fern die R ume zu den Zeiten auch genutzt wurden ist nicht belegt A EENERGY 291 HH moma Modellstadt Mannheim 22 50 C 22 00 C KAXAKO KOKK a af aa aa as a Daaa EEE RR A 2 21 50 C s Bar Schule 06013 21 00 C TERRA U HEHE BE Bu Me He Schule 06020 Schule 16111 BEER x Schule 16112 20 00 C K Schule 16120 Schule 16121 19 50 C T ee Schule 16123 Schule 26206 c 1444444422422 24 4 4 5 6 4 HH Hs HH HH HH I 3 A ee Schule 26215 18 50 0 Schule 2G216 Schule 2G218 18 00 C Fahrplan 1 17 50 C Fahrplan 2 Fahrplan 5 rp 17 00 C A S H ANNANS NANS SAN SAVN AVY AYNAYA ESEL 2 ES E E FUN S e A ERBE LA A ES E EA E E E e ES R E S amp NA K NS N EP amp NA Sy NS NN N nV nV h Reh N ne gt Abbildung 145 Diagramm Temperatursensoren zum Versuch Bewertung der Messergebnisse in Bezug auf Trinkwasserhygiene Der vorstehend geschilderte Sachverhalt dass grunds tzlich die Kom
359. etznutzungsentgelte Die sich im Betrachtungszeitraum ergebenden Tarife sind in Tabelle 20 zusammengefasst Daraus ist ersichtlich dass der Marktautomat innerhalb des einw chigen Betrachtungszeitraums nur auf zwei der 12 Basistarifprofile zur ckgegriffen hat Dies deutet auf eine saisonale Abh ngigkeit der EEX Preise hin Tag Nr Basistarif Var NNE in den 8 Zeitintervallen Clusternr 1 2 3 4 5 6 7 8 1 3 6 10 1 0 0 1 6 6 2 4 6 6 6 6 6 6 6 10 3 3 6 10 6 0 0 1 6 6 4 3 6 10 1 6 6 6 6 6 5 3 6 10 1 6 6 6 6 6 6 3 6 10 1 6 6 6 6 6 7 3 6 10 1 6 6 6 6 6 Tabelle 20 Ausgew hlte Tarifprofile im Szenario DE2030 Die PCC an den Endpunkten der Netzstr nge wurden durch vorab durchgef hrte Lastflussrechnungen als Kritische Knoten identifiziert und es wurden DEA Priorit tenlisten f r die Intraday Regelung durch den Netzautomaten zusammengestellt Da f r die Biomasseanlage eine Strichleistung angenommen wurde ist der f r das Netz kritischste Zeitraum die Periode mit der h chsten Solareinstrahlung Als Betrachtungszeitraum wurde daher eine Woche im Sommer gew hlt genauer 26 08 2030 Mo bis 1 09 2030 So Die Simulationsschrittweite betrug eine Minute Im Betrachtungszeitraum wurden folgende F lle simuliert 1 Referenz unver nderter Netztopologie kein Energiemanagement Dieser Fall dient zur Einsch tzung ob unzul ssige Betriebssituationen im Netz zu erwarten sind
360. etzzustandsprognose zu bergeben sind Im Falle von Netz berlastungen werden zur Spitzenlastbegrenzung erh hte Netzpreise abgeleitet die an den Lieferanten gesendet und dort in den variablen Gesamittarif an den Endkunden einbezogen werden Dieser in die Gelbphase des BDEW Ampelmodells einzuordnende Mechanismus mit variablen Netztarifen kann zur Spitzenlastbegrenzung sowie zur Spannungshaltung eingesetzt werden In der moma Simulation wurde dabei in der Simulation insbesondere das Thema Spannungshaltung betrachtet Dies wurde mit der Interaktion zwischen Netzautomat Marktautomat Pool BEMI und Liegenschaftsautomat Energiebutler einer Netzzelle abgebildet Auf die Spitzenlastreduktion wurde insbesondere in der Handelssimulation weiter eingegangen Ergebnis der zuletzt genannten Untersuchung ist dass variable Netzentgelte einen wichtigen Beitrag zur Rentabilit t von Flexibilit ten leisten Variable Energielieferpreise k nnen bereits bei fixen Netzentgelten einen kleinen positiven Effekt auf die Senkung der Netzspitzenlast leisten Dies bedeutet eine Kostenersparnis des Verteilnetzbetreibers gegen ber dem vorgelagerten Netzbetreiber Volkswirtschaftlich werden so per se noch keine Kostenvorteile erzielt wenn das Netz ausreichend dimensioniert ist Trotzdem zeigen die Ergebnisse dass variable Netzentgelte einen positiven Einfluss auf das Verbrauchsverhalten in Haushalten entwickeln und zuk nftig einen wichtigen Beitrag zum Netzlastmanagement leis
361. eweiligen Gruppe gemittelten Verbrauch je Monat und die Differenz zwischen den beiden Gruppen f r den Vor Test Zeitraum Mai bis Juli und den Feldtestzeitraum von August bis Oktober Mittlerer Verbrauch der Haushalte kWh Monat variable Preise und nie variable Preise und Differenz automatische Steuerung ab automatische Steuerung August 42 Kontrollgruppe 73 Mai 285 211 35 Juni 270 193 40 Juli 277 200 39 August 266 190 40 September 266 187 42 Oktober 317 235 35 Tabelle 13 bersicht ber den monatlichen Energieverbrauch f r zwei Gruppen vor und w hrend Feldtest 3 Die erste Gruppe ben tigt deutlich 35 42 mehr Energie als die Kontrollgruppe Dies nderte sich auch nicht im Feldtestzeitraum als diese Gruppe variable Preise und ein Strom Feedback System hatte Die Schwankungsbreite nderte sich auch nicht wesentlich Dieses Ergebnis dass eine Verbrauchsreduzierung nicht erkennbar ist ist konsistent mit dem ersten Indikator Vergleich mit dem Mehrverbrauch durch die moma Infrastruktur Aus dem Exkurs zum Stromverbrauch der moma Infrastruktur siehe weiter oben ergibt sich dass Breitband Powerline Modem mit integrierter Bidirektionaler Kommunikationseinheit BDKE Energiebutler und 2 Schaltboxen den Haushalt mit zus tzlichen 11 9 W belasten W hrend des Feldtestzeitraums f hrt das zu einem Energieverbrauch von etwa 26 kWh Bei Austausch eines Ferrarisz hlers mit e
362. f gbarkeit weitgehend gezeigt werden wobei aber nicht alle eingangs geplanten Funktionen auch im Feldtest umgesetzt wurden so dass sich die Bewertung auf die umgesetzten Funktionen beschr nken musste Zu erw hnen bleibt noch dass die eingesetzten und in Teilen f r das Forschungsprojekt neu entwickelten Komponenten auf allen Ebenen naturgem mit einigen Kinderkrankheiten zu k mpfen hatten Entsprechend sind hier noch einige Reserven in Bezug auf Zuverl ssigkeit und Leistung vorhanden Dies darf jedoch nicht mit einer Schw che der Architektur an sich verwechselt werden die sich im Feldtest durchaus bew hrt hat und in der Lage war Schw chen einzelner Komponenten zu kompensieren EENERGY Be inoma Modellstadt Mannheim 4 4 Bewertung des dezentralen Energiemanagementsystems Energiebutler Energiemanager im Feldtesteinsatz Wichtiger Bestandteil der moma Feldtests ist der Energiebutler Dieser Kleincomputer fungiert als dezentraler Energiemanager beim Kunden Er empf ngt Preissignale ber das gesicherte Powerline Netz BPL und steuert ber die Funk Steckdosen die angeschlossenen Haushaltsger te ber ein Webinterface erm glicht er dem Kunden die Konfiguration des Managements nach seinen Bed rfnissen und stellt Informationen zu Ger tefahrplan Tarifn he und verlauf sowie Stromverbrauch dar Papendorf Software Engineering hat die Hardware des Energiebutlers entwickelt Zudem wurden die Basis Softwarekomponenten f r
363. f gung Zur Online berwachung oder Fehlersuche kann auch die Software GridVis genutzt werden Abbildung 53 und Abbildung 54 zeigen beispielhaft diese Onlineerfassung Dieses erm glicht unter anderem die visuelle Darstellung der Wellenform des Spannungs und Stromverlaufs der m EENERGY m as j s 8 moma Modellstadt Mannheim einzelnen Phasen Somit k nnen z B Unsymmetrien oder wie in der zweiten Abbildung dargestellt der Verlauf des Gesamtoberschwingungsgehalts THD der Phasen grafisch dargestellt werden Eine weitere M glichkeit zum Auslesen und Visualisieren bietet der integrierte Web Server Es k nnen alle relevanten Werte unter Verwendung eines Webbrowsers visualisiert werden Diese bietet flexible Einsatzm glichkeiten auf den unterschiedlichen Betriebssystemen und unterstreicht somit die Interoperabilit t Ip Nacn Gerateyp r 2 4 ume 510 lat JE 00000255 wa24 File Edit EE o000049F wa25 zak 8 E R z 9 2 00000256 wa2s Messen Nullzentrierung Zoom zur cksetzen Untere Achse bearbeiten Linke Achse bearbeiten Rechte Achse bearbeiten Drucken SH we su i E Fe27 umss11 5110 0001 H E Fe25 umg511 5110 302 u il amp E Fe8 umg511 5110 301 J Fe21 umgs11 5110 465 E Fe31umg511 5110 302 E a Jasic vorlagen 508 90 Ba Graphen 0 00 Are 0 0 Be 0 08 alts 0 12 z llia H E Topologie Sr Eu i Er c i Reports bas k Datenbank Derby Name Min E welenform Spannung L1 Fe27 UMG511 5110 000
364. f r den Energielieferanten ist aber relativ gering was einen Hinweis darauf gibt dass die Ziele von Lieferant und Netzbetreiber hnlich sind Zum Zweiten wurde die Simulation unter Annahme einer Beeinflussung der prognostizierten B rsenpreise durch das Lastmanagement durchgef hrt Diese Annahme wurde durch Einf hrung einer Iterationsschleife in der Simulation technisch umgesetzt Die Ergebnisse zeigen dass eine deutschlandweit fl chendeckende Nutzung von Energiemanagementsystemen in allen Haushalten einen Einfluss auf die Spotmarktpreise entwickelt die zu leicht sinkenden absoluten Preisen und zu einer Reduzierung der Volatilit t f hrt Preisgl ttung Dieser Effekt f hrt dazu dass die Ertr ge bzw Kosteneinsparungen f r den Handel nochmals um ca 15 bzw ca 13 sinken In der konomischen Analyse wird allerdings aufgezeigt dass dieser Effekt volkswirtschaftlich eine relativ gro e positive Wirkung entwickelt Der Effekt dass in diesem Fall die Einsparungen bei Einf hrung von vaNE leicht steigen l sst sich dadurch erkl ren dass dies den Gl ttungseffekt des Lastmanagements auf die B rsenpreise reduziert Die sich auf Grundlage der Beschaffung ergebenden Preisprofile f r einen variablen Tarif beim Endkunden sind Grundlage f r die Verbrauchsprognosen Aus Ergebnissen f r Verkaufsprognosen werden durch den Bilanzkreisverantwortlichen Fahrpl ne im Bilanzierungsprozess von Energiemengen abgeleitet die an den Netzbetreiber zur N
365. f wurden Versuch W S und BHKW voneinander entkoppelt da das Nahw rmenetz Heizhaus Kurparkstra e aufgrund der zu versorgenden Geb ude einen anderen W rmebedarf als das Wohngebiet der W S ber den Tag hat Im Feldtest Dresden werden synchron zum Absenkvorgang W S die im Heizhaus Kurparkstra e installierten BHKWs abgeschaltet Das nachgelagerte W rmeinselnetz wird w hrend des Testlaufes nur noch durch den parallel installierten Pufferspeicher mit Elektroheizpatrone versorgt Bei nicht ausreichender W rmebereitstellung durch die Elektroheizpatrone f hrt der Gaskessel zur Unterst tzung an Zur Bewertung des Raumtemperaturverhaltens sind in einem angeschlossenen Liegenschaftsobjekt Temperatursensoren installiert womit eine Unterschreitung der Behaglichkeitsgrenze festgestellt werden kann Bei Verletzung der Behaglichkeitsschwelle bzw nach Beendigung des Reduktionsintervalls werden die BHKWs wieder zugeschaltet 8 4 Ablauf und Chronologie der Feldteste Im Rahmen der Versuchsplanung wurden Testszenarien entwickelt welche den zu erwartenden Randbedingungen Rechnung tragen sollten Folgende Pr missen zur Planung der Testreihen wurden beachtet Zeitr ume mit niedrigem bzw hohem W rmebedarf Tag Nacht Wochentage Sonn und Feiertage etc variierte H he der Leistungsabsenkungen Ber cksichtigt wurde dabei der Einfluss der saisonalen Schwankungen der Gesamtw rmelast bzw Stromerzeugung im Gas und Dampf Kombikraf
366. ffekte zum Teil sogar positiv Das 95 Konfidenzintervall ist jedoch sehr viel gr er was daf r spricht dass es sich hier um zuf llige Ergebnisse handelt Die Gr enordnung der Effekte liegt mit Ausnahme der Abendstunden wie im vorigen Diagramm zwischen 5 und 18 Die geringe Signifikanz der Ergebnisse f r Samstage ist vermutlich durch eine zu kleine Datenbasis ausgel st Sonn und Feiertage Im dritten Diagramm werden die Preiselastizit ten f r Sonn amp Feiertage dargestellt 9 Im ausgewerteten Versuchszeitraum befanden sich 20 Samstage mit im Durchschnitt jeweils 349 auswertbaren Haushalten A EENERGY 146 inoma Modellstadt Mannheim Sonn und Feiertage T T l et T T T 6 amp _17 18 19 20 21 22 23 TaD 3 53 o 7 2 wA psg N E Se 28 ES 2 o Fe u ec 20 i v u S 3 7 Ss o gt Ss Tageszeit hh Fehlerindikatoren stellen 95 Konfidenzintervalle der Koeffizienten dar Abbildung 85 Preiselastizit ten f r Sonn und Feiertage Preiselastizit ten f r Sonn amp Feiertage sind erst ab den Mittagsstunden signifikant Dies ist sowohl durch einen anderen Tagesrhythmus der Haushalte an diesen Tagen als auch durch die geringe Datenbasis erkl rbar In den Abendstunden treten daf r zum Teil sehr deutliche Preiseffekte von im Mittel ber 30 Verbrauchsminderung bei 100 Preiserh hung auf Dabei sind allerd
367. formular Telefon der Email Post Keine Angabe moma Homepage O O O O O 29 In welchem Jahr sind Sie geboren Bitte tragen Sie Ihre Antwort in das daf r vorgesehene Feld ein 30 Ich bin Bitte w hlen Sie nur eine der folgenden Antworten aus O weiblich O m nnlich 31 Wie hoch sch tzen Sie das monatliche Nettoeinkommen Ihres Haushalts in Euro insgesamt also das Haushaltseinkommen nach Abzug von Steuern und Sozialabgaben Bitte w hlen Sie nur eine der folgenden Antworten aus O unter 900 netto O 2 000 bis unter 2 600 netto O 900 bis unter 1 300 netto O 2 600 bis unter 3 600 netto O 1 300 bis unter 1 500 netto O 3 600 bis unter 5 000 netto O 1 500 bis unter 2 000 netto O 5 000 netto und mehr O Keine Angabe Wenn Sie sich nicht ganz sicher sind geben Sie den Wert an der Ihrer Meinung nach am ehesten zutrifft 32 Wie viele Personen leben st ndig in Ihrem Haushalt Sie selbst Ihren Partner Ihre Partnerin und alle Kinder mit eingerechnet Bitte w hlen Sie nur eine der folgenden Antworten aus O 1 Person O 4Personen O 2 Personen O 5Personen O 3 Personen O 6 oder mehr Personen 33 Und wie viele davon sind minderj hrig 0 bis 17 Jahre Bitte w hlen Sie nur eine der folgenden Antworten aus O Keine Kinder O 3 Kinder O 1Kind O 4Kinder O 2Kinder O 5 oder mehr Kinder 34 Wie viele Personen in Ihrem Haushalt gehen einer Erwerbst tigkeit nach A EENERGY 334 ge inoma M
368. g eines hersteller bergreifenden offenen Standards zur Definition von Mindestanforderungen an eine ger teintegrierte Schnittstelle f r Elektroger te anzustreben Die konomische Analyse im Projekt hatte das Ziel zu einer betriebswirtschaftliichen und volkswirtschaftlichen Bewertung der Gesch ftsmodelle beizutragen die in Projektfeldtests und technischen Simulationen betrachtet wurden Die zur konomischen Bewertung der monet ren Vorteile beim Lieferanten durchgef hrte Handelssimulation diente dabei nicht dazu das komplette monet re Potential im Haushalt zu bestimmen sondern prim r der Untersuchung der Auswirkungen von Lastmanagement der wei en Ware in den Haushalten basierend auf variablen Tarifen auf den Energiehandel Die sich dabei im betriebswirtschaftlichen Rahmen ergebenden Handelsvorteile sind aber nur erschlie bar wenn nicht nach Standardlastprofil f r die Haushalte abgerechnet werden muss Die Notwendigkeit zuk nftig Verbrauch und Erzeugung durch flexibles Verhalten besser aufeinander abzustimmen erbringt eine wichtige Begr ndung zur Anpassung des Marktdesigns Dies hei t aber auch dass die Marktentfaltung mit Demand Response L sungen erst nach entsprechenden energiewirtschaftlichen Anpassungen zu erwarten ist Grunds tzlich war aber auch im Projektverlauf in Interaktion mit vielf ltigen Verbands und Gremienaktivit ten zu schlie en dass eine Kombination von variablen Liefertarifen und variablen Netztarifen aufgrund de
369. g 80 dass nur etwa die H lfte der Haushalte im nennenswerten Umfang Lasten verschoben haben so ergeben sich etwa doppelte Werte f r diese engagierten Haushalte Ein Vorteil der Nutzung der automatischen Steuerung gegen ber rein manuellem Verschieben von Lasten ist in Abbildung 80 nur im Ansatz zu erkennen Tats chlich ist das Verschieben eines einzelnen FPS Laufs in einen Zeitraum mit g nstigen Tarifen eine einfache Aufgabe die jeder Haushalt auch ohne technische Unterst tzung l sen kann Eine automatische Steuerung die derart einfache Optimierungen vornimmt kann also nur von Vorteil sein wenn sie einen Komfortvorteil bringt oder das Verlagern in ansonsten unzug ngliche Zeitintervalle erlaubt Hier ist insbesondere die M glichkeit zu nennen mit automatischer Steuerung das Starten von FPS Ger ten in Abwesenheits und Schlafenszeiten zu verlegen Spuelmaschine Werktag Waschmaschine Werktag Oj 9 a automatisc manuell 21 automatiscj manuell nur manuell nur manu Zg Zol N c Ea z z 58 p 82 L S 2 K2 o F EN TW s2 QO QO D NI D Eag Ee g g i wW i u oO oO 0 00 6 0 12 00 18 00 24 00 0 00 6 00 12 00 18 00 24 00 Uhrzeit Uhrzeit Abbildung 81 Hinweise auf Lastverlagerung in die Nachtstunden durch automatisches Management Tats chlich wurde in der Abschlussbefragung von 70 der Haushalte die die automatische Steuerung verwendet haben angegeben dies aus diese
370. g sowie im Notfall auch zur direkten Abregelung der Erzeugungsanlage zwecks Behebung besonders kritischer Netzsituationen Zus tzlich sollte auch die Verbrauchsseite beeinflusst werden k nnen zum einen um ein Maximum an Einspeisung aus erneuerbaren Energie zu erm glichen zum anderen um auch kritische Verbrauchssituationen beheben zu k nnen wie sie in Zukunft bei einer starken Durchdringung von Elektrofahrzeugen in Verbindung mit variablen Stromtarifen entstehen k nnen ZZ EENERGY 1197 inoma 9 Modellstadt Mannheim Der hierf r vorgestellte Ansatz setzt auf eine kurzfristige Interaktion zwischen Netzautomat und flexiblen Lasten Erzeugern Die Potenziale f r Wirkleistungsverschiebung sollen kontinuierlich vom Netzautomat ermittelt und ausgewertet werden um den optimalen Einsatz der Wirkleistungsverschiebung zu bestimmen und unter Ber cksichtigung der Netzrestriktionen anzuwenden Die Flexibilit t von Lasten und Einspeisern kann nicht nur f r die lokale Netzsteuerung eingesetzt werden sondern ist auch f r die bergeordneten Netzbelange von Bedeutung Aufgrund des stetigen Zubaus an erneuerbaren Energien mit volatiler Einspeisung steigt der Bedarf nach Regelenergie an um die Stabilit t der Energieversorgung gew hrleisten zu k nnen Gleichzeitig nimmt auch die Zahl der flexiblen Verbraucher z B W rmepumpen Klimaanlagen Elektroautos und Erzeugungsanlagen vor allem Blockheizkraftwerke zu die durch Last bzw Erzeu
371. g zwischen Preis und Verbrauch f r ein bestimmtes Gut beschreibt Sie gibt an wie stark der Verbrauch sich ver ndert wenn der Preis sich ver ndert Die Preiselastizit t E f r einen bestimmten Verbrauch V und Preis P l sst sich darstellen durch Formel ZNE y Formel 1 Im Regelfall ist die Preiselastizit t negativ Das bedeutet dass wenn der Preis steigt der Verbrauch zur ckgeht oder dass wenn der Preis sinkt der Verbrauch zunimmt Je gr er der Betrag der von E ist umso elastischer ist die Nachfrage Eine unelastische Nachfrage E gleich oder nahe Null bedeutet dass der Verbrauch bei nahezu jedem Preis gleich bleibt Diese tritt zum Beispiel bei lebenswichtigen und schwer ersetzbaren G tern wie speziellen Medikamenten auf Je h her der Betrag der Elastizit t ist desto st rker reagieren Verbraucher auf den Preis Einfluss auf die Preiselastizit t hat dabei wie die Wichtigkeit des Gutes f r das allt gliche Leben z B Grundnahrungsmittel oder Luxusartikel und die Verf gbarkeit von Substituten z B verschiedene Brotsorten oder Automarken Insofern k nnen die Preise von Konkurrenzprodukten die den Verbrauch eines Gutes beeinflussen z B Einfluss einer Preisver nderung bei Frischmilch auf den Kauf von H Milch Der Einfluss des Preises eines anderen Produktes auf den Verbrauch des betrachteten Produkt wird als Kreuzpreiselastizit t bezeichnet In Hinblick auf Austauschbarkeit der G ter muss zudem zwischen
372. gabe 2003 bezieht und das Jahr 2007 abbilden Diese Tabelle wurde verwendet da f r das Szenario Mannheim 2030 neben einer Absch tzung der deutschlandweiten Wirkung auch eine regional konomische Analyse durchgef hrt wurde F r regional konomische Aussagen erscheint eine Tabelle in h herer Aufl sung als nicht zweckm ig sofern keine umfangreichen Datenerhebungen geleistet werden k nnen da sich dann die Unsicherheiten von Parameteranpassungen deutlich erh hen w rden der Anschluss an 206 Autor Uwe Klann IZES 27 Eine ausf hrlichere Darstellung mit Literaturhinweisen findet sich in IZES et al 2010 Studien zu Wirtschaftsperspektiven Endbericht moma Arbeitsschritt AS1 8 Kapitel 4 Im Folgenden wird nunmehr eine knappe bersicht gegeben 208 Effekte die ber die sich aus dieser Rechnung ergebenden ver nderten Einkommen und den dadurch wiederum ver nderten Konsum laufen sog induzierte Effekte werden im Weiteren nicht ber cksichtigt da hier die sektorale Wirkung einer Umsetzung von variablen Tarifen und Netzentgelten im Fokus stehen 2 Hier wurde Statistisches Bundesamt 2010 Volkswirtschaftliche Gesamtrechnung Input Output Rechnung nach 12 G tergruppen Produktionsbereiche 2007 Wiesbaden und 2012 Volkswirtschaftliche Gesamtrechnung Input Output Rechnung 2008 Fachserie 18 Reihe 2 Wiesbaden verwendet Die Zahlen dort beziehen sich auf 2007 bzw 2008 Eine solche zeitliche Verz gerung von Ver ffentlichungs und Bezu
373. gefundenen Ergebnisse nur eingeschr nkt auf Haushalte in Deutschland bertragbar Technische Simulationen Es wurden zwei verschiedene technische Simulationen durchgef hrt a Simulation einer Verteilnetzzelle VNZ b Simulation bei interagierenden Verteilnetzzellen Simulation einer Verteilnetzzelle Die technische Simulation einer VNZ hatte zun chst das Ziel die Funktionsf higkeit der in moma entwickelten Algorithmen zur Regelung einer VNZ zu pr fen und anhand realistischer Netzszenarien zu quantifizieren Insbesondere sollten Aussagen zu m glichen Einsparungen bei Netzausbau und bei den Netzverlusten getroffen werden Die betreffende Untersuchung konzentrierte sich auf die Niederspannungsebene Es wurde zun chst eine Simulationsumgebung geschaffen mit der sich die zentralen Komponenten das elektrische Netz die Energiebutler der Marktautomat der Netzautomat sowie vom Netzagenten gesteuerte DER simulieren lie en Ergebnis dieser Arbeit ist eine modular aufgebaute Simulation bei der Marktautomat Netzautomat und Energiebutler interagieren Die Interaktion betrifft insbesondere die gezielte Generierung von variablen Kundentarifen Hierbei verfolgt der Marktautomat eine Maximierung seiner Erl se bei Einkauf an der EEX mittels variabler Arbeitspreise Der Netzbetreiber verfolgt die Reduzierung der Netzlast und der Betriebsmittelauslastung mittels variabler Netzentgelte vaNE Die endg ltigen Kundenpreisprofile kommen durch eine ite
374. generators wurde auf 0 97 kapazitiv Erzeugerz hlpfeilsystem ge ndert wobei von einer unver nderten Nennscheinleistung ausgegangen wurde Die Wirkleistung der Anlage wurde entsprechend um 3 reduziert Der Leistungsfaktor von insgesamt 8 PV Anlagen wurde auf 0 9kapazitiv ge ndert wobei von einer unver ndert hohen Wirkleistungseinspeisung ausgegangen wurde In der Praxis erfordert dies eine berdimensionierung der Wechselrichter Nennscheinleistung um 9 Es sei erw hnt dass nicht berpr ft wurde ob die gew hlten Ma nahmen die konomisch optimale Wahl f r den Netzausbau darstellen Ferner wurden ggf notwendige schutztechnische Anpassungen au er Acht gelassen Szenario und Annahmen mannheim typisches Netz 2030 MA2030 Im Szenario MA2030 wurde eine Verteilnetzzelle im Netzgebiet von Mannheim betrachtet Als Niederspannungs Netztopologie wurde eine dem IWES vorliegende Topologie des Stadtteils Mannheim Wallstadt verwendet Die Topologie umfasst detaillierte Daten ber Kabeltypen Kabell ngen und Position und Anzahl der Anschlusspunkte Dasselbe Netzgebiet wurde bereits im EU Projekt Smart House Smart Grid untersucht Die Daten wurden in geeignet vereinfachter Form in die Netzberechnungssoftware berf hrt Das in MA2030 verwendete Netz umfasst 163 Anschlusspunkte Points of Common Coupling PCC und 309 Wohneinheiten Haushalte Es ist stark vermascht enth lt aber auch einen l ngeren Netzstrahl der laut t
375. geschalteten Zustand des Ger ts vollst ndig entladen wird MaxOnTm Maximale Einschaltdauer des Ger ts bei mittlerem F llstand in Sekunden Entspricht der Zeit w hrend der der entladene Speicher im eingeschalteten Zustand des Ger ts vollst ndig aufgeladen wird E_ges T gl Energiebedarf Erwartungswert Ev_BZ Durchschnittliche t gliche Ger telaufzeit Erwartungswert Ev_BZ_frange Parametervariation f r Ev BZ P_off_day Wahrscheinlichkeit dass an einem Tag keine Zuschaltung erfolgt Ev ontimes Anzahl Nutzungen am Tag falls min eine Zuschaltung an diesem Tag erfolgt Erwartungswert Ev_ontimes_frange Parametervariation f r Ev ontimes P_on_frange Parametervariation f r Nennleistung letztere wird errechnet F r den Gesamt Haushaltsstromverbrauch wurde zun chst ein Wert von 3500 kWh angesetzt In der sp teren Simulation zur Gewinnung von Daten f r die konomische Hochrechnung wurden die Parameter jedoch aktualisiert F r das Netz ergibt sich laut Literaturangaben bez glich der Anzahl der Wohneinheiten pro Hausanschluss angesetzt wurden 1 4 sowie der Anzahl der Einwohner pro Wohneinheit angesetzt wurden 2 03 eine Einwohnerzahl von 307 F r ein Wohngebiet mit vergleichbarer Struktur wurde in einer Studie des IZES f r die Stadt Merzig Saar ein PV Potenzial von 1 88 kW pro Einwohner in 2030 ermittelt Die sich daraus ergebende installierte PV Leistung wurde gleichm ig ber das Netz verteilt so dass insgesam
376. gleich gro In beiden Gruppen w ren die meisten bereit 1 2 daf r im Monat zu zahlen In der Versuchsgruppe folgt an zweiter Stelle ein monatlicher Beitrag bis zu 1 In der Kontrollgruppe w ren hingegen mit 10 mehr als doppelt so viele wie in der Versuchsgruppe 4 bereit 3 oder mehr im Monat f r eine Kombination aus automatischer Steuerung und visueller Aufbereitung von Daten auszugeben Dies h ngt vermutlich mit der bereits weiter oben diskutierten geringen Zahlungsbereitschaft f r eine automatische Steuerung in der Versuchsgruppe zusammen A EENERGY 129 inoma 9 Modellstadt Mannheim K nnten Sie sich vorstellen f r beides gemeinsam die auto matische Steuerung und die Verbrauchinformationen auf einem Webportal generell einen monatlichen Betrag zu bezahlen Falls ja wie viel w ren Sie bereit monatlich daf r zu zahlen 14 70 12 60 I 50 10 40 8s Tu m u Versuchsgruppe grupp 6 E Kontrollgruppe 4 0 m i l E 2 3 3 4 4 5 Nein Ja 0 1 1 2 Mehr als 5 30 20 10 0 Abbildung 71 Zahlungsbereitschaft f r automatische Steuerung und Stromverbrauchsvisualisierung In der folgenden Tabelle werden ungef hre Durchschnittspreise angegeben die Kontrollgruppe und Versuchsgruppe f r das Gesamtsystem und seine einzelnen Komponenten bereit w re zu zahlen Da Geldspannen und nicht ex
377. gsjahr ist bei Input Output Tabellen blich ZZ EENERGY Be inoma Modellstadt Mannheim regional konomische Arbeiten verloren ginge und f r die zusammengefasste Tabelle bereits Parameteranpassungen in Arbeitsschritt 1 8 diskutiert wurden Zudem w re auf anderer Basis auch nur eine Aktualisierung auf 2008 m glich gewesen was nicht als merklicher Vorteil gegen ber einer Verwendung von 2007 als Basisjahr erachtet wird Schlie lich wurde im bergang von den Tabellen f r 2007 auf diejenigen f r 2008 die offizielle Klassifikation der Produktionsbereiche ge ndert was wiederum den Anschluss an die vorliegende Literatur beeintr chtigt h tte Deshalb wurde die Tabelle f r 2007 Statistisches Bundesamt 2010 verwendet und ein Vorgehen analog zu Arbeitsschritt 1 8 gew hlt F r das Szenario Deutschland 2030 gelten entsprechenden Einschr nkungen nicht weshalb hier die aktuellen Tabellen f r das Jahr 2008 mit einer Aufl sung in 73 Produktionsbereiche gew hlt wurde Statistisches Bundesamt 2012 Wesentlich f r die Rechnung ist die Annahme dass die in den Tabellen abgebildeten Lieferbeziehungen strukturell konstant bleiben und im Zeitverlauf allein Skalierungen des Gesamtsystems erfolgen Diese Annahme ist f r den hier relevanten Zeitraum von mehr als 20 Jahren kaum realistisch Eine Anpassung der sektoralen Struktur f r das Jahr 2030 w rde allerdings sehr schlecht begr ndete Datensch tzungen erfordern Insbesondere d
378. gungsverschiebung einen Beitrag zur Systemstabilisierung leisten k nnten Die heutigen Mechanismen zur Teilnahme von Anlagen am Regelenergiemarkt sind jedoch noch zu unflexibel um diese Potenziale voll aussch pfen zu k nnen und beinhalten keine explizite Ber cksichtigung der Restriktionen der Verteilungsnetze Die im Folgenden vorgeschlagenen Verfahren sollen die M glichkeit bieten die Flexibilit ten auch von kleineren Anlagen die keinen garantierten Fahrplan einhalten k nnen zur Bereitstellung von Regelleistung und zus tzlich auch f r die Stabilisierung der Verteilungsnetze Vermeidung von Betriebsmittel berlastungen Spannungsbandhaltung zu nutzen Bottom Up Verfahren Die Unvorhersehbarkeit von Anschlussleistungen die haupts chlich durch die Volatilit t von Energieverbrauch und Erzeugung entsteht muss durch echtzeitnahe Netzf hrungsstrategien adressiert werden Dies wird z B erm glicht durch eine so genannte Bottom Up Angebotssammlung die Flexibilit ten f r Last bzw Erzeugungsverschiebung im Netz verwendet um Netzprobleme zu vermeiden bzw rechtzeitig zu beheben Hierzu eignet sich die in Abbildung 96 dargestellte Struktur der Verteilnetzautomatisierung NB BKK usw Abbildung 96 Struktur der Netzautomatisierung A EENERGY 198 Be inoma Modellstadt Mannheim Annahmen Die Angebote gelten f r fixe Zeitperioden sog Verhandlungsperioden Zu Beginn einer jeden Verhandlungsperiode werden die
379. h pfung im Szenario Mannheim 2030 24u442440444400nnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnannnnnn anna 255 Tabelle 50 Nachfrageimpulse nach Produktionsbereichen f r das Szenario Deutschland 2030 257 Tabelle 51 Wirkung von Infrastrukturinvestitionen und operative Kosten auf Erwerbst tigkeit und Bruttowertsch pfung im Szenario Deutschland 2030 404444004s40unnnnnnnnnnennnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn 258 Tabelle 52 Kraftwerkstypen eingesetzte Brennstoffe und dazugeh rige brennstoffspezifische CO Faktoren f r die Stromerzeugung in Deutschland 2030 244rs4nnsnnonnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnannnnnnnnnnnnnnn 260 Tabelle 53 Nettostromerzeugung und Brennstoffeinsatz der einzelnen Kraftwerkstypen f r D 2030 vor und nach der L astverlagerung sn 2s een een nen 261 Tabelle 54 Ver nderungen der COz Emissionen der Stromerzeugung durch Lastverlagerung der betrachteten Ger te in privaten Haushalten D 2090 2004440044n0nnnnonnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn 262 Tabelle 55 Tabelle bersicht Testphasen u0u0u0u0uenssnansnsnnnssnennnnnnnnnnnnnnnnnsnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn 266 Tabelle 56 Testphase 1 Anzahl und Verteilung der Absenkungen 224444s444snnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn nn 266 Tabelle 57 Testphase 2 und 3 Anzahl und Verteilung der Absenkungen 2uu442444snnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn 267
380. h also um einen Effekt der vom genaueren Verlauf der Merit Order Kurve abh ngig ist Er ist insofern plausibel als aufgrund des hohen Anteils erneuerbarer Energien Stunden mit sehr geringen Strompreisen h ufig sind und eine Verschiebung von Last in diese Stunden den Strompreis kaum oder gar nicht erh ht da dann auch h ufig ein berschuss an EE Strom vorliegt Zudem ist es nicht unplausibel dass Altkraftwerke mit hohen Grenzkosten in Reserve gehalten werden die nur in relativ wenigen Stunden produzieren wodurch eine Lastreduktion in diesen Stunden zu starken Preisreduktionen f hren kann Gleichzeitig verringert sich die Volatilit t des B rsenpreises leicht was z B an einem R ckgang des Variationskoeffizienten von 0 83 auf 0 78 insbesondere aber am R ckgang der Standardabweichung von 48 9 MWh auf 44 84 MWh zu sehen ist Auch aus der dahinterliegenden ge nderten Struktur der B rsenpreise resultieren Unterschiede der Beschaffungskosten Im Szenario Deutschland 2030 ist es also wichtig die Wirkung ber die ver nderten B rsenpreise zu beachten Durch die ver nderten B rsenpreise entsteht zuerst ein Unterschied zwischen den betriebswirtschaftlich nutzbaren Vorteilen aus variablen Tarifen und der sonstigen Wirkung Unter betriebswirtschaftlichen nutzbarem Vorteil ist dabei die Einsparung zu verstehen die sich bei den herrschenden Preisen aus den Differenzlastg ngen der Ger te ergibt denn nur diese Summe steht Lieferanten zur
381. h die Sensoren ausgel st wird Da die Temperatur eine relativ tr ge Messgr e ist wurde f r die bertragung ein Intervall von f nf Minuten festgelegt Die bertragung der Daten der Temperatursensoren zum EDS erfolgte analog zur bertragung der Daten der Wireless M Bus Z hler zum EDS mit Hilfe einer BDKE und dem BPL System In den folgenden beiden Abbildungen sind die Temperaturverl ufe in den Serverschr nken der Ortsnetzstationen S13 und WA24 ber 30 Tage sowie ber 6 Stunden dargestellt Es ist zu erkennen dass das Messintervall nicht nur f r Langzeitauswertungen Abbildung 56 sondern auch f r die Untersuchung von k rzeren Zeitabschnitten geeignet ist Dies wird bei Betrachtung der Messergebnisse in Abbildung 57 deutlich die einen berwachungszeitraum von 6 Stunden darstellen In diesem Zeitraum k nnen selbst die durch den L fter hervorgerufenen Temperaturschwankungen rote Kurve hinreichend genau erfasst werden 513 WA24 30 O 2 3 p 5 Q F 15 10 20 09 26 09 02 10 08 10 14 10 20 10 Datum Abbildung 56 Temperaturverlauf ber 30 Tage von zwei Serverschr nken in den Ortsnetzstationen S13 und WA24 A EENERGY 101 2 moma Modellstadt Mannheim S13 WA24 30 S i v 5 20 Q cb Fr 15 10 27 10 04 30 27 10 06 30 27 10 08 30 27 10 10 30 Datum Zeit Abbildung 57 Temperaturverlauf ber 6 Stunden von zwei Serverschr
382. h sichergestellt werden z B durch ein direktes Signal des Netzbetreibers dass die Elektroheizpatronen nur mit bersch ssigem Strom aus erneuerbaren Energien betrieben werden um eine Verringerung der CO Emissionen zu garantieren Eine Steuerung ber den B rsenstrompreis kann dies nicht garantieren da in Schwachlastzeiten bei gleichzeitig hohem Angebot an Braunkohlestrom sehr niedrige B rsenpreise auftreten k nnen In solchen F llen w re der Betrieb der Elektroheizpatronen m glicherweise wirtschaftlich aber kologisch kontraproduktiv Bei Teilnahme am Regelenergiemarkt hat der Betreiber des Heizhauses keinen Einfluss darauf welche CO Emissionen der Strommix zur Zeit des Regelenergieabrufs aufweist Es kann deshalb keine Aussage getroffen werden ob der Einsatz der Elektroheizpatronen zur Bereitstellung negativer Regelleistung zu einer Erh hung oder Verringerung der CO Emissionen f hrt ZZ EENERGY 1296 2 moma Modellstadt Mannheim 8 7 bertragbarkeit der IT Architektur Die f r den Feldtest in Mannheim entwickelte Architektur sollte auch im Feldtest in Dresden zum Einsatz kommen um nachzuweisen dass die genutzten Komponenten und deren Kommunikationsstrukturen bertragbar sind Das Design orientiert sich an den in Mannheim etablierten Strukturen In Dresden wurden zwei Verteilnetzzellenserver mit den etablierten Elementen installiert Als bergeordnete Einheit wurde die in Mannheim schon genutzte Systemzelle verwen
383. haffung effizienterer Ger te O Ver nderte Personenzahl im Haushalt O Mehr Ger te O Andere Aufenthaltszeiten im Haushalt O Anderer Umgang mit Ger ten O Wei nicht 11 Wie sch tzen Sie Ihren Stromverbrauch ein Bitte w hlen Sie nur eine der folgenden Antworten aus Unterdurchschnittlich Durchschnittlich berdurchschnittlich Wei nicht O O O O Wenn Sie sich nicht ganz sicher sind geben Sie den Wert an der Ihrer Meinung nach am ehesten zutrifft 12 Wenn Sie an eine normale Woche denken wie viele Personen sind werktags blicherweise zu Hause Bitte w hlen Sie in jeder Zeile nur eine zutreffende Antwort aus I 6 8 Uhr 8 10 Uhr 10 12 Uhr 12 14 Uhr 14 16 Uhr 16 18 Uhr 18 20 Uhr O O O O O O OO O O O O O O O O O O O O O O OON O O O O O O OO O O O O O O OO 00000000 0000000075 20 22 Uhr ln O 0O 0O O O O Wenn Sie sich nicht ganz sicher sind geben Sie den Wert an der Ihrer Meinung nach am ehesten zutrifft A EENERGY 329 inoma 9 Modellstadt Mannheim 13 Wenn Sie an eine normale Woche denken wie viele Personen sind am Wochenende blicherweise zu Hause Bitte w hlen Sie in jeder Zeile nur eine zutreffende Antwort aus I 6 8 Uhr 8 10 Uhr 10 12 Uhr 12 14 Uhr 14 16 Uhr 16 18 Uhr 18 20 Uhr O O O O O O OO O O O O O O O O O O O O O O OON O O O O O O OO O O O O O O OO 00000000 0000000075 20 22 Uhr 2e G Uhr O 0O 0O O O O Wenn Sie
384. hanismen und Formen auf welche Art und Weise zwischen den Wertsch pfungspartnern Leistungen erzielt bzw ausgetauscht werden Gesch ftsprozess Gesch ftsprozesse beschreiben die Aktivit tenabl ufe um die Handlungen innerhalb eines Gesch ftsmodelles zu vollziehen Schritte innerhalb von Prozessen werden als Use Cases bezeichnet ZZ EENERGY 310 Be ffnoma Modellstadt Mannheim Grid Agent Modul in der technischen Simulation einer VNZ das den Netzmoderator repr sentiert Handelssimulation Simulation zur Berechnung von Einsparungen f r den Stromhandel durch Lastmanagement mittels variabler Arbeitspreise und Netzentgelte au erdem zur Untersuchung der Auswirkung auf die Netzspitzenlast HT Hochtarif hoher Strompreis in einem 2 Stufen Tarif Hypertext Transfer Protocol HTTP HTTP wird definiert in RFC 1945 HTTP 1 0 1996 RFC 2616 HTTP 1 1 1999 Das Hypertext Transfer Protocol HTTP dt Hypertext Ubertragungsprotokoll ist ein Protokoll zur Ubertragung von Daten ber ein Netzwerk Es wird haupts chlich eingesetzt um Webseiten aus dem World Wide Web WWW in einen Webbrowser zu laden Industrieobjekt Systemdom ne f r den Industriebereich innerhalb der Dom nengruppe f r die Objekte des Netznutzers als Anschlusspunkte in den Energietransportnetzen Insel Teil eines Elektrizit tsversorgungssystems der vom Rest des Verbundsystems getrennt ist aber unter S
385. he Steuerung Selbst unter den Versuchshaushalten die angaben es seien bei ihnen nie Fehler an der automatischen Steuerung aufgetreten w ren nur 18 bereit f r die automatische Steuerung zu zahlen Eine hohe Fehleranf lligkeit ist also nicht allein der Grund f r die fehlende Zahlungsbereitschaft Dazu passt dass Die meisten von ihnen einen Betrag zwischen 0 und 2 A EENERGY 124 Be inoma Modellstadt Mannheim Kunden und Kundinnen auf dem Workshop und in den frei Text Feldern angaben die automatische Steuerung ber die Schaltboxen sei zu schwierig In einigen F llen tr gt dazu auch die Installation bei bei der Schaltboxen so gesetzt wurden dass sie schwer erreichbar waren Aber selbst wenn die Schaltboxen erreichbar waren war der Einschaltvorgang Programm w hlen und Einschalten kurz warten ber die Stromboxen durch zwei Mal dr cken stromlos schalten f r viele Personen zu kompliziert In den frei Text Feldern wurde demnach mehrfach angegeben die Schaltung sei ber z T im Ger t integrierte Zeitschaltuhren statt ber das moma System erfolgt Eine solche Integration der Steuerung in die Ger te wurde auch oft als Verbesserung vorgeschlagen um das System marktreif zu machen Ein weiteres Manko erschien 36 der Versuchsgruppe die beschr nkte Anzahl der an den Energiebutler anschlie baren Ger te Es stellt sich daher die Frage ob die Versuchsgruppe nicht doch st rker bereit w re f r eine automatische S
386. hes Verschiebepotential von KWK Anlagen von bis zu 20 vorhanden ist ohne dass Behaglichkeitseinbu en oder Akzeptanzprobleme beim Kunden zu verzeichnen sind Bevor verallgemeinerbare Aussagen zur Bewertung der konomischen und kologischen Wirkungen bei Nutzung dieser thermischen Absenkpotenziale in Geb uden getroffen werden k nnen m ssen jedoch noch weitere Untersuchungen zur Optimierung in Hinblick auf Technik konomie und kologie erfolgen Es besteht also gerade im Bereich der Steuerung von Stromnetzen in Verbund mit angrenzenden Energieinfrastrukturen hier W rme noch intensiver Forschungsbedarf bez glich der technischen Umsetzung aber insbesondere auch der Bewertung der Flexibilit tspotentiale sowie deren konomischen Nutzbarkeit Grundlegend konnte in den E Energy Projekten die Bedeutung der Flexibilit ten und damit eines neuen Marktsegments aufgezeigt werden Im Rahmen des Forschungsprojektes konnte nur ein kleiner Teil der potentiellen Flexibilit ten untersucht werden Die Erschlie ung von wirtschaftlichen Potentialen aus Flexibilit ten erfordert aber ein angepasstes Marktdesign Empfehlungen aus dem E Energy Rahmen f r ein neues Marktdesign waren nicht Projektauftrag und sind damit nur in einzelnen Bausteinen ausgesprochen worden Der gesellschaftliche Konsens f r ein neues Marktdesign ist aber f r den Erfolg der Energiewende z gig herzustellen Grunds tzlich ben tigen alle m glichen Flexibilit ten insbesondere unter Ein
387. hin mit einem hohen Anteil volatiler Erzeugung zu rechnen ist Deshalb sind f r 2030 deutlichere Vorteile einer Lastverschiebung als z B im Jahr 2013 zu erwarten Die Rahmendaten f r die Szenarien wurden dabei dem Szenario A der sogenannten Leitstudie 2010 entnommen Als Zielszenario werden in ihm die aktuell gesteckten energiepolitischen Ziele erreicht Das Szenario sollte damit grunds tzlich mit hier nicht betrachteten energiepolitischen Ma nahmen kompatibel sein R umlich wird die Verwendung variabler Tarife und variabler Netzentgelte f r Mannheim und Deutschland untersucht Dabei wird in der Abgrenzung Mannheim die MVV als First Mover angenommen und eine Beteiligung aller Haushaltskunden auf variable Energielieferpreise untersucht Auf Basis dieser Annahme kann insbesondere betriebswirtschaftliich untersucht werden welche Anreize ein einzelnes Energieversorgungsunternehmen hat variable Tarife einzuf hren Da Mannheim im Vergleich zu Deutschland klein ist kann hierbei davon ausgegangen werden dass sich die deutschlandweiten Strompreise durch die Lastverschiebungen in Mannheim nicht ndern Im Gegensatz dazu wird im Szenario Deutschland das eine Beteiligung aller Haushaltskunden in Deutschland an variablen Tarifen unterstellt die R ckwirkung auf die B rsenstrompreise ber cksichtigt Damit k nnen volkswirtschaftliche Aspekte variabler Tarife gut herausgearbeitet werden Die Handelssimulation dient prim r zur Untersuchung
388. hkeiten so gew hlt dass der L sungspreis minimal ist P Pmin und die Spannungen in jedem Netzknoten innerhalb der erlaubten Grenzen liegen U e Umin Umax Ergebnisse der Simulation In diesem Abschnitt werden die Ergebnisse f r den Einspeisefall 250 zusammengefasst Eine Jahressimulation der auf 250 skalierten Einspeiseprofile bei unver nderten Verbrauchsprofilen wurde durchgef hrt Die Jahressimulation siehe auch Abbildung 100 zeigt dass die Spannung an den meisten Tagen mehr als 2 ber der Nennspannung liegt Eine Kabel berlastung wurde nicht festgestellt durchgehend unter 50 In der Regel wird in diesem Fall das Netz durch Auslegung neuer Kabel verst rkt Im Prinzip wird das Netz damit ausgebaut so dass die Kurzschlussleistung in jedem Anschlusspunkt erh ht wird Um die Spannungsanhebung auszugleichen w rde ein Ausbau mit 18 08 km Kabell nge ben tigt Die Ergebnisse der Jahressimulation nach dieser Netzverst rkung sind in Abbildung 101 angegeben Die Spannung bleibt dann durchgehend knapp unter der 2 Grenze ZZ EENERGY 1206 see 2 moma Modellstadt Mannheim Max Spannung Min Spannung Spannungstoleranzband 1 06 1 05 1 03 1 02 1 01 4 0 99 0 98 0 97 Spannung p u Max Leitungsauslastung Max Spannung Min Spannung Spannungstoleranzband 1 03 MT PETIT p PI A
389. hrend des Feldtests wurden nicht gesondert ber cksichtigt Zur Reduktion statistischer Fluktuationen die trotz der umfangreichen Datengrundlage noch gro sind wurden stundengemittelte Durchschnittsverbr uche anstatt viertelstundengemittelter Werte ermittelt Die so erhaltenen Typtagverbr uche sind in Abbildung 76 dargestellt Auff llig ist insbesondere die st rkere Nutzung der Ger te an Samstagen hier insbesondere bei Waschmaschinen Daneben ist zu erkennen dass FPS Ger te in den Nachtstunden von 1 00 bis 6 00 kaum laufen obwohl dies z B bei einem durch den Energiebutler geschalteten Geschirrsp ler leicht und ohne Komforteinbu en m glich w re Da die Preise im Feldtest keine signifikante Korrelation mit Uhrzeit und Typtag hatten und sich Einfl sse durch Lastverlagerungen ber mehrere Tage hinweg grob wegmitteln werden die Verbr uche in Abbildung 76 im Folgenden als Referenzlastg nge verwendet die einen durchschnittliichen Haushalt ohne Reaktion auf Preisanreize repr sentieren Damit wurde trotz Ermangelung von Lastmessungen ohne zeitvariable Tarife eine Referenz konstruiert die vergleichende Aussagen zu Lastverschiebung als Reaktion auf Strompreis nderungen erlaubt 78 Die insgesamt 17 Feldtesttage an denen ein EEX Profil anstatt dem stochastischen Profil verwendet wurde f hren zu systematischen Korrelationen zwischen Uhrzeit und Preis die jedoch klein im Vergleich zu den allgemeinen Preisfluktuationen sind ZZ EENERG
390. ht werden bevor verallgemeinerbare Aussagen zur Bewertung der konomischen und kologischen Wirkungen getroffen werden k nnen Ebenso konnte nachgewiesen werden dass die in im Projekt Modellstadt Mannheim entwickelte IT Architektur in der Praxis auf verschiedene Regelungsaufgaben im Zusammenhang mit Smart Grid Aufgaben bertragbar ist ZZ EENERGY Be Hama Modellstadt Mannheim 9 Ausblick Die zuk nftigen Herausforderungen an das Energiesystem im Rahmen einer volatilen zunehmend dezentralen Energiegewinnung unter hoher Beteiligung der Prosumenten f hren zu einer wachsenden Komplexit t deren Beherrschung neue Markt sowie Netzf hrungsmechanismen erfordert Diesen Mechanismen kommt insbesondere die Aufgabe zu Energiefl sse flexibel zu steuern Flexibilit ten werden dabei insbesondere durch Erzeugungs und Verbrauchssteuerung durch Speichereins tze mittels Export und Importmechanismen zwischen Netzgebieten und Netzhierarchien sowie durch gemeinsame Steuerung von Elektrizit t und angrenzenden Energieinfrastrukturen wie W rme und Gas erschlossen Smart Grids also intelligente Energienetzwerke bilden die daf r notwendige Plattform aus Informations und Kommunikationstechnologie zur Vernetzung von Erzeugung Verbrauch und Speicherung sowie zur Abstimmung zwischen Netz und Markt Das E Energy Projekt moma widmete sich insbesondere der Definition einer Architektur der IKT Infrastruktur f r Smart Grids und der zum Aufbau von Smart
391. hteten Tagen aus den vier Wochen zugeordnet werden Die Summe der Anzahlen betr gt 365 Tag Tag 2 Tag3 Tag 4 Tag5 Tag6 Tag7 1 Woche 1 Zugeordnete Tage 22 10 13 3 4 6 11 Woche 2 Zugeordnete Tage 14 64 4 5 24 9 5 Woche 3 Zugeordnete Tage 19 12 11 26 7 15 9 Woche 4 Zugeordnete Tage 1 2 10 24 7 2 20 Tabelle 26 Ergebnis Klassifizierung von Tagen des Jahres zur konomischen Hochrechnung Die Anzahlen ergeben einen Vektor mit 28 Elementen Auch die Netzkennwerte erzeugte Energie Leitungsverluste Trafoverluste lassen sich als Vektor mit 28 Elementen schreiben wobei eines der Elemente dann dem Kennwert f r den jeweiligen Tag ergibt Die Jahreshochrechnung ergibt sich dann als Vektorprodukt Innerhalb der o g Zeitr ume wurden jeweils ein Simulationslauf mit aktivierten moma Algorithmen und unver nderter Netztopologie Fall Energiemanagement sowie ein Simulationslauf mit deaktivierten moma Algorithmen aber mit Netzausbau gem Szenario DE2030 Fall Netzausbau simuliert In Woche 3 wurde zus tzlich eine Referenz mit deaktivierten moma Algoritnmen und unver ndertem Netz simuliert um auch hier die korrekte Funktionsf higkeit der Algorithmen nochmals zu pr fen Abbildung 95 zeigt die kritischsten Spannungswerte im Netz f r den Zeitraum 3 f r die drei F lle Hinweis im Fall Geregelt ist der PCC Nr 75 anstelle des PCC Nr 56 der mit der h chsten
392. htig IT Portale f r die am Feldtest teilnehmenden Personen waren um sich mit dem Tarif auseinandersetzen zu k nnen Die Portale des Feldtests hatten aber noch weitere dar berhinausgehende Feedback Funktionen Bewertung Metering Portal Das Metering Portal enth lt eine bersicht ber die Preise des heutigen und des morgigen Tages Niedrige Preise gr n liegen im Bereich von 10 19ct mittlere Preise gelb im Bereich von 20 24 ct hohe Preise rot zwischen 25 und 40 ct Dar ber hinaus zeigt es den gemessenen Stromverbrauch und die daraus resultierenden Stromkosten Verbrauch Preis des Haushalts an bersicht ber die Verbrauchsdaten gibt es auch in Tabellenform In der Kosten bersicht werden die durch den moma Tarif erlangten Boni angezeigt ber einen Algorithmus wird versucht zu ermitteln welcher Verbrauch welcher Ger teklasse zugordnet kann Standby Ger te und permanent laufende Ger te taktende K hlger te Gro verbraucher hohe Leistungsspr nge oder sonstige Verbraucher Zudem kann im Metering Portal Einsicht ber gemessene Leistung und berechnete CO Emissionen bezogen werden Wobei letzteres nicht bei allen Kunden und nicht w hrend des gesamten Feldtest einsatzbereit war Daneben gibt es noch ein Glossar und FAQ Energiespartipps der MVV und einen Link zu einem Stromsparcheck der EnergieAgentur NRW A EENERGY 115 Anoma Modellstadt Mannheim Wie interessant waren f r Sie die folgenden im Smart Metering Webport
393. ibung von Versuchs und Kontrollgruppe 44444224400nnnnnnn nennen 353 A 6 Theorie zur Berechnung von Preiselastizit ten 4su4nnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn mann nn 361 A 7 Parameter aus dem Preiselastizit tenmodell auf Haushaltsebene nsssnessesssessnesrresrrssrrssrrssrresrns 364 A 7 1 Regressionen Basismodell ber alle Haushalte 224444444nnnnnnnnnnnnnnnnnnennnnnnnnnnnnnnnnnn nen 364 A 7 2 Regressionen Basismodell ber Gruppen von Haushalten 444004sn0unnnnnnnnnennnnennnnnnnnn 365 A 8 Unterschiede zwischen Simulation und Feldtest s20u02400nnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn anna 366 A 9 Technische Informationen zur Simulation in einer VNZ uuenseennsennsnnennnnnnnnnnnnnnennnnnnn nn 368 A 10 Anhang zur systemanalytischen volkswirtschaftlichen und kologischen Betrachtung 374 A 10 1 Beschreibung der Kraftwerkseinsatz und Strompreissimulationen f r 2030 uenn 374 A 10 2 IZES Simulationsmodell urs440444044nn0nnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn 374 A 10 3 Erstellen einer Kraftwerksliste f r das Jahr 2030 22444044444B0nnnnnnnnnnnnnnennnnnnnennnnnnnnnnnnnnn 375 A 10 4 Ermitteln der Residuallast f r das Jahr 2030 u 224444444440nnennnnennnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnennnnnnn 376 A 10 5 Merit Order Bildung 4 24004444044400n
394. ich geartete Haushalte m glich F r einen einzelnen Tag wird der Preiseffekt aber recht unpr zise bestimmt Auf einer auf einem l ngeren Zeitraum und mehr Haushalten basierenden Datenbasis lie e sich die Pr zision der Prognose vermutlich erh hen Ver nderung des absoluten Stromverbrauchs auf Haushaltsebene Auf Grund der verk rzten Feldtestphase ist es nicht m glich hinreichend tragf hige quantitative Aussagen zur Ver nderung des Jahresstromverbrauchs der Versuchsgruppe im moma Projekt zu machen Jedoch weisen zwei untersuchte Indikatoren darauf hin dass sich in der Versuchsgruppe der absolute Stromverbrauch gegen ber der Kontrollgruppe nicht nderte Danach h tte sich der geringe Mehrverbrauch 182 Wobei beispielsweise eine ersatzlose Reduktion in Zeiten hoher Preise und Mehrverbrauch in Zeiten niedriger Preise nicht auszuschlie en sind 133 Siehe zu diesen Ergebnissen den Abschlussbericht zum 2 Feldtest IFEU MVV Ergebnisbericht des Praxistests Flexibler Strompreis Praxistest 2 moma Bericht Mannheim M rz 2012 134 Etwa 1 der Varianz wird durch die Preise erkl rt Der Rest geht auf zeitliche Schwankungen zur ck ZZ EENERGY 1163 Be inoma Modellstadt Mannheim durch die moma Infrastruktur von etwa 1 3 des Haushaltsstromverbrauchs mit geringf gigen Einsparungen etwa die Waage gehalten bertragbarkeit der Ergebnisse Wie Kapitel 5 2 zeigt unterscheiden sich die untersuchten Haushalte in typisch
395. ich unsicher k nnten sich dies aber vorstellen Nur 12 wollen sich in keinem Fall weiter mit einem variablen Preis auseinandersetzen und 2 machten keine Angabe Auch die Kontrollgruppe die nicht direkten Kontakt mit einem solchen Tarif und keine positiven Erlebnisse Einsparungen damit hatte ist einem solchen st ndlich wechselnden Tarif grunds tzlich gegen ber aufgeschlossen Auch hier k nnen sich nur 10 gar nicht vorstellen einen solchen Tarif zu nutzen 36 sagen sie h tten gerne so einen Tarif 45 sagen zumindest vielleicht 9 machten keine Angabe W rden Sie gerne den moma Tarif oder einen vergleichbaren Tarif auch nach dem Ende des Feldtests weiter nutzen 60 0 50 0 Versuchsgruppe 40 0 n 296 30 0 E Kontrollgruppe 20 0 ne 10 0 0 0 Vielleicht F r die Kontrollgruppe lautete die Frage H tten Sie gerne einen variablen Strompreis das hei t einen Stromtarif der nicht den ganzen Tag und jeden Tag gleich ist sondern zum Beispiel zwischen 10 ct kWh und 40 ct kWh schwankt Abbildung 59 Wunsch einen variablen Tarif zu nutzen in Versuchs und Kontrollgruppe Gr nde f r Weiter Nutzung des Tarifs F r beide Gruppen ist Geld zu sparen der Hauptanreiz einen solchen Tarif zu nutzen Wenn ein einziger Grund angegeben wurde dann war es fast immer der oben genannte Nur vereinzelt wurden andere Gr nde wie zum Beispiel zum Klimaschutz beitragen als alleiniger Grund genannt In der Versuchsgruppe gabe
396. icherheit zu betrachten Dabei wurde analysiert welche Anwendungsf lle Use Cases in welchen Szenarien ausgef hrt werden welche Daten anfallen und wie sch tzenswert oder sensibel diese Daten sind Des Weiteren wurden auch die physikalische Sicherheit und die Anforderungen an die Marktrollen betrachtet also in welchen Wirkungsdom nen bestimmte Komponenten installiert sind und wer Zugriff auf diese hat technische oder juristische Akteure Ein weiterer Punkt war die Datensparsamkeit Das Projekt hatte das Ziel nur dort Daten zu speichern wo diese auch zwingend notwendig sind z B f r die Abrechnung des Stromverbrauches Als n chstes hat sich das Team ber die Formulierung der grundlegenden Sicherheitsanforderungen im Rahmen der Studie E Energy moma Security verst ndigt Zur Vereinfachung und Strukturierung des komplexen Themas wurden die Komponenten Systeme 5 Sicherheitsstufen zugeordnet F r jede Stufe wurden Sicherheitsma nahmen definiert um so f r die Anwendungsf lle und sch tzenswerten Informationen die erforderlichen Sicherheitsma nahmen fest zu legen Dabei erfolgte die Orientierung im Jahre der Studienerstellung 2009 an der damaligen Sicherheitsempfehlung des BSI und dem BSI Grundschutzhandbuches Dies galt mit der Einschr nkung dass die Empfehlungen des BSI nur bis in das Jahr 2015 reichten Details zu dieser Einstufung finden sich in der Studie E Energy moma Security ab Seite 19 Um innerhalb der Sicherheitsst
397. ie Darstellung der Verbr uche in einem zentralen Webportal k nnte man verzichten wenn daf r die Darstellung der Verbr uche ber das im Energiebutler integrierte Portal sichergestellt wird Dies br chte allerdings den Nachteil mit sich dass der Zugriff auf die Viertelstunden Stromverbrauchsdaten nicht mehr ber das Internet also nahezu berall erfolgen k nnte sondern nur noch lokal im Kundenhaushalt Eine weitere Alternative w re nur ad hoc bei einem vom Nutzer gew nschten Zugriff auf Viertelstunden Stromverbrauchsdaten ber das zentrale Webportal diese Daten an das zentrale Webportal zu bertragen Die Berechnung der virtuellen Tarifregister als Basis f r die Tarifabrechnung k nnte bereits auf der Verteilnetzzellen Ebene erfolgen so dass nur noch die abrechnungsrelevanten letzten Tarifst nde pro Abrechnungszeitraum bertragen werden m ssten Statt 30 Tagen 96 Werte Tag min 2 Registertypen also min 5760 Werten Monat m ssten dann bei einem Tarif mit 40 Stufen nur 40 Werte bermittelt werden so dass ein Faktor gr er 100 an Bandbreiten und Hardwareressourcen auf der zentralen Ebene eingespart werden k nnte Im Umkehrschluss k nnte mit den gleichen Ressourcen die hundertfache Anzahl an Kunden versorgt werden Auf der Verteilnetzzellenebene w re die Berechnung der virtuellen Tarifregister unmittelbar m glich da dort sowohl Verbr uche als auch Tarifinformationen bereits in der notwendigen Granularit t vorliegen
398. iemanagement in der Niederspannungsversorgung mittels dezentraler Entscheidung Dissertation Universit t Kassel 2008 141 J Ringelstein Betrieb eines bergeordneten dezentral entscheidenden Energiemanagements im elektrischen Verteilnetz Dissertation Universit t Kassel 2010 12 I Stadler Demand Response Nichtelektrische Speicher f r Elektrizit tsversorgungssysteme mit hohem Anteil erneuerbarer Energien Habilitation Universit t Kassel Oktober 2005 18 Nach G Kerber Empfehlung zur Richtlinie zum Anschluss von Erzeugungsanlagen an das Niederspannungsnetz Mai 2009 ZZ EENERGY 176 Be inoma Modellstadt Mannheim Lastg nge bestand im Szenario DE2030 aus dem BDEW HO Lastprofil und im Szenario MA2030 aus einem Lastgang der aufgrund von Messungen in Feldtest 3 gewonnen wurde Implementierung des Marktautomaten Das Marktautomaten Modul wurde in JAVA implementiert Der programmtechnische Aufbau sieht zwei verschiedene Typen von Aktionen vor die der Marktautomat im Verlauf eines simulierten Tages ausf hren kann 1 mit Angabe einer Uhrzeit geplante Aktionen und 2 Aktionen als Antwort auf externe Ereignisse Aktionen des Typs 1 hei en scheduled die des Typs 2 reacting Jede dieser Aktionen l st intern ein Kommando aus wobei jedes Kommando mittels einer JAVA Klasse implementiert wird Jede Kommandoimplementierung kann au erdem auf einen Kommandokontext sowie den allgemeinen Z
399. ien in Deutschland bei Ber cksichtigung der Entwicklung in Europa und global 2011 DBFZ ZZ EENERGY 182 ge Anoma Modellstadt Mannheim F r die Erstellung der Day Ahead Tarifprofile durch Markt und Netzautomat musste die Anzahl der m glichen Profile aus technischen Gr nden auf 1600 begrenzt werden Dazu wurden die vom IZES prognostizierten EEX Preise f r 2030 in 12 Cluster unterteilt Die Clustermittelwerte ergeben die 12 verwendeten Basistarifprofile des Marktautomaten die in Abbildung 91 dargestellt sind Diese entsprechen den M glichkeiten f r die variablen Arbeitspreise Es wurde angenommen dass der Netzautomat zur Bestimmung von variablen Netzentgelten vaNE ein Standardentgelt von 6 ct kWh in acht Zeitintervallen am Tag modifizieren kann so wie es in Tabelle 19 angegeben ist Die Optionen sind speziell an das gegebene Szenario und die verwendeten Basistarifprofile angepasst und erlauben einerseits sehr niedrige vaNE zu Zeiten hoher Einspeisung und andererseits einen ausreichenden Preishub um die Basistarifprofile ma geblich zu beeinflussen so dass eine Lastreaktion erwirkt werden kann Die Summe aus Basistarifprofilen und vaNE ergibt den Preis der an die Kundengruppe gesendet wird F r die Anzahl m glicher Profile ergibt sich 12 2 1536 Die Auswahl des Basistarifprofils wird w hrend des Simulationsablaufs vom Marktautomaten aufgrund einer Prognose f r den EEX Preis der vaNE und der Prognose der Kunden
400. ierten Schnittstellen Normung von Diensteschnittstellen Syntax 3 Informationsebene Modelle f r kaufm nnische und technische Objekte die durch Funktionen bearbeitet werden Normung von Modellen ihren Beziehungen Semantik und Ontologie 4 Kommunikationsebene Kommunikationsprotokolle von Anwendungsschnittstellen bis hin zur physikalischen Verbindung Normung von Kommunikationsprotokollen 5 Komponentenebene technische Systemkomponente z B Ger t oder Software als Wirkungsort einer Funktion innerhalb der oben benannten Systemdom nen von der zentralen Erzeugung bis hin zum Endkundenanwesen 28 ETF11 EU Commission Task Force for Smart Grids Expert Group 3 Roles and Responsibilities of Actors involved in the Smart Grids Deployment EG3 Deliverable Final 01 February 2011 A EENERGY ss fnoma 9 Modellstadt Mannheim Mit dieser Gliederung wirken Funktionen deren Interaktion ber die Informations und Kommunikationsebene beschrieben wird auf die Komponentenebene sowohl im technischen Prozess aber auch entfernt ber Betriebsf hrungssysteme oder den Markt ein Die Nutzung dieses abstrakten Dom nenmodells wird in M490RA12 im Rahmen der nachfolgenden Abbildung detailliert ausgef hrt und im nachfolgenden moma Architekturkapitel benutzt Dabei besitzt insbesondere die Thematik Informationssicherheit die Herausforderung dass alle Anforderungen und Ma nahmen bez glich aller Wirkdom nen innerhalb des beschrie
401. ifferenzdruckinformationen bereits am Schlechtpunkt und nicht wie bisher allein am Ende des R cklaufs in der W S Anfang sekund rer Vorlauf und Ende sekund rer R cklauf Infolgedessen wird die Reaktionszeit der Differenzdruck nderung am Schlechtpunkt im Gegensatz zur Differenzdruck nderung am Sekund rnetzende ber die gesamte R cklaufl nge reduziert Steigt der W rmebedarf der Kompaktstation KPS an so ffnen diese ihre sekund ren Stellventile wodurch sich der sekund rseitige Differenzdruck verringert Mithilfe der zus tzlichen Differenzdruckmessungen wird nicht nur die Reaktionszeit der Sekund rnetzpumpe verk rzt sondern auch die Pumpenfahrweise speziell den Druckverh ltnissen angepasst Des Weiteren wird die Pumpendrehzahl entsprechend nach oben begrenzt Mit dieser Ma nahme kann das berschwingverhalten der Pumpe deutlich ged mpft und somit die gesamte sekund re Netzhydraulik beruhigt werden Zudem wird die Ger uschentwicklung in den KPS bedeutend verringert Grunds tzlich bleibt die Problematik des erh hten Schwingverhaltens des prim ren Stellventils jedoch bestehen siehe nachfolgende Abbildung Ein Wechsel des prim ren Stellventils wird empfohlen Bei der jetzigen Implementierung erfolgt die Datenbereitstellung f r die Regelung aus einer sogenannten Dreipunktmessung Dadurch muss die Ventilstellung immer wieder grob nachgeregelt werden Durch eine feingliedrigere Taktung k nnte eine stabilere Fahrweise er
402. ikation zu berpr fen wurde die gleiche Regressionsanalyse basierend auf dem gleichen Datensatz auch f r die Kontrollgruppe durchgef hrt Der Preiseffekt in der Kontrollgruppe war entsprechend den Erwartungen nicht signifikant und best tigt die Modellspezifikation Eine Eigenpreiselastizit t von 10 6 ist konsistent mit anderen Feldtesten zu variablen Strompreisen So lagen Preiselastizit ten im Energy Smart Pricing Plan der in den USA von CNT Energy ber vier Jahre durchgef hrt wurde im Durchschnitt bei 6 Das US Energieministerium berichtet von einer Bandbreite von Preiselastizit ten von 8 bis 14 Ergebnisse aus dem moma Feldtest 3 stimmen also mit Ergebnissen internationaler hnlicher Experimente berein Das hier vorgestellte Basismodell verdeckt allerdings zwei wichtige Eigenschaften der Preiselastizit t Zum einen wird nicht dargestellt dass Preiseffekte mit der Tageszeit deutlich variieren Tags ber und zu Anwesenheitszeiten ist eine hohe Preisreaktion deutlich plausibler als nachts Zum anderen sind die Preiseffekte von Haushalt zu Haushalt sehr unterschiedlich Dazu ist anzunehmen dass je nach Motivation Ger teausstattung Anwesenheit oder weiteren Faktoren Haushalte unterschiedlich stark auf variable Preise reagieren Au erdem erkl rt das hier vorgestellte Modell nur einen kleinen Anteil der Varianz der Stromverbr uche Dieser Anteil kann durch geeignete Modellspezifikation deutlich erh ht werden um zuverl
403. ilit t der eingesetzten Sensoren erf llt Zur Darstellung und Auswertung der Messwerte stehen verschiedene Optionen zur Verf gung Einerseits k nnen alle Messwerte auf einem Display am Ger t dargestellt und abgerufen werden Somit kann eine Vorortauswertung der Messdaten durch einen Techniker erfolgen Zur permanenten berwachung der Messdaten ist aber eine Fernabfrage der Daten erforderlich Hierzu k nnen alle Daten online ber einen integrierten Webserver dargestellt werden oder mithilfe eines beigef gten Softwaretools ausgelesen und ber einen gro en Zeitraum ausgewertet werden 38 http www download janitza de download_direkt Leaflets 020__UMG 20511 UMG 20511_Deutsch pdf aN EENERGY o4 ID Br 2 moma Modellstadt Mannheim UMG 511 Zeigerdiagramm 1 r GUDO Janitza Power Quality Analyser Abbildung 47 UMG 511 Quelle http www janitza de downloads kataloge leaflets Die Installation der Messger te in den Ortsnetzstationen wie in der folgenden Abbildung wurde durch Techniker der MVV Energie AG durchgef hrt da hierf r Betriebsmittel wie etwa Transformatoren vom Netz genommen werden mussten In dem Projekt wurden die Messungen in den Ortsnetzstationen auf der Sekund rseite der Transformatoren vorgenommen Abbildung 48 UMG 511 Installiert in Trafostation Durch den Einsatz dieser Messger te k nnen die Netzr ckwirkungen erfasst bewertet archiviert und auf diese reagiert werden
404. imal einen Tag im Voraus bekannt ZZ EENERGY 52 Be fnoma Modellstadt Mannheim 4 IT Architektur und komponenten 4 1 Architektur und Komponenten im zuk nftigen Energiesystem 4 1 1 Leitgedanken der Smart Grid Architektur Die energiepolitischen Zielstellungen bez glich des Wechsels zum Leitsystem erneuerbare Energien sowie der Energieeffizienzsteigerung f hren zu einem volatilen Angebot von elektrischer Energie und zur wachsenden Komplexit t der Steuerung und zunehmenden Konnektivit t von Anschlusspunkten aufgrund h herer Anteile dezentraler Erzeugung bis in die Objekte der Endkunden Die Volatilit t und Komplexit t soll durch die Ausstattung von Verteilungsnetzen mit Automatisierungseinrichtungen bis hin in den Niederspannungsbereich sowie durch die Einbindung des Endkunden sowohl ber eine Schnittstelle zwischen Markt und Netzakteuren als auch eine Schnittstelle f r Markt und Netzakteure zur Liegenschaft des Kunden im Wohnbereich im gewerblichen und Industriebereich sowie zum mobilen Objekt beherrschbar werden Die daf r notwendige IKT Infrastruktur wurde in moma spezifiziert und umgesetzt Ziel der E Energy Projekte war es die bertragbarkeit der L sung auf andere Regionen und Gesch ftsszenarien zu erreichen und zu demonstrieren Die bertragbarkeit der moma Architektur wird anhand der inzwischen in Arbeiten der VDE ITG Fokusgruppe Energieinformationsnetze sowie innerhalb des EU Smart Grid Mandats 490 in
405. immung von Preis Herkunft Art und Einsatz der benutzten Energie Das Programmierframework OSGi und das Anwendungsframework OGEMA als Dienstevermittlungsebene abstrahieren von der darunter liegenden Hardware eines eingebetteten Systems als Diensteplattform Damit wird es m glich Energiefunktionen f r Lieferprodukte Energiedienst und Messdienstleistungen Dienste zur Verbindung mit anderen Lebensbereichen auf unterschiedliicher Hardware Meter Gateway Heizungssteuerung System zur Geb udeautomation Netzwerk Router Energiebutler usw laufen zu lassen Mit OGEMA wird aktuell ein hardwareunabh ngiger Stack mit Betriebssystem Java Virtual Machine Java VM und OSGi genutzt auf dem das OGEMA Framework aufgesetzt wird Schaltbox Um die Haushaltsger te in den Kundenhaushalten zu steuern werden spezielle Schaltboxen verwendet Diese kommunizieren per Funk mit dem Energiebutler Die Schaltboxen besitzen eine schaltbare Schuko Steckdose an der die zu steuernden Ger te direkt angeschlossen werden Zudem k nnen bis zu zwei Temperatursensoren angeschlossen und berwacht werden um ein effektives und sicheres Management von K hl und Gefrierger ten durchf hren zu k nnen ZZ EENERGY 165 Be inoma Modellstadt Mannheim 4 2 5 alphaCore und alphaCell Bei alphaCore und alphaCell handelt es sich nicht um Produkte von IBM vielmehr sind es interne Codenamen die lediglich innerhalb des moma Projekts Verwendung finden AlphaCore und
406. in Niederspannungskabel hier deutlich geringer beziffert BDEW 2011 S 36 benennt f r ein Szenario entsprechend der auch hier verwendeten Leistudie 2010 f r den EE Ausbau bis 2020 einen Bedarf an zus tzlichen Investitionen auf der Niederspannungsebene von 9 4 11 9 Mrd Dieser erfolgt aber vornehmlich im l ndlichen Raum Insofern sind diese Werte nicht vergleichbar Sie weisen aber darauf hin dass insbesondere der l ndliche Raum und die dortigen Einsatzm glichkeiten und m glichen Vorteile eines Smart Grid eine Iohnende Aufgabe f r weitere Forschungen sein d rfte konomische Vorteile aus variablen Tarifen Die konomischen Vorteile aus variablen Tarifen werden auf Basis der Handelssimulation berechnet Betrachtet werden gleichzeitig sowohl variable Energielieferpreise variable Tarife im engeren Sinn mit dem Ziel einer Beschaffungsoptimierung und variable Netzentgelte mit dem Ziel durch Netzlastmanagement einen erforderlichen Netzausbau zu reduzieren In diesem Abschnitt werden die nicht das Netz betreffenden Wirkungen des daraus entstehenden variablen Tarifs abgesch tzt Herangezogen werden dazu die Ergebnisse der Verschiebung des Ger telastgangs aus der Handelssimulation Kapitel 6 4 Sie werden dort f r 1000 Haushalte berechnet die jeweils rund 3 6 MWh Strom pro Jahr verbrauchen Eine Hochrechnung auf Mannheim und Deutschland erfolgt ber den Stromverbrauch Im Vergleich zu einer Hochrechnung ber die Haushaltsanzahl wird
407. in aktives Management dezentraler Anlagen erforderlich wird Die aktuell unkontrollierte Einspeisung durch dezentrale Energiewandlungsanlagen ist durch ein dezentrales Energiemanagement f r den regionalen Ausgleich von Verbrauch und Erzeugung zu berwinden Der Begriff der Verteilnetzautomatisierung beschreibt die Zerlegung von bisher als Gesamtentit t zentral gef hrten Netzen in selbst ndige aber verbundene Regelkreise mit der automatisierten Abbildung der energiewirtschaftlichen Grundprozesse Dazu geh rt auch die definierte Interaktion mit den benachbarten Netzregionen den Anschlussobjekten der Endkunden sowie dem Energie Markt Bei der Umsetzung ist die von der Regulierung vorgeschriebene informatorische und buchhalterische Entflechtung Unbundling zwischen Markt und Netzakteuren zu beachten Die Netze bleiben in der dienenden Rolle gegen ber dem wettbewerblichen Bereich ben tigen aber trotzdem eine aktivere Rolle als in der Vergangenheit Bei stabilem Netzzustand sollen allein die wettbewerblichen Marktmechanismen wirken ohne ein steuerndes Eingreifen des Netzes Im bergangsbereich bei aufkommenden Gef hrdungssituationen die durch Prognosen erkennbar sind wird ein vorausschauendes Eingreifen des Netzes notwendig Mechanismen f r die vorausschauende Steuerung k nnen anreizbasiert gestaltet werden Dazu m ssen neue Regeln f r Marktteilnehmer und Netzbetreiber aufgestellt werden um eine proaktive Netzstabilisierung zu erm glichen
408. ind folgende Im Szenario Netzausbau ist ein 250m langes Niederspannungskabel vom Typ NAYY 4x120 SE im Vergleich zu Energiemanagement zus tzlich zu installieren F r 8 PV Anlagen muss im Szenario Netzausbau die Nennscheinleistung um 9 erh ht werden um bei gleicher Einspeisung ebenfalls zum Blindleistungsmanagement beizutragen Die Biomasseanlagen tr gt im Szenario Netzausbau zum Blindleistungsmanagement bei und kann deshalb 3 weniger Wirkleistung als im Szenario Energiemanagement bereitstellen 185 Nitsch et al 2010a Langfristszenarien und Strategien f r den Ausbau der erneuerbaren Energien in Deutschland bei Ber cksichtigung der Entwicklung in Europa und global Datenanhang II Datenanhang der Studie f r das Bundesministerium f r Umwelt Naturschutz und Reaktorsicherheit ZZ EENERGY Be inoma Modellstadt Mannheim Die Wirkleistungsverluste verringern sich im Szenario Energiemanagement im Vergleich zum Szenario Netzausbau um 0 2277 MWhj a Zur Berechnung der konomischen Vorteile wurde wie folgt vorgegangen F r das Netzkabel wurden Investitionskosten sowie Wartungs Instandhaltungskosten u auf Basis von MVV Daten angesetzt Die Investitionskosten von rund 25 Tsd wurden unter Annahme einer 40 j hrigen Lebensdauer bei 6 Realzins in Annuit ten umgerechnet zu denen die Wartungskosten etc in H he von 0 5 der Investitionskosten pro Jahr addiert wu
409. ine Versorgungsaufgabe im Falle eines Fehlers zu erf llen Versuchsgruppe Gruppe von Versuchshaushalten die einen dynamischen Tarif hatten und mit Stromverbrauchsvisualisierung und Automatisierungssystem ausgestattet sind Verteilnetz Das Energieverteilungsnetz Objektanschluss und Z hlpunkte des Messstellenbetreibers geh ren zum Verteilnetz Hiermit ist im moma Projekt das MVV Energieverteilnetzwerk sowie das DREWAG Fernw rmenetz gemeint Das Verteilnetz h rt am Objektanschluss auf Danach beginnt die Objektnetzzelle VNZ Verteil ungs netzzelle ZZ EENERGY 1315 Be inoma Modellstadt Mannheim VNZ Server Hardwareplattform f r die Moma Applikationen EDS Software Pool BEMI und Core dezentrale Applikationen WAN Netzwerkverbund aus BPL Netz der PPC und einem ISP Netz der Pfalzcom genutzt f r die IP Verbdingung folgender moma Zonen ONZ VNZ SZ UOZ W rme bergabestation W S Technische Einrichtung zur bergabe von W rme aus dem Prim rfernw rmenetz in das Sekund rfernw rmenetz Metering Portal MVV Smart Metering Portal auf dem der eigene Stromverbrauch der dynamische Tarif und weitere Infos eingesehen werden k nnen Z hler Ger t das zum Messen von Energiemengen durch Messen der Leistung ber die Zeit vorgesehen ist Z hlpunkt Ein Z hlpunkt ist ein Gesch ftsobjekt f r das Messen von Strom Gas Wasser W rmeverbr uchen Ein Objektanschluss hat einen oder meh
410. inem elektronischen Z hler k nnen jedoch 8 4 W eingespart werden 114 24 31 30 31 11 9 1000 ZZ EENERGY 158 Be inoma Modellstadt Mannheim Beim ersten Indikator wurde der Stromverbauch in einem Jahr in dem in der Regel noch ein Ferrarisz hler eingebaut war mit dem Feldtestzeitraum verglichen Das hei t der Haushalt wurde durch die Infrastruktur mit 26 kWh belastet aber sparte durch den energie rmeren Z hler 18 5 kWh Die tats chliche Mehrbelastung durch das moma System liegt damit bei 7 8 kWh im gesamten Feldtestzeitraum Das macht bei insgesamt 820 kWh 0 9 des Energieverbrauchs aus Im Vergleich ging der Stromverbrauch in der Versuchsgruppe leicht 0 4 bis 1 5 zur ck obwohl er um etwa 1 h tte ansteigen sollen Dies erh rtet den Verdacht dass es zu einer ganz geringen Verbrauchsreduktion in der Versuchsgruppe gekommen sein k nnte allerdings ist dies mit einer gro en Unsicherheit behaftet Im zweiten Fall war der elektronische Z hler schon in der ersten Vergleichsphase von Mai bis Juli installiert Das bedeutet es kam nicht zu Einspareffekten durch einen Austausch des Z hlers Das bedeutet ein Haushalt bei dem das moma System nicht eingeschaltet war wurde w hrend der Feldtestphase mit monatlich circa 8 7 kWh belastet Dies macht bei einem durchschnittlichen Verbrauch von 280 kWh im Monat 3 am Stromverbrauch aus Ein solcher Anstieg ist nicht in Tabelle 13 zu verzeichnen und ist konsistent mi
411. ingesetzt bei PV Wechselrichtern Q Erzeuger Erzeuger von Blindleistung Regelenergie Energie zum Ausgleich von Leistungsungleichgewichten in einer Regelzone Regelenergiemarkt Systemdom ne f r den Markt zur Beschaffung von Regelenergie in der Dom nengruppe Teilm rkte der Energiewirtschaft Regelzone Zusammenfassung von Fahrpl nen von Bilanzkreisverantwortlichen die in einem Netzgebiet eines bertragungsnetzbetreibers wirken die dem Zweck dient ZZ EENERGY 313 Be ffnoma Modellstadt Mannheim Abweichungen zwischen Prognosen der Energielieferung sowie der erwarteten Energienutzung zu minimieren sowie verbleibende Abweichungen verursachergerecht finanziell zu regulieren Regressionsanalyse mathematisches Modell zur Absch tzung von Zusammenh ngen zwischen zwei oder meheren Gr en Reserveleistung die Differenz zwischen der total verf gbaren Kapazit t und der Leistungsanforderung des Systems Residuallast elektrische Leistung die nicht durch volatile regenerative Energien gedeckt werden kann Rolle Gruppierung von Verantwortlichkeiten im intelligenten Energiesystem welche ber die Definition von Zielen Anforderungen und Ma nahmen zur Definition von Anwendungsf llen f hren Schaltbox Vorschaltger t das per Funk mit dem Energiebutler kommuniziert und eine schaltbare Schuko Steckdose enth lt an der ein vom Energiebutler automatisch zu steuer
412. ings wie schon Samstags die deutlich breiteren Konfidenzintervalle zu beachten die Preiselastizit ten deutlich weniger zuverl ssig machen als an Werktagen So umschlie t beispielsweise um 17 00 das Konfidenzintervall von 0 8 bis 48 mit 95 iger Wahrscheinlichkeit den wahren Wert des Koeffizienten Gruppenspezifische Preiselastizit ten Die bisherigen Analysen lassen keinen Schluss zu ob die Gesamtverbrauchsreaktion durch kleinere Reaktionen vieler Haushalte oder gro e Reaktionen weniger Haushalte ausgel st werden Deshalb wurde in einem n chsten Schritt der Analyse versucht Unterschiede in der H he der Preisreaktion zwischen verschiedenen Haushalten zu quantifizieren Um hierzu Hinweise zu erhalten werden die Haushalte abh ngig von ihrer selbstberichteten Nutzung des Energiebutlers und von Hand geschalteten Ger ten in 4 Gruppen unterteilt Haushalte die den Fragebogen oder die spezifischen Fragen nicht beantworteten konnten in diese Analyse nicht mit aufgenommen werden Ebenso wurden Haushalte ohne durchg ngige Verbrauchsdaten ausgeschlossen AE EENERGY 147 Be inoma Modellstadt Mannheim Automatik genutzt Automatik nicht genutzt Manuell Ger te verschoben 37 82 Nicht Manuell Ger te 10 33 verschoben Tabelle 6 Anzahl Haushalte je Gruppe nach Nutzung der Automatik und manueller Verschiebung Auff llig ist dass nur wenige Haushalte die automatische Steuerung nutzten aber keine Ger te per H
413. inhergehende weitgehende Vernetzung einer kritischen Infrastruktur bis hin in Niederspannungsbereiche der Verteilungsnetze sowie bis in die Liegenschaft des Endkunden nur gelingen kann wenn Informationssicherheit als Grundlage von Datenschutz sowie auch zunehmend als Grundlage der Versorgungssicherheit ber die gesamten Prozessketten mit allen Komponenten aller beteiligten Akteure gew hrleistet wird Um dieser Aufgabe gerecht zu werden wurde im Umfeld des EU Smart Grid Mandats M 490 ein Rahmenwerk zur Zuordnung von Sicherheitslevels und Datenschutzklassen zu Anwendungsf llen im Rahmen von Anwendungsclustern definiert Anderseits widmeten sich deutsche Aktivit ten im Rahmen des BSI Schutzprofils zuerst der Sicherheit einer speziellen Komponente Es konnte aber gezeigt werden dass beide Ans tze Analogien besitzen sowie einerseits mit einem Top Down Ansatz und anderseits mit einem Bottom Up Ansatz aufeinander zugehen Zur Vereinigung der n tzlichen Aspekte in beiden Vorgehensweisen wurde eine Erweiterung der Use Case Methodik vorgeschlagen Mit dieser Methodik erfolgt die Profilierung von zu Anwendungsclustern zugeh rigen Kommunikations und Sicherheitsnormen mit der nachfolgenden Definition von Testverfahren f r Anwendungscluster die wiederum Grundlage f r Konformit tspr fungen von Komponenten im Anwendungscluster sind um die Interoperabilt t und Sicherheit der Komponenten nachzuweisen 3 Kie ling Andreas Informationssicherheit mit M 49
414. irrspueler Waschmaschine Trockner D 3 8 oO 28 29 2 Te wo N d S so S SQ so 5 L I zZ oO oj o o N N o _ S ad Ele 0 0 00 02 04 06 08 10 oo 02 04 06 08 10 00 02 04 06 08 10 Abdeckung Feldtest Abdeckung Feldtest Abdeckung Feldtest Abbildung 74 Verf gbarkeit guter Daten dargestellt als Zahl der BEMIs die einen gegebenen Anteil des Feldtestzeitraums mit guten Daten abdecken jeweils ausgenommen der beiden Stunden um Mitternacht Eine alternative Darstellung der Datenqualit t im Beobachtungszeitraum ist in Abbildung 74 gezeigt Dort ist zu sehen dass in allen Ger teklassen die Mehrzahl der Ger te f r den Gro teil des Feldtestzeitraums verl ssliche Daten liefern Der lange Schwanz der Abdeckungsverteilung zeigt allerdings dass eine nicht vernachl ssigbare Menge an Ger ten mit unvollst ndigen Daten existiert Um einerseits die Datengrundlage zu jedem Zeitpunkt zu maximieren andererseits aber irreleitende Datens tze mit zu wenig Informationen zu unterdr cken wurde gefordert dass ein BEMI mindestens vier Wochen Daten liefern muss Leistungsdaten von BEMIs die geringere Datenmengen liefern wurden in den folgenden Betrachtungen nicht ber cksichtigt selbst zu Zeitpunkten an denen sie eine zeitlich lokale Datenqualit t von ber 90 haben Wie sich w hrend der Evalu
415. ischke Ruben Korenke Corinna Schmitt DREWAG Stephanie Einspender Holger H nchen Max Pham Robert Wei enborn Rene Zimmer IBM Andreas Herdt Christian Panzer Detlef Schumann IWES Timo Fischer Mariam Khattabi Jan Ringelstein Patrick Selzam IZES Hermann Guss Uwe Klann MVV Michael Handschumacher J rgen Hermanns Andreas Kie ling Christian Mayer Michael Pawlowicz Oliver Prahl Volker Stelzner PPC Christine M ller Stefan Sender Thomas Wolski PSE Thomas Gro e B ckmann UDE Mike Trautmann Partner suonnqluluod SMaIAaI d C k MVV Report deliverable classification k PPC ee k E IBM L Activity Report k L UDE E PSE k Jk wes k ifeu k IZES k DREWAG Peer review approval Approved Date Rejected improve as specified hereunder Suggested improvements N EENERGY fnoma Modellstadt Mannheim Moma Evaluationsbericht Inhalts bersicht Stat s BeschreihUnNgissra asii eieaa a aaa aaia A EE aA aa ia aa 2 nhals bers Ma T E 3 nnaktsverzeic Saen E E E He IRRE ERITERR Eee 4 Abbildungsverzeichnis e Ha E E 7 TabellEnverzeichnis nannte E E erIeerre Tee eTerhaeentet 12 Be AU 4 1 1p1nal 1016 7 25JU1 e BOPERRBERSEEEER SE PRPEENEERSE RL ALFEPE R R 15 2 11 123 101916 IerPPRRESEESHTPERSTSRERENSFEIPLFEN E E E E E 32 3 Beschreibung der drei Feldtests 4440044nnnn0nnnnnnnonnnnnnonnnnnnnonnnnnnnnnnnnnnennnnnnnnnnnnnnnnnnnnn
416. ist allerdings aus Performancegr nden nur m glich wenn die Anzahl der m glichen Kundentarifprofile begrenzt wird so dass insbesondere die Vorabsimulation nicht zu lange Zeit in Anspruch nimmt Als praktische Grenze hat sich eine Gesamtanzahl von ca 1500 1600 m glichen Tarifen erwiesen Da ein Kundentarifprofil eine Summe aus variablem Arbeitspreis z B ein EEX Preis und vaNE ist ergibt sich als Gesamtzahl N aller Kundentarifprofile N NvaAP NvaNE lt 1600 mit Nvaap Anzahl aller m glichen variablen Arbeitspreise Nvane Anzahl aller m glichen vaNE Bei der Tarifbildung f r ein gegebenes Szenario gilt es also beide Anzahlen geeignet zu reduzieren Dabei ist insbesondere bei der Festlegung der m glichen vaNE darauf zu achten dass der Netzautomat damit in der Lage ist die Netzlast ausreichend zu beeinflussen wenn man typische Lastg nge der im Szenario vorhandenen fluktuierenden Einspeiser und Lasten ber cksichtigt Implementierung des Netzautomaten Intraday In jedem Simulationszyklus erh lt der Netzautomat Spannungswerte f r eine feste Untermenge von Netzknoten vom PCCSim Modul Daraufhin untersucht er alle vorher festgelegten kritischen Netzknoten mithilfe der erhaltenen Daten auf Spannungsverletzungen Die Festlegung der kritischen Knoten wird ber ein Konfigurationsfile vorgegeben Bei einem nicht erlaubten Spannungswert beginnt der Algorithmus Gegenma nahmen zu ergreifen Bei einer Spannungs ber oder unterschreit
417. it t gibt den Output pro eingesetzter Arbeitseinheit an Sie wird hier als Bruttowertsch pfung pro Erwerbst tigen operationalisiert Ausgleichsenergie Die Ausgleichsenergie ist It 8 Abs 2 StromNZV die Energie die die Ubertragungsnetzbetreiber den Bilanzkreisverantwortiichen auf der Grundlage einer viertelst ndlichen Abrechnung f r die Beschaffungskosten aufgrund von Abweichungen vom prognostizierten Verbrauch f r Sekund rregelarbeit und Minutenreservearbeit in Rechnung stellen Sie ist damit auf dem Abrechungsmarkt das Pendant zur Regelleistung Beschaffungsamarkt automatische Steuerung 1 Automatisierungssystem 2 Der Vorgang bei dem der Energiebutler entscheidet wann Ger te eingeschalten werden im Gegensatz zu manueller Ger testeuerung durch den Menschen Automatisierungssystem Gesamtheit der Elemente zur automatischen Prozess Steuerung und Regelung BDEW BDEW Bundesverband der Energie und Wasserwirtschaft e V Berlin BEMI Energiemanagementsystem in dem Netznutzerobjekt bestehend aus elektronischen Messeinrichtungen Schalt und Stelleinrichtungen einer bidirektionalen Kommunikationskomponente als Gateway zwischen den Kommunikationsnetzwerken des Kundenobjektes und des Netzbereiches der Nutzerschnittstelle als Visualisierungs ZZ EENERGY p 306 Be ffnoma Modellstadt Mannheim und Bedieneinheit dem BEMI Rechner sowie am Energienetz angeschlossenen Ge
418. itiven Einfluss auf das Verbrauchsverhalten in Haushalten entwickeln und zuk nftig einen wichtigen Beitrag zum Netzlastmanagement leisten k nnen Zusammenfassung Die Handelssimulation sollte untersuchen welche Ertrags bzw Einsparpotenziale variable Tarife f r den Bereich Stromhandel im Jahre 2030 leisten Aufgrund von technischen Komplikationen w hrend der Feldtests konnten nur die Einsparpotenziale der wei en Ware SOC und FPS Ger te in die Simulation einflie en Weitere Ger te wie z B W rmepumpen und insbesondere auch der ungemanagte Verbrauch in den Haushalten wurden nicht betrachtet Auch der gesamte Bereich Gewerbe und Industrie wurde nicht ber cksichtigt Die Ergebnisse zeigen ein geringes Einsparpotenzial von weniger als 10 pro Jahr bezogen auf die untersuchte Ger tegruppe in einem einzelnen Haushalt unter den angenommenen energiewirtschaftlichen und rechtlichen Rahmenbedingungen auf Die Einsparungen verringern sich nochmals wenn neben den variablen Energielieferpreisen basierend auf Spotmarktpreisen variable Netzengelte bei den Kundenpreisprofilen erg nzt werden Dieses Ergebnis war zu erwarten weil die Ziele von Energielieferant und Netzbetreiber nicht deckungsgleich sind Die Einsparungsreduzierung f r den Energielieferanten ist aber relativ gering was einen Hinweis darauf gibt dass die Ziele von Lieferant und Netzbetreiber relativ hnlich sind Au erdem zeigen die Ergebnisse dass eine deutschlandweit fl ch
419. itung multipliziert mit 0 8 Der Wirkungsgrad eines Kraftwerkes ergibt sich aus dessen Typ und Inbetriebnahmejahr Beispielsweise wird f r ein Steinkohledampfkraftwerk mit dem Inbetriebnahmejahr 2010 bei angenommener Bauzeit von 5 Jahren ein Wirkungsgrad von 47 angenommen und f r ein Steinkohledampfkraftwerk mit dem Inbetriebnahmejahr 1975 bei gleich angenommener Bauzeit von 5 Jahren ein Wirkungsgrad von 36 Die Stromkennzahl wird in Abh ngigkeit vom Kraftwerkstyp angesetzt Die Arbeitskosten ergeben aus der folgenden Formel Brennstoffpreis CO2Preis Emissionsfaktor Brennstoff Arbeitskosten sonstige variable Kosten W rmegutschriftkwk Wirkungsgrad F r die unterschiedlichen Kraftwerke werden weiterhin sonstige variable Kosten Wartung Personal angenommen Technisch konomische Restriktionen wie Stillstandszeiten An und Abfahrkosten usw werden in der aktuellen Simulationssoftware noch nicht ber cksichtigt Die W rmegutschrift findet nur bei Kraft W rme Kopplungsanlagen statt und errechnet sich aus ri Erdgaspreis Energiesteuer W rmegutschrift 8 KWK Stromkennzahl 0 8 Die W rmegutschrift entspricht der alternativen W rmeherstellung in einem Gaskessel mit einem Wirkungsgrad von 80 Grunds tzlich werden zwei Arten von Kraft W rme Kopplungsanlagen betrachtet Heizkraftwerke und Industriekraftwerke Bei Industriekraftwerken wird angenommen dass diese das ganze Jahr ber W rme auskop
420. k F r gew hnlich sind dies in aufsteigender Reihenfolge Kernkraftwerke Braunkohlekraftwerke Steinkohlekraftwerke Erdgas gefeuerte Gas und Dampfkraftwerke GuD Erdgas gefeuerte Gasturbinen GT sowie Heiz l gefeuerte Gasturbinen Durch Gegen berstellung der Nachfragelast mit der Kraftwerksleistung in der Merit Order l sst sich der jeweilige Strompreis ermitteln A 10 2 IZES Simulationsmodell Das derzeitig am IZES bestehende Simulationsmodell verarbeitet Kraftwerksdaten Name Nettoleistung Inbetriebnahmejahr Kraftwerkstyp st ndliche Residuallast Nachfragelast abz glich Einspeisung erneuerbarer Energien Angaben zu Brennstoffpreisen und CO Preis zu einem st ndlich aufgel sten Stromgro handelspreis Weiterhin werden die preissetzenden Grenzkraftwerke Name verf gbare Leistung Nettoleistung Brennstoff Typ Arbeitskosten Wirkungsgrad Stromkennzahl ausgegeben Modellintern werden daf r Kraftwerksobjekte angelegt die zus tzlich zu den Inputparametern Werte wie Brennstoff Wirkungsgrad usw enthalten Als Brennstoffe werden Uran Braunkohle Steinkohle Erdgas und Heiz l ber cksichtigt Im Modell werden derzeit nur konventionelle Kraftwerke explizit ber cksichtigt da ein Vorrang f r die erneuerbaren Energien ber die Eingabe der st ndlichen Residuallast Last minus Einspeisung aus erneuerbaren Energien abgebildet werden kann F r einen Simulationsdurchlauf m ssen folgende Schritte durchgef hrt werden 23 Auto
421. konnte die Handelssimulation zudem belegen dass die Anpassung der B rsenpreise aufgrund der Lastverschiebung die betriebswirtschaftlich erreichbaren Vorteile merklich verringert Dies ist hier ein erster Verweis auf eine m gliche Bedeutung der B rsenpreis nderung f r die volkswirtschaftliche Analyse Der Effekt entsteht durch eine Verschiebung der Nachfrage aus Stunden mit hohen Preisen in Stunden mit niedrigen Preisen Damit reduzieren sich die Preisunterschiede was die m glichen Ertr ge aus einer Lastverschiebung reduziert Zudem weist die Handelssimulation nach dass die durch variable Netzentgelte induzierte Lastverschiebung die Netzspitzenlast senkt was tendenziell zu einem geringeren erforderlichen Netzausbau beitragen k nnte Grunds tzlich war aber auch im Projektverlauf in Interaktion mit vielf ltigen Verbands und Gremienaktivit ten zu schlie en dass eine Kombination von variablen Liefertarifen und variablen Netztarifen aufgrund der Komplexit t noch weitergehender Untersuchungen und Entwicklungen bedarf Um eine Abstimmung zwischen Netz und Markt aber trotzdem in naher Zukunft zu erm glichen wurden weitergehende Vorschl ge f r Mechanismen in den Netzen zum Versand von Flexibilit tsanreizen an den Markt gemacht Dazu sollen hier insbesondere das VDE ITG Positionspapier im Teil Gesch ftsmodelle sowie ein IWES Vorschlag erw hnt werden die in den angegeben Quellen nachgeschlagen werden k nnen Aber auch am Markt existie
422. ktion ist in diesem Zusammenhang ein aggregiertes Tageslastprofil der Gesamtheit aller Kunden des Marktautomat welches sich ergibt wenn alle Kunden an diesem Tag mit einem bestimmten Kundentarif bedient werden ZZ EENERGY Be inoma Modellstadt Mannheim Der Marktautomat muss f r den o g Ablauf des Day Ahead Scheduling in der Lage sein die Reaktion der Kundengruppe in Form eines Lastverlaufs auf ein Preisprofil zu prognostizieren Um die Implementierung zu vereinfachen wird das dadurch bewerkstelligt dass die Anzahl der m glichen Preisprofile in der Simulation begrenzt wird und f r diese Preisprofile sowie die gegebene Kundengruppe mittels PCCSim eine Vorabsimulation durchgef hrt wird um die typische Reaktion auf die verschiedenen Preisprofile zu ermitteln Das Ergebnis wird als Datei gespeichert die damit Paare von Kundentarifprofilen und Kundenreaktionen enth lt Diese verwendet dann der Marktautomat in der Hauptsimulation zur Prognose Hierbei wird ferner zwischen den Typtagen Werktag Samstag und Sonntag unterschieden Nach Jahreszeit wird nicht unterschieden da diese Form der Tarifgenerierung nur f r Simulationen innerhalb einer einzigen Jahreszeit Sommer f r Szenario DE2030 Winter f r MA2030 siehe unten verwendet wurde Dieses Vorgehen repr sentiert einen realen Marktautomat der eine Einlernphase vollzogen hat und ber eine historische Datenbasis f r die Prognose der Kundenreaktion verf gt Dieses Vorgehen
423. ktionen zwischen Netz und Markt mit dem Gelb Mechanismus des BDEW Ampelmodells wurde auch noch nicht im Konsens definiert Ans tze dazu wurden im VDE ITG ZZ EENERGY Be inoma Modellstadt Mannheim Positionspapier 2012 aufgezeigt Die moma Empfehlung lautet variable Netztarife Weitere Studien werden zu einer Empfehlung an die Politik f hren m ssen Eine Empfehlung zur Ausgestaltung eines Flexibilit tsmarktes wurde durch die VKU Studie zum Marktdesign abgegeben Auf Grundlage der im moma Projekt durchgef hrten Feldtests zum Einsatz variabler Tarife konnten umfangreiche Erfahrungen zur Akzeptanz von variablen Tarifen zur Verbrauchsreaktion auf Preis nderungen sowie zur Ausgestaltung der daf r notwendigen Technik gewonnen werden F r die Zukunft gilt es weitere Kenntnisse zum Einsatz von variablen Tarifen im gewerblichen sowie insbesondere im industriellen Bereich zu gewinnen Das Kundenfeedback im Bereich der Privathaushalte l sst darauf schlie en dass eine Teilnahme an variablen Tarifen nicht mit Komforteinschr nkung oder durch zu komplizierte Bedienung verbunden sein darf Insofern ist zu schlussfolgern dass sich zuk nftige Arbeiten f r ein Energiemanagementsystem im Haushalt insbesondere auf die einfache Bedienbarkeit konzentrieren m ssen um die Marktf higkeit zu erlangen Es besteht also weiterer Forschungsbedarf darin zu untersuchen wie Steuerungen beim Endkunden optimal gestaltet werden sollten Hier ist die Entwicklun
424. ktors bei Wechselrichtern von Photovoltaikanlagen Zum anderen kann ggf die Spannung am Ortsnetztransformator ver ndert werden etwa durch nderung des bersetzungsverh ltnisses wie es beim regelbaren Ortsnetztransformator der Fall ist Denkbar w re auch eine dynamische Topologieanpassung der Netze durch Schlie en bzw ffnen von Trennstellen sofern entsprechende automatisierte Schalter vorhanden sind Auch die Blindleistungssteuerung von Wechselrichtern setzt das Vorhandensein einer geeigneten technischen Schnittstelle voraus um nderungen der Sollwerte bzw Kennkurven automatisiert vornehmen zu k nnen Diese Voraussetzung ist heute bei den meisten Anlagen noch nicht gegeben so dass zun chst entsprechende Nachr stungen notwendig sind Zudem ist die Blindleistungssteuerung zum Zwecke der Spannungsbeeinflussung im Niederspannungsnetz aufgrund des hohen R X Verh ltnisses weniger effektiv als in den h heren Spannungsebenen Folglich kann nicht garantiert werden dass die aufgef hrten Eingriffsm glichkeiten ausreichen um die Netzqualit t bei einer hohen dezentralen Einspeiseleistung zu jeder Zeit zu gew hrleisten und die verf gbaren Netzkapazit ten optimal auszunutzen Somit muss dem Netzautomaten die M glichkeit offen stehen auch die Wirkleistung zu beeinflussen etwa durch Abregelung der Einspeiseleistung von Erzeugungsanlagen an Netzanschlusspunkten von Liegenschaften mit Erzeugungsanlagen durch Eigenverbrauch oder Eigenspeicherun
425. kung entspricht und obere Grenze einer niedrigen Absch tzung Ein Wert gr er Null in den Preiselastizit ten v a in der oberen Grenze der Stundensch tzung zu finden indiziert dass die entsprechende Elastizit t nicht mit einer 95 igen Wahrscheinlichkeit von Null verschieden ist Die Werte in den betroffenen Stunden wurden trotzdem herangezogen um die Sensitivit ten der Ergebnisse betrachten zu k nnen Dabei wurden Elastizit ten die gr er als Null gesch tzt wurden auf Null gesetzt Preiselastizit t konstant Preiselastizit ten variabel nach Stunden 95 95 95 95 Konfidenz Konfidenz Konfidenz Konfidenz Stunde intervall intervall intervall intervall des Preis Untere Obere Preis Untere Obere Tages elastizit t Grenze Grenze elastizit t Grenze Grenze 0 0 106 0 152 0 059 0 0052 0 0555 0 0660 1 0 106 0 152 0 059 0 0122 0 0704 0 0460 2 0 106 0 152 0 059 0 0173 0 0884 0 0539 3 0 106 0 152 0 059 0 0176 0 0650 0 0298 4 0 106 0 152 0 059 0 0247 0 0687 0 0193 5 0 106 0 152 0 059 0 0400 0 0791 0 0009 6 0 106 0 152 0 059 0 0869 0 2248 0 0511 7 0 106 0 152 0 059 0 0510 0 2543 0 1523 28 F r Deutschland 2030 also diejenigen die f r eine Beschaffungsoptimierung betriebswirtschaftlich nutzbar sind 24 Eine positive Preiselastizit t der Nachfrage kann zwar nicht grunds tzlich ausgeschlossen werden Im
426. l Verh ltnis von elektr zu therm Leistung Stromverbrauchsvisualisierung Grafische Darstellung des Stromverbrauchs eines Haushalts zum Beispiel in einem Webportal das mit Informationen aus dem eigenen Smart Meter gespeist wird Stromz hler Verbrauchsmesseinrichtung f r Elektrizit t Im moma Projekt wurden elektronisch auslesbare Messeinrichtungen eingesetzt Syntax die Beziehungen zwischen Zeichen oder Gruppen von Zeichen unabh ngig von ihrer Bedeutung oder der Art ihrer Interpretation und ihrer Verwendung ZZ EENERGY 314 Be ffnoma Modellstadt Mannheim Systemdienstleistungen Dienstleistungen die f r den Betrieb eines Elektrizit tsversorgungssystems notwendig sind und vom Betreiber und oder von Nutzern des Elektrizit tsversorgungssystems bereitgestellt werden Systemdom ne Systembereich mit definierten Grenzen in dem die Aktivit ten von Anwendungsf llen wirken und mit dem eine grobe Einteilung des gesamten intelligenten Energiesystems anhand des physikalischen Energieflusses und des Informationsflusses vorgenommen werden kann SZ Rechner Systemzellenrechner TCP IP Transmission Control Protocol Internet Protocol Weit verbreitete Daten bertragungsprotokolle mit gro er Bedeutung im Internet Technische Simulation Simulation die eine einzelne VNZ bis auf Ebene der DER bzw in Haushalten einer VNZ Technische Simulation einer VNZ Simulation di
427. l gilt das auch da das Lastmanagement nur die Wirkleistung beeinflusst mindestens einer Simulationsschrittweite 1 Minute die in der Realit t so nicht auftritt Die Betrachtung von Werten in der zeitlichen Aufl sung von 1 Minute ist daher nicht zielf hrend ZZ EENERGY 189 moma Modellstadt Mannheim Die folgende Tabelle fasst die relevanten Ergebnisse zum Szenario MA2030 zusammen Referenz Netzausbau Geregelt Last management Energieverbrauch kWh 23622 23652 23680 23626 Lastverschiebung kWh 0 591 1287 1218 Energieerzeugung kWh 20596 20596 20475 20596 Q Erzeugung kvar 0 0 0 0 Max Spannung PCC 14 V 247 96 242 3 244 21 247 24 ne gt 1 04Unenns 349 37 28 35 Max Spannung PCC 146 V 242 08 242 12 241 40 242 06 Max Spannung PCC 50 V 241 96 241 55 241 34 241 85 Max Spannung PCC 27 V 241 87 241 36 241 16 241 68 Max Spannung PCC 127 V 241 94 1241 85 241 36 241 92 Max Spannung PCC 69 V 241 89 241 55 241 31 241 82 Max Spannung PCC 94 V 241 76 241 59 241 26 241 87 Max Leitungsauslastung 15 15 16 15 Max Trafoauslastung 37 36 39 39 Leitungsverluste P kWh 3 16 0 87 3 26 3 0 Trafoverluste P kWh 119 58 119 56 119 85 120 01 Leit verluste Q kVarh 0 75 0 16 0 76 0 71 Trafoverluste Q kVarh 245 3 245 2 246 22 246 76 Tabelle 23 Ergebnisse zum Szenario MA2030 An dieser Stelle scheint die Betrachtung de
428. lassen Feedbacksystem hier Stromverbrauchsvisualisierung Feldtest Implementierung einschlie lich Konzeption Installation und Deinstallation der moma Architektur in privaten Haushalten Feldtest Mannheim oder im DREWAG Fernw rmenetz Feldtest Dresden zur Generierung von Ergebnissen in einer physikalisch realen Testumgebung Ferraris Z hler mechanische Messeinrichtung f r elektrischen Strom im Gegensatz zu einem elektronischem Z hler Smart Meter First Level Support Erste Stufe der Fragen und Problembearbeitung des Endkunden FPS Ger t Fixed Program Schedule Ger t elektrisches Ger t das vom Benutzer vorbereitet und gestartet wird und nach Start ein festgelegtes Programm abf hr Im Projekt moma Waschmaschinen Trockner und Sp lmaschinen Front End Bedienschnittstelle f r Endkunden Ger tefahrplan Der Ger tefahrplan ist ein Vorschlag des BEMI wann ein Ger t eingeschaltet sein sollte um die vorgegebenen Ziele optimal zu erf llen Dies wird in einem fest definierten Zeitraster z B Viertelstundenraster in der Regel einen Tag vorher angezeigt Wenn sich die Ausgangsbedingungen ndern berechnet das BEMI kurzfristig einen neuen Ger tefahrplan der dann angezeigt wird Der Nutzer kann Einfluss nehmen auf den Ger tefahrplan und diesen auch aktiv ndern Gesch ftsmodell Ein Gesch ftsmodell ist die Konkretisierung einer Gesch ftsidee Es zeigt den Beteiligten die nutzenstiftenden Mec
429. leistet ist Um die wirtschaftliche Nutzbarkeit variabler Tarife zu verbessern ist durch weitere Arbeiten zu untersuchen ob die Auslegung der Elektroger te entsprechend angepasst werden kann Die wirtschaftliche Nutzbarkeit variabler Tarife erfordert aber auch Anpassungen im energiewirtschaftlichen Rahmen Moma hat dazu Vorschl ge get tigt Die weitere gesellschaftliche Diskussion ist aber noch zu f hren um die nderung der Rahmenbedingungen herbeizuf hren W hrend der Einsatz von variablen Tarifen beim Endkunden in umfangreichen Feldtests untersucht wurde war es die Aufgabe in moma neue Formen der Energiebeschaffung im Umfeld variabler Tarife durch eine Handelssimulation sowie neue Formen der zellularen Netzf hrung durch die Simulation in einer Verteilungsnetzzelle sowie die Interautomatensimulation als Simulation mehrerer Verteilungsnetzzellen durchzuf hren In der Simulation einer Verteilungsnetzzelle wurde dabei insbesondere auf Basis des Day Ahead Mechanismus mit variablen Netztarifen sowie des Intraday Mechanismus zur Spannungsregelung die Netzausbauvermeidung durch IKT Einsatz im Mannheimer Netz im Erzeugungsszenario 2030 untersucht Die Simulation mit dem Mannheimer Typennetz als stark vermaschtes Netz wurde erg nzt um eine Simulation mit einem vorst dtischen Strahlennetz Auf dieser Basis wurde eine Hochrechnung auf das Erzeugungsszenario 2030 f r Deutschland durchgef hrt um eine erste Absch tzung zur Netzausbauvermeidung durch I
430. lern des Schulgeb udes die 15 min tigen Werte gespeichert Die Daten wurden an einen Evaluierungsserver gesendet und von diesem zentral weiter verarbeitet Diese Daten waren f r die Evaluierung nur begrenzt tauglich Daher wurden die Messwerte f r den Evaluierungsprozess direkt vom Verteilnetzserver abgegriffen und aufbereitet Weiterhin wurde zus tzlich tempor re stand alone Messtechnik installiert welche die erforderliche Datenbasis komplettierte A EENERGY 288 inoma Modellstadt Mannheim Puffer Puffer speicher speicher versorgte Geb ude W WMZ W rmemengenz hler EZ Elektroz hler TS Temperatursensoren GZ Gasmengenz hler Abbildung 142 Messpunkte Heizhaus Kurparkstra e Fahrpl ne F r die Testanlage wurden im Rahmen einer Diplomarbeit sechs m gliche Fahrplanstrategien definiert siehe Tabelle Fahrpl ne Strategie 1 ist der Standardfahrplan welcher im normalen Betrieb Anwendung findet d h Grundversorgung durch die BHKW s und kaskadierte Zuschaltung der Gaskessel Die Elektroheizpatronen kommen in dieser Strategie aufgrund der Dimensionierung des Gaskessels nie zum Einsatz da dieser in der Lage ist die nachgelagerten Geb ude alleine zu versorgen Im Versuchsfall kommen Strategie 5 und ihr vorgelagert Strategie 2 zum Einsatz Strategie 2 ist eine Trickvariante um ein Zuschalten der Elektroheizpatronen in Strategie 5 zu erzwingen Es wird nur noch das halbe Speichervolumen zur V
431. lichen Stromverbrauchs bedeuten Eine andere M glichkeit best nde darin f r die Haushaltskunden aufgrund der gesunkenen durchschnittliichen Strompreise einen Anstieg des Realeinkommens zu modellieren der anderweitig verwendet werden kann und so ebenfalls einen Nachfrageimpuls ausl st Problematisch dabei ist dass dann Inkonsistenzen entstehen d rften Durch die Verringerung der Strompreise und der Grenzkosten der Stromerzeugung sinken im Stromsektor oder diesem vorgelagerten Sektoren die Erl se was in diesem Rahmen ein verringertes Einkommen aus Betriebs bersch ssen und Arbeitnehmerentgelten aus der Stromerzeugung oder deren Lieferanten von Vorleistungen bewirkt Im Rahmen eines reinen Mengenmodells ist diese Seite die der Einkommensentstehung ebenfalls in Anschlag zu bringen um eine buchhaltungstechnisch konsistente Abbildung der Einkommens nderung zu erhalten Die Gesamtwirkung auf das Haushaltseinkommen aus dem einkommensreduzierendem und einkommenserh hendem Effekt kann dann als eher klein eingesch tzt werden Dar ber hinaus d rfte die wesentliche Wirkung des Beschaffungsvorteils aber ber die durch die verringerten Strompreise hervorgerufenen Kosten und Preis nderungen anderer Produkte laufen die die Nachfrage nach diesen Produkten ndert Dies abzubilden w rde ein Modell erfordern das sektoral verh ltnism ig hoch aufgel st ist und Preise endogen abbildet Auch dann w ren allerdings sehr viel detailliertere Informationen
432. lig sind immungeschw chte ltere Personen Die nachfolgende Darstellung zeigt in welchen Temperaturbereichen die Legionellenkonzentration am gr ten ist Anteil positiver Proben in Abh ngigkeit des Temperaturbereiches bei einer Gesamtzahl von 4741 Proben von 1988 10 2004 gt oO oo 0 N 67 Anteil D oO o 0 30 30 1 40 40 1 50 50 1 60 60 1 70 70 1 80 gt 80 1 Temperaturbereich C Abbildung 132 Temperaturverteilung bei positiven Legionellenbefunden Quelle Hentschel Waider Kommentar zum DVGW Arbeitsblatt W 551 2004 S 13 Bei einer Temperatur von leicht ber 60 C findet eine relativ langsame Legionellenvermehrung statt Somit sind Absenkphasen der Vorlauftemperatur auf einen Wert nahe 60 C grunds tzlich m glich In jedem Fall muss jedoch mit einer Unterschreitung der Anforderungen des DVGW AB W 551 gerechnet werden Um ZZ EENERGY 279 inoma Modellstadt Mannheim dies zu minimieren sollte eine Mindesttemperaturbegrenzung mit entsprechendem Sicherheitsaufschlag im Regelungssystem implementiert werden Dies f hrt jedoch zwangsweise zu einer deutlichen Verringerung des Absenkpotenzials Somit wird die Vorlauftemperatur im Sekund rnetz entscheidender Faktor in welchem Ma Leistungsreduktionen in der W S m glich sind Anhand der praktischen Erfahrungen aus den durchgef hrten Absenkungen ist zu schlussfolgern dass sich bei Absenkungen um 20
433. lle Komponenten eingeschaltet oder in Standby hatten 118 Autorin Corinna Schmitt 119 Fraunhofer ISI Variable Stromtarife aus Kundensicht Akzeptanzstudie auf Basis einer Conjoint Analyse 2012 zu finden unter http www isi fraunhofer de isi media docs e x working papers sustainability and innovation WP01 2012 Dynamische Stromtarife final v1 pdf WSESSIONID 86fea32b656016d6bf062dcdf16318da zuletzt aufgerufen am 20 3 2013 ZZ EENERGY 1150 Be inoma Modellstadt Mannheim weiter zu nutzen mit 48 sogar doppelt so hoch Nur etwa 10 der Befragten w rden einen variablen Tarif definitiv ablehnen Dies ist besonders daher berraschend da durch die Stochastik der Tarife es f r die Haushalte nicht m glich war vorauszuahnen wie der Tarif sich in den kommenden Tagen entwickeln w rde Die Motivation liegt in beiden Gruppen besonders im Finanziellen Geld sparen doch gerade in der Kontrollgruppe werden auch klassische gr ne Gr nde erneuerbare Energien f rdern Klimaschutz daf r angef hrt Automatische Steuerung Die Automatisierung des Eigenheims ist noch weit von einer marktreifen und wirtschaftlichen Komplettl sung entfernt Ausgefeilte Einzelprojekte zielen eher darauf ab die technische Machbarkeit zu zeigen Auf dem Markt gibt es erst seit wenigen Jahren vereinzelt Smart Grid f hige Wei e Ware beginnend mit den K hlschr nken von Liebherr die im E Energy Projekt MeRegio eingesetzt wurd
434. lle die effizientere L sung darstellen w rde Das muss keinen funktionalen Verzicht auf die Komponente EDS f r diesen Anwendungsfall bedeuten lediglich die Teilfunktionen des EDS die f r dieses Szenario notwendig sind w ren physisch im Rahmen des BEMI Anwendungsframeworks zu etablieren Diese aus Skalierungs und Performance Gesichtspunkten zu pr ferierende Variante wurde im Rahmen der Aktivit ten des BSI zum Schutzprofil sowie Technische Richtlinie Smart Meter Gateway umgesetzt 4 3 3 Verf gbarkeit Das zentrale die Verf gbarkeit unterst tzende Konzept ist das zellulare System und die damit verbundene Forderung dass einzelne Zellen auch unabh ngig von den anderen ihre Kernaufgaben wahrnehmen k nnen sollen Im Anforderungskatalog findet sich hierzu Teile des Systems sollen autonom arbeiten k nnen Die zumindest zeitweise Autonomie einzelner Teile des Systems also die Unabh ngigkeit von anderen Systemteilen erh ht die Verf gbarkeit Eine Objektnetztelle soll wenn auch vielleicht mit Einschr nkungen auch ohne Verbindung zum Verteilnetzz oder der Systemzelle funktionieren k nnen Analog soll eine Verteilnetzzelle ohne Verbindung zur Systemzelle funktionieren k nnen Umgekehrt soll eine Verteilnetzzelle auch dann funktionieren wenn ein Teil der enthaltenen Objektnetzzellen nicht funktioniert und letztlich soll die Funktion des Gesamtsystems nicht durch den Ausfall einzelner Verteilnetzzellen verhindert werden
435. ls der H lfte der antwortenden Personen als hilfreich empfunden Nutzung der moma App i V m Tablet PC Wir fragten die Kundinnen und Kunden auch ob ein Tablet PC ihnen dabei geholfen hat die automatische Steuerung zu nutzen oder manuell die Ger tenutzung in preisg nstige Zeiten zu verschieben ber 100 Personen gaben an dass in ihrem Haushalt kein mobiles Endger t zur Verf gung stand Diese wurden aus der folgenden Auswertung ausgeschlossen Bei der automatischen Steuerung fanden es 13 der Haushalte die mit einem solchen Endger t ausgestattet waren sehr und 8 zumindest etwas hilfreich ein Tablet PC auf dem auch die moma App installiert werden konnte zu nutzen 13 fanden jedoch ein mobiles Endger t zu der Bedienung der automatischen Steuerung gar nicht hilfreich 5 Wir fragten dabei nach Smart Phone oder Tablet PC Die moma App war jedoch nicht auf Smart Phones lauff hig ZZ EENERGY 119 ge inoma Modellstadt Mannheim W hrend sich die Zustimmung zu etwas und gar nicht hilfreich kaum ndern fanden immerhin 35 der Nutzer und Nutzerinnen dass ein Tablet PC ihnen bei der manuellen Ger testeuerung sehr geholfen hat Allerdings liegt in beiden F llen automatischer und manueller Steuerung die Anzahl derer die ihr Tablet PC gar nicht in Verbindung mit dem Feldtest genutzt haben am h chsten Hat Ihnen ein Smart Phone oder ein Tablet PC dabei geholfen 70 7 60 50 E die autom
436. lstadt Mannheim Jahresstromverbrauchs der Haushalte wurde nicht ber cksichtigt da der Feldtest 3 keine merkliche statistisch gesicherte Reduktion ergab Nur der Einsatz im Strombereich im Feldtest Mannheim wird ber cksichtigt Einsparteneinsatz von Smart Grid M glichkeiten die sich aus einer Einbeziehung von Erdgas W rme und Wasser ergeben k nnten sind nicht Gegenstand der Untersuchung Betrachtet werden die Business Cases die im Feldtest 3 und in den Simulationen behandelt wurden Der Business Case Netzlastmanagement NLM und der Business Case Gro handelsmarkt Lieferant GHM L die eine Lastverschiebung zum Zweck der Vermeidung von Netzausbau bzw einer Verringerung der Einkaufskosten von Strom durch den Lieferanten zum Gegenstand haben Dabei wird die gleichzeitige Umsetzung der beiden Business Cases untersucht Der Fokus der Netzsimulationen liegt auf dem Niederspannungsbereich Aus den technischen Simulationen zum Netz wird deshalb nur diejenige einer VNZ zum Niederspannungsnetz ber cksichtigt Es wird von dem heutigen energiewirtschaftliichen und rechtlichen Rahmen zur Preisbildung ausgegangen D h z B dass wesentliche Teil des EEG z B Vorrang erneuerbarer Energien als weiterhin geltend angenommen werden Falls das EEG wesentlich ver ndert wird oder weitere nderungen z B Kapazit tsm rkte eingef hrt w rden k nnten sich wesentlich andere Sch tzungen der zuk nftigen B rsenpreise ergeben D
437. lten stattgefunden hat und bedeutet f r die Auswertung der Preiselastizit ten vgl Kapitel 5 5 1 dass diese haupts chlich aber eindeutig nicht ausschlie lich auf Lastverschiebungen basierten Gr nde daf r Ger tenutzung nicht manuell zu verschieben Wir fragten alle Haushalte warum sie Ger te nicht immer in preisg nstige Zeiten verschieben konnten Die Gr nde sind vielf ltig Von den von uns abgefragten Gr nden stimmten die Testhaushalte vor allem einem gro en Komfortverlust zu 58 Die H lfte aller Befragten gab an dass sie Ger tenutzung nicht manuell verschieben konnte da niemand anwesend war Dies ist ein Hinweis darauf dass eine einfacher funktionierende und regelm ig genutzte automatische Steuerung das Lastverschiebungspotenzial tats chlich weiter h tte beeinflussen k nnen Gr nde mit weniger als 25 Zustimmung waren zu h ufig wechselnde Preise und ein zu geringer finanzieller Anreiz um die Ger tenutzung immer zu verlagern 23 der Befragten gaben einen sonstigen Grund an Im frei Text Feld dazu bezogen sich die Teilnehmenden auf den zu hohen Komfortverlust und sagten mehrfach die Verschiebung sei schlicht nicht m glich oder laufe der Tagesplanung Lebensgestaltung eigenen Freiheit zuwider Auch um Anwesenheitszeiten ging es h ufig 6 Nur 5 Personen gaben ausschlie lich an Ger te ausgeschaltet zu haben A EENERGY 126 Be inoma Modellstadt Mannheim Berufst tigkeit sowie um Tageszeiten Esse
438. ltur Bildungsstand Tabell en Bildungsabschluss html A EENERGY 355 2 moma Modellstadt Mannheim Wiederum wurde nur der h chste Bildungsabschluss der Person abgefragt die den Fragebogen ausf llte Doch der hohe Anteil an Ein und Zweipersonenhaushalten und unter der Annahme dass starke Bildungsdifferenzen eher selten in Partnerschaften auftreten vgl M nchner Studie zu Partnerwahl und Partnerschaft deutet darauf hin dass diese Verteilung in etwa auch der Verteilung ber alle vollj hrigen Haushaltsmitglieder nach der Ausbildung entspricht In der folgenden Abbildung sind die von den moma Haushalten angegebenen h chsten Schul und Bildungsabschl sse im Vergleich zum bundesdeutschen Schnitt dargestellt Darin wird nochmals deutlich dass der Bildungsgrad der moma Haushalte im Durchschnitt h her ist als der des Bundesdurchschnitts Haushaltseinkommen Die meisten 24 am moma Projekt teilnehmenden Haushalte haben ein monatliches Nettohaushaltseinkommen von 3600 bis 5000 Danach folgt mit 18 ein deutlich geringeres monatliches Einkommen zwischen 900 und 1300 Unter 900 oder im Mittelfeld zwischen 1300 und 2000 liegen nur wenige der teilnehmenden Haushalte Insgesamt haben 70 der Haushalte 2000 oder mehr im Monat zur Verf gung Deutschlandweit hatten im Jahr 2011 allerdings nur 45 der Haushalte ein monatliches Nettoeinkommen ber 2000 16 der moma Haushalte hatte ein Nettohaushaltseinkommen
439. lungssystemen der DREWAG gezeigt Hier stand die technische Erprobung der Verschiebung von W rmelasten in einem Insel und einem Teil des Fernw rmenetzes im Mittelpunkt Beide Netze werden durch KWK Anlagen gespeist so dass durch die W rmelastverschiebungen schlie lich ebenfalls eine Steigerung der Flexibilit t im Stromnetz erreicht werden soll Im Kapitel 8 wird der Feldtest in Dresden mit Schwerpunkt auf seinen informations und energietechnischen Implikationen beschrieben Erste konomische und kologische Einsch tzungen zu diesen Case Studies werden dort ebenfalls aufgezeigt Die Ziele der Aufbau und der Betrieb der Feldtests in Mannheim werden im Kapitel 3 beschrieben Kapitel 5 vermittelt die Nutzung und Akzeptanz des moma Systems durch die Teilnehmenden Kapitel 5 stellt dar ber hinaus die ermittelten Preiselastizit ten sowie Hinweise auf Ver nderungen beim Stromverbrauch der Haushalte dar A EENERGY w Be inoma Modellstadt Mannheim Ein Teil der Messergebnisse zu elektrischen Haushaltsger ten aus den Mannheimer Feldtests flie en auch in die oben erw hnten technischen Simulationen ein Auf einem Teil dieser Simulationen in denen die Effekte automatischer Steuerung der wei en Ware Wasch und Sp lmaschinen W schetrockner sowie K hlger te in den privaten Haushalten untersucht wurden bauen zudem konomische und kologische Bewertungen auf Sie untersuchen welche Effekte sich f r Stromh ndler jedoch auch volkswi
440. m Grund zu tun Da An und Abwesenheit im Feldtest nicht erfasst wurden kann anhand der vorliegenden Daten nur die Verlagerung in die Nachtstunden hinein nachgewiesen werden In Abbildung 81 sind die ber alle Werktage gemittelten Lastverl ufe entsprechend dem linken Diagramm in Abbildung 76 nach Nutzergruppen differenziert abgebildet Sowohl bei Sp lmaschinen als auch bei Waschmaschinen haben Nutzer der automatischen Steuerung mehr Stromverbrauch in die Nachtstunden verlagert als Haushalte die rein manuelle Lastverschiebung betrieben haben Bei Haushalten die nicht auf Preisanreize reagiert haben wurde zwischen 1 00 und 6 00 praktisch kein Verbrauch gemessen ZZ EENERGY 139 Be inoma Modellstadt Mannheim Fazit Evaluation auf Ger teebene Im Rahmen des dritten Feldtests des Forschungsprojekts Modellstadt Mannheim wurden zeitlich hochaufgel ste Verbrauchsdaten von fast 600 FPS Ger ten ber einen Zeitraum von drei Monaten aufgezeichnet Von diesen liefern zu jedem Zeitpunkt etwa 450 Ger te verwertbare Daten vgl Abbildung 73 Aufgrund der Einsatznatur der Ger teklasse ist diese breite Datenbasis notwendig um belastbare Aussagen ber das Nutzerverhalten insbesondere ber Reaktionen auf variable Preise treffen zu k nnen Bezogen auf den gesamten Feldtestzeitraum konnte deutlich eine Nutzerreaktion auf die variablen Preise ein Verlagern von Lasten aus teuren Zeiten in g nstigere Zeiten hinein nachgewiesen werden Ab
441. machbar Daher wurde eine L sung mittels eines modularen Aufbaus aus Energiebutler und Schaltbox prototypisch entwickelt und eingesetzt Technische Schwierigkeiten dieser L sung wurden im Einsatz bekannt und weitestgehend behoben Dennoch wurde die L sung von vielen der Teilnehmer als zu kompliziert empfunden Aus diesen Gr nden wurde diese Steuerung von nur wenigen Teilnehmern eingesetzt und sie steuerten ihre stromverbrauchenden Ger te berwiegend manuell Dabei wurde eine Vielzahl von Ger ten genutzt berwiegend Geschirrsp ler Waschmaschinen W schetrockner aber auch in wenigen F llen Back fen Staubsauger Raumklimaanlagen und Wasserbetten Eine Integration der automatischen Steuerung in die Haushaltsger te wurde von den Teilnehmern explizit als Verbesserungswunsch genannt Die in moma entwickelte Schnittstelle zu den Haushaltsger ten Schaltbox hat sich als Basis f r deren automatische Steuerung als geeignet erwiesen kann aber bei Integration in die Ger te noch sinnvoll erweitert werden Daher kann gefolgert werden dass die Entwicklung hersteller bergreifender standardisierter technischer L sungen unabdingbar ist wenn eine automatische Steuerung von Haushaltsger ten in der Fl che umgesetzt werden soll vgl Ausblick Die Auswertung des Haushaltsstromverbrauchs aller Teilnehmenden der Versuchsgruppe mittels einer Regressionsanalyse ergab eine statistisch signifikante Preiselastizit t von 0 106 Durchschnittlich reagier
442. machen sei ihr Interesse an einer automatischen Steuerung gewesen gaben nur 17 50 Haushalte an die automatische Steuerung regelm ig t glich oder w chentlich genutzt zu haben Weitere 8 haben sie einmal oder wenige Male im Monat genutzt monatliche Nutzung Als Grund gaben 70 dieser Haushalte an die automatische Steuerung genutzt zu haben um Ger te zu nutzen die sie nicht selbst steuern konnten und 89 gaben an die automatische Steuerung zu nutzen um die variablen Preise optimal auszunutzen 5 W hrend des 2 Praxistest gab es nur eine Versuchsgruppe keine Kontrollgruppe 6 http www intelliekon de zuletzt aufgerufen am 22 03 2013 61 Intelliekon Nachhaltiger Energiekonsum von Haushalten durch intelligente Z hler Kommunikations und Tarifsysteme Ergebnisbericht November 2011 2011 zu finden unter http www intelliekon de ergebnisse downloads 307 Ergebnisbericht RZ klein sortiert pdf zuletzt aufgerufen am 1 3 2013 ZZ EENERGY 122 moma Modellstadt Mannheim Im Gegensatz dazu haben 156 Haushalte nie die automatische Steuerung genutzt Sie steuerten auch an den Energiebutler angeschlossene Ger te immer per Hand oder konnten nicht mit der moma App umgehen und demnach die automatische Ger testeuerung nicht einstellen Oder sie hatten den Energiebutler immer ausgesteckt Dies sind 53 der Versuchshaushalte F r den letzten Monat der Testphase Oktober 2012 gaben sogar zwei Drittel an sie h tte
443. matischen Gruppe nur vergleichsweise unmotivierte Nutzer verblieben F r Haushalte die angaben weder automatisch noch manuell ihren Stromverbrauch an die Preise angepasst zu haben liegt den Erwartungen entsprechend kein Preiseinfluss vor Au erdem wurde ausgewertet ob Nutzer der moma App sich signifikant von den restlichen Teilnehmern unterschieden Mit einer durchschnittlichen Preiselastizit t von 9 2 lagen diese genau im Mittel der restlichen Haushalte Auch bez glich der zeitlich h her aufgel sten Elastizit ten ergaben sich keine nennenswerten Unterschiede 100 Vollst ndige Regression siehe Anhang A 7 ZZ EENERGY 148 inoma soo Modellstadt Mannheim Zeitlich aufgel st Auch in h herer zeitlicher Aufl sung f r Werktage best tigen sich diese Effekte Der geringen Gruppengr e der geringen Signifikanz und der bersicht wegen wurde die Gruppe mit nur automatischer Steuerung hier jedoch nicht weiter ausgewertet Preiselastizit t nach Gruppen I 53 O p fr 2 _ F X HE Se 28 E 2 g Fe ve ED i a ul S v 3 im o gt S F Manuell amp Automatisch gt Nur Manuell gt Weder Manuell Noch Automatisch Tageszeit hh Fehlerindikatoren stellen 95 Konfidenzintervalle der Koeffizienten dar Abbildung 86 Zeitlich aufgel ste Preiselastizit ten nach Gruppen Die deutlich
444. ment Interface BEMI Die Managementsysteme der Liegenschaft besitzen eine Verbindung zu den Verbrauchsmesseinrichtungen Smart Meter wobei die Smart Meter ebenso ber eine Kommunikationseinrichtung von Power Plus Communications mittels Breitband Powerline mit der Au enwelt verbunden sind Die Anwendung des Energiebutlers als anwendungsunabh ngiges Energiemanagement Gateway was die Nutzung zur Kommunikation mit verschiedenen Akteuren und Einsatzf llen erm glicht wird durch die zu Projektbeginn gegr ndete OGEMA Allianz zur Implementierung einer offenen hardwareunabh ngigen Plattform f r Energiemanagementdienste gew hrleistet Eine Hardwarebasis f r diese Plattform wurde von Papendorf Systems Engineering entwickelt Die Integration des Energiebutlers als Energiemanagement Gateway in Verbindung mit dem Smart Grid f hrt aber auch zu zunehmender Vernetzung einer kritischen Infrastruktur und damit zur potentiellen Angreifbarkeit Deshalb sind hier analog zum Smart Meter Gateway Festlegungen zu kommunikationstechnischen Anforderungen bez glich der Gew hrleistung von Informationssicherheit sowie zur Administration des Ger tes zu treffen Die zweite Ebene der Systemarchitektur wird durch Netzbereiche als selbstoptimierende Zellen abgebildet die einerseits auf gleicher Spannungsebene miteinander agieren aber ebenso als sich wiederholende Zellstruktur hierarchisch ber verschiedene Spannungsbereiche aufgebaut werden kann In den Netzzellen kom
445. merhin noch 20 Testhaushalten verschoben 6 hnliche Ergebnisse hinsichtlich Komfort und Komplexit t der automatischen Steuerung gab es auch schon in Praxistest 2 In Abbildung 69 wird die Anzahl der Ger te die laut Abschlussbefragung verschoben wurde ins Verh ltnis gesetzt mit der Mindestanzahl an Ger ten im Testhaushalt Die Mindestanzahl ergibt sich aus den Ergebnissen der Auftaktbefragung in der die Ger teausstattung des Haushalts abgefragt wurde F r B geleisen und Staubsauger wurde hingegen angenommen dass sie in jedem Haushalt vorhanden seien ZZ EENERGY 125 Zinoma Modellstadt Mannheim Testhaushalte die Nutzung dieser Ger te verschoben gegen Mindestanzahl m an Testhaushalten die diese Ger te besitzen Frage Welche Ger te die nicht an den Energiebutler angeschlossen waren nutzten Sie bevorzugtin g nstigen Stunden Abbildung 69 Manuell in preisg nstige Zeiten verschobene Ger te Es wurde abgefragt welche Ver nderungen des Stromverbrauchsverhaltens seit Beginn des Feldtests in den Haushalten auftraten 84 der 180 Leute die auf diese Frage antworteten gaben an Ger tenutzung in Nicht Hochpreiszeiten verschoben zu haben 23 gaben an Ger te in Hochpreisphasen abgeschaltet zu haben Personen die Ger te einfach abgeschaltet haben haben in der Regel auch Last von Hochpreisphasen wegverschoben Dies unterst tzt die These dass Lastverschiebung in den engagierten Hausha
446. mmunikationspfad w hlt Eine Verbindung zwischen Gateway und Headend kann dabei sogar aus mehreren unabh ngigen Verbindungswegen ber mehrere Repeater bestehen Der Routing Algorithmus w hlt automatisch den optimalen Weg zwischen Gateway und Headend So reagiert das System permanent auf m gliche A EENERGY s0 a 0 PL os 2 moma Modellstadt Mannheim Ver nderungen im Stromnetz z B durch St rungen Schaltvorg nge o und optimiert die Verbindungen entsprechend Dies geht so weit dass sogar der lokalen BPL Zelle ihr BPL Headend dynamisch zugeordnet werden kann Headend 1 S A 200 k Headend 2 Abbildung 31 Intelligentes Routing innerhalb des BPL Netzes l Kommunikation ber Headend 1 Headend 1 Headend 2 Abbildung 32 Intelligentes Routing innerhalb des BPL Netzes Il Kommunikation ber Headend 2 EEE EENERGY inoma Modellstadt Mannheim Headend 1 B 2 K 200 x 201 Headend 2 Abbildung 33 Intelligentes Routing innerhalb des BPL Netzes Ill Kommunikation ber Headend 2 auf alternativem Kommunikationsweg F r die Kommunikationseinbindung des Energiebutlers in die moma Systemarchitektur wurde in der Wohnung des Kunden meist in der N he des Kunden PC ein BPL Modem installiert dass den Energiebutler seitigen Abschluss des BPL Netzes darstellt d h das BPL Modem stellt dem Energiebutler einen IP Zugang in das private Netz des EVU bzw das moma Netz zur Verf gung F r
447. moma Projekts durchgef hrten Feldtests vorgestellt Jeder der sp teren Feldtests baute auf den jeweils zuvor durchgef hrten auf Feldtest 1 und 2 k nnen somit als Pretests f r den gr ten und abschlie enden Feldtest 3 bezeichnet werden Komplexit tsgrad 3 Feldtest SmarTest Energiebutler 700 Feldtestkunden 2 Feldtest Flexibler Stromtarif Haushalte dezentrale Anlagenbetreiber Dynamischer Stromtarif t glich wechselnd 1 Feldtest Intelligenter Stromz hler Aussagepizu Kundenverhalten 20 Feldtestkunden Preiselastizit t dez Anlagenheireiber Bereitstellung von Daten f r die Untersuchung des Netzverhaltens Pr fung der technischen Realisierbarkeit Installation Daten bertragung Okt 2009 Sep 2010 Okt 2010 Jul 2011 Mrz 2012 Okt 2012 Abbildung 2 bersicht ber die drei Feldtests In diesem Projekt wurden die beiden Begriffe Feldtest und Feldtest mit unterschiedlichen Bedeutungen verwendet Feldtest Umfasst die Konzeption Installation den Test sowie die Durchf hrung mit und bei den Kunden und schlie lich die Deinstallation von Teilen der eingesetzten moma Smart Grid Technik Praxistest Aus Gr nden der besseren Verst ndlichkeit beim Kunden wurde in der Au enkommunikation von Feldtests gesprochen wobei dann der Zeitraum der eigentlichen Durchf hrung mit und bei den Kunden gemeint war Die wichtigsten Grundz g
448. ms der hier betrachteten KWK Anlage durch Strom aus erneuerbaren Energien infolge des Absenkbetriebs Durch Absenkung der W rmeleistung an der W S wird die W rme und Stromerzeugung des Heizkraftwerks verringert so dass statt dessen Strom aus erneuerbaren Energien ins Netz eingespeist werden kann In welchem Umfang dabei die verringerte fossile Stromproduktion durch erneuerbaren Strom ersetzt wird oder damit auf eine geringe Stromnachfrage reagiert wird war nicht Gegenstand der hier durchgef hrten Untersuchungen ZZ EENERGY 1286 gt moma Modellstadt Mannheim Ein letzter Ansatzpunkt f r m gliche positive Umwelteffekte ergibt sich au erhalb der Aufgabenstellung der Feldteste und dieses Projektes aus den Auswertungen des GVZ vgl Abbildung Geb udeversorgungszustand mit Au entemperatur Diese zeigen f r einige exemplarisch betrachteten Zeitr ume in der bergangsperiode April und Mai durchg ngig hohe Werte des GVZ die auf eine erhebliche thermische berversorgung der Geb ude schlie en lassen Dies ist ein Indiz dass durch eine regelungstechnische Optimierung der Fernw rmeversorgung Brennstoffeinsparungen erzielt und damit CO Emissionen vermieden werden k nnten Welche konkreten Ma nahmen dazu ergriffen werden m ssten wurde nicht untersucht da es au erhalb der Aufgabenstellung des Projektes lag 8 6 Ergebnisse BHKW hnlich wie im Versuch W S fand auch der Versuch im Heizhaus Kurparkstra e gestaffelt statt Die
449. mulation technische Simulation in einer Verteilnetzzelle Kapitel 6 2 eingebracht die wiederum die Basis f r eine 135 Autorenschaft Jan Ringelstein IWES Corinna Schmitt IFEU ZZ EENERGY 1164 Be inoma Modellstadt Mannheim konomische und kologische Auswertung bietet Kapitel 7 Dazu geh rten der typische Verbrauch von FPS Ger ten und die typische Ausstattung eines Haushalts mit wei er Ware Das Ziel der Simulationen war allerdings nicht den Feldtest nachzubilden sondern weitergehende Erkenntnisse zu gewinnen Dies f hrte dazu dass die Ergebnisse von Feldtest und Simulation nicht direkt vergleichbar sind Dies gilt sowohl f r energetische als auch wirtschaftliche oder kologische Ergebnisse die sich aufbauend auf die Simulation in einer Verteilnetzzelle ergeben Dazu tragen im Wesentlichen folgende Gr nde bei e In den Simulationen werden Szenarien betrachtet die sich auf das Jahr 2030 beziehen w hrend im 3 Feldtest die Situation im Jahr 2012 untersucht wurde e In den Simulationen wurden nur die automatischen Energiebutler Reaktionen der gemanagten FPS und SOC Ger te also wei e Ware jedoch ohne Einschr nkungen durch Kundeneingriffe betrachtet Im Feldtest gab es hingegen nur wenige Butler geschaltete Ger te sondern fast ausschlie lich manuelle Steuerungen Im Feldtest wurden zudem auch viele andere Ger te au er FPS Ger ten von den Kunden nach dem Preis geschaltet daf r jedoch keine
450. munizieren zur Automation von Prozessen von Netz und Marktakteuren ein Netzautomat sowie zu Lieferanten und Aggregatoren zugeordnete Marktautomaten Pool BEMI in Interaktion mit den Energiebutlern in den Liegenschaften Entwicklungen hierzu fanden bei Fraunhofer IWES sowie der MVV Energie statt Erg nzt wird diese dezentrale Infrastruktur durch die dezentrale Messdatenverarbeitung auf Energiedatenservern in Trafostationen von Power Plus Communications sowie die dezentrale Integrationsinfrastruktur alphaCell von IBM Deutschland Eine Systemzelle bildet die dritte Ebene die mittels Integrationsinfrastruktur einerseits die Smart Metering Infrastruktur aber auch anderseits die IKT in den Zellen derartig zusammenf hrt dass der Netzakteur in der Leitwarte des jeweiligen Netzes sowie die Marktakteure mit ihren Enterprisesystemen die notwendigen Daten und Dienste aus der Netzinfrastruktur mit den angebundenen Anlagen und Liegenschaften zur Verf gung gestellt bekommen Diese Integrationsinfrastruktur die in moma mittels der alpha CORE Infrastruktur von IBM aufgebaut wurde bildet als Drehscheibe und Tr ger des Marktplatzes der Energie zusammen mit der Kommunikationsinfrastruktur sowie den Kommunikations Gateways in den Liegenschaften der Kunden die Grundlage f r das erweiterte Energieinformationssystem das zusammen mit der elektrischen Infrastruktur das Smart Grid abbildet 8 Crotty Cameron Utility Players Data Management technologies underpin
451. n Deutschland Rollout fixe NE D Rollout 4 Variable Tarife mit variablen Netzentgelten Deutschland Rollout vaNE D Rollout In der folgenden Tabelle sind die Anzahl der simulierten Haushalte die ermittelten Verbr uche und Kosteneinsparungen aus Sicht des Handels f r die vier genannten Szenarien dargestellt S1 S2 S3 S4 S 4 2 vaNE Szenario fixe NE vaNE fixe NE vaNE EEX Einheit MA First MA First Mover Mover D Rollout D Rollout D Rollout Anzahl Kunden 1 000 1 000 1 000 1 000 1 000 Stromverbrauch HH 3 643 984 3 644 333 3 643 458 3 644 084 3 644 084 kWh a Stromverbrauch FPS 377 625 378 045 377 363 378 027 378 027 kWh a Stromverbrauch SOC 508 854 508 701 508 956 509 227 509 227 kWh a Einsparung Handel HH 8 579 7 170 6 115 6 227 5 148 a Einsparung Handel FPS 7 272 6 366 5 009 5 168 4 419 a Einsparung Handel SOC 1 307 804 1 105 1 058 728 a Tabelle 32 Ergebnisse der Handelssimulation Die Ergebnisse beziehen sich jeweils auf 1000 Haushalte die der Simulation als Eingangsgr e zugrunde gelegt waren Die Verbr uche der einzelnen Szenarien liegen sehr nah beieinander so dass die daraus entstehenden Unterschiede bei den Einsparungen f r den Handel nur um maximal 1 ct pro Jahr auseinander liegen und somit vernachl ssigbar sind Ein Haushalt verbraucht in der Simulation im Durchschnitt 3644 kWh pro Jahr Die FPS Ger te Waschmaschine S
452. n ber 80 den Grund Geldsparen an au erdem finden es knapp 50 wichtig zur Netzstabilisierung beizutragen Andere Gr nde erhalten in der Versuchsgruppe nur von weniger als der H lfte der Befragten Zustimmung In der Kontrollgruppe werden von mehr als der H lfte der Befragten immerhin noch die Integration erneuerbarer Energien ins Stromnetz und die Unterst tzung regionaler Energieeinspeisungen genannt Die wenigsten stimmten in beiden Gruppen 29 23 der Aussage zu sie f nden das gerechter da der Strompreis an der B rse auch schwankt A EENERGY 114 ge Anoma Modellstadt Mannheim Was w ren Gr nde f r Sie weiterhin einen variablen Tarif zu nutzen Geld sparen aaaea zur Netzstabilisierung beitragen Integration von EE ins Stromnetz Klimaschutz regionale Energieeinspeisung unterst tzen B rsenstrompreise weitergeben a Versuchsgruppe n 296 E Kontrollgruppe n 87 Abbildung 60 Gr nde f r einen variablen Stromtarif Mehrfachantworten m glich Nutzung und Bewertung der Nutzerportale moma App Metering Portal Die Feldtesthaushalte hatten Zugang zu drei Portalen Dem Energiebutler Portal aus dem 2 Feldtest das relativ schnell von der moma App abgel st wurde und dem MVV Smart Metering Webportal im Folgenden verk rzt als Metering Portal Die moma App war auf PCs und Tablet Computern jedoch nicht auf Smart Phones lauff hig Abbildung 58 s weiter oben zeigt wie wic
453. n Am bedeutendsten ist dabei eine Senkung des durchschnittliichen B rsenpreises Diese kommt bei reiner Lastverschiebung u a dadurch zustande dass bei hohen Preisen durch kleine Mengenreduktionen gro e Preis nderungen resultieren k nnen weil dann wenige Kraftwerke mit sehr hohen Grenzkosten seltener eingesetzt werden w hrend Lasterh hungen bei niedrigen Preisen nur zu geringen Erh hung der B rsenpreise f hren da mit erneuerbaren Energien und Braunkohlekraftwerken dort gro e zus tzliche Leistungen bei gering bleibenden Grenzkosten aktivierbar sind Dies f hrt letztlich zu einer Senkung des Durchschnittspreises Von diesen B rsenpreis nderungen profitieren auch Verbrauchergruppen in Industrie Dienstleistung Handel und Verkehr sehr stark die sich nicht an der Lastverschiebung beteiligen In der Tat liegt nach den Rechnungen ein Faktor 4 zwischen den betriebswirtschaftichen Vorteilen der Haushalte nach Handelssimulation und den auf B rsenpreis nderungen zur ckgehenden volkswirtschaftliichen Vorteilen Die aus B rsenpreis nderungen entstehenden Vorteile k nnen nicht f r ein Gesch ftsmodell genutzt werden da die Akteure in der neuen Situation die alten B rsenpreise nicht sehen k nnen Deshalb ist bei Untersuchungen zu konomischen Vorteilen von variablen Tarifen strikt zwischen betriebswirtschaftlichen und volkswirtschaftlichen Ans tzen zu unterscheiden Betriebswirtschaftliche Ans tze k nnen die konomischen Vorteile massi
454. n Beschaffungsvorteil ergibt Es wird damit die Frage gestellt welche Ergebnisse sich ergeben w rden wenn statt der automatischen Reaktion von Haushaltsger ten aus den Simulationen die empirisch gefundenen Reaktionen der Haushalte ber Preiselastizit ten unterstellt werden Dieses Vorgehen ist auch dadurch begr ndet dass optimierte Tarife auf Basis der Preiselastizit ten nicht ohne weiteres sinnvoll bestimmt werden k nnen da z B technische Restriktionen ber die Preiselastizit ten nicht explizit ber cksichtigt werden Zwar gehen durch die Sch tzung technische Restriktionen ber die Beobachtungen in die Werte der Preiselastizit ten ein Sie sind also implizit enthalten Bei der Verwendung dieser Preiselastizit ten f r einen optimierten Tarif gen gt dies aber nicht Hier sind zus tzlich technische Restriktionen von Bedeutung Ansonsten w rde z B nicht erfasst dass Programme von Waschmaschinen in der Regel l nger als eine Stunde laufen eine Sch tzung mit Preiselastizit ten k nnte implizit und nicht erkennbar Waschmaschinen st ndlich ein und ausschalten Andererseits ber cksichtigen Preiselastizit ten implizit komplexere Verhaltungs nderungen als sie in den Simulationen mit der ihnen zugrundeliegenden automatischen Verschiebung abgebildet werden k nnen Zus tzlich geht eine manuelle Steuerung anderer Ger te z B Verschiebung des B gelns auf ein Wochenende ein wobei auch z B die Anwesenheits und Schlafenszeiten ber
455. n dass die Absenkung der Leistung um 20 bei gleichzeitiger Begrenzung der Vorlauftemperatur auf mindestens 60 C an der W S das f r den Versuchsaufbau maximale Verschiebepotenzial darstellt ZZ EENERGY 280 Be ffnoma Modellstadt Mannheim Fr 12 10 2012 Absenkung um 40 auf 680kW 08 00 12 00 4500 KW I 90 C 4000 kW 80 C 3500 kW 70 C D amp 3000 kW 60 C p 3 amp 2500 kW 50 C 2 5 2000 kW 40 C r N 1500 kW 30 C Oo 1000 kW r 20 C 500 kW 10 C 0 kW T T T T T T T 0 C 06 00 07 00 08 00 09 00 10 00 11 00 12 00 13 00 14 00 Uhrzeit Leistung Prognose Leistung Messung theoret Absenkung sek VL Temp Soll sek VL Temp Ist Abbildung 134 Feldtest vom 12 10 2012 8 5 2 Akzeptanz Auf eine Information des Endkunden ber die geplanten Absenkungen wurde im kompletten zu versorgenden Sekund rnetz verzichtet um etwaige Placeboeffekte zu vermeiden Die Geb udeeigent mer der gro en Liegenschaften hier eine Wohnungsgenossenschaft und die Landeshauptstadt Dresden wurden ber die geplanten Untersuchungen informiert und haben ihre Zustimmung erteilt Zur Detektion von Behaglichkeitsverlusten durch den Versuch war es geplant den Geb udeversorgungszustand in zwei Referenzgeb uden auszuwerten Des Weiteren werden Beschwerden durch Kunden in der zentralen DREWAG Leitstelle f r W rme erfasst Wie vorstehendem Glie
456. n Betrieb d h bei normaler Belastung des BPL Netzes durchgef hrt F r die Messung der Latenzzeit wurde ein Standard Ping an den entsprechenden VNZ Server gesendet Die Ergebnisse zeigen Latenzzeiten im Bereich zwischen 7 ms und 39 ms wobei bei den Messungen keine Pings verloren gingen ZZ EENERGY ing wird ausgef hrt Antwort Antwort Antwort Antwort Antwort Antwort Antwort Antwort Antwort Antwort Antwort Antwort Antwort Antwort Antwort Antwort Antwort Antwort Antwort Antwort Antwort Antwort Antwort Antwort Antwort ing Statistik f r von von von von von von von von von von von von von von von von von von von von von von von von von Pakete An ing wird ausgef hrt f r 172 26 1 50 172 26 1 50 172 26 1 50 Antwort Antwort Antwort Antwort Antwort Antwort Antwort Antwort Antwort Antwort Antwort Antwort Antwort Antwort Antwort Antwort Antwort Antwort Antwort Antwort Antwort Antwort Antwort Antwort Antwort von von von von von von von von von von von von von von von von von von von von von von von von von 172 26 172 26 172 26 172 26 172 26 172 26 172 26 172 26 172 26 172 26 172 26 172 26 172 26 172 26 172 26 172 26 172 26 172 26 172 26 172 26 172 26 172 26 172 26 172 26 172 26 EEE RE re en G1 UT UT UT UT aT aT aT AT AT aT ame aT aT aT aT aT aT h peh ph pub pah fd fd fd fd fd pun pb
457. n Lastg nge Da der Verbrauch stark von der Temperatur und damit der Jahreszeit abh ngig ist sind Hochrechnungen aufs Jahr basierend auf einigen Monaten wenig aussagef hig Deshalb wurden gesch tzte Jahresverbr uche nicht herangezogen und nur solche in Betracht gezogen bei denen ein Haushalt ber volle 12 Monate gemessen wurde 11 Autorin Corinna Schmitt 112 Daf r gibt es folgende Gr nde die schlie lich nur 3 monatige Versuchszeit erlaubt keine Hochrechnung auf das ganze Jahr Zudem gelang es leider nicht vor dem Start des Praxistests monatliche Messdaten parallel von Versuchs und Kontrollgruppe zu erfassen ZZ EENERGY 156 Be Hama Modellstadt Mannheim Indikator 1 Vergleich mit Verbrauchsdaten der Jahre 2009 und 2010 Deshalb wurde vorrangig auf die Jahresverbrauchsdaten der Haushalte der Jahre 2009 und 2010 zur ckgegriffen f r die eine hinreichende Anzahl real gemessener Jahresverbrauchsdaten sowohl f r Haushalte aus der Kontrollgruppe 102 Haushalte als auch der Versuchsgruppe 344 Haushalte vorliegen Positiv zu bewerten ist dabei dass das Jahr 2009 sich sowohl im Jahres als auch im 3 Monatsmittel von August bis Oktober in Hinblick auf Temperatur Sonnenscheindauer und Niederschlag nicht wesentlich vom Jahr 2012 unterscheidet Nachteilig ist hingegen dass der Vergleichszeitraum gegen ber 2012 schon vergleichsweise weit zur ckliegt und damit auch andere Ver nderungen bei den Haushalten Einfluss haben
458. n Tag im Voraus beeinflussen allesamt die H he des Preiseffektes und vermindern die bertragbarkeit der Ergebnisse auf Experimente mit anderen Randbedingungen Auch ist die Repr sentativit t der Teilnehmer im Verh ltnis zum Bundesdurchschnitt nicht gegeben Vermutlich war die teilnehmende Gruppe von Haushalten besonders motiviert stark auf die Preise zu reagieren was ebenfalls eine Verallgemeinerbarkeit auf den Durchschnittshaushalt vermindert Der recht kurze eingehende Feldtestzeitraum von Juni bis Oktober vermindert ebenfalls die Verallgemeinerbarkeit Aus dem Feldtest 2 im Projekt moma ist bekannt dass die Reaktionen im Winter deutlicher als im Sommer ausfielen Urlaubszeit vieler Haushalte k nnte ebenfalls ein Faktor sein der die Preiseffekte beeinflusst im August 2012 dem ersten Monat des Feldtests mit Butler waren in Mannheim noch Schulsommerferien Auch sind noch deutlich komplexere Effekte des Preises auf den Verbrauch vorstellbar Vermutlich beeinflusst die Preis nderung in der einen Stunde auch den Stromverbrauch in einer andere Stunde Wenn z B der Strom um 1 Uhr besonders g nstig war ist der Verbrauch vielleicht um 2 Uhr geringer Die Richtung der Beeinflussung der Ergebnisse durch diese Faktoren ist nicht eindeutig Die sehr zuf llige Preisegestaltung schm lerte wahrscheinlich die Reaktion w hrend motiviert mitwirkende Haushalte im Feldtest die Reaktion vermutlich vergr erten Diese Problematik ist jedoch f
459. n Zugriff haben e Durch die schon vor dem Feldtest vorhandene fast fl chendeckende Abdeckung 80 der Haushalte in Mannheim k nnen ber BPL erreicht werden konnte gro en Teilen der Mannheimer Bev lkerung eine Teilnahme an den Feldtests angeboten werden A EENERGY 82 Be inoma Modellstadt Mannheim e Die Standorte der Z hler und Energiebutler meist Keller und Wohnung des Kunden k nnen ber das Stromkabel optimal erreicht werden Mit anderen Kommunikationsl sungen ist die Erreichbarkeit meist nur unter erh htem Aufwand m glich bei Funkanbindung ist beispielsweise h ufig die Installation einer Au enantenne notwendig e Durch Verwendung TCP IP als Kommunikationsprotokoll ist eine Nutzung aller bekannten Datenschutz und Datensicherheitsmechanismen z B Daten bertragung ber gesicherte Verbindungen VPN Tunnel Verschl sselung usw auf dem gesamten Kommunikationsweg m glich e Durch die breitbandige bertragung des BPL Netzes kann eine Auslesung der Z hlerdaten in Echtzeit gew hrleistet werden und die Remote Software Updates des Energiebutlers durchgef hrt werden F r die moma Feldtests wurden einige bisher noch nicht mit BPL erschlossene Bereiche mit BPL Technik ausgebaut Um einen m glich kurzfristigen Ausbau zu erm glichen wurde auf UMTS und Koaxial Kabel Fernsehkabel als Backbone Anbindung f r die Headends zur ckgegriffen Im Falle der UMTS Anbindung wurden Trafostationen ausgew hlt an deren St
460. n also nicht abgeleitet werden dass ein Abwarten eines Rollouts vorteilhaft ist da die Kosten f r eine Smart Grid Infrastruktur zuk nftig sinken Gerade im Zusammenhang mit den Kostenentwicklungen aber auch aufgrund der Bedeutung von durch variable Tarife induzierten Strompreis nderungen sind zuk nftige dynamische Betrachtungen besonders geeignet wichtige Erkenntnisse ber die konomische Wirkung eines Smart Grid Rollouts zu generieren Dabei k nnte auch ber cksichtigt werden wie ein Smart Meter Rollout der hier vorausgesetzt wurde sich im Kontext eines Smart Grid Rollouts verh lt Insgesamt deuten die Daten darauf hin dass variable Tarife auf Basis einer fl chendeckend in Deutschland ausgebauten Smart Grid Infrastruktur um 2030 konomisch vorteilhaft sein k nnten Dem relativ geringen aber negativen Ergebnis f r Deutschland 2030 sind die Einschr nkungen der Analyse entgegenzuhalten Z B wurden nur Teile des Haushaltsverbrauchs flexibilisiert die Last anderer Endverbraucher wurde nicht betrachtet hinsichtlich des Netzausbaus wurde nur die Niederspannungsebene untersucht es wurden nur zwei der m glichen Business Cases betrachtet Die vorgelegte Sch tzung erscheint demgem also als ZZ EENERGY Be inoma Modellstadt Mannheim vorsichtig Mit einer Erweiterung auf andere Akteure oder zus tzlichen Business Cases w rden allerdings auch neue Kosten entstehen Zumindest die Kosten einer Smart Grid Infrastruktur w
461. n betrachtet wurden ber die Simulationen und die Feldtests ergeben sich Einschr nkungen f r die konomische Analyse da sich moma auf Haushaltskunden konzentrierte F r Lastverschiebungspotenziale in Industrie Gewerbe und Handel erfolgten aber weitergehende Untersuchungen in anderen Projekten und Studien Hierbei soll insbesondere auf die VDE Studie Demand Side Integration verwiesen werden Verwendet wurden Szenarien f r das Jahr 2030 weil bis dahin mit einem hohen Anteil volatiler Erzeugung zu rechnen ist Die zur konomischen Bewertung der monet ren Vorteile beim Lieferanten durchgef hrte Handelssimulation diente dabei nicht dazu das komplette monet re Potential im Haushalt zu bestimmen sondern prim r der Untersuchung der Auswirkungen von Lastmanagement der wei en Ware in den Haushalten basierend auf variablen Tarifen f r den Energiehandel Die sich dabei im betriebswirtschaftlichen Rahmen ergebenden Handelsvorteile sind aber nur erschlie bar wenn nicht nach Standardlastprofii f r die Haushalte abgerechnet werden m sste Die Notwendigkeit mit variablen Tarifen zuk nftig Verbrauch und Erzeugung besser aufeinander abzustimmen erbringt eine wichtige Begr ndung zur Anpassung des Marktdesigns Dies hei t aber auch dass eine breite Marktentfaltung mit Demand Response L sungen erst nach entsprechenden energiewirtschaftlichen Anpassungen zu erwarten ist Durch einen Vergleich zwischen dem Szenario Deutschland 2030 und Mannheim 2030
462. n die automatische Steuerung in diesem Monat nicht genutzt Etwa ein Drittel der Haushalte die nie die automatische Steuerung nutzten gaben uns in der letzten frei gestellten Frage M chten Sie uns noch etwas mitteilen eine Antwort Von diesen 66 Haushalten gaben 29 an sie h tten die automatische Steuerung nicht genutzt da sie nicht funktioniert habe 17 fanden sie zu unkomfortabel 5 Personen gaben an sie h tten sich eine ausf hrliche pers nliche Einf hrung in das System gew nscht Automatisch gesteuerte Ger te An den Energiebutler konnten zwei der folgenden vier Ger tearten angeschlossen werden Waschmaschine W schetrockner Waschtrockner eine Kombination aus ersteren und oder Geschirrsp lmaschine In Tabelle 4 sind die Antworten auf die Frage aufgef hrt ob die Kunden die Steuerung dem Energiebutler berlie en oder selbst bernahmen Geschirr Waschmaschine W schetrockner Waschtrockner sp lmaschine momar 13 14 9 6 automatisch Eher automatisch 28 36 9 7 Eher per Hand 54 60 43 19 Immer per Hand 117 136 99 70 Ange ennesene Izis 246 160 102 Ger te Tabelle 4 Antworten auf die Frage Lassen Sie eher den Energiebutler die an ihn angeschlossenen Ger te automatisch starten oder starten Sie sie selbst per Hand An den Energiebutler wurden in der Regel 2 Ger te pro Haushalt angeschlossen In den 296 Haushalten die antworteten waren also knapp 600 Ger te aut
463. n diesem Fall auf dem gleichen Wege wie im Fall der FPS Ger te konstruiert 8 Faruqui und Sergici Household Response to Dynamic Pricing of Electricity a Survey of the Experimental Evidence San Francisco 2009 7 Summit Blue Consulting LLC Evaluation of the 2006 Energy Smart Pricing Plan Final Report Chicago 2007 N EENERGY 142 Be inoma Modellstadt Mannheim Legende Indizes t Zeitpunkt Datum amp Stunde Stromverbrauch und Preis gehen in Elastizit tsmodellen grunds tzlich logarithmiert ein p gibt hier an um wie viel Prozent sich der Stromverbrauch im Mittel ndert wenn der Preis um 100 erh ht wird Eine so starke Vereinfachung des Modells ist nur deshalb m glich weil die Strompreise im Feldtest von der Zeit und anderen Einflussfaktoren unabh ngig und zuf llig gew hlt wurden So kann man davon ausgehen dass die Strompreise nicht mit anderen Einflussfaktoren wie zum Beispiel Temperatur Typtag oder Tageszeit korrelieren Eine nicht verzerrte Bestimmung des Preiseffekts ist so auch ohne Einbezug anderer nicht mit dem Preis korrelierter Einflussfaktoren in die Regression m glich Sch tzt man nun p per Regression erh lt man eine Eigenpreiselastizit t von 10 6 Anschaulich bedeutet dies dass eine Erh hung des Preises um 10 im Feldtestmittel im Durchschnitt zu einem um 1 06 niedrigeren Stromverbrauch f hrte Der Preiseffekt ist signifikant auf dem 1 Niveau Um die korrekte Modellspezif
464. n g nstigen und weniger g nstigen Stunden oder Stundenbl cke sprechen Wird dies als zus tzliche Variable mit aufgenommen kann eine kurzfristige Kreuzpreiselastizit t zus tzlich zu der kurzfristigen Eigenpreiselastizit t ermittelt werden Damit die Versuchsgruppe nicht zu gro en Schwankungen im Tarif ausgesetzt ist wurden die Preise so gegl ttet wurden dass keine gro en Spr nge zwischen einzelnen Stunden auftraten Daher sind Preise insofern voneinander abh ngig dass ein Preis in einer Stunde sowohl der vorhergehenden als auch der folgenden Stunde hneln muss Durch diese Korrelation der Preise je Stunde untereinander konnte die Kreuzpreiselastizit t nicht ermittelt werden Auswertung der Preiselastizit t mittels Regressionsanalyse Modell des Verbrauchsverhaltens Wie in Formel 1 dargestellt ist wird der Verlauf des Verbrauchs nach dem Preis abgeleitet Dies gestaltet sich in der Realit t als schwierig da auch viele andere Faktoren den Verbrauch beeinflussen Einige dieser Faktoren variieren ber die Zeit und sind aber f r alle Haushalte gleich wie der Strompreis im Feldtest Andere Faktoren sind f r alle Haushalte unterschiedlich aber fix f r jeden einzelnen Haushalt ber den Versuchszeitraum wie z B die Anzahl der im Haushalt lebenden Personen Auf den Stromverbrauch haben neben dem Preis zum Beispiel sowohl das Wetter variabel ber der Zeit als auch die Gr e der Wohnfl che fix ganz entscheidenden Einfluss Um di
465. n kochen nachts Kritisiert wurde zudem gelegentlich der als unfair oder nicht praktikabel empfundene Preisverlauf v llig unklar warum Sonntagabend teuer Kann will nicht stundenlang auf gr n warten Finanzielle Aspekte Best Price Abrechnung Die Versuchshaushalte wurden nach ihrem bisherigen Tarif abgerechnet Es wurde auf Basis ihrer Verbrauchsdaten parallel berechnet welche Stromkosten sie mit dem variablen Tarif gehabt h tten Lagen diese virtuellen Stromkosten unter dem was sie mit ihrem herk mmlichen Tarif zahlten wurde ihnen dies als monatlicher moma Bonus auf einer Seite des Metering Portals angezeigt Mehrkosten die in einem Monat durch den variablen Tarif entstanden wurden als 0 Bonus gewertet denn diese mussten die Haushalte nicht zahlen Nach dem Feldtest wurde den Kundinnen und Kunden die Summe ihrer monatlichen Boni gesammelt ausgezahlt Laut einer anonymisierten bersicht ber die Boni von soluvia IT sparten Kunden zwischen 0 52 und 44 71 pro Monat Wie hoch die Einsparung ausf llt ist dabei ma geblich abh ngig von dem Tarif den die Haushalte vor dem Feldtest bezogen F r die H lfte der Teilnehmerinnen und Teilnehmer spielte es eine sehr wichtige Rolle dass der Strom mit dem variablen Tarif f r sie nicht teurer werden konnte Nur f r circa 20 spielte dies eine untergeordnete Rolle G nstiger oder beliebiger Zeitpunkt f r die Ger tenutzung In der Auftaktbefragung wurde in zwei separaten
466. n s unten 22 Aufgrund des Beginns der Wirtschaftskrise im Jahr 2008 k nnen Strukturdaten aus diesem Jahr problematisch sein da sich Sondereffekte zeigen k nnen Angesichts der Tatsache dass letztlich die Repr sentativit t jeden Jahres in Frage gestellt werden k nnte der haupts chliche Konjunktureinbruch in 2009 erfolgte und die Vergleichbarkeit mit anderen Jahren aufgrund der nderung der Klassifizierung der Produktionsbereiche erschwert ist wurden die Tabellen f r das Jahr 2008 bernommen 213 Grunds tzlich gibt es Simulationsmodelle die diese Verflechtung endogen insbesondere in Abh ngigkeit von Preisen bestimmen Auch f r diese ist allerdings nach der Validit t entsprechender Resultate f r einen derart langen Zeitraum zu fragen 214 Hier verstanden als Bruttowertsch pfung pro Erwerbst tigen 215 Sie sind z B zu finden in Statistisches Bundesamt 2000 Statistisches Jahrbuch 2000 Wiesbaden S 643 2006 Statistisches Jahrbuch 2006 Wiesbaden 5 649 2011 Statistisches Jahrbuch 2011 Wiesbaden 5 640 zur Entwicklung der gesamtwirtschaftlichen Arbeitsproduktivit t s ZZ EENERGY 250 Be inoma Modellstadt Mannheim sind und sich f r verschiedene Bezugszeitr ume h chst unterschiedliche Entwicklungen der durchschnittlichen Produktivit t ergeben F r in die fr hen neunziger Jahre zur ckreichende Zeitreihen sind zudem besondere Entwicklungen aufgrund der Wiedervereinigung nicht auszuschlie en Die un
467. n sie ihre Produktion ausweiten wollen Die aufgezeigten sektoralen nderungen k nnen Anhaltspunkte f r eine Untersuchung der Frage liefern ob im Falle eines Smart Grid Rollouts Personal mit der richtigen Ausbildung verf gbar ist Schlie lich sei noch darauf hingewiesen dass die hier verwendete Analyse positiv auf zus tzliche Investitionen reagiert und die Ergebnisse unabh ngig davon sind ob sich die Investitionen betriebswirtschaftlich rentieren Insofern ist auch hier hnlich wie zur systemanalytischen Betrachtung angemerkt eine dynamische l ngerfristige Betrachtung angezeigt in die man die Frage nach der Finanzierung der Investitionen integrieren k nnte 7 4 kologische Bewertung Zur kologischen Bewertung der deutschlandweiten Auswirkungen eines ver nderten Lastverlaufs des Stromverbrauchs in privaten Haushalten durch ein moma Energiemanagement werden die CO Emissionen der fossilen Stromerzeugung in Deutschland im Jahr 2030 ohne Szenario Netzausbau und mit Lastverlagerung Szenario Energiemanagement als kologischer Leitindikator bilanziert Datengrundlage bilden die Simulationsergebnisse des IZES zum Kraftwerkseinsatz f r 2030 in st ndlicher Aufl sung auf Basis der Merit Order differenziert nach Sommer und Winterhalbjahr Die kraftwerksscharf abgebildete Stromerzeugung f r jede Stunde des Jahres 2030 wird dabei nach den Kraftwerkstypen gem Tabelle 52 gecluster Jedem Kraftwerkstyp wird der eingesetz
468. n und an den Evaluationsserver weiterleiten k nnen Daher wurde der Zeitraum von 23 00 bis 1 00 von der Betrachtung ausgeschlossen Die in diesem Zeitraum verbrauchte Energie wurde wo n tig durch lineare Interpolation des Durchschnittsverbrauchs aller Ger te abgesch tzt vergleiche Abbildung 76 Im rechten Diagramm von Abbildung 73 ist der Verlauf der Anzahl verwertbarer Verbrauchsdaten ber den gesamten Feldtestzeitraum aufgetragen 74 Autor Timo Fischer IWES A EENERGY DZ a32 5 PL 2 moma Modellstadt Mannheim 1 August 2012 Feldtestzeitraum 200 200 150 150 100 50 50 aschmaschine es hirrspue er rockner aschmaschine es hirrspue er rockner Anzahl Geraete mit guten Daten 100 Anzahl Geraete mit guten Daten f 0 o 0 00 6 00 12 00 18 00 24 00 1 Aug 1 Sept 1 Okt Uhrzeit Abbildung 73 Menge der verwertbaren guten Daten Links Erster Feldtesttag Rechts Verlauf ber die Mittagsstunden des gesamten Feldtests F r jeden Testtag findet sich eine gro e Menge an Ger ten die verwertbare Daten liefern Dies gilt selbst bei den beiden zwischenzeitlichen Einbr chen im August und September die von Ausf llen eines Pool BEMIs herr hren Der R ckgang der Datenmenge zum Ende des Beobachtungszeitraums ist durch beginnenden R ckbau der IT Infrastruktur und auslaufenden Support zu erkl ren Gesch
469. n von verschiedenen Ans tzen Hierzu z hlen die Verminderung unseres Energieverbrauchs der Einsatz effizienterer Energieumwandlung bei Erzeugung sowie beim Endkunden der Einsatz von Energiespeichern der Ausbau der Energienetze sowie einer intelligenteren Regelung von Energieeinsatz verteilung speicherung und verbrauch Dem letzteren Ansatz eines smart grid widmete sich das Forschungsprojekt Modellstadt Mannheim moma im Rahmen des Forschungsprogramms E Energy von BMWi und BMU Moma antwortet auf diese neuen Herausforderungen mit dem L sungsansatz eines intelligenten Energieorganismus In diesem an einen Organismus angelehnten zellenorientierten System k nnen dezentral erzeugte Energien nah am Ort der Erzeugung verbraucht werden Eine zentrale Steuerung von einer sehr hohen Zahl dezentraler Energieeinspeisungen ist regelungstechnisch fast unl sbar Die moma Systemarchitektur setzt von daher konsequent auf eine Struktur welche die Regelungsaufgaben immer so weit wie m glich auf einer niedrigen Zellebene bew ltigt Zum Beispiel soll dies schon innerhalb des Versorgungsobjekts beim Endverbraucher selbst geschehen wenn bei einem Prosument auch Erzeugungsanlagen vorhanden sind Das Gleiche gilt anschlie end auf Verteilnetzebene auf der ebenfalls Verbrauch und Einspeisung mittels automatisierter Agenten optimiert aufeinander angepasst werden Erst wenn das auf den niedrigeren Ebenen nicht vollst ndig gelingt
470. nd Erzeugung in den Kundenanwesen zum beiderseitigen finanziellen Vorteil nutzen Da diese beschriebenen Prozesse mit einer hohen Komplexit t Vielfalt und Konnektivit t im Niederspannungsbereich der Verteilungsnetze mit der Schnittstelle zu vielf ltigen Kundenanwesen verbunden sind BKN09 KK10 wurde die Notwendigkeit zur Automatisierung von Markt und 3 B Buchholz A Kiessling D Nestle Individual customers influence on the operation of virtual power plants Power amp Energy Society General Meeting 2009 PES 09 IEEE Calgary 26 30 July 2009 ISSN 1944 9925 Print ISBN 978 1 4244 4241 6 Digital Object Identifier 10 1109 PES 2009 5275401 31 Kie ling Andreas und Khattabi Mariam Cellular system model for smart grids combining active distribution networks and smart buildings Energy Efficient Computing and Networking Lecture Notes of A EENERGY se PL 3x moma Modellstadt Mannheim Netzprozessen sowie die Regelung von Erzeugung und Verbrauch in regionalen Zellen als selbst optimierende aber gleichzeitig verbundene Regelkreise notwendig Das Konzept der verteilten Automatisierung in Netzzellen sowie Objektnetzzellen Kundenanwesen wurde im moma Arbeitsschritt Schnittstellenspezifikation zur Spezifikation der Systemarchitektur sowie der notwendigen Kommunikationsbeziehungen angewendet Die geplante Umsetzung wird durch die nachfolgende Systemtopologie beschrieben Dienste von
471. nd vor allem in den Abendstunden A EENERGY 149 Be inoma Modellstadt Mannheim werden Preiselastizit ten von bis zu 18 2 erzielt Noch deutlicher werden die Effekte bei einer Unterteilung der Haushalte in verschiedene Gruppen je nach selbstberichteter Reaktion Haushalte die angaben sowohl die automatische als auch die manuelle Steuerung genutzt zu haben erzielten im Durchschnitt Preiselastizit ten von 19 7 und in Spitzenzeiten in den Abendstunden an Werktagen Werte von bis zu 35 4 Besonders hohe Preiselastizit ten gehen mit Zeiten hohen Verbrauchs einher Das zeitlich hochaufgel ste Regressionsmodell erkl rte 94 7 der Varianz der Stromverbr uche im Feldtest ein au erordentlich hoher Wert der auf eine gute Prognosef higkeit hindeutet Nur ein relativ geringer Teil hiervon wird jedoch durch den Preiseffekt erkl rt Eine genaue Prognose des Preiseffektes f r verschiedene Tarife ist somit zwar im Durchschnitt ber viele Tage und hnlich geartete Haushalte m glich F r einen einzelnen Tag wird der Preiseffekt aber recht unpr zise bestimmt Die Verallgemeinerbarkeit der Ergebnisse wird durch verschiedene Faktoren eingeschr nkt Zun chst muss man sich vor Augen f hren dass die Ergebnisse in einer sehr spezifischen Umgebung entstanden sind Ausstattung mit einem Energiebutler t glich variierend stetige und unsystematische Preise im Rahmen von 10 Cent bis 40 Cent sowie Ank ndigung der Preise eine
472. nden 4 7 1 Kommunikativ verbundene Sensorik an Betriebsmitteln Innerhalb des Projektes Modellstadt Mannheim wurde neben der Sensorik in den Privathaushalten wie z B die Erfassung der Leistungsaufnahme von bestimmten Haushaltsger ten und den elektronischen Z hlern in den Liegenschaften mit denen neben der Arbeit auch die aktuelle Leistungsaufnahme und verschiedene Netzparameter z B Spannung pro Phase und Leistungsfaktor gemessen wurden auch Sensorik in das Niederspannungsverteilungsnetz implementiert Ein wichtiger Aspekt hierf r ist die Wahrung der Versorgungssicherheit Der Wandel hin zu einer zunehmend dezentralen Energieversorgung erfordert dass die Netzr ckwirkungen im Niederspannungsverteilungsnetz st rker berwacht werden als es zurzeit bei einer zentralen Energieversorgung notwendig ist Neben dem Wandel der Energieversorgung ist ein kontinuierlicher Wandel der Verbraucherzusammensetzung zu erkennen Es werden immer mehr ohmsche Verbraucher durch elektronische Bauteile im Haushalt sowie Leistungselektronik in der Industrie ersetzt Als Beispiele k nnen der Ersatz der Gl hbirne durch Energiesparlampen und der Einsatz von Frequenzumrichtern z B bei PV Anlagen genannt werden Somit wird die Eigenstabilisierung des Netzes erschwert Um entstehende Problematiken fr hzeitig zu erkennen und ein Gegensteuern zu erm glichen m ssen Daten erfasst und die folgenden Anforderungen erf llt werden Die Anforderungen an die elektrische
473. ndes Haushaltsger t angeschlossen wird Au erdem erfasst die S aktuelle Leistungs sowie ggf Temperaturmesswerte des angeschlossenen Haushaltsger ts und sendet diese an den Energiebutler Second Level Support Zweite Stufe der Fragen und Problembearbeitung des Endkunden Secure Copy SCP SCP dient zum sicheren Kopieren von Daten zwischen zwei Ger ten SCP verwendet SSH als darunterliegende Protokollschicht Standards F r SCP existiert unseres Wissens nach keine Norm Smart Meter Messsystem bestehend aus einem Messendger t einer Kommunikationseinheit mindestens einer Diensteplattform und erweiterten Messdiensten SOC Ger t State of Charge Ger t elektrisches Ger t das ber einen elektrischen oder nicht elektrischen Speicher verf gt Im Projekt moma K hlschr nke Gefriersch nke truhen und K hl Gefrierkombinationen Standardlastprofil hier typisches Lastverhalten eines Haushalts nach Modell des BDEW Station Teil eines Elektrizit tsversorgungssystems der an einem bestimmten Ort haupts chlich die Enden der bertragungsleitungsleitungen oder Verteilungsleitungen Schaltanlagen Geb ude und m glicherweise Transformatoren umfasst und Einrichtungen f r Netzsicherheit und Netzf hrung z B Schutzeinrichtungen enth lt statischen Tarif fixer Tarif der an jedem Tag zu jeder Stunde gleich ist im gegensatz zu einem dynamischen Tarif Stromkoeffizienzfaktor Stromkennzah
474. ne nderung der monatlichen Stromkosten f r nach Standardlastprofil verbrauchende Kunden e M glichkeit von Kosteneinsparungen f r Kunden mit Lastverlagerung e Der Tarif sollte Preiszwischenstufen aufweisen d h nicht Hoch und Niedrigpreisstufen sondern auch Zwischenschritte enthalten Rein theoretisch gibt es bei Preisen in der Spanne von 10 bis 40 Cent kWh eine Menge von 3124 m glichen Tagespreisprofilen Auch wenn diese Menge durch die oben genannten Einschr nkungen erheblich schrumpft ist die Untermenge immer noch deutlich zu gro um sie im Feldtest systematisch auszuprobieren a EENERGY inoma Modellstadt Mannheim Theoretisch m gliche Preisprofile Profile nach Rahmen bedingungen Preisprofile im Praxistest 3 Abbildung 15 Wahl der Preisprofile in Tarifphase 2 Um eine Plausibilit t der Tarife f r den Kunden auch zus tzlich zu den Rahmenbedingungen zu erreichen und um ein Flattern der Tarife mit zu vielen gro en Spr nge zu vermeiden wurde angenommen dass sich der Preis von Stunde zu Stunde um eine normal verteilte Zufallsgr e ndert Au erdem wurde auf das Endergebnis ein Filter angewendet der das Preisprofil gl ttet Auf Basis dieser Nebenbedingungen wurden dann f r den Feldtest zuf llige Preisprofile generiert Diese sahen dann beispielsweise wie folgt aus 35 Strompreis Cent kWh 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 Uhrzeit hh Abbildu
475. nen neben Produktionsbereichen die mit Reparatur Wartung und Herstellung von DV Ger ten besch ftigt sind auch allgemein Dienstleistungen die ber die Vorproduktsketten Nachfrage gewinnen v a Gro handelsdienstleistungen Dienstleistungen der Unternehmensberatung Investitionen Steady in mindestens State 15 Jahren Zus tzliche Bruttowertsch pfung in Mio a 723 683 Zus tzliche Erwerbst tigkeit in tausend Personenjahren 11 2 10 6 Tabelle 51 Wirkung von Infrastrukturinvestitionen und operative Kosten auf Erwerbst tigkeit und Bruttowertsch pfung im Szenario Deutschland 2030 Zusammenfassung Der Ausbau einer Smart Grid Infrastruktur mit alleinigem Einsatz von variablen Tarife f hrt nach vorliegender Berechnung im Szenario Deutschland 2030 zu einer Erh hung der Bruttowertsch pfung um rund 700 Mio a und zu einer Zunahme der Erwerbst tigkeit um rund 11 Tsd Personenjahre Auch f r das Szenario Mannheim 2030 wurden Zunahmen berechnet die aber selbst in einem regional konomischen Kontext moderat sind Allerdings sind auch die Ver nderungen f r Deutschland 2030 im volkswirtschaftlichen Kontext gering Sektoral zeigt sich im Szenario Deutschland 2030 eine besonders starke Expansion v a von Dienstleistungen die im IKT Kontext stehen sowie deutlich schw cher von unternehmensbezogenen 226 Sjehe https www destatis de DE ZahlenFakten GesamtwirtschaftUmwelt VGR Volkswirtschaf
476. nen und insbesondere gro e Preisunterschiede auch besser nutzen k nnen was eine Untersch tzung des Verschiebungspotenzials in den Simulationen bedeuten w rde Insofern ist hier nicht zu entscheiden ob der Elastizit tenansatz die Verschiebungsm glichkeiten bersch tzt oder der Simulationsansatz sie untersch tzt Die m glicherweise relativ geringere Lastverschiebung f r gegebene Preisunterschied bei Verwendung von Elastizit ten im Vergleich zur Simulation deutet auch darauf hin dass gr ere Preisunterschiede erforderlich 25 Der verwendete Referenzpreis gewichteter Durchschnittspreis vs ungewichteter Durchschnittspreis ver ndert die Ergebnisse nicht in dem Ma e als dass in diesem Kontext eine besondere Diskussion erforderlich w rde Die Werte in der Tabelle beziehen sich auf einen ungewichteten Durchschnittspreis ZZ EENERGY 247 Be inoma Modellstadt Mannheim sein k nnten um eine Leistungsverschiebung in einer bestimmten gew nschten H he z B f r ein Netzlastmanagement zu induzieren Letzteres weist auf wesentliche methodische Unterschiede hin Im Handelssimulationsmodell erfolgen Lastverschiebungen aufgrund von Preisdifferenzen w hrend sie in der Berechnung mit Preiselastizit ten ber Preisrelationen abgesch tzt werden Dann kann z B im Handelssimulationsmodell eine tempor re Preiserh hung von 30 cent kWh auf 31 cent kWh unter Umst nden eine merkliche Verschiebung induzieren w h
477. ng 16 Auswahl von Preisprofilen im Feldtest 3 Durch diese zuf llig gew hlten Preisprofile war es im Feldtest m glich den Preiseinfluss von anderen Faktoren wie zum Beispiel der Tageszeit zu isolieren Die im Kapitel 5 5 1 dargestellten Ergebnisse wie zum Beispiel die tageszeitspezifischen Preiselastizit ten wurden daher durch diese Gestaltung des Tarifs erst erm glicht CZ EENERGY Be inoma Modellstadt Mannheim Best Price Abrechnung und Feedback W hrend des Feldtests wurden die Kundinnen und Kunden weiterhin nach ihrem blichen Standardtarif abgerechnet Parallel wurde auf monatlicher Basis berechnet wie viel die Haushalte mit dem variablen moma Tarif h tten zahlen m ssen Haben die Haushalte gespart wurde ihnen dies als positiver moma Bonus angerechnet H tten sie mehr zahlen m ssen wurde dies als 0 Bonus angerechnet Best Price Abrechnung Den moma Bonus konnten die Kunden auf dem Metering Portal einsehen mussten sich aber daf r aktiv einloggen und die entsprechende Unterseite aufrufen Die Summe der moma Boni wurde den Kundinnen und Kunden im Dezember 2012 gesammelt als Scheck ausgestellt W hrend des Feldtests zahlten sie ihre blichen Abschl ge entsprechend ihres Standardtarifs nach dem sie auch abgerechnet wurden Wesentliche realisierte Eckpunkte des dritten Feldtests Eine monatliche Abrechnung wurde f r 22 Teilnehmer realisiert da der Prozess mit manuellen Eingriffen verbunden war Das urspr ngliche
478. ngezogen und ihre Verbr uche gemittelt Trotz der umfangreichen Datenbasis ist dieser Durchschnittsverbrauch aufgrund der erw hnten geringen An Zeiten von FPS Ger ten mit hohen Unsicherheiten behaftet Ein direkter Vergleich des Stromverbrauchs an einem bestimmten Tag mit z B dem Strompreisprofil des Tages kann keine zuverl ssige Informationen liefern und repr sentativ sein Dennoch k nnen durch geeignete Mittelungen ber verschiedene Zeitpunkte statistische Informationen ber Nutzungsverhalten und die Reaktion auf die variablen Preise extrahiert werden Werktag Samstag E Sonntag g4 aschmaschine Waschmaschine Gesenirrspue er seschirrspueler 60 60 50 50 50 40 0 40 20 2 A Y N A r R Nr Durchschnittsverbrauch W 30 10 Q 1 k W ei N geseh apsah A o g p ONE SW 12 00 18 00 24 00 0 0 6 00 12 00 18 00 24 00 0 00 6 00 12 00 18 00 24 00 Uhrzeit Uhrzeit Uhrzeit Durchschnittsverbrauch W 10 0 30 4 Durchschnittsverbrauch W 30 G gt 7 ra S w N 0 o e D 5 e Abbildung 76 Referenzkurven f r den ger tetypischen Energieverbrauch Als ein derartiges Zeitmittel wurden analog zu den auf Haushaltsebene g ngigen Standardlastprofilen ger tespezifische mittlere Verbr uche f r Werktage Samstage und Sonntage bestimmt Daf r wurde der Durchschnittsverbrauch zus tzlich ber alle jeweiligen Tage gemittelt Feiertage w
479. ngsbereitschaft f r die automatische Steuerung srsnsersnennnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn nen 124 A EENERGY moma Modellstadt Mannheim Abbildung 69 Manuell in preisg nstige Zeiten verschobene Ger te uunnnnesenennnnnenennnnnennnnnnnennnnnnnnn 126 Abbildung 70 Reale und selbst berichtete finanzielle Einsparungen uu 244444s4snnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn nn 129 Abbildung 71 Zahlungsbereitschaft f r automatische Steuerung und Stromverbrauchsvisualisierung 130 Abbildung 72 Gr nde kein Geld f r automatische Steuerung und Stromverbrauchsvisualisierung AUSZUGEDEN enas n annaS TAE E ne 131 Abbildung 73 Menge der verwertbaren guten Daten Links Erster Feldtesttag Rechts Verlauf ber die Mittagsstunden des gesamten Feldtests usr 440ur440nnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn nun 133 Abbildung 74 Verf gbarkeit guter Daten dargestellt als Zahl der BEMiIs die einen gegebenen Anteil des Feldtestzeitraums mit guten Daten abdecken jeweils ausgenommen der beiden Stunden um Mitternacht a a a a en 133 Abbildung 75 Durchschnittlicher Monatsverbrauch der einzelnen FPS Ger tetypen als Histogramme 134 Abbildung 76 Referenzkurven f r den ger tetypischen Energieverbrauch u 24ussrnnneen nennen 135 Abbildung 77 Ger tetypspezifischer Einfluss des Strompreises auf den Stromverbrauch Jeder Punkt entspricht einer Feldteststunde
480. nicht oder kaum auf die Preisanreize reagiert hat Um diese Hypothese zu testen wurden die Ger te anhand der Ergebnisse der Abschlussbefragung siehe vorhergehende Unterkapitel in drei Gruppen aufgeteilt eine Ger tegruppe die alle FPS Ger te aus Haushalten enth lt die nach eigenen Angaben kein Lastmanagement betrieben haben eine Ger tegruppe deren Haushalte manuell Lasten verschoben haben und eine Gruppe bei der zus tzlich oder ausschlie lich das automatische Management verwendet wurde Die Histogramme der Durchschnittspreise f r diese Gruppen sind in Abbildung 80 dargestellt Deutlich sichtbar ist zun chst dass wie erwartet kein Preisvorteil f r Haushalte entstand die ignorant gegen ber Preisanreizen waren Kein Management Manuelle Lastverschiebung Manuell und Automatisch o n to P 2 2o 2 2 2o 3 e el 3 z a T T I Fei 5 a c 2o lt lt lt Q o E oJ S _ 0 12 016 020 0o24 0 12 016 020 024 0 12 0 16 0 20 0 24 Durchschnittspreis Eur kWh Durchschnittspreis Eur kWh Durchschnittspreis Eur kWh Abbildung 80 Verteilung des f r den Betrieb eines FPS Ger ts durchschnittlich gezahlten Strompreises nach Nutzungsgruppe Etwas berraschend dagegen sind die Verteilungen der beiden Gruppen die laut Kundenabschluss befragung Lastmanagement betrieben haben Auch bei diesen zeigt sich neben dem erwarteten Anteil an Ger ten deren Strompreis im Mittel reduziert
481. nken in den Ortsnetzstationen S13 und WA24 Zuverl ssigkeit der Temperatur berwachung Abschlie end wird die Zuverl ssigkeit der verwendeten Sensorik f r die Temperatur berwachung der in den Ortsnetzstationen verbauten Serverschr nke untersucht Hierzu werden die vom Sensor gesendeten und die vom EDS empfangenen Daten miteinander verglichen Da eine feste Abtastrate von 5 Minuten eingestellt worden ist kann einfach ermittelt werden ob Messdaten fehlen F r die Untersuchung der Zuverl ssigkeit wird der Zeitraum vom 1 10 2012 bis zum 31 10 2012 beispielhaft herangezogen In diesem Zeitraum wurden insgesamt 17856 Temperaturwerte erfasst und gesendet wovon 17706 am VNZ Server empfangen wurden Hieraus ergibt sich eine Zuverl ssigkeit f r die Temperaturerfassung inklusiv der Daten bertragung von 99 16 Da es sich bei der Temperatur um eine relativ tr ge Messgr e handelt ist der Verlust von 0 84 der Messwerte vernachl ssigbar Somit zeigt sich dass das verwendete Messsystem geeignet ist um die Temperaturen in den Ortsnetzstationen zu berwachen A EENERGY Be inoma Modellstadt Mannheim 4 8 Bewertung der Informationssicherheit 4 8 1 Einf hrung Das E Energy Projekt moma hatte von Anfang an einen besonderen Fokus auf dem Thema Informationssicherheit In einer sehr fr hen Projektphase wurde daher ein Projektteam aus dem Konsortium gebildet Dieses Team hatte die Aufgabe alle IT Komponenten aus der Sicht der Informationss
482. nn Sie sich nicht ganz sicher sind geben Sie den Wert an der Ihrer Meinung nach am ehesten zutrifft 4 Nutzen Sie elektrische Energie zur Raumheizung Bitte w hlen Sie nur eine der folgenden Antworten aus O Ja O Nein Weiter mit Frage 6 5 Wenn Ja welche elektrischen Ger te nutzen Sie zur Raumheizung Bitte w hlen Sie alle zutreffenden Antworten aus O Nachtspeicherheizung O W rmepumpe O Bewegliche Heizk rper O Heizl fter O se O venen 6 Nutzen Sie elektrische Energie zur Warmwassererzeugung Bitte w hlen Sie nur eine der folgenden Antworten aus O Ja O Nein Weiter mit Frage 8 7 Wenn Ja welche elektrischen Ger te nutzen Sie zur Warmwassererzeugung Bitte w hlen Sie alle zutreffenden Antworten aus O Durchlauferhitzer O Wasserkocher O Speicherger t Boiler O W rmepumpe O Sonstges O Weiznieh 8 Bitte nennen Sie Ihren Stromverbrauch des letzten Jahres Bitte tragen Sie Ihre Antwort in das daf r vorgesehene Feld ein O Kilowattstunden kWh O Wei nicht A EENERGY 328 Zinoma 9 Modellstadt Mannheim 9 Hat sich Ihr Stromverbrauch im letzten Jahr im Vergleich zum Vorjahr wesentlich ge ndert Bitte w hlen Sie nur eine der folgenden Antworten aus Verbrauch gesunken Verbrauch gleich Verbrauch gestiegen Wei nicht O O O O 10 Welche wesentlichen Faktoren haben Ihren Stromverbrauch innerhalb des letzten Jahres beeinflusst Bitte w hlen Sie alle zutreffenden Antworten aus O Ansc
483. nnnnannnnen 99 Screenshot GridVis 2 4 0 uuunsesnnssensnnnnnnnnnnnnnnnnnnennnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnsnnnnn 99 Temperaturverlauf der Stadt Mannheim sowie von zwei Serverschr nken n 100 Temperaturverlauf ber 30 Tage von zwei Serverschr nken in den Ortsnetzstationen S13 und PERSRIEEENEI SEE LEEE UFER E E E 101 Temperaturverlauf ber 6 Stunden von zwei Serverschr nken in den Ortsnetzstationen S13 EN PORT E E NORA RIO FORE LOMEAE SPORE TAT HEERES UNE ED TPENESTHEBREN AL E E N E T 102 Orientierung am Tarif d rch nn een 113 Wunsch einen variablen Tarif zu nutzen in Versuchs und Kontrollgruppe 114 Gr nde f r einen variablen Stromtarif Mehrfachantworten m glich ueeeen 115 Interesse an den Features des MVV Smart Metering Webportals nnen 116 Dashboard Benutzeroberfl che der moma App uuuussnnesnensnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn namen 117 Interesse an den Features der moma App 2neesnsnnennnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn nn naar 118 Einsch tzung der zeitlichen Aufl sung der Stromverbrauchsinformationen 119 Bewertung der Steuerung in Verbindung mit einem Tablet PC unsuenseennnenneennnennennenn 120 Einsch tzung der hedo nischen und pragmatischen Qualit t 121 Zahlungsbereitschaft f r die Stromvisualisierung un40rsnnennnnnnnnnnnnnnennnnnnnnnennnnnn 121 Zahlu
484. nnnnnnnnnennnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnannnnn nam 377 ZZ EENERGY 305 A 1 Glossar Be ffnoma Modellstadt Mannheim Wort Bedeutung alphaCELL auf offenen Standards basierende dezentrale Diensteverteilungsplattform von IBM f r Microgrids und Liegenschaftszellen mit modellgetriebenem Entwicklungsansatz die im E Energy Projekt Modellstadt Mannheim entwickelt wurde Aggregator Rolle die Dienste zur Aggregation von Energieangeboten verschiedener Quellen Erzeuger anbietet und gegen ber dem Netz als eine Gesamtheit wirkt Akteur nat rliche oder juristische Person im Energiesystem als Dienstenutzer oder technischer Akteur im physikalischen Energieversorgungssystem Aktivit t Ablauf der durch ein Verb und ein beeinflusstes Objekt definiert ist innerhalb des Anwendungsfalles mit Definition einer Eingabe durch den Sender Akteur sowie Ausgabe durch den Empf nger Akteur alphaCORE auf offenen Standards basierende Diensteverteilungsplattform von IBM f r Smart Grid Systemzellen mit modellgetriebenem Entwicklungsansatz die im E Energy Projekt Modellstadt Mannheim entwickelt wurde Ambient Displays Darstellung der aktuellen Energiepreise durch Leuchtsignale zum Beispeil durch an den Schaltboxen angebrachte LED Anlagen Systemdom ne f r Gewerbe und Industrieger te in der Dom nengruppe Energienutzungseinrichtungen Arbeitsproduktivit t Die Arbeitsproduktiv
485. nnnnnnnnnnnnennnnnnnn nen 53 4 1 2 Smart Grid Architektur moma im europ ischen Kontext 240u42400nnnennnnennnnnnnnnnnnnnennnnnnn nen 56 4 2 Smart Grid Architektur im Projekt moma 4s44sss00nnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnen 62 Pea u O a o gt UNONEENNERE INNEREN NER EINER FE WONNER EUINNFLEW PIEKOEREE DEREN SUNENEEUEHIREEESE EREPEICHEKONRIEN IRRE 62 4 2 2 Energy Data ESIA EE 63 423 StromZz hler ueee lesen ee Milena heiraten 64 4 24 BEMI Fanilie rsan ernennen ade aaa aaaea pa En aanne eaaa ddaa aaar EEE 64 4 2 5 alphaCore und alphaCell ursnsersnsnnssennnnnnennnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnannnnnnnnnnnen 66 4 3 Bewertung Architekturfunktionalit t generell ssssssessesenesssrrsseirresrirrssiirnnstinnnstinnnntennnstennnnnnnnane 67 43 T SkKalierb rkell ie ee een aeaa iaa aaa aaa a aiaa 68 43 22 E e El E E E A E E E EA A EE T A A EE E E 72 4 3 3 a E E E E are ee 74 Ce E 77 E N EA SEHR E E TIE E E AA E EAN TE T E 76 4 4 Bewertung des dezentralen EnergiemanagementsystemS sesessssrissssrresserrssrrrssrirrssrirnnnrnnnns 77 4 5 Bewertung der Kommunikationstechnik ssnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn nn nnnn nn 79 4 5 1 Beschreibung der eingesetzten Breitband Powerline Technik 44440s0 nennen 79 4 5 2 Bewertung der gew hlten Datenkommunikation usr444snennnnnnnnnnnnnnnnn
486. nnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn nen 82 4 5 3 Messtechnische Betrachtung der BPL Technik ur4444snnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn ernennen 83 4 5 4 Ausfallstausukn 0 ee ee Deere EI ar nr en Eee TA 87 4 6 Bewertung des Energy Data Servers ursnsesrsesnnsnennnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnennnnnnnnen 90 4 6 1 berblick ber die Funktionalit t des Energy Data Servers aannnnnnn 90 4 62 Ausfallstatistik 3 2ssssasiier inet dee rasen a Deren DEE nee meerngerernggen 92 4 7 Auswertung eingesetzter Sensorik an Betriebsmitteln und an Anlagen von Kunden 93 4 7 1 Kommunikativ verbundene Sensorik an Betriebsmitteln 0ersnnennnnnnnnnnnnnnnennnnnnnnen 93 4 8 Bewertung der Informationssicherheit 444 444444Hnn nennen nennnnnnnnnnnnennennnnennennnennn nanten nanenane 103 4 8 1 EINT hrUNg an seele ee nereeneeetneeeeT Ber ae Beer Eee Eee 103 4 8 2 Informationssicherheit mit M 490 und BSI Schutzprofil 2200s440srnnnnnnnnnnnnnnnnnnennnnnnnnn 104 ZZ EENERGY 5 Be inoma Modellstadt Mannheim Ergebnisse aus dem Feldtest Mannheim ssssessseessrresssrnesssrnnsrennnennnnetnnnannnnnnnnnnnnnnnnnntennnnnnnnnnnnnnnananae 107 5 1 Methodik der Haushaltsbefragungen 444244440444HnnHnnnnnnnnnnennnnennnnnnnennnnnnnnnnennnennnnnnennn nn 107 5 2 Charakterisierung der Versuchs und Kontrollgruppenmitglieder
487. nsfer Protocol HV Hochspannung high voltage IBM IBM Deutschland GmbH ICT Information and communication technologies IED Intelligent Electronic Device IEEE Institute of Electrical and Electronics Engineers IFEU ifeu Institut f r Energie und Umweltforschung Heidelberg GmbH IGD Intelligent Grid Device IGS Integrierte Geb udesysteme IHK Industrie und Handelskammer IKT Informations und Kommunikationstechnologie IKW industrielles Kraftwerk Internet Protocol Internet Protokoll als Datenvermittlungsschicht im IP OSI Modell Institut f r Solare Energieversorgungstechnik Verein an der ISET Universit t Kassel e V ISP Internet Service Provider IT Informationstechnologie ITG Informationstechnische Gesellschaft IWES Fraunhofer Institut f r Windenergie und Energiesystemtechnik IZES Institut f r Zukunftsenergiesysteme gGmbH Java VM Java Virtual Machine JMS Java Message Service kbit Kilobit KMU Kleine und mittelst ndische Unternehmen KPS Kompaktstation ZZ EENERGY 319 Modellstadt Mannheim kW Kilowatt kWel inst installierte elektrische Leistung in Kilowatt kWel max maximale elektrische Leistung in Kilowatt kWh Kilowattstunde KWK Kraft W rme Kopplung KWK G Kraft W rme Kopplungs Gesetz kWtherm K lteleistung in Kilowatt LAN Local Area Network LEI Lotus Expeditor Integrator LFR Lastflus
488. ntlich hoher Wert der auf eine gute Prognosef higkeit hindeutet Nur ein relativ geringer Teil hiervon wird jedoch durch den Preiseffekt erkl rt Die relativ geringe Pr zision der Preiselastizit ten breite Konfidenzintervalle vermindert die Genauigkeit eines Prognosetools das vorausschauend die Reaktion der Haushalte auf den Stromverbrauch berechnet um durch passend gew hlte Preise gew nschte Lastkurven zu erzeugen Eine genaue Prognose des Preiseffektes f r verschiedene Tarife ist somit zwar im Durchschnitt ber viele Tage und hnlich geartete Haushalte m glich F r einen einzelnen Tag wird der Preiseffekt aber recht unpr zise bestimmt Auf einer auf einem l ngeren Zeitraum und mehr Haushalten basierenden Datenbasis lie e sich die Pr zision der Prognose vermutlich erh hen Fazit Eine zeitliche Aufl sung der Preiselastizit ten nach Stunden und Typtagen wie sie hier ermittelt wurde ist f r Deutschland bisher nicht ver ffentlicht Andere Studien kommen nur zu Durchschnittswerten vergleichbar mit unserem Basismodell Die differenziertere Analyse verschiedener Haushaltsgruppen zeigt dass die Verbrauchsreaktion durch eine relativ kleine Gruppe recht stark reagierender Haushalte ausgel st wird In diesen Haushalten zeigt sich trotz sehr stochastischer Preisprofile eine berraschend deutliche Verbrauchsreaktion Eine genaue Prognose des Preiseffektes f r verschiedene Tarife ist zwar im Durchschnitt ber viele Tage und hnl
489. nur selten ihren Gebrauch von Ger ten nach dem Preis richten zu k nnen Also machen zusammen diejenigen die sich zumindest sporadisch mit dem Tarif auseinandersetzten 74 der Versuchsgruppe aus 66 Haushalte 22 gaben an nie auf den Preis geachtet zu haben Sie teilten sich auf in zwei Gruppen diejenigen die sich komplett auf die automatische Steuerung verlie en 6 der Versuchsgruppe und diejenigen die sich weder mit dem Tarif noch mit der Steuerung auseinandersetzten 16 Es gab drei unterschiedliche M glichkeiten sich mit dem Preis auseinanderzusetzen Sowohl auf dem Metering Portal als auch in der moma App konnte der Stromverlauf f r den ganzen Tag eingesehen werden 5 Autorenschaft Corinna Schmitt Markus Duscha IFEU Michael Pawolwicz MVV ZZ EENERGY 12 inoma 9 Modellstadt Mannheim ber die moma App bestand zus tzlich noch die M glichkeit sich den Preis der aktuellen und der n chstfolgenden Stunde anzusehen In beiden F llen konnte der Preis in ct kWh abgelesen werden w hrend gleichzeitig die H he des Preises durch Farben indiziert war rot teuer gelb mittel gr n g nstig Drittens gaben sowohl die Schaltboxen als auch der Energiebutler ber LEDs Leuchtsignale an denen sich f r die aktuelle Stunde erkennen lie ob der Preis hoch rot mittel gelb oder g nstig gr n war Ambient Displays Im Fragebogen wurden die Teilnehmenden gefragt woran sie sich am meisten orientierten w
490. nuten Wert moved15 Wert Dies erfolgt mittels einer linearen Interpolation Zus tzlich wird pro Z hlerregister ein Wert pro Stunde filtered60 mit entsprechendem Zeitstempel abgespeichert Zur Weitergabe an den Pool BEMI und den Evaluationsserver wird au erdem die Differenz zwischen jeweils zwei aufeinander folgenden 15 Minuten Werten gebildet und somit der Verbrauch innerhalb der entsprechenden 15 Minuten Zeitr ume ermittelt diffmoved900 Alle anderen empfangenen Werte werden verworfen Der EDS stellt die ermittelten bzw gefilterten Daten dann ber die Middleware Lotus Expeditor Integrator anderen Systemen zur Verf gung F r die bermittlung der Daten wird ein auf CIM Objekten basierendes Datenmodell verwendet wobei das CIM Modell entsprechend der Norm DIN EN 61968 11 in einzelnen Punkten erweitert werden musste da noch im vorhandenen CIM Modell noch nicht alle in moma verwendeten Objekte definiert sind Die Daten werden im XML Format weitergegeben 4 2 3 Stromz hler F r den Feldtest 3 wurde entsprechend der Anforderungen aus dem Arbeitsschritt 1 7 der einzusetzende Z hler ausgew hlt Bei der Auswahl war neben der Verf gbarkeit einer bidirektionalen Kommunikationsschnittstelle und der Wh genauen Darstellung der Arbeitsregister auch die Bereitstellung von netzrelevanten Messwerten Spannung auf den einzelnen Phasen Leistungsfaktor der einzelnen Phasen aktuelle Wirkleistung und aktuelle Blindleistung notwendig Eine weite
491. nutzbar ist Der Feldtest Dresden hat sich in zwei Teile unterteilt Zum einen wurde an einer W rme bergabestation mit nach gelagertem Sekund rnetz welches durch das zentrale KWK Kraftwerk versorgt wird eine tempor re W rmeleistungsreduktion vorgenommen und zum anderen an einem Inselw rmenetz die W rmeerzeugung der Blockheizkraftwerke tempor r durch Elektroheizpatronen substituiert Im Ergebnis des Dresdner Feldtestes konnte nachgewiesen werden dass das Vorgehen grunds tzlich durchf hrbar ist ohne eine Behaglichkeitseinbu e oder Akzeptanzprobleme beim Kunden zu verzeichnen Als begrenzende Parameter konnte im Feldtest W S die Trinkwasseraufbereitung identifiziert werden Auf Basis der gesetzlichen Regelungen darf diese 60 C nicht ber l ngere Zeit unterschreiten F r weitere Untersuchungen empfiehlt es sich die thermische Belastung der technischen Anlagen detaillierter zu untersuchen und optimierte Fahrweisen zu entwickeln da es auf Basis der Feldteste zu deutlichen Mehrbelastungen kam Der Feldtest BHKW konnte ohne Probleme durchgef hrt werden da hier eine Versorgung mit W rme stets in voller H he gegeben war da nur die Art der Erzeugung der W rme unterschiedlich gewesen ist Prinzipiell l sst sich sagen dass die in Dresden durchgef hrten Versuche die Studie der Technischen Universit t Dresden mit Praxisbeispielen untersetzen und Potenziale zur W rmelastverschiebung aufzeigen Diese sollten aber noch detaillierter untersuc
492. nze f r Strombezug 21 cd nderungen anwenden r Mindesttagesstunden Steuerung Mindesteinschaltdauer 11 Stunden Tag nderungen anwenden Abbildung A 3 Grafische Oberfl che des Energiebutler Add on f r W rmepumpen A EENERGY 326 inoma 9 Modellstadt Mannheim Die Tests verliefen erfolgreich es wurde nachgewiesen dass eine Lastverschiebung mit den W rmepumpen m glich ist Die Anlagen liefen zuverl ssig Eine bertragbarkeit auf verschiedene W rmepumpensysteme konnte nachgewiesen werden A 5 Frageb gen f r die Haushaltsbefragungen Im Feldtest Mannheim wurden die Versuchs und die Kontrollgruppe mehrfach zu ihrer soziodemografischen Zusammensetzung ihrem Umgang mit der moma Technik und ihrer Einsch tzung des Feldtests befragt n heres zur Methodik in Kapitel 5 1 Es folgen exemplarisch zwei Frageb gen die zu unterschiedlichen Zeitpunkten an Teile der Versuchsgruppe gingen In Abschnitt A 5 3 wird ein soziodemografisches Profil f r die Versuchsgruppe auf Basis dieser Haushaltsbefragungen erstellt und ein Vergleich mit der Kontrollgruppe gezogen Die Zusammenfassung dieses Abschnitts befindet sich in Kapitel 5 2 A 5 1 Auftaktfragebogen f r Versuchsgruppe Oktober 2011 Bitte senden Sie diesen Fragebogen bis zum 11 10 2011 ausgef llt an uns zur ck Bitte verwenden Sie zum Ausf llen des Fragebogens einen gut lesbaren Stift keinen Bleistift Falsch gesetzte Kreuze k nnen Sie auf folg
493. o Jahr 110 15 7 Mio Geb ude 9 2 Mio EFH 3 8 Mio ZFH 2 7 Mio MFH 40 Mio Z hlpunkte 35 Mio Haushalte ZZ EENERGY 155 moma Modellstadt Mannheim Ger tetyp Anzahl Leistungsaufnahme Stk Stromverbrauch Jahr Watt kWh CORE Server 420 1000 3 679 200 VNZ Server 2 200 300 5 781 600 BPL Infrastruktur Headends ca 110 120 HH pro HE 300 000 2 5 6 570 000 Repeater ca 5 RP pro HE 1 500 000 2 5 32 850 000 Installationen im Haus BPL Gateways inkl BDKE 2 5 15 700 000 2 275 064 000 Z hlpunkte pro Geb ude Elektronische Z hler 40 000 000 1 5 525 600 000 abz glich Stromverbrauch 40 000 000 5 1 752 000 000 Ferrarisz hler Einsparpotenzial pro Jahr in kWh 902 455 200 Tabelle 11 Hochgerechneter Jahresstromverbrauch des moma Systems f r Deutschland 2030 5 5 3 Indikatoren f r Ver nderungen des Stromverbrauchs der Feldtestteilnehmer Einleitung Leider ist es nicht m glich hinreichend tragf hige quantitative Aussagen zur Ver nderung des Stromverbrauchs der Versuchsgruppe im moma Projekt zu machen Trotzdem wird hier anhand von Indikatoren versucht Hinweise auf Art und Gr e m glicher Ver nderungen zusammenzutragen Datengrundlage zur Ermittlung der Indikatoren sind die von der MVV j hrlich gemessenen Jahresverbr uche f r die Verbrauchsabrechnungen der Kundinnen und Kunden sowie die im Feldtest gemessene
494. odell das alle Hauptobjekte eines elektrischen Versorgungsunternehmens repr sentiert die typischerweise in einem Informationsmodell eines Energiemanagementsystems EMS enthalten sind Day Ahead Regelung Mechanismus zur Regelung im Verteilnetz bei dem Netz und Marktmoderator mittels vort glich bekanntgegebener variabler Kundenpreisprofie eine Lastverschiebung erwirken M gliche Ziele Reduzierung der Netzlast oder Spitzenlast Beitrag zur Spannungshaltung Day Ahead Tarif t glich wechselnder Tarif der am Vortag dem Haushalt dem Netz und Marktautomaten bekannt gegeben wird DE2030 Szenario in der technischen Simulation einer VNZ DER Dezentrale Energieressourcen Im Rahmen des Projekts Erzeuger Lasten und elektrische Speicher im Nieder und Mittelspannungsnetz Diensteplattform physikalische Ausf hrungsumgebung von Diensten und Tr ger von Dienstevermittlungs Technologien Dienstevermittlung Integration zwischen der Diensteebene und der physikalischen Infrastruktur ber Middleware und Sicherheitstechnologien sowie Standards f r Kommunikationsprotokolle Syntax Semantik und Ontologie des Energiesystems dynamischer Tarif Tarif der nicht an jedem Tag zu jeder Stunde gleich ist im gegensatz zu einem fixen oder statischen Tarif EE BUS Schnittstelle zwischen hausinterner Kommunikation und dem Datenaustausch mit dem Energieversorger EEX European Energy Exchange B rse f
495. odellstadt Mannheim Bitte w hlen Sie nur eine der folgenden Antworten aus O Keine Person O 3 Personen O 1 Personen O 4Personen O 2 Personen O 5 oder mehr Personen 35 Denken Sie bitte nur an die Haushaltsmitglieder die st ndig in Ihrem Haushalt leben Zusammenfassend Welche Beschreibung passt am besten auf Ihren Haushalt Bitte w hlen Sie nur eine der folgenden Antworten aus Single Haushalt Alleinerziehend Paar ohne Kinder Einfachverdiener Paar ohne Kinder Doppelverdiener Paar mit Kindern Einfachverdiener Paar mit Kindern Doppelverdiener Drei Generationen Haushalt Wohngemeinschaft Rentner 36 Welche Schule haben Sie zuletzt besucht bzw welchen h chsten Bildungsabschluss O0000 O0000 haben Sie Bitte w hlen Sie nur eine der folgenden Antworten aus O Gehe noch zur Schule O Abitur Hochschulreife Fachhochschulreife O Ohne Schulabschluss O Abgeschlossenes Studium O Volks oder Hauptschule O Sonstiges O Realschule O Weiterbildende Schule ohne Abitur Berufsfachschule Berufskolleg Meisterschule Technikerschule Fachakademie 37 Wo wohnen Sie zurzeit Bitte w hlen Sie nur eine der folgenden Antworten aus O In einem Ein oder Zweifamilienhaus O Mehr als 10 Familienhaus Wohneinheiten O 3 5 Familienhaus Wohneinheiten O Sonstiges O 6 10 Familienhaus Wohneinheiten 38 Wie viel Quadratmeter Wohnfl che hat die Wohnung bzw das Haus in dem Sie wohnen Bitte w hlen Sie nur eine der folgenden Antworten aus
496. ojektes moma gemessen wurden Im Netz wurden gem des von der MVV zur Verf gung gestellten Klimaszenarios 2030 das genau f r den betrachteten Netzabschnitt gilt insgesamt 26 PV Anlagen mit einer Nennpeakleistung von je 5 1 kW sowie 22 KWK Anlagen mit einer Leistung von je 5kW gleichm ig auf die PCC verteilt F r die solare Einstrahlung und die Au entemperatur wurden Messdaten vom Standort Kassel von 2006 heran gezogen die mit einem Skalierungsfaktor von 1 046 beaufschlagt wurden um die Einstrahlung in Mannheim zu repr sentieren F r die PV Wechselrichter wurde eine Nennscheinleistung von 100 der installierten Peakleistung gew hlt Die KWK Anlagen wurden durch einfache Synchrongeneratoren mit einem Verschiebefaktor von 1 repr sentiert Da aufgrund vorliegender Daten durchaus Wintertage mit Temperaturen um die 0 C und hoher solarer Einstrahlung auftreten k nnen wurde der Fall dass die KWK Anlagen Strichleistung fahren als Worst Case f r das Netz betrachtet Als Betrachtungszeitraum wurde 25 02 2030 Mo bis 3 03 2030 So festgelegt An diesen Tagen bewegen sich die verwendeten Temperaturmessdaten um 0 C und die solare Einstrahlung erreicht Werte um die 1000 W m vgl Abbildung 93 151 Vgl Deutscher Wetterdienst Globalstrahlung in der Bundesrepublik Deutschland Jahressummen 2006 ZZ EENERGY 186 fnoma Modellstadt Mannheim 1200 1000 3 800 o z 5 3 600 3 v 5 400 k e 7
497. oma Modellstadt Mannheim 5 4 Reaktionen auf den Tarif auf Ger teebene Im dritten Feldtest wurden ber die Schaltboxen die Stromverbrauchsdaten der gesteuerten Ger te gemessen Die Daten wurden ber die Kommunikationsstrecke Schaltbox Energiebutler VNZ Server SZ Rechner an den Evaluationsserver bermittelt wo sie auf Plausibilit t gepr ft und in einer Datenbank gespeichert wurden Weiterhin wurden zur Konsistenzpr fung vom Energiebutlier die t glichen Strompreisprofile an den Evaluationsserver bermittelt Insgesamt wurden im betrachteten Zeitraum vom 1 August 2012 bis zum 27 Oktober 2012 Daten von 189 Geschirrsp lern 264 Waschmaschinen und 146 W schetrocknern gesammelt Da bis Ende des Feldtests keine Freigabe f r SOC Ger te K hlschrank Gefriertruhe K hl Gefrierkombination erfolgte sind in dieser Ger teklasse nur unvollst ndige Daten weniger Ger te vorhanden die zudem keinem Lastmanagement unterlagen Daher werden im Folgenden nur FPS Ger te Sp lmaschine Waschmaschine W schetrockner betrachtet Zur Auswertung der Daten wurden aus den durchschnittlich alle 15 Sekunden gemessenen aktuellen Leistungen der FPS Ger te viertelst ndliche Verbrauchswerte ermittelt und jedem dieser Werte ein Qualit tsindikator zugeordnet Dieser Indikator ist zun chst definiert als Anzahl der in der Datenbank vorhandenen Leistungsdaten relativ zu den sechzig erwarteten Werten F r den seltenen Fall dass der Energiebutler f
498. omatisch steuerbar Die laut Antworten angeschlossenen Ger te addieren sich jedoch auf 720 ber ein F nftel mehr Es ist m glich dass mehrere Personen die Frage falsch aufgefasst haben und f r nicht an den Energiebutler angeschlossene Ger te antworteten dass diese per Hand gesteuert w rden Andererseits haben mehrere Kunden angegeben nicht den Energiebutler zur automatischen Steuerung zu nutzen sondern zum Teil ger teinterne Zeitschaltuhren Einige k nnten also auch f r dritte nicht an den Energiebutler angeschlossene aber dennoch aus ihrer Sicht automatisch 6 amp 2 In der Auftaktbefragung gaben nur 25 Haushalte an dass sie berhaupt einen Waschtrockner besitzen Die hohe Anzahl an Antworten 102 l sst darauf schlie en dass dieses Ergebnis zu den Waschtrocknern mit Vorsicht zu genie en ist ZZ EENERGY 1123 inoma Modellstadt Mannheim gesteuerte Ger te geantwortet haben Die Daten stellen also m glicherweise auch Ger te dar die nicht an den Butler angeschlossen waren und geben damit eher generell einen Einblick darauf wie sich die Ger te auf die verschiedenen Steuerungsformen verteilen von Hand oder automatisch mit oder ohne Butler In allen vier F llen steuern mehr als die H lfte der Haushalte die Ger te ausschlie lich per Hand obwohl sie nach ihren Angaben an den Energiebutler angeschlossen sind und nur circa 5 15 lassen immer den Energiebutler steuern immer automatisch Etwa ein Viertel steuert
499. ompreis bei sehr viel h herer Volatilit t der Preise im Vergleich zu 2011 Kosten der Smart Grid Infrastruktur und der untersuchten Business Cases In diesem Abschnitt werden die Gesamtkosten f r einen Rollout einer Smart Grid Infrastruktur sowie die Umsetzung der Business Cases f r Mannheim und Deutschland f r das Jahr 2030 gesch tzt Dabei wird 179 Betrachtet man die B rsenpreisvektoren der Jahre 2006 2010 so ist bei stark schwankendem Durchschnittspreis insbesondere von 2006 bis 2008 ein starker R ckgang des Variationskoeffizienten zu beobachten der sich nach 2008 noch ein wenig fortsetzt Er lag im Jahr 2006 bei 0 97 und sank bis 2008 auf 0 43 Dabei f llt auf dass insbesondere die Maximalpreise deutlich zur ckgegangen sind Der R ckgang der Volatilit t nach 2006 kann auch durch den PV Ausbau mitverursacht worden sein da PV vornehmlich zu peak Zeiten einspeist und die dann ansonsten zu findenden hohen Preise d mpft Daneben kann z B auch eine verst rkte internationale Integration der nationalen Stromm rkte zu einer Verringerung der Volatilit t beigetragen haben 180 Der Vergleich der Preise der beiden Szenarien f r das Jahr 2030 wird unten unter der Diskussion der Beschaffungsvorteile aufgenommen ZZ EENERGY 228 Be inoma Modellstadt Mannheim wie im Vorgehen erl utert von einem Steady State im Jahr 2030 ausgegangen weshalb die Investitionen ber Annuit ten mit den laufenden Kosten
500. on ru nee een een 210 Systemanalytische volkswirtschaftliche und kologische Betrachtung 2400nsennnnenn nennen 223 7 1 Volkswirtschaftlicher systemanalytischer Vergleich volkswirtschaftliiche Betrachtung des Systems 22 2 2222 ae ae ern ea Eee ehe ae 223 7 2 Exkurs konomische Analyse der Lastverschiebung auf Basis von Preiselastizit ten 244 7 3 Wirkung variabler Tarife auf Basis eines Smart Grid Ausbaus auf Erwerbst tigkeit und Br tt wertsch pfung use0 nannte nahe nal an nnd mania 249 7 4 kologische Bewertung uauuunsaeanassssnsnsnnnuannnnnnnunnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnunnnnnnnnnnenn 259 Feldtest Dresden 422544u000 000 44002200 a aa aea anne nme aeaaee newer antenne a 263 8 1 Konzeption und Zielstellung 4444444444HRnnennnnnnnnnnnennnnnnnennennnnnnnnnnnennnnnnnnnnnnnnnennn nn ennn nen 263 8 2 W rme bergabestation 444ss4sn4nnennnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn nn 263 8 3 BHKW Objektversorgung ursnsessnsnnsnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnsnnnnnnnnnn nassen nnnnnnn 264 8 4 Ablauf und Chronologie der Feldteste s0042400nnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn 265 8 5 Ergebnisse Absenkungen W rm bergabestation uursnesennnnnnennnnnnnennnnnnnnnnnnnnennnnnnennnnnn 267 Sol TOn E 267 So re o 04 1 E U E E E
501. on verbraucht haben Business Case Ein Business Case ist ein grobes Szenario zur betriebswirtschaftlichen Bewertung eines oder mehrerer zusammengefasster Gesch ftsmodelle s MOMA Endbericht AS1 4 Business Case Gro handelsmarkt Business Case des Lieferanten der durch variable Tarife Lieferant GHM L Letzverbrauchern einen Anreiz gibt ihre Last zu verschieben Der Tarif wird dabei so gestaltet dass der Lieferant sein Einkaufsportfolio optimieren kann Business Case Netzlastmanagement Business Case des Netzbetreibers in dem er das Ziel NLM verfolgt durch Vergleichm igung der Netzlast oder Minderung der H chstlast Aufwendungen f r den operativen Netzbetrieb oder f r Investitionen zu vermeiden Business Case Ein Business Case ist ein grobes Szenario zur betriebswirtschaftlichen Bewertung eines Gesch ftsmodells Hier m ssen erste Annahmen getroffen werden ber die Kosten des Projekts und die mit seinen Ergebnissen erzielten Ertr ge Daraus k nnen dann Tendenzaussagen ber die wirtschaftlichen Aussichten des Projekts abgeleitet werden Er kann und sollte auch mehrere Gesch ftsmodelle zusammenfassen wenn sich dadurch die Erfolgsaussichten der einzelnen Modelle am Markt verbessern i CIGRE Conseil International des Grands Reseaux Electriques Internationales Gremium f r den Erfahrungsaustausch zwischen Experten mit dem Ziel der Weiterentwicklung der Energieversorgungssysteme CIM Common Information Model Ein abstraktes M
502. one_part MAgent an PCCSim senden Init LFR i Auf M_SimStep_done i i pen gt warten Abbildung A 11 Flussdiagramm zur Interaktion zwischen Netzautomaten Modul und PCCSim A EENERGY w 373 Be inoma Modellstadt Mannheim A 10 Anhang zur systemanalytischen volkswirtschaftlichen und kologischen Betrachtung A 10 1 Beschreibung der Kraftwerkseinsatz und Strompreissimulationen f r 2030 Um die Auswirkungen von Lastverschiebungen auf den Kraftwerkspark und auch auf den Strompreis zu simulieren wird eine Einsatzsimulation basierend auf der Merit Order Systematik unternommen Die Merit Order gibt die grenzkostenbasierte Einsatzreihenfolge des Kraftwerksparks an Abh ngig von der Last Stromnachfrage werden die Kraftwerke in aufsteigender Reihenfolge gem ihrer kurzfristigen Stromerzeugungskosten Arbeitskosten eingesetzt Diese Einsatzkosten bestehen ma geblich aus den variablen Kosten f r Brennstoff und CO Zertifikate Weiterhin k nnen abh ngig von dem Betriebszustand eines Kraftwerkes nicht unerhebliche An und Abfahrkosten entstehen Am Anfang der Merit Order stehen die Kraftwerke die keine variablen Kosten besitzen wie Windkraft und Photovoltaikanlagen sowie aufgrund des Einspeisevorrangs und der Abnahmeverpflichtung alle EEG festverg teten Anlagen im Allgemeinen Danach kommen in Abh ngigkeit der Brennstoff und CO Preise sowie der Wirkungsgrade ansteigend der weitere Kraftwerkspar
503. ontroller service ControllerService lock 172 26 123 43 2012 09 27 14 05 19 886 DEBUG Collector_Worker 3 de ppc ends2 controller service ControllerService unlock 172 26 123 43 Z hler 2 VNZ Server im Fe22 2012 09 27 14 05 37 945 DEBUG Collector_Worker 12 de ppc ends2 controller service ControllerService lock 172 25 123 104 2012 09 27 14 05 39 769 DEBUG Collector_Worker 12 de ppc ends2 controller service ControllerService unlock 172 25 123 104 Z hler 3 VNZ Server im R40 2012 09 27 14 05 18 164 DEBUG Collector_Worker 43 de ppc ends2 controller service ControllerService lock 172 28 123 34 2012 09 27 14 05 20 275 DEBUG Collector_Worker 43 de ppc ends2 controller service ControllerService unlock 172 28 123 34 Die Differenz der Zeitstempel der Lock und Unlock Meldungen ergaben eine Auslesedauer zwischen 1 708s und 2 111s 4 5 4 Ausfallstatistik Um eine Aussage ber die Zuverl ssigkeit des BPL Systems als Kommunikationsplattform innerhalb der Verteilnetzzellen zu erm glichen wurde mit Hilfe verschiedener Datenquellen eine Ausfallstatistik erstellt Grunds tzlich muss hierbei zwischen der Kommunikation zwischen VNZ Server und Energiebutler und der Kommunikation zwischen VNZ Server EDS und Z hler unterschieden werden Bei der Energiebutler Kommunikation zeigte sich einerseits dass einige Kunden das BPL Modem vom Stromnetz trennten Dies hatte unterschiedliche Gr nde bei der Mehrzahl der betroffenen Kunden wa
504. opografischem Plan einseitig gespeist wird Abbildung 92 zeigt eine vereinfachte Darstellung mit Angabe der Leitungsl ngen und Anzahl der PCC 150 Vgl Deliverable 4 2 im Projekt Smart House Smart Grid www smarthouse smartgrid eu ZZ EENERGY 185 2 moma Modellstadt Mannheim 1 A 2 3 150m 6 PCC 150m 4 PCC 260m 210m 100m 2 PCC 3 PCC 7 520m 41 PCC 250m 18 PCC 40m 1 PCC 370m 17 PCC O Ortsnetztstation Sammelschiene Abbildung 92 Netztopologie im Szenario MA2030 Der Normalbetrieb sieht vor dass das Netz mittels dreier Transformatoren mit der Mittelspannungsebene verbunden ist Querverbindungen zu anderen Niederspannungsnetzen werden im Regelfall nicht geschlossen Da die f r den Netzautomaten verwendeten Intraday Regelalgorithmen nur eine Ortsnetzstation ONS vorsehen wurden zwei der Transformatoren vom Netz getrennt und das Netz somit nur ber eine verbleibende ONS gespeist Dabei handelt es sich um die ONS A vgl Abbildung 92 Vorabuntersuchungen haben ergeben dass das Netz damit eine deutliche Schw chung erf hrt Die Haushalte wurden parametriert wie im Szenario DE2030 Allerdings wurde der durchschnittliche j hrliche Energieverbrauch aufgrund eines Umfrageergebnisses des IFEU auf 4143kWh pro Jahr und Haushalt festgelegt Da der Betrachtungszeitraum f r MA2030 im Winter lag wurde f r ungesteuerte Lasten ein aggregiertes Verhalten gem Winterlastg ngen angenommen die im Feldtest des Pr
505. osten 44444000ssnsnnnnnnnnnnnennnnnnnnnnnnnnnennnnnnnnnnnnnanen 235 Tabelle 41 Sensitivit t der netzseitig vermiedenen zus tzlichen Kosten auf Realzinsvariationen 236 Tabelle 42 konomische Vorteile durch variable Tarife unnansseeaeaeaenenenennaenenenennnnnnnnnnnnnnnnnnnnennnnnnnnnnnnnnnn 239 Tabelle 43 Sensitivit t der Kosteneinsparung durch eingesparte Kraftwerksleistung auf Realzinsvariationen ER ENEN AN A EA EEN ETET E AAA A EAE OARA N EAE AA A A ENE A EE 241 Tabelle 44 bersicht ber Kosten und Vorteile der Umsetzung der Business Cases Netzlastmanagement NLM und Gro handelsmarkt Lieferant GHM L 4444442444H4Hnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn ann nnn nn 241 Tabelle 45 F r Vergleichsrechnung mit Handelssimulation verwendete Preiselastizit ten 246 Tabelle 46 Vergleich der Ergebnisse auf Basis der Handelssimulation mit denen auf Basis von IKSISISIFEEJUPALES 17211 POROBENBEFEPEREL ERS ERNPEFFEEREPFOTDBERELFFERHELEOCEBENEFFFEERLEOPBERUREFTELFETEEPLBESTEF SIT EOROFLEPREESTETFRSREPLLEFTFEIELFRPERFSEERIRFER 247 Tabelle 47 Ver nderung der Arbeitsproduktivit t 2007 bis 2030 f r ausgew hlte Hochrechnungen 251 Tabelle 48 Nachfrageimpulse nach Produktionsbereichen f r das Szenario Mannheim 2030 253 Tabelle 49 Wirkung von Infrastrukturinvestitionen und operativen Kosten auf Erwerbst tigkeit und Bruttowertsc
506. p lmaschine W schetrockner verbrauchen pro Haushalt im gleichen Zeitraum 378 kWh dies entspricht ca 10 5 des gesamten Stromverbrauchs pro Haushalt Die SOC Ger te K hlschrank Gefrierschrank etc verbrauchen durchschnittlich 509kWh ca 14 des Stromverbrauchs pro Haushalt in den durchgef hrten Simulationsl ufen Der gemanagte Verbrauch der simulierten Haushalte betr gt somit ca 25 Dies ist wichtig zu betonen weil in der Simulation nur die gemanagten Ger te einen Beitrag zu Einsparungen leisten N EENERGY 218 Be inoma Modellstadt Mannheim Kosteneinsparungen f r FPS und SOC Ger te in einem einzelnen Haushalt Die Einsparungen bei den Spotmarktkosten betragen nach Szenario 1 Variabler Tarif gem EEX Spotpreisen 2030 mit fixen Netzentgelten Lastmanagement in Haushalten wird nur in Mannheim als First Mover durchgef hrt 8 58 a f r FPS und SOC Ger te in einem Haushalt In Szenario 2 entspricht Szenario 1 allerdings unter Verwendung von variablen Netzentgelten vaNE statt fixer Netzentgelte sinken die Einsparungen f r den Handel auf 7 17 a Dies entspricht einer Einsparungsminderung von ca 16 Eine Verringerung des Handelsvorteils war zu erwarten weil die Optimierungsziele des Handels Spotmarktoptimierung und des Netzbetreibers Netzlastmanagement durch vaNE nicht absolut deckungsgleich sind Die Einsparungsminderung f llt in der Simulation aber relativ moderat aus was darauf schlie en
507. pannung steht Intraday Regelung Mechanismus zur Regelung im Verteilnetz bei dem der Netzmoderator den Betrieb von DER mittels marktbasierter Verfahren oder direktem technischem Zugriff in Echtzeit beeinflussen In der technischen Simulation einer VNZ eingesetzt zur Spannungshaltung IP Backbone Kommunikationsanbindung des Breitband Powerline Netzes an die bergeordneten Zellebenen auf Basis des IP Protokolls z B Glasfaser DSL BPL ber Mittelspannung JAVA objektorientierte Programmiersprache und eine eingetragene Marke des Unternehmens Sun Microsystems seit 2010 bei Oracle Kommunikationssystem Gesamtheit der Knoten und Leitungen f r Informationstransport im Kommunikationssystem Konfidenzintervall Wertebereich in dem sich ein abzusch tzender Wert mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit befindet Kontrollgruppe Gruppe von Haushalten die w hrend des Feldtest 3 einen elektrischen Z hler zur U bermittelung von Messdaten eingebaut hatten aber weder ber eine Stromvisualisierung noch einem Automatisierungssystem verf gten und die keinen variablen Stromtarif hatten Kraftwerk zur Erzeugung elektrischer Energie bestimmte Anlage einschlie lich der Einrichtungen aus dem Hoch und Tiefbau der Energieumwandlung sowie der dazugeh rigen Hilfseinrichtungen Kritischer Knoten PCC an dem w hrend des Netzbetriebs potenziell ber oder Unterspannungen zuerst auftreten K K k nnen f r
508. pe nach Nutzung der Automatik und manueller Verschiebung 148 Tabelle 7 Preiselastizit ten je Nutzungsgruppe uus4s44essnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn mann nnnn anna 148 Tabelle 8 Entwicklung der Leistungsaufnanme der f r das Energiemanagement notwendigen Hardwarekomponenten 220 44440044HHna00nnnnnnnnnennnnn onen nnnnnnennnnnnnennnnnnnennnnnnnennnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnennnannennnnen 153 Tabelle 9 Hochgerechneter Jahresstromverbrauch des moma Systems im Feldtest 154 Tabelle 10 Hochgerechneter Jahresstromverbrauch des moma f r Mannheim 2030 nennen 155 Tabelle 11 Hochgerechneter Jahresstromverbrauch des moma Systems f r Deutschland 2030 156 Tabelle 12 bersicht ber durchschnittlichen Jahresstromverbrauch und Verbrauch im Feldtest 157 Tabelle 13 bersicht ber den monatlichen Energieverbrauch f r zwei Gruppen vor und w hrend Feldtest 3 E E ES TEPEFESURIEERLEULPEEPREREELER ERUEUEEHUHEEUER A 158 Tabelle 14 Simulationstypen und Beitrag zu Zielen der Simulation 40rs44sr sn nnennnnnnnnnnnnnn nn 169 Tabelle 15 Kommandos des Marktautomaten 4444snnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn nenn nanten nanna 177 Tabelle 16 Durchdringung der Haushalte mit wei er Ware im Szenario DE2080 nee 181 Tabelle 17 SOC Ger teparameter im Szenario DE203D
509. peln Hingegen wird f r Heizkraftwerke unterstellt dass diese nur ber Winter W rme auskoppeln und auch nur in dieser Zeit eine W rmegutschrift gutzurechnen ist Als Heizperiode wird die Zeit vom 01 Oktober bis 30 April zugrunde gelegt Durch die Betrachtung einer Heizperiode f r die Heizkraftwerke werden in der Simulationssoftware zwei Merit Order s gebildet Eine inklusive der W rmegutschrift f r die Heizkraftwerke eine exklusive dieser Als Annahmen f r die Brennstoffpreise wird das Szenario M ig der Leitstudie 2010 verwendet Konkret bedeutet dies die folgende Preise frei Kraftwerk e Uran 2 MWh e Braunkohle 5 MWh e Steinkohle 18 MWh e Erdgas 40 MWh e Heiz l 84 MWh 21 In dem derzeitigen durch Nachfrage gepr gtem Stromsystem ist die technische Verf gbarkeit stark abh ngig von der Jahreszeit sowie vom Tageszeit vgl Bundeskartellamt 2011 S 211f Weiterhin schwankt diese zwischen den verschiedenen Kraftwerksarten vgl ebd S 215ff Im Modell wird vereinfachend eine technische Verf gbarkeit von 80 f r alle Kraftwerksarten festgesetzt 282 Siehe Tabelle Modellierte Kraftwerksarten unten 28 Vgl BMWi 2006 Turbomaschinen Brosch re des Bundesministeriums f r Wirtschaft und Technologie Berlin Dezember 2006 S 11 284 Siehe Tabelle Modellierte Kraftwerksarten unten 235 Ebd 286 Siehe Nitsch et al 2010 S 26 ZZ EENERGY 1378 inoma Modells
510. ponh fh ponk punh pak ff pok punh ponk fh fh fe sssSSS589858599895859998939959595 8 f r 50 50 50 50 an an Gesendet Maximum 172 26 1 Bytes 32 Bytes 32 Bytes 32 Bytes 32 Bytes 32 Bytes 32 Bytes 32 Bytes 32 Bytes 32 Bytes 32 Bytes 32 Bytes 32 Bytes 32 Bytes 32 Bytes 32 Bytes 32 Bytes 32 Bytes 32 Bytes 32 Bytes 32 Bytes 32 Bytes 32 Bytes 32 Bytes 32 Bytes 32 172 26 1 58 Empfangen rA E7 25 Zeitangaben in Millisek Minimum ns 58 mit 32 Zeit 12ms Zeit 17ms Zeit 1 ms Zeit 2 ms Zeit 13ms Zeit 15ms Zeit 10 nms Zeit 14ms Zeit 13ms Zeit 14ms Zeit 10 nms Zeit 14nms Zeit 19ms Zeit 8ms Zeit 18ms Zeit 13ms Zeit 12ms Zeit 11ms Zeit 7ms Zeit 18ms Zeit 10 nms Zeit 13ms Zeit 11ms Zeit 13ms Zeit 14nms 25 Mittelwe Bytes Daten TTL 63 TTL 63 TTL 63 TTL 63 TTL 63 TTL 63 TTL 63 TTL 63 TTL 63 TTL 63 TTL 63 TTL 63 TTL 63 TTL 63 TTL 63 TTL 63 TTL 63 TTL 63 TTL 63 TTL 63 TTL 63 TTL 63 TTL 63 TTL 63 TTL 63 Verloren ae ALE 8 lt 8 Verlust Abbildung 34 Pingtest an einer BDKE in Seckenheim 172 26 1 5 172 26 1 5 172 26 1 5 172 26 1 5 172 26 1 5 172 26 1 5 172 26 1 5 172 26 1 5 172 26 1 5 172 26 1 5 172 26 1 5 172 26 1 5 172 26 1 5 172 26 1 5 172 26 1 5 172 26 1 5 172 26 1 5 172 26 1 5 172 26 1 5 172 26 1 5 172 26 1 5 172 26 1 5 8 SsSsSssssss95 9599595955955 558598 Byt
511. pragmatische Qualit t und hedonische Qualit t werden in Abbildung 66 dargestellt ebenfalls wird das Konfidenz Rechteck dargestellt dieses ist klein daraus folgt dass u die Benutzer sich bei der Beurteilung des Produktes einig sind Ynwwattrak iffide Abbildung 66 Einsch tzung der hedo nischen und pragmatischen Qualit t der moma App durch Kunden Verbesserungsvorschl ge f r die Marktreife Auch in den genannten Verbesserungsvorschl gen spiegelt sich die Einsch tzung der Teilnehmenden wieder dass das richtige Endger t Tablet PC wie siehe oben oder Smart Phone das moma System verbessern w rde Der Wunsch nach einer auch f r Smart Phones kompatiblen App war einer der meist genannten Verbesserungsvorschl ge und wurde weit fter gefordert als eine Stromvisualisierung auf einem in den Energiebutler integrierten Display Weiterhin wurden Fehleranf lligkeiten und lange Ladezeiten besonders bei der App beanstandet die wohl auch dazu beitrugen dass die Software immer seltener genutzt wurde Zahlungsbereitschaft f r Stromvisualisierung Letztendlich w ren 31 der Versuchsgruppe bereit f r die Stromvisualisierung einen monatlichen Beitrag zu zahlen 10 mehr als in der Kontrollgruppe Ein monatlicher Preis zwischen O0 und 2 scheint hier akzeptabel Nur wenige Kunden und Kundinnen w rden mehr zahlen und niemand w re bereit mehr als 5 zu zahlen K nnten Sie sich vorstellen f r Stromverbrauchsinformationen
512. r Komplexit t noch weitergehender Untersuchungen und Entwicklungen bedarf Um eine Abstimmung zwischen Netz und Markt aber trotzdem in naher Zukunft zu erm glichen wurden weitergehende Vorschl ge f r Mechanismen in den Netzen zum Versand von Flexibilit tsanreizen an den Markt gemacht Auch am Energiemarkt existieren heute keine ausreichenden Anreize zum Angebot von Flexibilit ten z B flexible Gaskraftwerke Speicher ausreichende Preisspreizungen zur Erzielung von Handelsvorteilen bei der Beschaffung als Anreiz f r variable Tarife Vorschl ge f r ein Marktdesign zur Erschlie ung von Flexibilit ten an einem sogenannten Leistungsmarkt hat der VKU gemacht Z gige Entscheidungen zur Gestaltung des Marktdesigns sind notwendig um den notwendigen Infrastrukturwandel im Energiesystem sowie neue ben tigte Gesch ftsmodelle vorantreiben zu k nnen 13 VDE12 VDE ITG Fokusgruppe Positionspapier Energieinformationsnetze und systeme Teil A Verteilungsnetzautomatisierung und Teil B Gesch ftsmodelle VNB erschienen beim VDE Verlag Frankfurt 10 2012 14 Verband kommunaler Unternehmen VKU Ein zukunftsf higes Energiemarktdesign f r Deutschland Hrsg 1 3 2013 bei VKU in Berlin ZZ EENERGY moma Modellstadt Mannheim F r die Beschaffungsvorteile zeigt sich dass die quantitativ gr ten Vorteile aus nderungen der B rsenpreise resultieren Am bedeutendsten ist dabei eine Senkung des durchschnittlichen B rsenpreises
513. r ten BEMI Rechner Steuerkern des bidirektionalen Energiemanagement Interfaces BEMI bestehend aus Energiemanagement Gateway und Energiemanager Best Price Abrechnung Eigentlich eine monatliche Abrechnung nach dem jeweils f r den Haushalt g nstigeren System moma Tarif oder der vorher genutzte Tarif Hier umgesetzt durch eine Bonus Funktion Die Haushalte wurden nach ihrem vorherigen Tarif abgerechnet und konnten durch den moma Tarif Boni sammeln die sie nach Abschluss des Feldtest im November 2012 ausgezahlt bekamen BHKW Ein Blockheizkraftwerk BHKW ist eine modular aufgebaute Anlage zur Gewinnung elektrischer Energie und W rme die vorzugsweise am Ort des W rmeverbrauchs betrieben wird aber auch Nutzw rme in ein Nahw rmenetz einspeisen kann Sie nutzt daf r das Prinzip der Kraft W rme Kopplung bzw W rme Kraft Kopplung Quelle Wikipedia Billing Prozess Abrechnungsprozess in der Energiewirtschaft f r Energieverbr uche Blindenergie in einem Wechselstromnetz gebundene elektrische Energie die st ndig zwischen den elektrischen und magnetischen Feldern des Netzes und der angeschlossenen Ger te ausgetauscht wird Blindleistungsmanagement Regelung der Blindleistungseinspeisung zur Spannungshaltung im Netz B rsenpreisvektor Hier Vektor der B rsenpreise eines Jahres in st ndlicher Aufl sung BPL Breitband Powerline Kommunikationstechnologie zur Nutzung des Elektrizi
514. r Inflationsrate ZZ EENERGY 226 ge inoma Modellstadt Mannheim hingegen wird eine Reduktion der Preise entsprechend der vergangenen Entwicklung angenommen da es sich aufgrund der hohen Unsicherheiten der Entwicklung als unpraktikabel erwies die entsprechenden Kosten f r das Jahr 2030 Bottom Up abzusch tzen Relevant ist diese Absch tzung f r die Kosten einer Smart Grid Infrastruktur Die mit Strompreisen im Jahr 2030 verbundenen Kosten werden unter Zuhilfenahme eines B rsenpreismodells berechnet Eine wesentliche Grundlage f r die Sch tzungen sind die B rsenpreise f r 2030 in st ndlicher Aufl sung Diese werden mithilfe eines auf Fundamentaldaten basierenden B rsenpreismodells berechnet Auf Basis dieser Preise wurden in den Simulationen ein variabler Tarif und variable Netzentgelte konstruiert die dann Lastverschiebungen der Ger te induzierten Im Fall des Szenarioss Mannheim 2030 wird dieser Differenzlastgang mit den dazugeh rigen B rsenpreisen f r die weitere Auswertung hinzugezogen Im Fall des Szenarios Deutschland wird die R ckwirkung der nun auch deutschlandweiten Lastverschiebungen auf die B rsenpreise mittels einer Iteration abgebildet Aus diesem Differenzlastgang wird ein neuer Lastgang f r Deutschland abgesch tzt der Eingang in das B rsenpreismodell findet mit dem ein neuer B rsenpreisvektor berechnet wird F r 2030 sind deshalb zwei B rsenpreisvektoren zu unterscheiden Derjenige f r M
515. r das Standardlastprofil aus dem Versuchsmonat Februar in dem noch keine variablen Tarif vorlagen auf den ausgewerteten Monat September umgerechnet 105 In Praxistest 3 wurden Temperatur Niederschlag und Sonnenscheindauer kontrolliert 106 Autoren Christine M ller Stefan Sender Thomas Wolski Power Plus Communications AG N EENERGY 151 Be inoma Modellstadt Mannheim Hier soll eine bersicht ber die zus tzliche Leistungsaufnahme durch diese Ger te im Feldtest erfolgen und ein Ausblick gegeben werden wie diese gro e Anzahl zus tzlicher Ger te und der damit gegebenenfalls verbundene Strommehrverbrauch in Zukunft gesenkt werden kann F r die Messwerterfassung des Stromz hlers ist die Installation eines elektronischen Z hlers erforderlich Bereits die heutigen elektronischen Z hler haben einen deutlich geringeren Stromeigenverbrauch als die bisher eingesetzten Ferraris Z hler Die durchschnittliche Leistungsaufnahme eines Ferraris Drehstromz hlers betr gt 2W pro Phase also 6W gesamt Der im moma Feldtest eingesetzte elektronische Stromz hler hat laut Herstellerangabe eine Leistungsaufnahme von 0 7W pro Phase Messungen best tigten dies Hier ist sicherlich in Zukunft noch eine Absenkung der Leistungsaufnahme auf etwa 0 5W pro Phase m glich Die Daten bertragung der Z hlerdaten erfolgte im moma Feldtest mittels Breitband Powerline Modem und Bidirektionaler Kommunikationseinheit Zu Beginn des moma Projektes mussten
516. r im Sekund rnetz gelegt da diese auf Grund von hygienischen Bestimmungen der Trinkwassererw rmung als kritischer Punkt f r einen Feldtestabbruch identifiziert wurde Entgegen den urspr nglich geplanten Absenkraten von 40 musste eine Beschr nkung auf max 20 vorgenommen werden Dadurch konnte ein Unterschreiten von Mindesttemperaturen f r die Warmwasserbereitstellung ausgeschlossen werden Begleitend ab September 2012 wurden 5 Absenkungen mittels der moma IT Architektur erfolgreich praktiziert und ausgewertet Schwerpunkt jedoch blieben die Versuchsvorg nge mittels DREWAG Leittechnik begr ndet vorrangig durch den h heren Komfort bei der Prognose und der Durchf hrung der Absenkungen Die Versuche im Heizhaus wurden in der Testphase 3 von den Absenkungen der W S entkoppelt Dabei wurden in regelm igen Zyklen unterschiedliche Fahrweisen erprobt und bewertet In Analogie der W S Versuche wurde neben der DREWAG Leittechnikvariante auch die Regelung mittels der moma IT Architektur erfolgreich erprobt 8 5 Ergebnisse Absenkungen W rm bergabestation 8 5 1 Technik Darstellung Validierung von Messdaten Mit Beginn der zweiten Testphase standen Teilkomponenten der moma Architektur Evaluierungsserver zur Datenspeicherung verarbeitung im 15 Minutentakt zur Verf gung Systemzelle Evaluierungsserver Abbildung 117 Datenerfassung transport Feldtest W S Eine Erg nzung des Datenbestandes erfolge durch DREWAG interne Leit
517. r maximalen Spannung an Knoten 14 f r die Einsch tzung der Performance des Energiemanagements weniger geeignet Ein besserer Indikator k nnte die Betrachtung des Anteils der Spannungswerte die ber 4 ber der Nennspannung liegen liefern s n chste Zeile Allerdings scheint auch dieser Indikator nicht perfekt geeignet denn er impliziert dass der Fall Netzausbau ein etwas schlechteres Spannungsprofil hat als die Referenz was aber nicht der Fall ist Zur Verdeutlichung ist in Abbildung 94 der Spannungsverlauf an PCC 14 dargestellt Die Abbildung veranschaulicht dass das Spannungsprofil im Fall Netzausbau bez glich der maximalen Spannung dem Profil im Fall Geregelt recht nahe kommt wohingegen im Fall Referenz deutlich h here 10 Minuten Mittelwerte auftreten ZZ EENERGY inoma Modellstadt Mannheim 250 r 245r 2405 235r TETA 225 Spannung PCC 14 220 E r r r r r IE r r 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 Zeit x10 min Abbildung 94 Spannung an PCC 14 f r Referenz rot Netzausbau blau und Geregelt gr n Bewertung und Diskussion Allgemein konnte mit den im Projekt entwickelten Algorithmen f r M
518. r r umliche Bezug ist entweder Mannheim oder Deutschland e Das untersuchte Zieljahr ist 2030 e Die Betrachtung konzentriert sich auf die Niederspannungsnetzebene e Es wird das Potenzial mittels Energiebutler automatisch gesteuerter Waschmaschinen W schetrockner und Sp lmaschinen FPS Ger te sowie von K hl und Gefrierger ten SOC Ger te in privaten Haushalten betrachtet e Die Energiebutler schalten aufgrund von zuk nftig angenommenen Day Ahead EEX Preisen sowie variablen Netznutzungsentgelte vaNE Die Ergebnisse der Simulationen sind zum Teil vgl obige Tabelle in die volkswirtschaftliche und konomische Wirkungsanalyse eingeflossen vgl Kapitel 7 Au erdem wurden f r die Simulationen auch ZZ EENERGY 169 Be inoma Modellstadt Mannheim Erkenntnisse und Messdaten aus der Evaluation des Feldtests soweit m glich verwendet Es ergeben sich daher entsprechende Verzahnungen die in Abbildung 87 dargestellt sind Datenauswertung Technische Simulation Simulation aus Feldtest einer VNZ interagierender VNZ Handelssimulation SEEN volkswirtschaftliche Betrachtung kologische Bewertung Is Abbildung 87 Simulationen im Projekt moma Wie aus der Abbildung 87 hervorgeht ergibt sich eine Kette von aufeinander aufbauenden Betrachtungen Im Folgenden wird zun chst die technische Simulation in einer VNZ erl utert Es ist zu beacht
519. r verschiedene Fragestellungen und Situationen durchaus unterschiedlich lauten Im Kontext von variablen Tarifen und variablen Netzentgelten ist dabei speziell zu berlegen wie die Wirkung von besonders gro en Preisschwankungen gut zu modellieren ist F r die Anwendung in einem Netzlastmangement ist auch vor diesem Hintergrund zuk nftig zu diskutieren welche Vor und Nachteile variable Netzentgelte im Vergleich zu einem Kontrahieren von Lastleistung aus Sicht eines Verteilungsnetzbetreibers haben Hierbei k nnte dann auch ein sinnvolles Zusammenspiel dieser beiden Instrumente diskutiert werden ZZ EENERGY 248 Be inoma Modellstadt Mannheim 7 3 Wirkung variabler Tarife auf Basis eines Smart Grid Ausbaus auf Erwerbst tigkeit und Bruttowertsch pfung In diesem Abschnitt wird auf Basis der Zahlen des vorhergehenden Abschnitts zu den Szenarien Mannheim 2030 und Deutschland 2030 eine erste Sch tzung zu den Effekten auf die Bruttowertsch pfung und die Besch ftigung gegeben Hinsichtlich der zugrundeliegenden Zahlen gelten damit auch die dort erl uterten Grenzen und Einschr nkungen Aufgrund dieser Grenzen und Einschr nkungen und denjenigen die sich aus der Methodik ergeben s u ist die Absch tzung vor allem als eine Untersuchung zu strukturellen Effekten einer Umsetzung von variablen Tarifen und variablen Netzentgelten zu verstehen Annahmen und Methodik Verwendet wird das statische offene Mengenmodell der Input Output
520. rachten Eine Interaktion des Netz Marktautomaten mit benachbarten Automaten gleicher Art wurde daher zwar vorgesehen aber letzten Endes nicht eingesetzt da die entsprechende Simulation mittels einer gesonderten Untersuchung vgl Kapitel 6 3 bedient wurde Auf diese Weise konnten die Arbeiten besser parallelisiert werden Elektrische Lasten und Erzeuger bzw Haushalte innerhalb der Verteilnetzzelle die an den dortigen Anschlusspunkten angeschlossen sind werden durch ein Modell abgebildet das auf einem zweiten Rechner eingerichtet werden kann Diesem zugeordnet ist eine Instanz einer Netzberechnungssoftware die das real vorhandene elektrische Netz repr sentiert Hierzu wurde das Produkt PowerFactory der Firma DIgSILENT GmbH verwendet Das gesamte System ist modular aufgebaut und in Abbildung 88 dargestellt Alle Module stellen einzeln lauff hige Anwendungen dar Diese kommunizieren ber ein TCP IP Datennetzwerk Simulationsdatennetz SDN miteinander Die Module werden im Folgenden kurz vorgestellt F r weitere technische Details wird auf den Anhang verwiesen ZZ EENERGY a7 e Pr 2 pnoma Modellstadt Mannheim DigSilent Globales Netz Text Files TEF bdt gt Global DigSilent I F Module l P Q an PCCs ErgebnisseLFR_ V C C Grid Agent Module Java PCCSim A Spannungen P P Q Sollwerte Fahrpl ne f r DER 1 4
521. rachtet Evtl Vorteile die sich f r die h heren Spannungsebenen ergeben k nnen werden nicht quantifiziert ZZ EENERGY Be inoma Modellstadt Mannheim In diesem Projekt war es aus Ressourcengr nden nicht m glich die empirisch in Deutschland beobachtbaren Netztopologien in Klassen einzuteilen die die tats chlichen Netztopologien gut repr sentieren und f r jede dieser Klassen eine typische Netztopologie zu simulieren Um dennoch zumindest zu einer Einsch tzungen der netzseitigen Vorteile zu gelangen wurde ein vorst dtisches Netz verwendet und simuliert von dem eine relativ weite Verbreitung anzunehmen war Ein deutschlandtypisches Teilnetz kann aber aufgrund der vielf ltigen Topologien und der Abh ngigkeit der Ergebnisse von der angenommenen Topologie nicht konstruiert werden Die folgenden Zahlen sind deshalb als grobe erste Absch tzungen zu verstehen Auch in Bezug auf die in dem Teilnetz installierten dezentralen Erzeugungsanlagen konnte nur eine Struktur angenommen werden Sie orientierte sich zum einen an dem Szenario A der Leitstudie 2010 Nitsch et al 2010 zum anderen an gegenw rtigen gesetzlichen Regelungen und schlie lich daran dass auch die dezentralen Erzeugungsanlagen r umlich alles andere als geichverteilt sind Um die Effekte des Netzlastmanagements deutlich herauszuarbeiten wurde deshalb eine Ausstattung mit dezentralen Erzeugungsanlagen f r 2030 gew hlt die berdurchschnittlich ist 29 PV
522. raftwerke heranzuziehen F r diese weist Konstantin 2009 S 292 eine typische Volllaststundenzahl von 1000h a aus In der Stunde mit der tausendh chsten Last reduziert sich die Residuallast um rund 0 8 GW ein Wert der in etwa auch in allen Stunden mit h herer Last mindestens erreicht wird Im Szenario Deutschland 2030 sind neue Erdgas Gasturbinen h chsten rund 500h a im Einsatz F r die 500hundertste Stunde mit der h chsten Residuallast und die Stunden mit h herer Residuallast ergeben sich eine Reduktion der Residuallast um rund 1 GW Die Unterschiede in der m glichen eingesparten Leistung sind also relativ gering Verwendet wurde der Wert von 0 8 GW Berechnet wurde die konomische Wirkung dieser Einsparung unter Verwendung der Daten aus Nitsch 2010a S 18 Demnach ist bei einer Lebensdauer von 25 Jahren mit spezifischen Investitionskosten in H he von 400 kW zu rechnen was bei 0 8 GW einem Investitionsvolumen von rund 320 Mio entspricht Hinzu kommen noch feste j hrliche Betriebskosten in H he von 2 der Investitionskosten Aus einer Umrechnung der Investitionskosten auf Annuit ten bei 6 Realzins ergeben sich nach Addition der festen Betriebskosten die in obiger Tabelle ausgewiesenen 31 2 Mio a 19 Konstantin P 2009 Praxisbuch Energiewirtschaft Springer Berlin Heidelberg 200 Die R ckwirkung der Leistungsreduktion auf die B rsenpreise und die Lastverschiebung wurde nicht ber cksichtigt AE EEN
523. rage befindet Es ist zu erkennen dass aufgrund des Einbauortes nur eine geringe Abh ngigkeit zwischen der Au entemperatur und der Innentemperatur herrscht Der rote Graph stellt den Temperaturverlauf in dem Serverschrank der Transformatorstation WA24 dar Die Temperatur wurde direkt im Abluftstrom des Servers gemessen Da es sich bei der Station um ein kleines freistehendes Objekt handelt siehe auch Abbildung 46 ist zu erkennen dass selbst die Ablufttemperatur stark vom Verlauf der Au entemperatur abh ngt Es zeigt sich dass die eingesetzten Sensoren in der Lage sind die Temperaturen hinreichend genau zu erfassen 813 WA24 30 Temp MA 25 p c 20 p 5 45 j Q 10 5 0 14 10 15 10 16 10 17 10 18 10 19 10 20 10 Datum Zeit Abbildung 55 Temperaturverlauf der Stadt Mannheim sowie von zwei Serverschr nken Website http archiv mannheim wetter info N EENERGY w 100 inoma Modellstadt Mannheim Die starken umgebungsbedingten Temperaturschwankungen in freistehenden Ortsnetzstationen rote Kurve sollten sinnvollerweise berwacht werden um eine Gef hrdung des Servers durch extreme Wetterbedingungen zu verhindern bzw fr hzeitig zu erkennen Die Bewertungskriterien sind unter anderem das gew hlte Messintervall sowie die Ausfallwahrscheinlichkeit der Datenerfassung Die Sensoren arbeiten im so genannten Push Betrieb das bedeutet dass die bertragung der Messwerte durc
524. rative Festlegung von Arbeitspreisen und vaNE zustande wobei der Marktautomat auf Vorhersagen f r EEX Preise Einspeisung von Dezentralen erneuerbaren Energieeinspeisungen in der Simulation nur PV und den Kundenlastg ngen als Reaktion auf die variablen Preise zur ckgreift Der Netzautomat berwacht au erdem Intraday die Spannung an kritischen Netzknoten und nimmt gegebenenfalls eine Spannungsregelung durch gezielte Blindleistungseinspeisung oder Wirkleistungsabregelung von dezentralen Erzeugern vor Diese Algorithmen zur Day Ahead und Intraday Regelung wurden an einem vorst dtischen Netz und einem Mannheimer Netz f r Szenarien im Zieljahr 2030 getestet Hierbei wurden jeweils ein Referenzfall ohne weitere Ma nahmen ein Fall mit klassischem Netzausbau sowie die Anwendung der beschriebenen Algorithmen betrachtet In dem vorst dtischen Netz kam es im Referenzfall zu unzul ssigen Spannungs berschreitungen und Betriebsmittelauslastungen Diese konnten im Fall Netzausbau durch angenommene Neuverlegung einer 250 m langen Leitung und statische Blindleistungseinspeisung durch DER teils durch berdimensionierung von Wechselrichtern bei gleicher Wirkleistungseinspeisung teils durch nderung des Verschiebefaktors bei gleicher Nennscheinleistung behoben werden Dies gelang anstelle dieser Ma nahmen auch durch Einsatz der Day Ahead und Intraday Regelung wobei hier etwa 3 geringere Wirkleistungsverluste und 13 geringere Blindleistungsverluste z
525. rauch verbrauch Monatsstrom im Feldtest verbrauch Versuchs Versuchs Versuchs Versuchs im Feldtest Kontrollgruppe Kontrollgruppe Kontrollgruppe Kontroll Versuchs gruppe Kontrollgruppe kWh kWh 2009 315 90 3690 3141 821 708 1 175 1 160 2010 299 91 3637 3243 815 730 1 120 1 116 2 Jahres 267 79 3665 3226 816 722 1 136 1 130 mittel 2009 2010 jeweils die Durchschnittswerte derjenigen f r die auch Jahresverbrauchswerte vorlagen Tabelle 12 bersicht ber durchschnittlichen Jahresstromverbrauch und Verbrauch im Feldtest 113 Basierend auf Wetterdaten von wetter online de ZZ EENERGY 157 Be inoma Modellstadt Mannheim Eine Verbrauchsreduktion durch die moma Architektur l sst sich nicht oder wenn nur in verschwindend geringem Ma e feststellen Dieser Unterschied von 0 4 1 5 in den drei Vergleichen st tzt die Aussage dass sich keine starke Abweichung im Stromverbrauch zwischen Kontroll und Versuchsgruppe feststellen l sst Indikator 2 Unterschiedliche Entwicklung der Monatsverbr uche in den 3 Versuchsmonaten Es gab eine Untergruppe aus 42 Verbrauchshaushalten f r die variable Preise automatische Steuerung und Feedback System erst im August freigeschaltet wurden deren Stromverbrauch aber ber einen l ngeren Zeitraum gemessen wurde Zudem gibt es 73 Kontrollhaushalte f r die bereits ab Mai Verbrauchsdaten vorliegen Die folgende Tabelle zeigt den ber die Haushalte der j
526. rauchs in Hoch und Tiefpreiszeiten definiert Spuelmaschine Waschmaschine Trockner Referenz I 4 Referenz Referenz Testkunden Testkunden Testkunden 0123 4 5 6 7 o 1 2 3 4 5 2 4 6 8 Monatsverbrauch kWh Monatsverbrauch kWh Monatsverbrauch kWh Abbildung 78 Verteilung des Stromverbrauchs auf die Hoch rot Mittel gelb und Niedrigpreisphase gr n f r Feldtesthaushalte und Referenz aus Abbildung 76 In Abbildung 78 ist die Verteilung der Gesamtlast auf die so definierten Preisphasen dargestellt Neben der Verteilung der realen Verbr uche im Feldtest unten sind auch die Verteilungen angegeben die sich erg ben wenn der Verbrauch jedes Tages identisch mit den Referenzverbr uchen nach Abbildung 76 w re oben Wie erwartet zeigt sich eine bevorzugte Nutzung der FPS Ger te in Niedrigpreisphasen im Feldtest Im Referenzfall ergibt sich eine ann hernde Gleichverteilung der Verbr uche Als verlagerte Lasten anhand obiger Definition ergeben sich durchschnittliche monatliche Lastverschiebungen von 1 74 kWh f r Sp lmaschinen 1 48 kWh f r Waschmaschinen sowie 1 82 kWh f r W schetrockner Kundengruppen und Kundennutzen Als direkte Folge der in Abbildung 78 dargestellten Lastverschiebung ist seitens des Kunden ein Preisvorteil zu erwarten Um diesen darzustellen wurde zun chst f r jedes im Feldtest erfasste Ger t der f r den Betrieb dieses Ger ts durchschnittlich bezahlte Strompreis e
527. rden Die in Deutschland 2030 erforderlichen zus tzlichen Investitionen belaufen sich auf rund 1 052 Mio Zur Absch tzung der Kosten der Erh hung der Leistung der Wechselrichter wurden Daten zu Preisen und Leistung von Wechselrichtern im Internet gesammelt Die Leistung wurde dann sowohl linear ber die Ursprungsgr en als auch linear ber deren Logarithmen auf die Preise bzw deren Logarithmen ohne MWSt regressiert R 0 94 bzw 0 89 Die Regressionsgeraden wurden dann verwendet um die Kosten einer Leistungserh hung von 9 bei einer Ausgangsleistung von 19 9 kW zu sch tzen Daraus wurde der Mittelwert der beiden Sch tzungen gebildet rund 257 50 Die Multiplikation mit der Anzahl der Wechselrichter ergibt die zus tzlich erforderlichen Investitionen Diese wurden dann ber die Lebensdauer von 10 Jahren und einem Realzins von 6 in Annuit ten umgerechnet Die in Deutschland 2030 erforderlichen zus tzlichen Investitionen belaufen sich auf rund 87 Mio F r die Biomasseanlage wurden Vollaststunden von 7500h a angesetzt Die sich daraus ergebende Einspeisung wurde um 3 reduziert um 15 75 MWh a und das Resultat auf Deutschland hochgerechnet rund 0 66 TWh a Die Kosten pro MWh wurden mit dem durchschnittlichen B rsenpreis des Jahres 2030 angesetzt da die reduzierte Strommenge anderweitig ersetzt werden muss und die hohe Volllaststundenzahl die Bewertung der Kosten der daf r erforderlichen zus tzlichen Erzeug
528. rden kleinere Anpassungen der Leistungskurve vorgenommen was eine Verbesserung der Prognosegenauigkeit zur Folge hatte Die nachfolgende Abbildung zeigt dazu den Verlauf der W rmelastg nge vom 19 11 25 11 2012 19 11 25 11 2012 W rmelastg nge 3500 kW D 3000 kW D 2500 kW N 2000 kW E 1500KW 1000 kW N Bl 500 kW OkW T N a a aS Ss a S a s a a v v v y v v y v v v v v v v v N N N N N N N N N N N N N N N N i P a a Ci P a P Na Na a D K N N N N N N N N N N N N N N N Na Na 02 8 Y Y ve Ga Ga Oa v Gai Zeit Leistung Prognose Leistung Messung theoret Absenkung Abbildung 126 W rmelastg nge 47 KW 2012 Eine weitere Einflussgr e bei der Prognose ist die Geb udeaufladung Es ist ein wesentlicher Unterschied ob sich der Absenkvorgang aus einer W rmeperiode hinaus bewegt M rz Juni hier sind die Geb ude noch aufgeheizt oder ob sich der Feldtestszeitraum in eine W rmeperiode hinein bewegt und die Geb ude noch ausgek hlt sind N EENERGY DZ 274 inoma 90 Modellstadt Mannheim Weitere Einflussfaktoren wie zum Beispiel die Wohnungsbelegung Geb udealtersstruktur energetische Sanierungen und das Nutzungsverhalten besitzen ebenfalls eine bedeutende Relevanz f r den W rmebedarf Diese Pr missen konnten im Prognosetool keine Ber cksichtigung finden Die innerhalb von Modell
529. rden sich aber auf mehr Gesch ftsmodelle verteilen Eine hier bewusst offengelassene Frage ist schlie lich noch Wie stellt sich das Zusammenspiel von variablen Tarifen mit anderen Flexibilisierungsoptionen dar 7 2 Exkurs konomische Analyse der Lastverschiebung auf Basis von Preiselastizit ten Die in Feldtest 3 gesch tzten Preiselastizit ten werden im Folgenden verwendet um die Reaktion der Haushalte auf variable Tarife anderweitig abzusch tzen Ziel ist v a ein Beitrag zur methodischen Diskussion da die Ergebnisse selbst aufgrund des sehr unterschiedlichen Ansatzes im Vergleich zur Handelssimulationen inhaltlich nur schwer zu vergleichen sind Anhand der Rechnungen und des Vorgehens k nnen aber methodische Fragen illustriert werden Verwendet werden dabei die in der Handelssimulation eingesetzten variablen Energielieferpreisen denen der jeweilige Durchschnittstarif errechnet als mengengewichteter oder ungewichteter Mittelwert gegen bergestellt wird Zugrundegelegt werden also f r die Absch tzung der Reaktionen sowohl f r Mannheim 2030 als auch f r Deutschland 2030 der in der Handelssimulationen verwendete variable Tarif inklusive variabler Netznutzungsentgelte aus Verbrauchersicht F r die konomische Bewertung der resultierenden Lastverschiebung ist weiterhin der jeweilige B rsenpreisvektor relevant da dieser die Grenzkosten der Stromerzeugung widerspiegelt und multipliziert mit den Differenzlastg ngen deshalb de
530. re Anforderung war dass der Z hler sowohl als Zweirichtungsz hler als auch als Dreh und Wechselstromz hler einsetzbar sein sollte Durch diese Vorgaben wurde die Auswahl bereits deutlich eingeschr nkt Ausgew hlt wurde f r den Feldtest 3 der Elster AS 1440 Z hler mit EIA 485 Schnittstelle der alle genannten Vorgaben erf llt 4 2 4 BEMI Familie BEMI Das BEMI berechnet einen Tag im Voraus die Fahrpl ne aller am Energiemanagement beteiligten Ger te Diese Fahrpl ne sind als Vorschl ge zu verstehen und k nnen vom Nutzer ge ndert werden Wenn sich Parameter der Verschiebungsalgorithmen ver ndern werden die Ger tefahrpl ne erneut berechnet und auf dem dezentralen Webportal dem Nutzer angezeigt Folgende Ger te k nnen gemanagt werden K hlschr nke Gefrierschr nke K hl Gefrierkombinationen Waschmaschinen ZZ EENERGY 23 Be inoma Modellstadt Mannheim W schetrockner Waschtrockner Sp lmaschinen In die Berechnung flie en neben den Kundenpreisprofilen die Vorgaben und Restriktionen der Nutzer die diese im dezentralen Webportal eingegeben haben Bei fehlendem Preisprofil wird ein Standardpreisprofil verwendet Pool BEMI Das Pool BEMI verschickt die vom ifeu vorgegebenen Preisprofile f r den folgenden Tag an die BEMIs sowie an die Abrechnungskomponente auf alphaCore Die Granularit t der Kundenpreisprofile betr gt 15 min Es wurden f r unterschiedliche Kundengruppen verschiedene Kundenpreisprofile ber
531. reaktion mittels einer Gewinnmaximierung bestimmt wie im Abschnitt zur Implementierung erl utert Die Auswahl der vaNE wurde vom Netzautomaten auf Grundlage der Residuallast getroffen Letztere wurde als Differenz der vom Marktautomaten prognostizierten PV Einspeisung und des Lastverlaufs unter Ber cksichtigung des BEMI Managements gebildet Im simulierten Betrachtungszeitraum ergab sich ein durchschnittlicher Endkundenpreis von 23 9 ct kWh wobei der Tarif zwischen 45 4 und 12 6 ct kWh schwankte es wurden 0 1 ct kWh Stufungen verwendet 400 00 Cluster 1 350 00 Cluster2 9 300 00 luster 3 Cluster 4 z 250 00 Cluster5 200 00 E Cluster 6 Z 150 00 Cluster 7 5 100 00 Cluster 8 Cluster 9 50 00 Cluster 10 0 00 Cluster 11 Cluster 12 Stunde Abbildung 91 Basistarifprofile des Marktautomaten und typ Verlauf der solaren Einstrahlung gestrichelt Horizontale Achse Zeit in Stunden Monitoring zur Wirkung des Erneuerbare Energien Gesetz EEG auf die Entwicklung der Stromerzeugung aus Biomasse 2011 und Prognos Berliner Energieagentur Zwischen berpr fung zum Gesetz zur F rderung der Kraft W rme Kopplung 2011 A EENERGY 183 Be inoma Modellstadt Mannheim ct kWh 1 2 Is Ja I5 Je 7 Je Std 6 l6 l6 l6 l6 l 6 l6 Option 4 5 6 6 5 l 4 4 Tabelle 19 Optionen f r variable N
532. rechenden Leistungsdifferenz hinzugef gt F r neue Kraftwerke aus der Kategorie Kondensationskraftwerke Erdgas der Leitstudie werden von dieser abweichend Gasturbinen gew hlt da mit zuk nftig abnehmenden Vollbenutzungsstunden konventioneller Kraftwerke eine Finanzierung von Gasturbinen gegen ber GuD Kraftwerken wahrscheinlicher erscheint 267 Stand 25 01 2012 Bundesnetzagentur 2012 Kraftwerksliste der Bundesnetzagentur Stand 25 01 2012 Exceldatei Bonn 25 01 2012 268 Ausgew hlt aus den 15 im Modell ber cksichtigten Kraftwerkstypen F r nicht im Modell ber cksichtigte Energietr ger wie z B M ll oder Kl rschlamm wie auch f r Kraftwerke mit der Angabe mehrere Energietr ger wird vereinfachend Steinkohle als Energietr ger angenommen 29 Siehe Nitsch et al 2010 Langfristszenarien und Strategien f r den Ausbau der erneuerbaren Energien in Deutschland bei Ber cksichtigung der Entwicklung in Europa und global Datenanhang II Datenanhang der Folgestudie f r das Bundesministerium f r Umwelt Naturschutz und Reaktorsicherheit S 50 270 Dementsprechend besitzen die neuen Gasturbinenkraftwerke den Namen Kondensationskraftwerk Gas auch wenn diese korrekterweise kein Kondensationskraftwerk sind ZZ EENERGY 375 Be inoma Modellstadt Mannheim L Installierte Bruttoleistung 2030 Inst Nettoleistung 2030 Kondensationskraftwerke KW Steinkohle SK Braunkohle BK Erdg
533. rechenden Zeitr ume sind in Tabelle 25 angegeben Die Sommerwoche entspricht der im Szenario DE2030 betrachteten Woche N EENERGY 192 Be inoma Modellstadt Mannheim Woche 1 Woche 2 Woche 3 Woche 4 Beginn 15 Feb 15 Apr 26 Aug 6 Okt Ende 21 Feb 21 Apr 1 Sep 12 Okt Saison Winter Ubergangszeit Sommer Ubergangszeit Tabelle 25 Zeitr ume f r Simulation zur konomischen Hochrechnung Zur Durchf hrung der zeitlichen Hochrechnung wurden die Tage des Jahres 2030 klassifiziert Hierzu wurde die Residuallast unter Ber cksichtigung von Verbrauch und Erzeugung aus PV herangezogen Die Berechnung der Residuallast geschah ohne Nutzung der Simulationsergebnisse sondern allein aufgrund Nutzung der BDEW HO Lastprofile f r den Verbrauch und der in der Simulation angenommenen PV Einspeisung Unter Nutzung der Differenz aus diesen Werten als Residuallast wurde anschlie end f r jeden Jahrestag d mittels einer Distanzfunktion die Distanz zu allen Tagen in den betrachteten Zeitr umen errechnet Die Distanzfunktion ber cksichtigte die Energie und das Maximum der verglichenen Residuallastg nge Der Tag d wurde dann dem betrachteten Tag mit der niedrigsten Distanz zugeordnet Auf eine typtagsgerechte Zuordnung wurde hierbei zugunsten einer geringeren durchschnittlichen Distanz verzichtet Tabelle 26 enth lt das Ergebnis der Klassifizierung in Form der Anzahl der Tage des Jahres 2030 die den jeweiligen betrac
534. reduzierten Arbeit und dem Nachholungseffekt ein Differenzwert von plus 295 6 kWh zugunsten der abgesenkten Leistung d h dass es im Zusammenhang mit der Absenkung zu einem insgesamt geringeren W rmeabsatz gekommen ist In weiteren Berechnungsbeispielen konnte diese These erh rtet werden A EENERGY 282 gss moma Modellstadt Mannheim Do 14 06 2012 Absenkung um 40 auf 430kW 12 00 16 00 awae a a o ww l l S Ta RN N ma 600 kW dez W rmelastgang 400 kW 200 kW Leistung Prognose Leistung Messung theoret Absenkung Abbildung 136 Ausschnitt der Absenkung vom 14 06 2012 Fl che unter den Graphen Fl che unter den Graphen ohne der Nachholung 16 17 Uhr Nachholung laut Prognose kwh 16 17 Uhr kWh Abbildung 137 Darstellung des Nachholungseffektes AA EENERGY 283 inoma Modellstadt Mannheim Der Einfluss des vorgeschalteten GuD Kraftwerkes in die Wirtschaftlichkeitsanalyse kann aufgrund der Komplexit t nur sehr allgemein beschrieben werden Ein m glicher Ansatz f r die Wirkungsgradbetrachtung findet sich im nachstehenden Fallbeispiel wieder Die dabei aufgezeigten Wirkungsgradanalysen entsprechen dem realen Kraftwerksverhalten des GT HKW NB und unterliegen folgenden Randbedingungen Au entemperatur 0 C Vorlauftemperatur der Fernw rmeversorgung 115 C maximale W rmeauskopplung keine Abschaltung von Betriebseinheiten Werte gelten f r
535. rem Verbrauch oder ein Energiemanagementsystem Diese Teilnehmer erhielten ber das Metering Portal nach Ende des Feldtests Einblick in ihre Verbrauchsdaten f r die Zeit des Feldtests Die Werte dieser Gruppe wurden genutzt um den Verbrauchswerten der Versuchsgruppe durch Informationen unbelastete Werte gegen ber stellen zu k nnen PEA 2 1 In Haus Kommunikation 2 fnoma ___ Modellstadt Mannheim U Endger te Schaltbox Energiebutler BPL Modem Schaltbefehle i Steuerung zZ on Preisprofi Messwerte r Messwerte Messwerte Konfiguration t Messwerte Ger te Preisprofil fahrplan Home PC Elektronischer BDKE BPL Modem i Z hler O ie aras u wen w_ zu MVV Energie AG Eaa a SEE EEE ORTE HOSEN EENRSEN AA EENERGY x Abbildung 13 im Feldtest 3 eingesetzte Hardware 23 Es gab in Summe drei Gruppen die tw in sich unterteilt waren Die Versuchgruppe wurde noch in zwei nahezu gleichstarke Gruppen unterteilt da sich bei manchen Teilnehmern der Zeitraum zwischen Anmeldung und Start des Praxistests wegen der Verz gerungen sehr in die L nge zog Innerhalb dieser beiden Gruppe bestand noch eine kleine Gruppe mit Pretest Teilnehmern die u a Software Updates zuerst erhielten und auf Funktion testeten A EENERGY as Be inoma Modellstadt Mannheim Die vorstehende Abbildung gibt einen berblick ber die
536. ren Uwe Klann IZES Herrmann Guss IZES 264 Vgl Konstantin P 2009 Praxisbuch Energiewirtschaft 2 Auflage Springer Verlag Berlin Heidelberg S 293 und Bundeskartellamt 2011 Sektoruntersuchung Stromerzeugung Stromgro handel Bericht gem 8 32e Abs 3 GWB Bonn S 161ff 25 Vgl Bundeskartellamt 2011 S 173 26 Implizit wird damit angenommen dass einige der wesentlichen Regelungen des EEG auch 2030 gelten Dies ist angemessen da die Rechnungen keinen Vergleich verschiedener F rdersysteme und gesetzlicher Rahmenbedingungen f r EE Erzeugung bezweckt Damit soll nicht bestritten werden dass andere Rahmenbedingungen auch zu einem anderen Einsatz insbesondere der Biomasseerzeugung f hren k nnen ZZ EENERGY Be inoma Modellstadt Mannheim e Erstellen einer Kraftwerksliste mit den Parametern Name Nettoleistung Inbetriebnahmejahr und Kraftwerkstyp e Ermitteln einer Residuallast Nachfragelast abz glich Einspeisung erneuerbarer Energien e Eingabe der Preisannahmen Brennstoffpreise und CO Preis Die Merit Order wird ber die Eingaben in der Simulationssoftware gebildet In den Extrempunkten der Simulation bei einer Residuallast von null wird ein Strompreis von null angenommen im Fall einer Last die die installierte Kraftwerksleistung bersteigt wird der Preis des teuersten Kraftwerkes angenommen Pumpspeicherkraftwerke werden in dem Modell nicht betrachtet da dadurch der alleinige Beitrag der hier interes
537. ren dies Energiespargr nde Andere Kunden verzichteten komplett auf die Unterst tzung des Energiebutlers und informierten sich nur ber das Webportal ber die Strompreise des n chsten Tages Die Zuverl ssigkeit der Kommunikation zum Energiebutler konnte aus obengenannten Gr nden nur indirekt bewertet werden ZZ EENERGY inoma 9 Modellstadt Mannheim Infolge der w hrend des Software Updates der Energiebutler aufgetretenen Fehlermeldungen wurden w hrend der Dauer des Feldtest 3 insgesamt 26 berpr fungstermine beim Kunden wegen vermeintlicher Probleme bei der Kommunikation zum Energiebutler durchgef hrt entspricht 4 98 der Installationen Das Hauptproblem das vor Ort festzustellen war waren nicht der Installationsanleitung entsprechende Installationen des BPL Modems Dies war in rund 73 der Kundentermine entspricht 3 64 der Installationen der Fall In 5 F llen entspricht 0 96 der Installationen musste das BPL Modem wegen eines Defektes getauscht werden 30 26 Anzahl der installierten 25 BPL Modems zur Energiebutler Kommunikation 522 20 15 10 0 Kundentermine wg Installation nicht Tausch des BPL Modems Modem war nicht mit dem Kommunikationsproblemen entsprechend der erforderlich Stromnetz verbunden zum Energiebutler Installationsanleitung ausgef hrt Abbildung 42 Ergebnisse von Kundenterminen wegen vermeintlicher Kommunikationsprobleme beim Energiebutler
538. ren m glichen Beitrag deutlich herausarbeiten zu k nnen Die Simulationen und Daten zu Kosten auf denen die Analyse der konomischen Wirkung basiert werden urspr nglich nicht in der r umlichen Abgrenzung des Raums Mannheim bzw Deutschland errechnet Deshalb muss eine r umliche Hochrechnung erfolgen Die Art der Hochrechnung unterscheidet sich f r die Kosten eines Rollouts die Wirkungen auf das Netz und die Wirkung variabler Tarife da sich die Abgrenzung der dort jeweils verwendeten Ursprungsdaten unterscheidet Die Hochrechnung wird deshalb in den entsprechenden folgenden Abschnitten beschrieben Daneben ist mitunter eine zeitliche Hochrechnung der Kosten erforderlich Generell wird dabei angenommen dass die Lohnkosten entsprechend der Arbeitsproduktivit t steigen wodurch die realen Kosten konstant bleiben F r elektronische Komponenten und Komponenten der Datenverarbeitung 175 Nitsch et al 2010 Langfristszenarien und Strategien f r den Ausbau der erneuerbaren Energien in Deutschland bei Ber cksichtigung der Entwicklung in Europa und global sowie der dazugeh rige Datenanhang Die Leitstudie 2011 Nitsch et al 2012 Langfristszenarien und Strategien f r den Ausbau der erneuerbaren Energien in Deutschland bei Ber cksichtigung der Entwicklung in Europa und global sowie der dazugeh rige Datenanhang wurde fallweise hinzugezogen 176 Der Realzins ergibt sich bei niedrigen Inflationsraten aus Nominalzins minus erwartete
539. ren heute keine ausreichenden Anreize zum Angebot von Flexibilit ten z B flexible Gaskraftwerke Speicher ausreichende Preisspreizungen zur Erzielung von Handelsvorteilen bei der Beschaffung als Anreiz f r variable Tarife Vorschl ge f r ein Marktdesign zur Erschlie ung von 232 ETG12 VDE ETG Fokusgruppe Demand Side Integration Lastverschiebungspotentiale in Deutschland Hrsg vom VDE Verlag Frankfurt 06 2012 23 VDE12 VDE ITG Fokusgruppe Energieinformationsnetze Positionspapier Energieinformationsnetze und systeme Teil A Verteilungsnetzautomatisierung und Teil B Gesch ftsmodelle VNB Hrsg vom VDE Verlag Frankfurt 10 2012 24 S Engel D Nestle P Selzam P Strau Intelligentes Netzlastmanagement mit variablen Netzentgelten als indirektes Steuerungsinstrument f r Verteilnetzbetreiber Internationaler ETG Kongress W rzburg 11 2011 ZZ EENERGY Be inoma Modellstadt Mannheim Flexibilit ten an einem sogenannten Leistungsmarkt hat der VKU gemacht Z gige Entscheidungen zur Gestaltung des Marktdesigns sind notwendig um den notwendigen Infrastrukturwandel im Energiesystem sowie neue ben tigte Gesch ftsmodelle vorantreiben zu k nnen F r die Beschaffungsvorteile zeigt sich dass die quantitativ gr ten Vorteile aus nderungen der B rsenpreise resultieren Am bedeutendsten ist dabei eine Senkung des durchschnittlichen B rsenpreises Die volkswirtschaftlichen Vorteile berwogen also die
540. ren sehr flexibel einsetzbar sind und somit der Installationsaufwand auf ein Minimum reduziert werden kann Durch den geringen Energieverbrauch der Wireless M Bus Schnittstelle m ssen die Batterien nur sehr selten getauscht werden Da sich im vorherigen Feldtest gezeigt hatte dass es bei extrem niedrigen Au entemperaturen zu Beeintr chtigungen an den in den Ortsnetzstationen installierten VNZ Servern kommen kann wurde dort eine zus tzliche Temperatur berwachung installiert Die Installation der Temperatursensoren in den VNZ Serverschr nken wie in Abbildung 50 der Ortsnetzstation war ohne gr eren Installationsaufwand durchzuf hren sodass eine berwachung der Umgebungstemperatur der IT Systeme m glich ist Leider war eine Installation der Temperatursensoren an den Transformatoren in den entsprechenden Ortsnetzstationen nicht m glich da seitens des Energieversorgers die zu untersuchenden Transformatoren f r die Installation der Temperatursensoren nicht spannungsfrei geschaltet werden konnten Somit konnte der Temperaturverlauf an den Transformatoren w hrend des Feldtests nicht erfasst werden http www pikkerton de _mediafiles 99 datenblatt mbs 121 pdf A EENERGY os Anoma Modellstadt Mannheim Durch die Installation der Temperatursensoren in die Serverschr nke der VNZ Server in zwei Ortsnetzstationen konnte die Einbindung dieser Sensoren in die moma Systemarchitektur und deren Auslesung ber das moma System trotz
541. rend die abgesch tzte Wirkung ber Preiselastizit ten aufgrund der geringen relativen Preis nderung und der generell betragsm ig geringen Nachfrageelastizit ten im Strombereich sehr klein sein kann z B 31 30 1 033 bei einer Elastizit t von 0 1 resultiert 0 033 0 1 0 33 womit die Last um 0 33 reduziert w rde Das Beispiel legt nahe dass es von erheblicher Bedeutung sein kann ob Endverbraucher auf Preisdifferenzen oder Preisrelationen reagieren Welche Reaktionsart f r welche Fragestellungen oder unter welchen Rahmenbedingungen eine vorzuziehende Modellierung ist ist eine offene Frage Gesch tzte Elastizit ten gelten aufgrund des Verfahrens allgemein nur in der lokalen Umgebung der in die Sch tzung eingehenden Preise Deshalb sollten sie zumindest dann nicht f r die Modellierung von Reaktionen eingesetzt werden wenn Reaktionen auf Preise untersucht werden sollen die deutlich au erhalb des Intervalls der beobachteten Preise liegen Aufgrund m glicherweise erw nschter deutlicher Mengen nderungen und der aufgrund der geringen Elastizit ten dann daf r erforderlichen gro en relativen Preis nderungen kann dies die Anwendbarkeit von Elastizit ten einschr nken Eine weitere Einschr nkung kann entstehen wenn die Sch tzperiode so wie hier nicht ein gesamtes Jahr umfasst da dann eine Hochrechnung auf das gesamte Jahr m gliche jahreszeitliche Effekte nicht korrigiert Der Vorteil dieses Ansatzes liegt in der impliziten B
542. repr sentiert Besonders stark sind die Befragten zwischen 60 und 70 Jahren berrepr sentiert 30 25 20 15 10 5 20 30 30 40 40 50 50 60 60 70 70 80 80 90 90 100 Deutschland n 66 Mio E Kontrollgruppe n 100 m Versuchsgruppe n 346 Abbildung A 4 Altersverteilung der Personen die den Fragebogen ausf llten 53 der Befragten gaben bei der Beschreibung ihres Haushalts Paar ohne Kinder Rentner oder Singlehaushalt an In diesen Haushalten kann man davon ausgehen dass das Alter der Person die den Fragebogen ausf llt in etwa auch dem Durchschnittsalter des Haushalts entspricht In Haushalten die sich als Paar mit Kindern oder als Alleinerziehend beschreiben 39 senkt das Alter der Minderj hrigen den Altersdurchschnitt im Haushalt Dies betrifft allerdings haupts chlich die ersten drei Altersklassen 20 50 Jahre F r anders beschriebene Haushalte z B Wohngemeinschaften lassen sich keine Annahmen ber das Alter der Personen treffen die den Fragebogen ausf llten Diese verbleibenden 8 werden aber nicht dazu beitragen k nnen den starken berschuss an Personen zwischen 50 und 80 Jahren auszugleichen Zwei Drittel 68 der Personen aus der Versuchsgruppe die den Auftaktfragebogen ausf llten waren m nnlich In der Kontrollgruppe sind es sogar drei Viertel 74 Ebenfalls zwei Drittel der Personen die sich f r den Feldtest anmeldeten waren in der V
543. rere Z hlpunkte Eine Unterobjektzelle kann ebenfalls einen oder mehrere Z hlpunkte haben ZigBee Physikalische Ebene IEEE 802 15 4 Funk bertragung im 2 4 GHz Band Bitrate bis 250 kBit smoma Transportebene Es gibt drei M glichkeiten f r die auf dem Chip installierte Firmeware Der Chip fungiert dann als Reduced Function Device RFD Full Funktion Device FFD Coordinatorin einem teilweise vermaschten Netz Der Standard hei t ZigBee und ist ein Industriestandard Im Netz gibt es sogenannte Endpoints hnlich wie Ports bei TCP IPmoma Applikationsebene U a ist ein fester Datentyp f r Zeit vorhanden Z Wave Industriestandard der Z Wave Allianz F r weitere Informationen siehe AS 1 05 Bericht ZZ EENERGY 1316 moma Modellstadt Mannheim A 2 Abk rzungsverzeichnis Abk rzung steht f r Euro AG Arbeitsgemeinschaft AK Arbeitskreis AMI Advanced Meter Infrastructure BC Business Case BDEW Bundesverband der Energie und Wasserwirtschaft e V BDI Bundesverband der deutschen Industrie BDKE Bidirektionale Kommunikationseinheit BDSG Bundesdatenschutzgesetz BELVIS Software f r Energiedatenmanagement von Kisters AG BEMI bidirektionales Energiemanagement Interface BHKW Blockheizkraftwerk BK hier Braunkohle BMU Bundesministerium f r Umwelt Naturschutz und Reaktorsicherheit BMWi B
544. rfahrungen zeigten dass vielmehr die Einhaltung der Mindestvorlauftemperaturen entscheidend f r eine kundenorientierte Durchf hrung der Absenkungen war Abschlie ende Aussagen zur Nutzbarkeit des GVZ sind erst nach weiterf hrenden Untersuchungen m glich ZZ EENERGY 1278 inoma 9 Modellstadt Mannheim Bewertung der Messergebnisse in Bezug auf Trinkwasserhygiene Um den hygienischen Anforderungen Legionellen an die Trinkwassererw rmung w hrend der Testphasen gerecht zu werden ist die Vorlauftemperatur auf minimal 60 C regelungstechnisch begrenzt worden DVGW Arbeitsblatt W551 wobei nur kurzzeitige Unterschreitungen zul ssig sind Dar ber hinaus sind nat rlich bliche Gebrauchseigenschaften des Warmwassers einzuhalten In der nachfolgenden Tabelle sind bliche Entnanmetemperaturen in Wohngeb uden angegeben Entnahmestelle Entnahmetemperatur Badewanne 41 C 45 C Dusche 38 C 40 C Sp lbecken 50 C 55 C Handwaschbecken 10 C 36 C Tabelle 58 Tabelle Entnahmetemperaturen f r den Warmwasserbedarf Quelle Feurich Sanit rtechnik 1995 S 955 Legionellen sind Bakterien die sich im warmen Wasser stark vermehren und ber das Trinkwasser Klimaanlagen oder R ckk hlsysteme auf den Menschen bertragen werden k nnen beispielsweise durch das Einatmen von Duschnebel Im ung nstigsten Fall k nnen dadurch schwere Lungenentz ndungen hervorgerufen werden Besonders anf l
545. rgleich der Kraftwerksliste der Bundesnetzagentur Bundesnetzagentur 2012 und der angegebenen installierten Leistung f r 2010 in der Leitstudie 2011 Nitsch et al 2012 Langfristszenarien und Strategien f r den Ausbau der erneuerbaren Energien in Deutschland bei Ber cksichtigung der Entwicklung in Europa und global Datenanhang Il Datenanhang der Folgestudie f r das Bundesministerium f r Umwelt Naturschutz und Reaktorsicherheit 29 M rz 2012 S 19 272 ENTSOE 2012 Country Package Germany 2011 Exceldatei European Network of Transmission System Operators for Electricity ENTSO E Mai 2012 273 Nitsch et al 2010 S 39 ZZ EENERGY 1376 Be inoma Modellstadt Mannheim Stundenwerte gemittelt und nach der folgenden Formel skaliert st ndl Einspeisung2011 _ Einspeisung2011 2 st ndl Einspeisungz930 2 max Einspeisungz030 max Einspeisung2g11 max Einspeisung2g11 Die Skalierung findet dabei nicht linear statt um Verbesserungen bei den Leistungskennlinien neuer Anlagen mitzuber cksichtigen Sie beruht auf einer Untersuchung des Zusammenhangs zwischen installierter Leistung und geleisteter Arbeit bei Windkraftanlagen Um eine summierte Einspeisearbeit von 182 TWh zu bekommen wird eine maximale Einspeiseleistung von 57 130 MW angenommen 4 F r die PV Einspeisung werden ebenfalls viertelst ndliche Einspeisezeitreihen der Transparenzplattform der EEX von 2011 verwendet Diese wer
546. rhalt ist in der nachfolgenden Abbildung am Feldtestsbeispiel vom 14 06 2012 anhand des tats chlichen W rmelastganges und des qualitativen Verlaufes der sekund ren Vorlauftemperatur grafisch dargestellt 1200 Z 1000 4 i z o Z 2 m a 800 5 p g mn w od 600 a g E Fr 4 S 400 200 0 SpF Vly Zeit h tats chlicher W rmelastgang gegl tteter W rmelastgang tats chliche sekund re Vorlauftemperatur resultierende sekund re Vorlauftemperatur infolge der Gl ttung Abbildung 127 Optimierung des An und Abfahrvorganges Nach Auswertung der Feldtestsdaten wurde ein weiterer Effekt sichtbar durch das Absenken der Vorlauftemperaturen ffnen die Regler der KPS automatisch ihre Stellventile um den W rmebedarf auszugleichen was zu einem Volumenstromanstieg im Sekund rnetz und in den Heizkreisen der ZZ EENERGY 275 Be d noma Modellstadt Mannheim Verbraucher f hrt Somit erh ht sich auch der Energiebedarf der Sekund rnetzpumpen w hrend der Absenkphasen Dieser Sachverhalt wird in der nachfolgenden Abbildung deutlich Sa 17 11 2012 Absenkung um 20 auf 1100kW 16 00 20 00 5000 kW 250 kW 4500 kW 4000 kW 200 kW 2 3500 kW a 5 5 7 3000 kW 150kW 3 o 2500 kW a 2 Z 2000 kW 100kw gt N Q amp 1500 kW aiina T li 1000 kW TE TTS L 50 kW 500 kW 0 kW T T T T T 0 kW 00 00 04 00 08 00 12 00 16 00 20 00 0
547. ritter Feldtest in Mannheim in Hinblick auf Akzeptanz und Kundenreaktionen Aufgrund der nicht zuf lligen Auswahl der Teilnehmenden s o nahm schlie lich ein sehr hoher Anteil von lteren Personen teil die ihr Haus besitzen und ein hohes Nettohaushaltseinkommen aufweisen R ckmeldungen auf die Haushaltsbefragungen kamen berwiegend von m nnlichen und gebildeten Personen Diese Merkmalskombinationen scheinen typischerweise auf First Mover Haushalten bzgl Smart Grid Anwendungen zuzutreffen wie auch andere E Energy Projekte feststellten Trotz des sehr komplexen und dynamischen Tarifs gab es bei 48 der Feldtestteilnehmer am Ende des Feldtests weiterhin ein Interesse an der Nutzung eines variablen Tarifs Nur etwa 10 der Befragten w rden einen variablen Tarif definitiv ablehnen Die Motivation liegt besonders im Finanziellen Geld sparen Am Ende des Feldtests bekamen 99 der Teilnehmer R ckerstattungen weil sie mit dem moma Tarif gegen ber ihrem urspr nglichen Tarif geringere Stromkosten im Feldtestzeitraum hatten Sie sparten zwischen 0 52 und 44 71 pro Monat Wie hoch die Einsparung ausfiel war dabei ma geblich abh ngig von dem Tarif den die Haushalte vor dem Feldtest hatten A EENERGY fnoma 9 Modellstadt Mannheim Eine automatische Steuerung der Haushaltsger te war ein Teilziel in moma Eine volle Integration dieser Funktion in die Haushaltsger te war aber mangels standardisierter technischer L sungen nicht
548. rkleistung der DER im Simulationsschritt i Urra Spannung des Ortsnetztransformators der der zu steuernden DER am n chsten liegt Uber Spannung am Anschlusspunkt der DER Zoer Netzimpedanz am Netzanschlusspunkt der DER Die Netzimpedanzen werden vorab f r einen durchschnittlichen Lastfall berechnet und f r die Simulation vereinfachend als konstant angenommen Die berechnete Wirkleistung wird wie die Blindleistung ins Verh ltnis zur maximalen Wirkleistung der DER gesetzt und als Sollwert an PCCSim gesendet Sollte bei der Formel eine Wirkleistung von mehr als 100 oder weniger als 0 berechnet werden wird sie jeweils auf 100 beziehungsweise 0 angepasst Wenn an einem berpr ften kritischen Knoten keine Spannungs ber oder unterschreitung mehr besteht die DER aber noch eine geregelte Wird oder Blindleistung haben wird eine Normalisierung durchgef hrt Bei dieser wird pro Simulationszyklus eine DER wieder auf ihre normale Wirk und Blindleistung zur ckgesetzt Das R cksetzen der DER geschieht dabei in genau der umgekehrten Reihenfolge wie die Inanspruchnahme von Wirk bzw Blindleistungsregelung Wenn w hrend des R cksetzens eine erneute Spannungsverletzung am gleichen kritischen Knoten auftritt werden die DER in Vorw rtsrichtung nach Priorit tenliste wieder f r Blind bzw Wirkleistungsregelung in Anspruch genommen Implementierung des Netzautomaten Day Ahead Scheduling Beim Day Ahead Scheduling arbeiten Netz und Mark
549. rmittelt Die sich daraus ergebenden Histogramme in 3 Eine geringe Abweichung einer Gleichverteilung durch die Tage mit EEX Preisen ist zu erwarten da EEX Preise systematisch g nstiger in den wenig genutzten Nachtstunden sind N EENERGY a37 2 moma Modellstadt Mannheim denen die Anzahl der Haushalte dargestellt ist die einen bestimmten Durchschnittspreis gezahlt haben sind in Abbildung 79 dargestellt Geschirrspueler Waschmaschine Trockner o gQ m N N lt e 2 22 gr Ba E gN 3 py S m o m mi 22 5 S g So N lt r un G a oi W4 EE un BT rer To i ee 0 15 0 20 0 25 0 15 020 085 anne Durchschnittspreis Eur kWh Durchschnittspreis Eur kWh Abbildung 79 Durchschnittliiche Kundenstrompreise f r den Betrieb von FPS Ger ten aufgeschl sselt nach Ger tetyp F r alle Ger tetypen ist das resultierende Histogramm breit und hnelt einer Struktur die mit zwei sich berlappenden Normalverteilungen angen hert werden k nnte Eine Verteilung um den zeitgemittelten Durchschnittspreis ca 23 ct kWh und eine um einen deutlich geringeren Preis Dies suggeriert die Existenz von zwei Nutzergruppen einer die erfolgreich in nennenswertem Umfang Lasten verschoben hat und einer die
550. rn verursacht Durch die St rungen mussten 1 33 der Z hlerwerte interpoliert werden Durch Z hlerwechsel und Fehler beim Stammdatenimport mussten 0 35 aller Z hlerwerte interpoliert werden In einigen Bereichen erwiesen sich installierte UMTS Backbones als nur bedingt geeignet Au erdem gab es innerhalb des Feldtests zweimal St rungen der Kommunikation durch Firewall bzw Router Probleme im Backbone des BPL Systems Durch St rungen der Backbone Anbindungen mussten 0 65 aller Z hlerwerte interpoliert werden Von den 702 installierten BDKE mussten w hrend des Feldtests 12 BDKE getauscht werden Wegen dieser Ausf lle der BDKE mussten 0 23 der Z hlerwerte interpoliert werden Ursachen interpolierter Z hlerwerte Abbildung 43 Ursachen interpolierter Z hlerwerte Verf gbarkeit Datenkommunikation 100 00 99 29 98 64 99 00 98 40 98 00 96 73 97 00 96 00 95 00 Abbildung 44 Verf gbarkeit Datenkommunikation A EENERGY I moma Modellstadt Mannheim Aus den genannten Daten ergibt sich eine Verf gbarkeit f r das BPL System von 99 29 Dieser Wert bezieht sich auf eine Abfrage der Z hler alle 15 Minuten Im Feldtest konnte somit nachgewiesen werden dass die Datenkommunikation ber BPL selbst bei hohen Anforderungen an die Verf gbarkeit wie bei 15 Minuten Werten zuverl ssig arbeitet 4 6 Bewertung
551. rn ist gerade f r die Absch tzung der netzseitigen Vorteile zus tzliche Forschung erforderlich Die Absch tzung der Kosten der Smart Grid Infrastruktur und der operativen Kosten zeigt dass auf letztere ein hoher Anteil entf llt f r Deutschland 2030 z B rund 76 Der hohe Anteil an operativen Kosten weist deutlich darauf hin dass dem gegebenenfalls erforderlichen Service beim Kunden der technischen Robustheit des Systems und der Usability inklusive einer Verst ndlichkeit und Nachvollziehbarkeit der Abrechnungen konomisch eine sehr gro e Bedeutung zukommt Die operativen Kosten k nnen in Abh ngigkeit von diesen Eigenschaften sehr stark schwanken Die Kosten der Smart Grid Infrastruktur 313 4 Mio a f r Deutschland 2030 wurden konsistent zum Ansatz f r das Jahr 2030 gesch tzt wobei eine Verringerung der Kosten von gut 50 von 2020 bis 2030 einbezogen wurde F r einen aktuellen Rollout w re demnach mit rund doppelt so hohen Kosten f r die Infrastruktur zu rechnen Die angenommene Kostenreduktion zeigt wie wichtig die Preisentwicklung im IKT Bereich f r die Einsch tzung der Wirtschaftlichkeit ist Insbesondere bei dynamischen Analysen eines Smart Grid Rollouts ist dies zu beachten Dabei ist dann auch zu ber cksichtigen dass Kostenreduktionen m glicherweise auf Erfahrungen aus dem Aufbau entsprechender Infrastrukturen beruhen Der Kostenvorteil stellt sich dann nicht ber die Zeit von selbst ein Aus den Berechnungen kan
552. rpotenziale von K lte und W rmeanlagen sowie auf nicht speicherbehaftete Ger te im Haushalt Um die Kundenakzeptanz in einer Massenanwendung untersuchen zu k nnen wurden dabei in der Gruppe der K lteanlagen nur K hlschr nke und Gefrierschr nke im Haushaltsbereich zur Laststeuerung eingesetzt Dies erfolge insbesondere im Feldtest Mannheim Zur Nutzung von W rmepotenzialen zur Erzeugungsbeeinflussung wurden Geb udew rmekapazit ten mittels einer Studie an der TU Dresden untersucht und im Weiteren deren technische Nutzbarkeit zur Erzeugungsbeeinflussung im Feldtest Dresden in einem Geb ude mit Blockheizkraftwerk sowie durch Steuerung einer W rme bertragungsstation auf Grundlage der W rmekapazit tsnutzung eines an das Fernw rmenetz angeschlossenen Geb udes evaluiert Die Laststeuerung f r speicherbehaftete und nicht speicherbehaftete Ger te der wei en Ware wurde durch ein anreizbasiertes Verfahren auf Grundlage von variablen Tarifen umgesetzt Dabei wurde der variable Tarif zur Beschaffungsoptimierung des Lieferanten im Gesch ftsmodell GHM L mit dem variablen Tarif des Netzbetreibers im Gesch ftsmodell NLM kombiniert W hrend die Prozesse zur Bildung und Lieferung des variablen Tarifes des Lieferanten auf Grundlage von EEX Preisprognosen die Tarif bersendung an den Kunden bis hin zur Ger testeuerung automatisiert im Feldtest abgewickelt werden konnten erfolgte die Beschaffung noch nicht durch reale B rsenprozesse Die Energiebes
553. rstellung auch als Begriff f r die Kombination von BEMI Rechner und Software benutzt Energiebutler Portal Vorg ngerversion der moma App Energiehandel Als Energiehandel bezeichnet man allgemein den Handel mit unterschiedlichen Arten der Energie Der Handelswert der verschiedenen Energieformen schwankt stark sowohl durch Angebot und Nachfrage als auch durch die Eigenschaften des Stoffes Quelle Wikipedia Energieinformationssystem Gesamtheit der Knoten und Leitungen f r Informationstransport im Kommunikationssystem und der Elemente des Automatisierungssystems Energiemanagement LAN auf das Objekt oder Uhnterobjekt bezogenes Kommunikationsnetzwerk verschiedener Technologien die f r Energiemanagementapplikationen auf verschiedenen Energiemanagementsystem technischen Komponenten ben tigt werden Allgemeiner berbegriff f r Systeme IT und elektrisch mit denen die Erzeugung und der Verbrauch von Energie verwaltet werden kann Energiemanager Softwarel sung als Kern eines Energiemanagementsystems installiert auf einem Rechnersystem zur Automatisierung des Energiemanagements in der Netznutzerdom ne Energiequelle Quellmaterial oder nat rliche Ressource von der Energie in einer n tzlichen Form extrahiert werden kann oder direkt oder durch das Mittel der Energiekonversion wiedererlangt werden kann sowie auch die Energiebelieferung welche die Energie in der ben tigten Form bereitstellt
554. rsuchshaushalte eine Preiselastizit t von 10 6 ermittelt wurde ein Wert der im Vergleich zu anderen hnlich gearteten Feldtesten fast exakt im Durchschnitt liegt kann man in einer st ndlichen Aufl sung erkennen dass nachts nicht oder kaum auf den Preis reagiert wurde Die Reaktion an Werktagen zeigt dass die Preiselastizit t mit dem typischen Verbrauchsprofil Standardlastprofil korreliert somit insbesondere stark reagiert wurde wenn die Menschen anwesend und wach waren und daher der Verbrauch ohnehin hoch ist In den fr hen Abendstunden lag die Preiselastizit t f r alle Haushalte an Werktagen bei bis zu 18 2 an Sonntagen sogar bis zu 31 6 Preiselastizit ten f r besondere Nutzungsgruppen Auf Basis der Haushaltsbefragung wurden 4 unterschiedliche Nutzergruppen gebildet Automatik genutzt Automatik nicht genutzt Manuell Ger te verschoben 37 82 Nicht Manuell Ger te 10 33 verschoben Tabelle 6 Anzahl Haushalte je Gruppe nach Nutzung der Automatik und manueller Verschiebung Bei der Untersuchung der einzelnen Nutzergruppen ergab sich dass f r die Haushalte die angaben manuell Ger tenutzung zu verschieben die Preiselastizit ten selbst an Werktagen auf bis zu 35 kletterten Haushalte die zus tzlich zur manuellen Ger testeuerung auch die automatische Steuerung zur Ausnutzung des optimalen Preissignals verwenden f llt die Preisreaktion nochmal leicht h her aus Bedeutung der Preisr
555. rtschaftlich sowie unter Klimaschutzgesichtspunkten zeigen k nnten wenn das moma System im Jahr 2030 in Mannheim oder in ganz Deutschland einen Rollout erfahren h tte Dabei wird von dem heutigen energiewirtschaftlichen Rahmen ausgegangen ohne zugleich seine Optimierung oder weitere Tarifoptimierungen betrachten zu k nnen Die Ergebnisse dieser Untersuchungen sind im Kapitel 7 Systemanalytische volkswirtschaftliche und kologische Betrachtung aufgezeigt Schlie lich wird im Kapitel 9 ein Ausblick gegeben welcher weitere Forschungsbedarf und welche Entwicklungsm glichkeiten sich aus den hier aufgezeigten Untersuchungen und Ergebnissen ableiten lassen Einbettung dieses Berichts in das Gesamtprojekt moma Die Entwicklung des moma Systems war im Projekt in mehrere Arbeitspakete gegliedert Zum Anfang des Projektes wurden im ersten Arbeitspaket verschiedene Studien durchgef hrt Diese befassten sich unter anderem mit der notwendigen Sensorik und Aktorik m glichen Gesch ftsmodellen dem Entwurf einer Systemarchitektur oder der Nutzung thermischer Speicher als Energiespeicher Vor diesem Hintergrund wurden dann in einem zweiten Arbeitspaket die verschiedenen Hardware und Softwarekomponenten wiederum auf Basis eines zellul ren Systems entwickelt und getestet Die Ergebnisse dieser Arbeitsschritte sind in anderen moma Projektberichten dokumentiert Im dritten Arbeitspaket erfolgte die Anwendung der entwickelten Technik in Feldtests unter
556. s O Mehrere Personen unterschiedlichen Geschlechts O Sonstiges Wenn Sie sich nicht ganz sicher sind geben Sie den Wert an der Ihrer Meinung nach am ehesten zutrifft Wer f hrt den Haushalt haupts chlich Bitte w hlen Sie nur eine der folgenden Antworten aus O Eine Person m nnlichen Geschlechts O Eine Person weiblichen Geschlechts O Mehrere Personen unterschiedlichen Geschlechts O Sonstiges Wenn Sie sich nicht ganz sicher sind geben Sie den Wert an der Ihrer Meinung nach am ehesten zutrifft A EENERGY 350 Zinoma 9 Modellstadt Mannheim Wer nutzt die automatische Steuerung haupts chlich Bitte w hlen Sie nur eine der folgenden Antworten aus O Die Person en die den Haushalt haupts chlich f hrt f hren O Die Person en die sich f r den Feldtest angemeldet hat haben O Sowohl als auch O Weder noch Wenn Sie sich nicht ganz sicher sind geben Sie den Wert an der Ihrer Meinung nach am ehesten zutrifft 5 2 Energieverbrauchsverhalten Hat sich Ihr Stromverbrauch seit M rz 2012 wesentlich ge ndert Bitte w hlen Sie nur eine der folgenden Antworten aus Verbrauch gesunken Verbrauch gleich Verbrauch gestiegen Wei nicht O O O O Haben Sie seit M rz 2012 Ihr Stromverbrauchsverhalten ge ndert Bitte w hlen Sie nur eine der folgenden Antworten aus O Ja O Nein Falls ja wie u erte sich diese Verhaltens nderung Bitte w hlen Sie alle zutreffenden Antworten aus O Geringere Ger tenutz
557. s ein bestgeh tetes Geheimnis ZZ EENERGY 256 moma Modellstadt Mannheim Investitionen Steady in mindestens in Mio State 15 Jahren Roheisen Stahl CPA 24 1 24 3 1 92 3 20 Datenverarbeitungsger te elektronische Bauelemente CPA 26 1 26 4 46 24 46 24 Elektrische Ausr stungen CPA 27 6 79 10 14 Maschinen CPA 28 3 87 6 46 Reparatur Instandhaltung und Installation von Maschinen CPA 29 559 40 559 40 Elektrischer Strom CPA 35 1 35 3 0 45 0 45 Hochbauarbeiten CPA 41 1 92 3 20 Tiefbauarbeiten CPA 42 23 67 63 12 Gro handelsleistungen CPA 46 1 89 2 31 Einzelhandelsleistungen CPA 47 1 30 1 30 Landverkehrs und Transportleistungen in Rohrfernleitungen CPA 49 0 80 1 58 IT und Informationsdienstleistungen CPA 62 63 284 41 284 41 Dienstleistungen von Architektur und Ingenieurb ros CPA 71 0 58 0 96 Reparaturarbeiten an Datenverarbeitungsger ten CPA 95 82 00 82 00 Summe 928 86 879 34 CPA Classification of Products by Activity Statistische G terklassifikation in Verbindung mit den Wirtschaftszweigen in der Europ ischen Wirtschaftsgemeinschaft Ausgabe 2008 Durch die Nummerierung sind die Zuordnungen eindeutig Tabelle 50 Nachfrageimpulse nach Produktionsbereichen f r das Szenario Deutschland 2030 Die folgende Tabelle zeigt die Ergebnisse f r Deutschland 2
558. s Kraftwerkseinsatzes nach merit order aufgrund der Lastverlagerung bewirkt die h here Energieeffizienz der modernen Kommunikationsinfrastruktur Substitution der ineffizienten Ferraris Z hler durch Smart Meter und moma Infrastruktur s Abschnitt 5 5 2 eine Stromeinsparung von 900 GWh a f r Deutschland 2030 Das entspricht einer zus tzlichen Reduktion der CO Emissionen um 230 000 t a Strommix D 2030 Differenz CO Emissionen nach Brennstoff Lastverlagerung Erdgas Steinkohle Braunkohle Heiz l davon durch zus tzlich integrierten erneuerbaren Strom Gesamt Tabelle 54 Ver nderungen der CO gt Emissionen der Stromerzeugung durch Lastverlagerung der betrachteten Ger te in privaten Haushalten D 2030 F r die Interpretation ist zu beachten dass mit dieser Berechnung der CO Emissionsver nderungen nicht der Zubau an erneuerbaren Energie vom Jahr des Feldtests bis zum Zieljahr 2030 bewertet wird Die daraus resultierenden CO Minderungen sind um Gr enordnungen gr er fallen aber in beiden Szenarien Netzausbau sowie Energiemanagement zugleich an weil sie in beiden Szenarien zugleich als Annahme einflossen Bei den hier gesch tzten CO Minderungen handelt es sich hingegen um die Differenz der in den beiden Handelssimulationen betrachteten Szenarien Die f r die konomische Bewertung getroffenen Einschr nkungen und Begrenzungen dieses Ergebnisses gelten entsprechend auch f r
559. s entsteht eine Schleife die in moma auf zwei Iterationen begrenzt ist Nach Beendigung der zweiten Schleife stehen die endg ltigen Kundenpreisprofile der Marktautomaten fest und somit auch die anzuwendenden Fahrpl ne Durch dieses Verfahren wird bereits am Vortag ein Ausgleich von Markt und Netzinteressen vorgenommen und damit der Regelungsbedarf verringert Netzsteuerung in Echtzeit Die Netzsteuerung basiert insbesondere auf Prognosen f r den Folgetag Am Tag f r den die Prognosen gelten k nnen unvorhergesehene Ereignisse eintreten oder die Erzeugung kann stark von der Prognose abweichen Daher ist es notwendig das Netz kontinuierlich zu berwachen wie heute auch blich f r das Mittel und Hochspannungsnetz durch die Netzleitwarte F r das Niederspannungsnetz soll dies aufgrund der Komplexit t und der Gr e durch verteilte Netzautomaten geschehen Es werden verschiedene Messwerte erfasst und mit Sollwerten verglichen Die Sollwerte richten sich nach einer technischen Norm oder einer Vorgabe des VNB Bei Feststellung einer Abweichung reagiert der Netzautomat darauf und berechnet die optimale L sung mit den vorhandenen Regelm glichkeiten Anschlie end werden Steuerbefehle zu den entsprechenden Anlagen geschickt und bei Bedarf nachgeregelt Zu den verf gbaren Eingriffsm glichkeiten die dem Netzautomat f r die Netzsteuerung zur Verf gung stehen geh rt zum einen die Blindleistungssteuerung z B durch Vorgabe des Verschiebefa
560. sch an Positiv wirkte sich die ffentliche Aufmerksamkeit zum Themenfeld SmartGrid und erneuerbare Energien im Umfeld der Hannover Messe im Jahr 2012 auf die Anmeldungen bzw Anfragen aus bis zu 30 Anmeldungen pro Tag 2 Autoren Michael Pawlowicz Oliver Prahl Volker Stelzner alle MVV Energie AG Ruben Korenke IFEU ZZ EENERGY aa fnoma Modellstadt Mannheim Von den 1362 versendeten Vertr gen sind 49 nutzbar F7 s Bewerbungen insgesamt Absage 1 KeinBPL Vertr ge Versendet 2 Ohne Antwort R cklauf Vertr ge Absage 3 Teilnehmer 1 Qualifizieren sich nicht aufgrund fehlender Voraussetzungen oder haben Bewerbung aktiv zur ckgezogen 2 Versand per Mail ab Fr hjahr 2011 per Post 3 keine technische Machbarkeit Einspruch Vermieter etc Stand 22 10 2012 Abbildung 8 bersicht ber Entstehung und Zahl der Teilnehmervertr ge Die informationstechnische Infrastruktur im Stromnetz und bei den Kunden wurde konzeptioniert und implementiert und ist in Kapitel 4 ausf hrlich beschrieben Auf den folgenden Seiten werden die einzelnen Komponenten des Energiemanagementsystems n her vorgestellt F r die automatische Steuerung wurde im Rahmen des Projektes Modellstadt Mannheim ein Energiemanagementsystem entwickelt Der grundlegende Zweck des zu testenden Systems bestand darin dem Verbraucher zu erm glichen seine Haushaltsger te intelligent zu steuern damit er Strom zu g nstigen Preisen beziehen kann Zus t
561. schaffungskosten die in den vorhergehenden einzelnen Abschnitten dargelegt wurden sind in folgender Tabelle f r die beiden Szenarien Mannheim 2030 und Deutschland 2030 zusammengefasst Dabei wurde von einem Steady State also einem eingespielten Zustand des Systems ausgegangen Entsprechend wurden Investitionen sowohl auf der Kosten als auch Vorteilsseite ber die jeweilige Lebensdauer des Investitionsgutes und einen Realzins von 6 in Annuit ten umgerechnet und zu den laufenden zus tzlichen Kosten bzw laufenden zus tzlichen Erl sen addiert Genutzt wurde dabei ausschlie lich die Flexibilit t von SOC und FPS Ger ten in Haushalten die in automatisierter Reaktion ber variable Tarife die hier variable Netzentgelte enthalten erschlossen wurden J hrliche Kosten bzw Mannheim 2030 Deutschland 2030 konomische Vorteile von Smart Grid in Mio a Realzins 6 Realzins 4 Realzins 6 Realzins 4 Realzins 8 Realzins 8 Kosten f r Smart Grid 3 16 3 0 3 3 1 326 7 1 245 9 1 410 5 Infrastruktur und operative Kosten Netzseitige Vorteile 0 0 0 125 8 108 0 145 65 Niederspannung Beschaffungsvorteil aus 1 21 1 21 1 21 1 103 1 1098 6 1 108 0 variablen Tarifen Summe 1 95 1 8 2 1 97 8 39 3 157 3 Kosten werden mit negativem Vorzeichen dargestellt Vorteile mit positivem Vorzeichen Tabelle 44 bersicht ber Kosten und Vorteile der Umsetzung
562. schaltungen pro Tag erlaubt sind Die im Flussdiagramm erw hnte Q U Routine entspricht der direkten Regelung wie oben beschrieben Es wird angenommen dass Flexibilit ten der Anlagen in der Form von Wirk und Blindleistungs nderungen angeboten werden k nnen Daf r agiert jeder DEA Automat stellvertretend f r seine zugeordnete Anlage M gliche Blindleistungs nderungen werden in der Form eines Vektors dem bergeordneten Netzautomaten mitgeteilt Hierbei gilt f r die i te M glichkeit zur Blindleistungs nderung einer Anlage AQosi ki Qpci Abh ngig von einem Faktor k der von der Einspeisesituation oder dem Preis f r die Blindleistungseinspeisung abh ngig sein kann wird damit ein Vektor AQ von jedem Automaten erzeugt und zum MV Automat gesendet als AQ AQbc P1 AQbea P2 AQpen Pn Hierbei ist P der theoretische Preis der m glichen Q nderung AQpai Das P der einzelnen Anlagen ist so ausgew hlt dass die Betriebskosten und die Verlustkosten der jeweiligen Anlage plus eine Marge abgedeckt sind Dieser Vektor ist so formuliert dass der minimale Leistungsfaktor der einzelnen Anlagen bei 0 9 induktiv bzw kapazitiv je nach Situation liegt Der Leistungsfaktor der Lasten ist nach Annahme auf 0 98 festgelegt Der MV Netzautomat w hlt die M glichkeiten abh ngig von ihrer Effizienz bei der Beeinflussung der Netzstabilit t und ihrem Preis aus Dabei wird als L sung des Netzproblems eine Kombination von M glic
563. sche Analyse eingegangen werden konnte dies aber nur eine grobe Absch tzung der konomischen Wirkung erm glichte Aus dem gleichen Grund ist dieser Teil der Untersuchung auf die Niederspannungsebene begrenzt ber die Simulationen und die Feldtests ergeben sich Einschr nkungen f r die konomische Analyse Moma konzentrierte sich auf Haushaltskunden Deshalb werden allein die Haushaltskunden betrachtet Eventuelle Lastverschiebungspotenziale in Industrie Gewerbe Handel und Dienstleistungsunternehmen gehen nicht in die Untersuchung ein Im Bereich Haushalte werden auch nur die zwei genannten Business Cases betrachtet f r die der Feldtest oder die Simulationen Daten liefern konnte Weitere Business Cases z B ber eine Verbindung mit Smart Home oder f r einen Bilanzausgleich des Bilanzkreisverantwortlichen werden nicht ber cksichtigt Von den Haushalten wiederum werden in den konomischen Berechnungen nur automatische Lastverschiebungen von K hl und Gefrierger ten sowie von Wasch Sp lmaschinen und W schetrocknern als Reaktion auf variable Tarife herangezogen Aufgrund dieser und weiterer Einschr nkungen k nnen die konomische Analyse und deren Ergebnisse nicht als eine vollst ndige Kosten Nutzen Analyse eines Smart Grids aufgefasst werden Auf der anderen Seite erlauben diese Beschr nkungen aber die konomische Analyse auf in moma gewonnenen Erkenntnissen aufzubauen Verwendet wurden Szenarien f r das Jahr 2030 weil bis da
564. schungKultur Bildungsstand Tabell en Bildungsabschluss html zuletzt aufgerufen am 1 3 2013 5 EnergieAgentur NRW Erhebung Wo bleibt der Strom im Haushalt 2011 zu finden unter http www energieagentur nrw de database data datainfopool erhebung wo bleibt der strom pdf zuletzt aufgerufen am1 3 2013 ZZ EENERGY ana Be inoma Modellstadt Mannheim Dies bedeutet andererseits dass Ergebnisse des Feldtest 3 sich nicht ohne weiteres auf Gesamtdeutschland bertragen lassen 5 3 Ergebnisse in Hinblick auf die Bewertung Akzeptanz des Feldtests im allgemeinen und seiner Komponenten Kundenzufriedenheit allgemein Schon der hohe R cklauf der in allen Befragungen bei deutlich ber 50 lag zeigt ein hohes Engagement bei den teilnehmenden Haushalten und ihren Willen zum Gelingen des Projekts beizutragen Drei Viertel der auf die Abschlussbefragung antwortenden Feldtesthaushalte w rden wieder an dem Versuch teilnehmen und hatten Verst ndnis f r die Verz gerung des Feldtests um mehrere Monate Die Organisation des Feldtests wurde sowohl von der Kontrollgruppe als auch von der Versuchsgruppe auf einer Skala von 1 bis 6 mit durchschnittlich 4 Punkten als eher positiv bewertet Bewertung des und Auseinandersetzung mit dem Tarif Generelle Bewertung des Tarifs in Feldtest 3 Trotz der komplexen Tarifstruktur mit den st ndlich wechselnden Preisen und dem stochastischen unvorhersehbaren Verlauf wurde der Tarif von 60
565. senpreise aufgrund der Lastverschiebung die betriebswirtschaftlich erreichbaren Vorteile merklich verringert Damit wird zum einen ein First Mover Vorteil demonstriert zum zweiten ist hier ein erster Verweis auf eine m gliche Bedeutung der B rsenpreis nderung f r die volkswirtschaftliiche Analyse gegeben Der Effekt entsteht durch eine Verschiebung der Nachfrage aus Stunden mit hohen Preisen in Stunden mit niedrigen Preisen Damit reduzieren sich die Preisunterschiede was die m glichen Ertr ge aus einer Lastverschiebung reduziert Zudem weist die Handelssimulation nach dass die durch variable Netzentgelte induzierte Lastverschiebung die Netzspitzenlast senkt was tendenziell zu einem geringeren erforderlichen Netzausbau beitragen k nnte In der volkswirtschaftlichen Betrachtung konnte eine Vergleichm igung der Residuallast festgestellt werden Damit k nnte die erforderliche Leistung an konventionellen Kraftwerken reduziert werden Dem k nnte eventuell aber entgegenstehen dass die Kraftwerke f r eine Bereithaltung einer Reserveleistung erforderlich sein k nnten um auch in Zeiten hoher Last und niedriger Einspeisung aus erneuerbaren Energien die Versorgung zu sichern Die konomischen Vorteile einer solchen m glichen Einsparung an Kraftwerksleistung sind aber im Vergleich zu den Beschaffungsvorteilen sehr gering F r die Beschaffungsvorteile zeigt sich dass die quantitativ gr ten Vorteile aus nderungen der B rsenpreise resultiere
566. sformation zu einer Energieversorgung mit hohem Anteil erneuerbarer Energien erfordert die Erschlie ung vielf ltiger Flexibilit ten bei der Lenkung der Energiefl sse Die damit verbundenen neuen Mechanismen ben tigen wiederum Smart Grids also intelligente Energienetzwerke mit IKT zur Vernetzung von Erzeugung Verbrauch und Speicherung sowie zur Abstimmung zwischen Netz und Markt Das moma Projekt widmete sich insbesondere der Definition einer Architektur f r Smart Grids sowie der Erschlie ung von Flexibilit ten durch die anreizbasierte Verbrauchssteuerung durch Nutzung von thermischen Potentialen in Geb uden sowie durch zellulare Netzf hrungsmechanismen auf Grundlage einer verteilten Automatisierung in Interaktion von Netz Markt und Liegenschaften Dabei wurde insbesondere die Bedeutung der Sicherstellung von Informationssicherheit in einer vernetzten kritischen Infrastruktur herausgearbeitet Hier konnten erste Konzepte ausgearbeitet und in den Rahmen des EU Mandates M 490 zur Normung von Smart Grids eingebracht werden Im Rahmen neuer Forschungsprojekte auf Basis der Ausschreibung Zukunftsf hige Stromnetze gilt es jedoch ganzheitliche Konzepte f r widerstandsf hige Netze weiterzuentwickeln Flexibilit t wurde in moma insbesondere im Rahmen der zellularen Netzf hrungskonzepte in der automatisierten Interaktion von Liegenschaften der Netznutzer mit Markt und Netzmechanismen im Niederspannungsbereich gestaltet Um die Tragf higkeit
567. sierenden Lastverschiebung bestimmt werden kann Aus demselben Grund werden allgemein andere Flexibilisierungsoptionen nicht betrachtet Nachfolgend werden die Schritte Erstellen einer Kraftwerksliste Ermitteln der Residuallast sowie die modellinterne Bildung der Residuallast n her beschrieben In diesem Rahmen wird auch auf die konkret f r die Simulation verwendeten Parameter eingegangen A 10 3 Erstellen einer Kraftwerksliste f r das Jahr 2030 Als Grundlage f r die in der Simulation verwendete Kraftwerksliste dient die Kraftwerksliste der Bundesnetzagentur Aus dieser Kraftwerkslistte wird eine neue Liste aus den beinhaltenden konventionellen Kraftwerken erstellt und die Informationen zu Kraftwerksname Nettoleistung und Inbetriebnahmejahr bernommen Weiterhin wird basierend auf Recherche und eigenen Annahmen f r jedes Kraftwerk ein Kraftwerktyp festgelegt Eine Anpassung f r das Jahr 2030 findet in zweierlei Hinsicht statt zum einen werden bestehende Kraftwerke stillgelegt zum anderen Kraftwerke neu in Betrieb genommen und somit aus der Liste entfernt oder hinzugef gt Referenz f r die installierten Leistungen der verschiedenen Kraftwerkstypen stellt die Leitstudie 2010 dar Bei niedrigerer installierter Leistung f r das Jahr 2030 werden die Kraftwerke in der Liste in aufsteigender Reihenfolge nach deren Inbetriebnahmedatum entfernt Bei h herer installierter Leistung f r 2030 wird ein Kraftwerk mit der dementsp
568. smittel berlastung Leitungen Trafo usw m glich ist kann berechnet werden Verhandlungsablauf Start_Period Zu Beginn der Verhandlungsperiode fordert der Netzautomat die EM auf ihre Angebote mitzuteilen Der Netzautomat erzeugt aus allen Angeboten folgende Listen Angebote von Wirkleistungsverbrauchern P Verbraucher Angebote von Wirkleistungserzeugern P Erzeuger Angebote von Blindleistungserzeugern Q Erzeuger Blindleistungskompensation oder Absorption mittels Verschiebung des Leistungsfaktors je nach Versorgungslage Classify Bids Offers Anschlie end sortiert der Netzautomat die Listeneintr ge nach Preis aufsteigend und passt die Preise an die an den Systemdienstleistungsm rkten geltenden Preisspannen an N EENERGY 199 Be inoma Modellstadt Mannheim Choose Bids Offers Der Netzautomat w hlt diejenigen Angebote aus die in der Verhandlungsperiode die Einhaltung der Spannungsgrenzen Umin lt U lt Umax an jedem Pilotknoten und der Belastungsgrenzen der Kabel und Transformatoren in seinem Netz sicherstellen Hierzu berechnet der Netzautomat mittels Lastflussrechnung ob Spannungsprofil und Betriebsmittelgrenzen eingehalten sind Falls ja w hlt er die Angebote nach Preis aufsteigend so aus dass die Netzspannung an den kritischen Knoten m glichst nahe an der Nennspannung liegt und die Betriebsmittelgrenzen weiterhin eingehalten sind Falls nein dann wird die direkte Steuerung angewendet s unten Die
569. sofern wurde bez glich dieser Komponente ebenso der Ansatz Datenschutz im Design verfolgt aber mit der Sicht auf eine singul re Komponente findet noch keine Umsetzung der Ende zu Ende Informationssicherheit ber gesamte Prozessketten in 3 Autor Andreas Kie ling CEN CENELEC ETSI Smart Grid Coordination Group Technical Report Reference Archi tecture for the Smart Grid Version 1 0 02 03 2012und systeme ZZ EENERGY 1104 Be inoma Modellstadt Mannheim vielf ltigen Anwendungsclustern im Smart Grid in einer komplexen und vernetzten Beziehung von Komponenten mehrerer Markt und Netzakteure statt Der Schutzbedarf an das Smart Meter Gateway wurde auf Grundlage der geplanten Anwendungscluster und der dabei ben tigten Daten abgeleitet Insofern ergab sich die Sicherheitsproblemdefinition aus dem Datum mit dem h chsten Schutzbedarf Daraus ergab sich die Zielstellung folgende Sicherheitsanforderungen zu erf llen e Vertraulichkeit bei der Daten bermittlung und Speicherung e Authentizit t Zurechenbarkeit der Daten e Integrit t Schutz vor Ver nderungen Richtigkeit der Daten e Verf gbarkeit der Daten z B f r Vertragserf llung e Revisions Rechtssicherheit e Nicht Abstreitbarkeit von Daten bermittlungen e Nutzungs und Rechtevereinbarung Validit t des Zugriffs der Speicherung der Weitergabe Mit dem BSI Schutzprofil sowie der darauf basierenden Technischen Richtlinie zum Smart Meter Gateway w
570. solcher Konzepte im breiten Ma stab zu untersuchen sind weitere Forschungsarbeiten durch die Simulation ganzheitlicher Netzstrukturen ber Verteilungs und bertragungsnetze notwendig Hierzu bietet die Ausschreibung Zukunftsf hige Stromnetze eine gute Forschungsgrundlage Dabei soll maximale Flexibilit t insbesondere durch die verbundene Steuerung von Elektrizit t mit W rme und Gasnetzen und speichern erreicht werden Ebenso ist im zellularen System die Schwarzstartf higkeit zum Wiederaufbau des Netzes von unten nach oben nach gro fl chigen Ausf llen zu erm glichen Netzzellen k nnen damit einen entscheidenden Beitrag f r widerstandsf hige und weniger verletzliche Netze Resilienz und Vulnerabilit t bieten Eine weitere Einbeziehung der Liegenschaften bei der Flexibilisierung des Energiesystems erfordert aber die Definition und Anwendung von Normenprofilen f r bestimmte Anwendungsszenarien zur Sicherstellung von Interoperabilit t Weiterhin erfordert dies zum Schutz der Privatsph re neben den aktuellen Aktivit ten des BSI f r ein Schutzprofil f r das Smart Meter Gateway auch die Definition von Sicherheitsma nahmen f r das Energiemanagement Gateway Die nationale Smart Home Plattform bietet die Grundlage zur Gestaltung des vernetzten Geb udes und zu Fortschritten bei der Hausautomatisierung um das Erzeugungs und Verbrauchsmanagemernt in der Zukunft in die Breite f hren zu k nnen Die Systemflexibilisierung durch Intera
571. sorgung versorgt ein Heizhaus ein nachgelagertes Inselnetz Dieses besteht aus einer Grundschule mit angeschlossener Turnhalle und einem Wohngeb ude Das nachgelagerte W rmeinselnetz wurde w hrend der Testl ufe nur noch durch den parallel installierten Pufferspeicher mit Elektroheizpatrone versorgt Bei nicht ausreichender W rmebereitstellung durch die Elektroheizpatrone fuhr der Gaskessel zur Unterst tzung an F r die Durchf hrung der Testreihen wurden Zeitr ume mit niedrigem und hohem W rmebedarf Tag Nacht Wochentage Sonn und Feiertage etc ausgew hlt Zudem wurde die H he der Leistungsabsenkungen variiert F r die Absenkungen mussten zudem weitere Rahmenbedingungen ber cksichtigt werden wie zum Beispiel im Versuch W S Dort konnten aufgrund der Fahrweise des Kraftwerks nur in den saisonalen bergangszeiten Versuche durchgef hrt werden Im Ergebnis des Dresdner Feldtestes konnte nachgewiesen werden dass ein tempor res thermisches Verschiebepotenzial von KWK Anlagen von bis zu 20 vorhanden ist ohne dass Behaglichkeitseinbu en oder Akzeptanzprobleme beim Kunden zu verzeichnen sind Als begrenzender Parameter konnte im Feldtest W S die Trinkwasseraufbereitung identifiziert werden Auf Basis der gesetzlichen Regelungen darf diese 60 C nicht ber l ngere Zeit unterschreiten F r weitere Untersuchungen empfiehlt es sich die thermische Belastung der technischen Anlagen detaillierter zu untersuchen und optimierte Fahrweisen
572. speichern erreicht werden Entsprechende Konzepte k nnen im Rahmen der Ausschreibung f r Zukunftsf hige Stromnetze untersucht werden In der ersten Handlungsebene wurde die Entwicklung der Liegenschaft zur einer selbstoptimierenden Energiezelle auf Grundlage des bidirektionalen Energiemanagement Interfaces BEMI vorgenommen dessen Kommunikations Gateways und Diensteplattform mit dem Energiebutler implementiert wurde Im moma Projekt wurden dabei insbesondere Dienste auf Grundlage von variablen Tarifen zur anreizbasierten Steuerung von Haushaltsger ten sowie zur Verbrauchsvisualisierung entwickelt Eine weitgehende energetische Selbstoptimierung von Liegenschaften erfordert jedoch vollst ndige Mechanismen zur Erzeugungs und Verbrauchssteuerung zum gezielten Speichereinsatz zur berwachung und Steuerung mit Mess und Stellmitteln zur Prognostizierung und Bilanzierung von Erzeugung und Verbrauch sowie zur Bewertung externer Markt und Netzinformationen Dies erfordert aber auch die Definition und Anwendung von Normenprofilen f r bestimmte Anwendungsszenarien zur Sicherstellung von Interoperabilit t Weiterhin erfordert dies zum Schutz der Privatsph re neben den aktuellen Aktivit ten des BSI f r ein Schutzprofil f r das Smart Meter Gateway auch die Definition von Sicherheitsma nahmen f r das Energiemanagement Gateway Die nationale Smart Home Plattform bietet die Grundlage zur Gestaltung des vernetzten Geb udes und zu Fortschritten bei
573. sprofil runterzuladen und meinen unseren Stromverbrauch zum Teil danach richten O IchWir habe n es selten genutzt O IchWir habe n es gar nicht versucht O IchWir habe n mich uns komplett auf die automatische Steuerung verlassen und sonst nicht weiter auf den Preis geachtet Wenn Sie sich nicht ganz sicher sind geben Sie den Wert an der Ihrer Meinung nach am ehesten zutrifft A EENERGY 344 inoma Modellstadt Mannheim Durch den moma Tarif ist die Nutzung von Elektroger ten je nach Zeitpunkt unter schiedlich teuer Benutzen Sie Elektroger te vorwiegend in preisg nstigen Stunden Bitte w hlen Sie in jeder Zeile nur eine der folgenden Antworten aus Ja Nein Durch die automatische Ger testeuerung O O Durch manuelle Ger testeuerung O O Welche Ger te die nicht an den Energiebutler angeschlossen waren nutzten Sie bevorzugt in g nstigen Stunden manuelle Ger tenutzung Bitte w hlen Sie alle zutreffenden Antwort aus O Laptop oder Notebook O Wasch Trocken Kombination O Desktop PC O W schetrockner O Drucker O Waschmaschine O TV oder Radio O Geschirrsp lmaschine O Raumklimaanlage O Elektrischer Backofen O Swimming Pool O Elektrischer Herd O Sauna O Warmwasseraufbereitung z B Boiler in Bad oder K che O Solarium Kaffeemaschine oder Wasserkocher O Elektrischer Rasenm her O Staubsauger O Wasserbett Heizung O B gel Aus welchen Gr nden verlagern Sie die Nutzung von Elektrog
574. srechnung LMN Local Metrological Network LV Low Voltage m Meter m Quadratmeter m Kubikmeter MA Marktagent Market Agent MA2030 Abk rzung f r das Szenario Mannheim 2030 M Bus Meter Bus MBytes Megabytes MDE Mobile Datenerfassung MDL Messdienstleister MDM Meter Data Management MDUS Meter Data Unification and Synchronization MG Meter Gateway Mill Mio Millionen min Minute MM Marktmoderator oder Meter Management MNZ Mobile Netzzelle moma Modellstadt Mannheim MQ Message Queueing MOTT Message Queue Telemetry Transport Mrd Milliarden ms Millisekunden MSCONS Metered Services Consumption report message MUC Multi Utility Communication MV Medium Voltage MVV MVV Energie AG MWel elektrische Leistung in Megawatt Mwh Megawattstunden NA Netzautomat NAN Nahverkehrnetzwerk NE Netzentgelte ZZ EENERGY 320 moma Modellstadt Mannheim NLM Netzlastmanagement NM Netzmoderator NS Niederspannung NSL Netzspitzenlast NT Niedertarif 0 8 oder hnliche s 0 2 oben angegeben OBIS Object Indification System nach DIN EN 62056 61 OGEMA Open Gateway Energy Management Alliance ONS Ortsnetzsstation ONZ Objektnetzzelle OSGi Open Services Gateway initiative PC Pers nlicher Computer PCC Point of Common Coupling PCCSim Point of Common Coupling Simulation PLC Powerline Communication PPC Power P
575. ssigere Prognosen zu erm glichen Unter anderem kann das durch eine zeitliche Differenzierung der 38 Siehe zum Beispiel Wang und Jain Regression Analysis Modeling amp Forecasting Graceway Publishing 2003 Siehe hierzu auch Anhang A 6 90 Korrelationen mit anderen gemessenen potentiellen Einflussfaktoren liegen alle im Betrag unter 5 91 Vollst ndige Regression siehe Anhang 2 Das 95 Konfidenzintervall der Elastizit t liegt zwischen 5 9 und 15 2 Diese Ergebnisse basieren auf Daten zu 3021 ber alle Haushalte der Versuchsgruppe gemittelten Stundenwerten die zwischen Juni und Oktober 2012 im Praxistest 3 ermittelt wurden 3 Vollst ndige Regression siehe Anhang A 7 In der Literatur wird oft nur der Betrag von Elastizit ten angegeben 5 Summit Blue Consulting LLC Evaluation of the 2006 Energy Smart Pricing Plan Final Report U S Department of Energy USDOE Benefits of Demand Response in Electricity Markets and Recommendations for Achieving Them 32 97 Das Bestimmtheitsma R f r dieses Modell betr gt 0 69 ZZ EENERGY 143 Be Hama Modellstadt Mannheim Preiselastizit ten erfolgen wie sie deshalb im hier folgend betrachteten Preiselastizit tsmodell durchgef hrt wird Zeitliche Unterschiede in Preiselastizit ten Deutliche tageszeitliche Unterschiede in der Preiselastizit t sind intuitiv einleuchtend Es erscheint plausibel dass derselbe Preissprung nachts um 3 Uhr einen gering
576. stadt Mannheim entwickelten Prognosemechanismen konnten Referenzgraphen f r die W rmelastprognose einer W rme bergabestation W S zweckentsprechend exakt ermitteln bringen aber nicht die Prognosegenauigkeit wie Expertensysteme Bewertung der Messergebnisse in Bezug auf Anlagenbelastung Fernw rmenetze sind bei volatiler Fahrweise per se einem Anlagenstress unterworfen welcher in erster Linie bei stark gradienten Temperaturschwankungen hervorgerufen wird und positive negative Materialausdehnungen zur Folge hat Verrohrungen k nnen diese Belastungen in einem bestimmten Wertebereich tolerieren Zu diesem Zweck werden die Rohrleitungen mit Kompensatoren Ausdehnungsb gen und Druckhaltungen ausgestattet Doch trotz dieser Vorbeugema nahmen ist die Netzausdehnung w hrend der Absenkvorg nge nicht zu vernachl ssigen Vor allem der hohe Temperaturgradient nach Aufhebung der Leistungsbegrenzung kann eine beschleunigte Materialerm dung hervorrufen Mehr noch als die Verrohrungen reagieren W rme bertr ger weitaus empfindlicher auf Temperaturschwankungen Der Grund daf r liegt in der Sensibilit t der Flanschverbindung sowie D nnwandigkeit der bertr gerfl chen Nach Expertenbefragung kann der Anlagenstress minimiert werden wenn Temperatur nderungen so sanft und gering wie m glich vonstattengehen dies gilt besonders f r die Nachholspitze Mithilfe dieser Ma nahme flacht der entsprechende Temperaturverlauf deutlich ab Dieser Sachve
577. stg ngen konvergiert Im gemanagten Betrieb dagegen entscheidet das BEMI nach der Vorbereitung des Programms ber die Zuschaltung Es gilt nun die Annahme dass der Kunde diese Entscheidung in keiner Weise beeinflusst Er bereitet lediglich zu den am Tagesanfang festgelegten Zeiten Programme vor l uft ein FPS Ger t zum Zeitpunkt einer Programmvorbereitung schon dann wartet der modellierte Kunde sozusagen auf das Programmende und bereitet direkt danach ein neues Programm vor F r den Abstand zwischen Programmende und Abschluss der erneuten Vorbereitung wurden hier 10 Minuten angenommen Danach berl sst der Kunde den Programmstart wiederum dem BEMI Die entsprechenden Entscheidungsparameter der realen Kunden sind aus dem Feldtest mangels Messung unbekannt T8 In der Simulation wurde angenommen dass das BEMI die m glichen Zuschaltzeitpunkte von FPS Ger ten so w hlen muss dass h chstens 12 Stunden lang gar keine Zuschaltung erfolgt Mit anderen Worten wurde angenommen dass der Kunde eine maximale Verschiebung des Programmstarts von 12 Stunden erlaubt Erlaubt ist dabei auch eine Verschiebung in die Nachtstunden Bei Verschiebung eines Programmlaufs in die fr hen Morgenstunden wurde angenommen dass nach dem Lauf eine erneute Programmvorbereitung fr hestens um 7 00 Uhr erfolgt Im Feldtest mag es dagegen vorkommen dass der Kunde sich nach zu langer Wartezeit oder einer durch BEMI erfolgten Zuschaltung entscheidet ein weiteres Programm mit m
578. suchsgruppe Kontrollgruppe erhalten Schriftliche Vor Zum Start Installation Wie Befragung 1 aller des Feldtests 3 Versuchsgruppe Teilnehmer Soziodemografie jedoch nicht zur Oktober 2011 llati Auftaktbefragung ee Wohnverh ltnisse nstallation berwiegend M rz 2012 Eigentum Mieter geschlossene Fragen jeweils ein Teil Wohnungsgr e insgesamt Personenzahl 654 499 komplette Anwesenheitszeiten V h sreuoheguppe Ausstattung Juli 2012 Elektroger te ix oniroligruppe Stromverbrauch Zahlungsbereitschaft M ndliche Befragung Zum Start des Ziel Thesengenerierung Nicht ausgew hlter Feldtests 3 f r schriftliche Befragung durchgef hrt Teilnehmer 2 Juni 2012 Zufriedenheit 48 Erhebungsdesign aufgrund der Verz gerungen beim Start des Praxistests 108 Die unterschiedlichen Zeitpunkte der 1 Befragung ergaben sich aus einem mehrfach ver ndertem N EENERGY 89 moma Modellstadt Mannheim Frage b gen versandt Erhebungsschritt Themen Themen zur ck Methode Zeitpunkt Versuchsgruppe Kontrollgruppe erhalten Schriftliche Nach Zum Soziodemografie Soziodemografie Befragung 2 aller Abschluss des Ver nderung Ver nderung Teilnehmer Feldtests 3 Abschluss Nutzung Elektroger te Ausstattung und befragung Ende Oktober Ver nderung Nutzung 2012 Elektroger te berwiegend Stromverbrauch Ver nderung l F BESONIOSSENS Fragen Nutzung und Bewertung Stromver
579. sung der einzelnen Anlagen entsteht eine Spannungssituation die kritisch werden kann Dies ist besonders der Fall wenn die Windkraftanlage mit nahezu Nennleistung einspeist Deshalb wurde eine Summe von 1948 1 Mvarh an Blindleistung aus den dezentralen Anlagen ben tigt um den Spannungsverletzungen entgegen zu wirken Der Verlauf der Stufenschaltung ist in folgender Abbildung gezeigt A EENERGY 208 De Anoma Modellstadt Mannheim N Stufenpo sition r Abbildung 104 Stufenschaltungen zur Spannungs und Netzauslastungsverringerung Insgesamt wurden 753 Stufenschaltungen ben tigt um die geforderten Spannungsgrenzen einzuhalten Zur Zeit gibt es keine konkrete Beschr nkung zur Bet tigung der Stufenschaltung Aus der Sicht des Asset Managements seitens des Netzbetreibers sollte aber die erlaubte Zahl der Schaltvorg nge entsprechend der Auslastung und Lebensdauer der Transformatoren festgelegt werden Wie in nachfolgender Abbildung dargestellt blieb auch die Kabelauslastung durch die Regelung unter der Obergrenze von 100 Insgesamt hat sich die Regelung damit als wirksam erwiesen Eine Einhaltung der Betriebsbedingungen von 2 Spannungsgrenze und 100 Betriebsmittelauslastung wurde erfolgreich gezeigt 50 gt w N N o H Maximale Kabelauslastung Abbildung 105 Maximale Kabelauslastung im Simulationsnetz Zusammenfassung In dieser
580. t tsnetzes zur Daten bertragung in welcher es m glich ist ein IP basiertes Netzwerk mit 1 Mbit s Bandbreite zu erreichen BPL Gateway verbraucherseitiger Endpunkt z B Meter Gateway in der BPL Kommunikationsinfrastruktur eines intelligenten Energieversorgungssystems BPL Headend zentraler Punkt jeder BPL Zelle und ein Gateway zwischen dem BPL Netzwerk und dem IP Backbone BPL Modem generischer Begriff f r alle in einem BPL Netzwerk eingesetzten Einheiten BPL Netz Das BPL Netz der PPC ist in moma zusammen mit dem ISP Netz der Pfalzcom ein Teilnetz des WAN BPL Repeater Signalverst rker die zusammen mit den BPL Gateways und den BPL Repeatern ein vermaschtes Netzes bilden Smart Repeater Brennstoffnutzungsgrad Verh ltnis von ges Energieerzeugung zum Brennstoffeinsatz Bruttoarbeitskosten Bruttolohn zuz glich aller Abgaben und Steuern die ein Arbeitgeber zu entrichten hat Bruttowertsch pfung BWS Die Bruttowertsch pfung ist ein Produktionsindikator Sie misst die Produktion von G tern Waren und Dienstleistungen nach Abzug der Vorleistungen in einem bestimmten Zeitraum Unter Vorleistungen versteht man den Wert der G ter Waren und Dienstleistungen die inl ndische Wirtschaftseinheiten von anderen in und ausl ndischen Wirtschaftseinheiten bezogen und im ZZ EENERGY 307 Be inoma Modellstadt Mannheim Betrachtungszeitraum im Zuge der Produkti
581. t 29 PV Anlagen mit einer Nennpeakleistung von je 19 9 kW vorgesehen wurden F r die solare Einstrahlung wurden Messdaten vom Standort Kassel von 2006 heran gezogen die gem DWD mit einem Skalierungsfaktor von 1 0278 beaufschlagt wurden um die durchschnittliche Einstrahlung in Deutschland zu repr sentieren F r die PV Wechselrichter wurde eine Nennscheinleistung von 100 der installierten Peakleistung gew hlt Au erdem wurde an einem PCC in der N he des Endes des Netzstranges 3 ein Synchrongenerator mit 70 kW Nennscheinleistung angeschlossen der eine Biomasse Anlage repr sentiert Diese Anlage f hrt nach Annahme Strichleistung Auf eine Platzierung von KWK Anlagen im Netz wurde verzichtet da sich einerseits deren auf das Netzgebiet herunterskaliertes zu erwartendes Potenzial im Bereich von 5 der installierten PV Leistung bewegt und andererseits der f r das Netz betrachtete Worst Case wegen der PV Dominanz im Sommer liegt Ferner sind f r kleine im Niederspannungsnetz installierte KWK Anlagen nur sehr sp rlich Szenariodaten verf gbar 147 Statistisches Bundesamt Bev lkerung und Erwerbst tigkeit Entwicklung der Privathaushalte bis 2030 Ergebnisse der Haushaltsvorausberechnung Wiesbaden 2011 148 Vgl Deutscher Wetterdienst Globalstrahlung in der Bundesrepublik Deutschland Jahressummen 2006 19 Ausgewertet wurden u a BMU Langfristszenarien und Strategien f r den Ausbau der erneuerbaren Energ
582. t der geringen Verbrauchsreaktion von wenigen Prozent die der erste Indikator vermuten l sst Fazit Die beiden genannten Indikatoren weisen darauf hin dass der Verbrauch in der Versuchsgruppe ob mit oder ohne moma System automatische Steuerung variable Preise Stromvisualisierung gleich bleibt oder sich nur zu einem verschwindend geringen Teil ndert Die Indikatoren k nnen nur Hinweise sein da die Messzeitr ume Sommer Herbst und ganzes Jahr schwer vergleichbar sind und nur eine geringe Anzahl an parallelen Messungen von Versuchs und Kontrollgruppe vorliegen 5 6 Ergebnisse der Feldtests Zusammenfassung und Diskussion der Ergebnisse aus dem dritten Feldtest Produktattraktivit t Tarif Besonders interessant ist das hohe Interesse an der Weiter Nutzung eines variablen Tarifs der sich vollkommen von dem derzeit blichen statischen Tarif unterscheidet Eine Akzeptanzstudie des Fraunhofer Institut f r System und Innovationsforschung kam zu dem Ergebnis dass nur 25 der Befragten einen dynamischen Tarif einem statischen vorz gen Ein Wert der in unserer Abschlussbefragung selbst in der Kontrollgruppe um 10 bertroffen wird In der Versuchsgruppe die mit einem hochkomplexen st ndlich wechselnden und weitestgehend stochastischen Tarif zu tun hatte ist der Wunsch einen variablen Tarif 115 24 31 30 31 8 4 1000 116 24h 30 5 11 9W 117 Angenommen wird dass Haushalte vor der Praxistestphase nicht einzelne oder a
583. t haben Unternehmens Dienstleistungen ein leicht st rkeres Gewicht als Ger te und der Netzwerkaufbau was auf die Bedeutung operativer Kosten zur ckzuf hren ist Dieses Verh ltnis verst rkt sich bei Betrachtung der Bruttowertsch pfungskette ber alle Vorleistungen da in den Unternehmensdienstleistungen der Anteil der Bruttowertsch pfung am Umsatz genauer Bruttoproduktionswert relativ gro ist im Vergleich zur Ger teherstellung Auch in den Vorleistungen sind vornehmlich die Dienstleistungen von Bedeutung Aufgrund der im Vergleich zum produzierenden Gewerbe tendenziell geringeren Arbeitsproduktivit t verst rkt sich dieser Effekt bei der Betrachtung der Erwerbst tigkeit weiter Zusammenfassend l sst sich sagen dass f r die Wirkung auf die Erwerbst tigkeit und die Bruttowertsch pfung gerade die operativen Kosten von gro er Bedeutung sind Die Bedeutung dieser Kosten f r die Wirtschaftlichkeit wurde in der systemanalytischen Untersuchung hervorgehoben Sollte es gelingen diese Kosten zu reduzieren dann d rften sich insbesondere etwaige Effekte auf die Erwerbst tigkeit ebenfalls deutlich verringern A EENERGY 254 Be inoma Modellstadt Mannheim Deutschlandweit in Mannheim Zus tzliche Erwerbst tigkeit durchschnittliche 17 8 3 30 Personenjahre Zus tzliche Bruttowertsch pfung in Mio 1 52 0 29 a Regional konomische Anpassung der Daten entsprechend untere Variante in I
584. t in beiden Simulationsl ufen unterschiedlich Durch die Lastverlagerung verringern sich aber die nicht nutzbaren bersch sse der erneuerbaren Energien denn die der Lastverlagerung zugrundeliegende Tarifgestaltung verfolgt das Ziel den elektrischen Lastverlauf der privaten Haushalte von Stunden mit h heren Preisen auf Stunden mit niedrigeren Preisen zu verlagern Da in Zeiten eines EE berschusses der niedrigste B rsenpreis 0 MWh herrscht findet eine Verlagerung in diese Stunden statt Dieser Teil der Verlagerung kann als eine Anpassung der Last an die Charakteristik der erneuerbaren Stromerzeugung interpretiert werden Vor der Lastverlagerung betrugen die nicht nutzbaren bersch sse der erneuerbaren Stromerzeugung 12 03 TWh nach der Lastverlagerung nur noch 11 27 TWh im Jahr 2030 Damit konnten durch Lastverlagerung 0 76 TWh erneuerbare Stromerzeugung zus tzlich nutzbar gemacht werden Das entspricht 6 3 der bersch sse bzw 0 23 der erneuerbaren Stromerzeugung 2030 ZZ EENERGY 260 inoma Modellstadt Mannheim a vor Lastverlagerung nach Lastverlagerung Nettostrom Brennstoffeinsatz Nettostrom Brennstoff erzeugung erzeugung einsatz GWh GWh GWh GWh IKW GT 1 237 4 3093 5 1 238 9 3 097 2 E 18 137 8 40 306 1 18 179 8 40 399 5 IKW SK DT 12 Der ee 937 9 Bu 297 8 Bee 0 Braunkohle nn 207 8 69 BE 8 3 en 334 9 205 5 DampfKraftwerk 474 7 een 943 7 Keen 636 0 Pe 302 1 on BEE 360 8 353 4 BE
585. t vae konst vaNE 1_ _ f Optimale Kundenreaktion ermitteln PE IAE EE E EIER TORRENT TR Fa rt Solarprognose erstellen re A E bertragen der ermittelten Kundenreaktion und der Solarprognose an den Netzagenten Auf Basis der EEX Preise und _f Ermitteln der optimalen der erhaltenen Kundenreaktion vaNE Ermitteln realer EEX Preise Auf Basis realer EEX Preise und der erhaltenen vaNE Sende das ermittelte Preisprofil an PCCSim Abbildung A 10 UML Aktivit tsdiagramm des Marktautomaten Moduls A EENERGY oA 372 b e PL ge s smoma Modellstadt Mannheim Die Funktionen des Netzautomaten Moduls lassen sich in Intraday und Day Ahead Funktionen unterteilen In Abbildung A 11 ist ein Flussdiagramm bez glich der Interaktion zwischen Netzautomaten Modul und PCCSim bei der Intraday Regelung angegeben PCCSim GAgent Auf M_Sim_Ready warten Send M_Sim_Init zu allen senden Spannungen an GAgent senden M_Stepdone_part zu GAgents senden Berechnet neue HH PQ Einstellungen Berechnet neue DEA Einstellungen M_Sim_Ready senden Auf M_Sim_Init warten Auf M_Stepdone_part warten Spannungen an kritischen Knoten berpr fen Gibt es kritische Spannungen Berechne neue P Q Vorgaben f r kritische Knoten abh ngig von ihrem aktuellen Status P Q Vorgaben der DEAs an PCCSim senden Auf M_Stepdone_part warten M_Stepd
586. t werden ZZ EENERGY 221 2 moma Modellstadt Mannheim Au erdem ergab die Untersuchung dass variable Energielieferpreise bei fixen Netzentgelten bereits einen kleinen positiven Effekt auf die Senkung der Netzspitzenlast leisten Durch die Einf hrung von variablen Netzentgelten konnte die Wirkung auf die Netzspitzenlast um den Faktor 3 5 verbessert werden Die Reduzierung der Netzspitzenlast bedeutet eine Kostenersparnis des Verteilnetzbetreibers gegen ber dem vorgelagerten Netzbetreiber Volkswirtschaftlich werden so per se noch keine Kostenvorteile erzielt wenn das Netz ausreichend dimensioniert ist Trotzdem zeigen die Ergebnisse dass variable Netzentgelte einen positiven Einfluss auf das Verbrauchsverhalten in Haushalten entwickeln und zuk nftig einen wichtigen Beitrag zum Netzlastmanagement leisten k nnen ZZ EENERGY 222 Be Hama Modellstadt Mannheim 7 Systemanalytische volkswirtschaftliche und kologische Betrachtung In diesem Kapitel werden konomische Kosten und Nutzen eines Smart Grid mittels eines volkswirtschaftlichen systemanalytischen Ansatzes auf Basis von Daten aus moma Simulationen und dem dritten Feldtest untersucht Abschnitt 7 1 und darauf aufbauend die Wirkung einer entsprechenden Smart Grid Nutzung auf die Bruttowertsch pfung und die Erwerbst tigkeit gesch tzt Abschnitt 7 3 Dazwischen findet sich ein Exkurs einer konomischen Analyse der Lastverschiebung auf Basis von Preisel
587. t werden k nnte so dass ca 900 Server f r die Versorgung von einer Million Kunden ausreichen w rden Um das Skalierungspotenzial der Verteilnetzzellenebene auch f r das Gesamtsystem vollst ndig zu heben ist es notwendig dass die Datenverarbeitung auch m glichst dezentral also auf Verteilnetz oder sogar Objektebene erfolgt Dieser Grundsatz wurde f r einige Komponenten befolgt Pool BEMI erstellt Tarife auf Verteilnetzebene Energy Data Server sammelt Z hlerdaten auf Verteilnetzebene allerdings nicht f r alle ZZ EENERGY fnoma 9 Modellstadt Mannheim So wurden alle Viertelstunden Verbrauchswerte an die zentrale alphaCore Datenbank bermittelt von wo aus zum einen alle Werte an ein zentrales Webportal bergeben wurden und zum anderen daraus virtuelle Tarifregister als Basis f r die Abrechnung der Kunden erstellt und an das Abrechnungssystem weitergeleitet wurden 100 90 80 70 60 4 cpu_idle_avg 50 m cpu_iowait_avg 40 E cpu_system_avg o cpu_user_avg 30 20 4 10 o EEE EEE NEN EEE EEE EEE EE 1 4 7 101316 19 22 25 28 31 34 37 40 43 46 49 52 55 58 61 64 67 70 73 76 79 82 85 88 Abbildung 28 Lastverteilung auf Verteilnetzzellenserver im 15 min Intervall Auch wenn das bei der geringen Anzahl der Kunden des Feldtests so darstellbar war erscheint das unter Skalierungsaspekten bei der zuvor erw hnten Gr enordnung von einer Million Kunden nicht ratsam Auf d
588. t zu haben stieg von 13 auf 32 Eine Auswertung der Logins auf das Metering Portal zeigte dass sich 32 134 von 422 Versuchshaushalten der Kundinnen und Kunden im Zeitraum August bis Oktober in dem allen Versuchsgruppenhaushalten das Metering Portal zur Verf gung stand mindestens einmal im Monat einloggten Laut Abschlussbefragung gaben jedoch 63 der Befragten an wenigstens einmal im Oktober auf das Metering Portal zugegriffen zu haben gt Diese Abweichung kann einerseits davon kommen dass eher engagierte Teilnehmerinnen und Teilnehmer auf den Fragebogen antworteten oder dass die selbstberichtete Nutzung einfach von der tats chlichen Nutzung abweicht A EENERGY 116 2 moma Modellstadt Mannheim Unabh ngig vom Zeitraum August bis Oktober nutzte ungef hr ein Viertel der teilnehmenden Haushalte nach dem ersten Login das Metering Portal jeden Monat mindestens einmal Bewertung moma App Die moma App beinhaltet auch Elemente des Smart Metering Weportal Nur ber die moma App nicht ber das Metering Portal sind Einstellungen zur Ger testeuerung m glich 100 4 Zu p _ y k Atiderug an der Schaitiion notwend 22 ct kWh 19 ct kwh 28 84 kwh 9 86 kWh MT atue NT 27 M peste eute Was hamas hine UT IE Bremen _ A lt e Au au 18 Abbildung 62 Dashboard Benutzeroberfl che der moma App Im Bereich Tarif wird der aktuelle Tarif nebst zugeh riger Farbe und der n chst folgend
589. tadt Mannheim Weiterhin wird ein CO Preis von 37 Tonne CO verwendet F r die Merit Order s werden abschlie end die einzelnen Kraftwerksobjekte aufsteigend nach ihren Arbeitskosten aufgelistet Besitzen zwei Kraftwerke die gleichen Arbeitskosten wird das j ngere Kraftwerk zuerst ber cksichtigt Ist das Alter der Kraftwerke ebenfalls identisch bestimmt die Reihenfolge in der Kraftwerksliste die Reihenfolge in der Merit Order Die spezifische Reihung im Fall gleicher Grenzkosten ist f r die Ergebnisse irrelevant Kraftwerks Kurzbeschreibung Brennstoff Bau Wirkungs Strom Sonstige typ zeit grad kennz variable ahl Kosten KKW Kernkraftwerk Uran 36 3 75 MWh BK_DT Braunkohledampfkraftwer Braunkohle 5 34 45 4 5 MWh k Jahre SK_DT Steinkohledampfkraftwerk Steinkohle 5 36 47 4 MWh Jahre GuD Gas und Dampfkraftwerk Erdgas 2 40 60 4 MWh Jahre GT Erdgas Gasturbine Erdgas 1 Jahr 27 40 5 MWh GT_Oel Heiz l Gasturbine Heiz l 1 Jahr 27 40 5 MWh HKW_BK_D Dampfheizkraftwerk Braunkohle 25 0 7 4 MWh T HKW_SK_D Dampfheizkraftwerk Steinkohle 25 0 7 4 MWh T HKW_GuD GuD Heizkraftwerk Erdgas 45 1 1 4 MWh HKW_GT Heiz Gasturbine Erdgas 40 0 8 4 MWh HKW_BHK Blockheizkraftwerk Erdgas 40 0 9 4 MWh WwW IKW_SK_DT Industriedampfkraftwerk Steinkohle 25 0 7 4 MWh IKW_GuD Industrie
590. tadt Mannheim neue Benutzerschnittstelle nutzen konnten wurde die App ebenfalls als Desktop Client entwickelt welcher ber die gleichen Funktionalit ten verf gte mit Ausnahme der Gestensteuerung eines Tablet PCs Die Applikation stellte meist die Daten aus mehreren Schnittstellen in einem Screen dar die nicht nur als Text sondern auch als grafische Darstellungen in Form von Diagrammen vorliegen siehe Abbildung 12 Screenshot des Dashboards der moma App Um dem Kunden lange Wartezeiten zu ersparen und somit eine benutzerfreundliche Schnittstelle zu seinem Energiemanagementsystem zur Verf gung zu stellen war es unabdingbar dass die Applikation ber eine ausreichende Leistung verf gt Die tats chliche Performance der App h ngt jedoch von den genutzten Schnittstellen und deren Verbindungsqualit t ab s Abbildung 11 TR 11 44 er 05 07 2012 2moma gt Meter panne 8 MUC 100 2 Metering Alpha Cell p alpha Core BEMI Pool BEMI OGEMA EB Webportal H Schnittstelle SeMnittstelle Sj ld Sl ld BUYAN Portal DB peeke here Wetinnate y2 WAN LAN SW Updates g Abbildung 12 Screenshot des Dashboards Abbildung 11 Schnittstellen der Applikation der moma App zu anderen Systemen Bis zum zweiten Feldtest des Projektes erfolgte die Bedienung des Energiemanagementsystems ber das Energiebutler Webinterface Die im Projektverlauf gesammelten Erkenntnisse wie au
591. tautomaten Modul zusammen Die Aufgabe des Netzautomaten bei dieser Planung ist die Festlegung der vaNE f r vorher festgelegte Zeitr ume Als Eingangsinformationen erh lt er dazu vom Marktautomaten Daten ber die prognostizierten Lasten und Erzeugung im Netz am folgenden Tag Ziel bei der Berechnung der variablen Netznutzungsentgelte ist es diese so zu verteilen dass sich die Lasten und Erzeugnisse im Netz m glichst ausgleichen Ein h heres Netzentgelt wird also f r Zeitr ume erhoben in denen die prognostizierte Netzlast Last minus Erzeugung ber dem Tagesdurchschnitt liegt Ein geringeres Netzentgelt wird dagegen f r Zeitr ume erhoben in denen die Netzlast laut Prognose unter dem Tagesdurchschnitt liegt Simulationsszenarien Das Simulationssystem wurde verwendet um zwei Szenarien zu modellieren Beide Szenarien beziehen sich auf das Basisjahr 2030 da f r dieses Jahr eine hohe Durchdringung von erneuerbaren ZZ EENERGY 17 Be inoma Modellstadt Mannheim Energiewandlungsanlagen zu erwarten ist Das f hrt dazu dass einerseits ein hohes Risiko f r Spannungsbandverletzungen in den betrachteten Niederspannungsnetzen entsteht andererseits bei Annahme einer entsprechenden informationstechnischen Ausstattung hohe Flexibilit ten insbesondere bez glich der Intraday Regelung durch den Netzautomaten existieren Ferner ergeben sich in diesem Basisjahr an der EEX auch h here Preisspreizungen als in fr heren Jahren
592. te Brennstoff und diesem der brennstoffspezifische CO Faktor zugeordnet Alle CO Faktoren die der Emissions Datenbank GEMIS Globales Emissions Modell integrierter Systeme entnommen wurden sind ohne Vorketten berechnet da diese f r das Jahr 2030 nur mit gro en Unsicherheiten abgesch tzt werden k nnen und f r die hier durchzuf hrende Bewertung vernachl ssigbar sind 28 Autor Lars Arvid Brischke IFEU ZZ EENERGY 259 Be inoma Modellstadt Mannheim Kraftwerkstyp Brennstoff CO Faktor des Brennstoffs g kWh Quelle Gemis 2012 EE Anlagen Erneuerbare Energien 0 IKW GT Erdgas 201 IKW BHKW Erdgas 201 IKW SK DT Steinkohle 350 BraunkohleDampfKraftwerk Braunkohle 417 IKW GuD Erdgas 201 SteinkohleDampfKraftwerk Steinkohle 350 ErdgasGuD Erdgas 201 HKW BK DT Braunkohle 417 HKW BHKW Erdgas 201 HKW GuD Erdgas 201 HKW GT Erdgas 201 ErdgasGT Erdgas 201 HKW SK DT Steinkohle 350 Heiz lGT Heiz l 286 Tabelle 52 Kraftwerkstypen eingesetzte Brennstoffe und dazugeh rige brennstoffspezifische CO Faktoren f r die Stromerzeugung in Deutschland 2030 F r jedes Kraftwerk wird aus dem Kraftwerkseinsatz die Jahres Nettostromerzeugung ermittelt und ber den kraftwerksspezifischen Wirkungsgrad der Brennstoffeinsatzz berechnet Dies erfolgt f r die Jahresstromlastkurve vor und nach der Lastverlagerung in den Haushalten Der Erzeugungsgang der erneuerbaren Energien is
593. technik z B die Momentanleistungen welche prim rseitig ber einen W rmemengenz hler bzw Au entemperaturf hler gemessen wurden Die Datenbereitstellung f r Testphase 2 April Juni 2012 wurde im Ergebnis der Auswertungen von Testphase 1 auf Minutenwerte bei DREWAG interne Leittechnik umgestellt Die nachfolgende Abbildung zeigt die schematische Anordnung der Messpunkte ZZ EENERGY 1267 Sekund rnetz Prim rnetz TF Temperaturf hler WMZ V rmemengenz hler Abbildung 118 Messpunkte W S Q03 Die Grundlage f r die Errechnung der Leistungsreduktionen stellt die nachfolgende Abbildung schematisch dar historische Daten Temperaturvorhersage Au enternperatur Au entemperatur Uhrzeit 15 min Takt W rmeleistung Uhrzeit Stundentakt W rmelastprognose W rmeleistung Uhrzeit Stundentakt Abbildung 119 Bildung der W rmelastprognose inoma 9 Modellstadt Mannheim Das nachstehende Lastdiagramm zeigt die Verl ufe von W rmelastprognose und Ist Messdaten an einem Versuchstag Freitag 30 11 2012 Fr 30 11 2012 Absenkung um 20 auf 1490kW 08 00 12 00 5000 kW 6 C 4500 kW 4 C 23500 kW 0 C S 3 2 3000 kW I u Sl 2 C 5 s 2 2500 kW i 4c 5 8 E 2000 kW 5 6 C amp N k 3 Tn iE F i 1500 kW T Y l Hibs sec T 1000 kW 10 C iy 500 kW 12 C 0 kW 14 C 00 00 04 00 08 00 12 00 16 00 20 00 0
594. tedaten Haushaltsdaten technische Simulationen Tarife Netzdaten konomische amp kologische Auswertungen Abbildung Z1 bersicht ber in diesem Bericht beschriebene Inhalte von moma Beschreibung und Bewertung der entwickelten und eingesetzten IT Zur Erlangung eines hohen Grades an Flexibilit t im zuk nftigen Energiesystem zur Erschlie ung regionaler und zentraler Chancen zur Sicherstellung von Verbundenheit im Netz und Markt von Versorgungssicherheit und Informationssicherheit sowie Datenschutz sowie auch zur Vorbereitung der zuk nftig sparten bergreifenden Steuerung entwickelte moma eine flexible Systemarchitektur die insbesondere den Herausforderungen der wachsenden Komplexit t der Steuerung im Rahmen der dezentralen Erzeugung gerecht wird Die Komplexit t eines Systems kann durch die Zerlegung in kleinere Systeme als eigenst ndige Regelkreise mit einer beherrschbaren Knotenzahl reduziert werden In moma erfolgte die Zerlegung von bisher als Gesamtentit t zentral gef hrten Netzen in selbst ndige aber verbundene Regelkreise mit der Abbildung energiewirtschaftlicher Grundprozesse im zugeordneten Regelkreis sowie die definierte Interaktion mit benachbarten und bergeordneten Netzregionen aber auch den Kundenanwesen Die Ausgestaltung der Systemarchitektur erfolge damit in einer zellularen Topologie mit der Definition der Zelle als selbstoptimierender Regelkreis ber drei Handlungsebenen bis hin zur Entwickl
595. tems eingef hrt Danach erfolgt eine Erl uterung der implementierungstechnischen Details Anschlie end werden die untersuchten Szenarios eingef hrt und die Ergebnisse vorgestellt Letztere sind zun chst rein technischer Natur Am Ende des Kapitels erfolgt speziell die Zusammenfassung der Ergebnisse f r die Handelssimulation und konomische Betrachtung Konzept des Simulationssystems Das Simulationssystem bildet das reale moma System von den Energiebutlern bis zur Ebene der Verteilnetzzellen VNZ ab In diesem Teil der Simulation bildet die VNZ also die Systemgrenze Netz und Marktautomaten die in der Realit t auf VNZ Servern laufen k nnen auch in der Simulation auf einem eigenen Rechner laufen Der Netzautomat berechnet in der Realit t auf Basis der bekannten Topologie und des bekannten Zustands seiner VNZ den optimalen Einsatz der Betriebsmittel In der Simulation wurde dies vereinfacht so modelliert dass dem Netzautomat die Spannungen an kritischen Knoten in seiner VNZ die Spannung am Ortsnetztransformator sowie die Netzimpedanzen an allen Anschlusspunkten bekannt sind Letztere wurden vereinfachend als konstant angenommen Der Marktautomat generiert in der Realit t u a variable Tarife Diese Funktion wurde in der Simulation in vereinfachter Form nachgebildet wobei auf eine explizite Modellierung bergeordneter Energiem rkte verzichtet wurde Urspr nglich war geplant mit dem Simulationssystem auch die Interaktion mehrerer VNZ zu bet
596. ten mit auf Annuit ten umgerechneten Investitionen nach folgender Tabelle F r Mannheim 2030 belaufen sich die Gesamtkosten auf rund 3 16 Mio a wovon rund 46 6 1 47 Mio a auf die Infrastruktur entfallen F r Deutschland resultieren 1 3 Mrd a mit einem geringeren Anteil von 23 6 313 4 Mio a der Infrastruktur Dieser geringere Anteil ist mit den dem Netzlastmanagement zuzuordnenden Kosten zu erkl ren Bei einem zeitn heren Rollout in dem die Kostenreduktion der Infrastrukturkomponenten von 2020 auf 2030 nicht zum tragen kommt ist f r Deutschland bei j hrlichen Gesamtkosten von etwa 1 7 Mrd a mit um rund 329 Mio a h heren Kosten zu rechnen Auch dabei ist ein vorhergehender Rollout von Smart Metern angenommen Der hohe Anteil an operativen Kosten weist deutlich darauf hin dass dem gegebenenfalls erforderlichen Service beim Kunden der technischen Robustheit des Systems und der Usability inklusive einer Verst ndlichkeit und Nachvollziehbarkeit der Abrechnungen konomisch eine sehr gro e Bedeutung zukommt Allein auf die Kosten aus zus tzlichen Anrufen beim Call Center entfallen 24 4 und 14 5 der f r Mannheim bzw Deutschland gesch tzten j hrlichen Gesamtkosten In dem Zusammenhang ist allerdings darauf hinzuweisen dass gerade die operativen Kosten besonders schwierig abzusch tzen sind Die Anteile zeigen aber jedenfalls dass es wichtig ist diesen Kostenpostionen bei der Entwicklung und Einf
597. ten Tabellenblatt Lastgang und Solarertragsdaten Tabellenblatt Erzeugung deren Differenz der Netzlast entspricht Tabellenblatt Netzlast Die genaue Berechnung der variablen Netzentgelte wird im Unterkapitel Szenarien und Annahmen erl utert Die Strompreiskomponente Steuern und Abgaben ist ein fixer Wert und wird im Tabellenblatt Kundenpreisprofile in der Zelle B 368 eingetragen siehe Abbildung 108 A B c D E F G H 1 J K L M N o P a R s Ti u v w x Y 1 e kwh 01 00 02 00 03 00 04 00 os ool os ol 07 00 _os oo os oo 10 00 11 00 12 00 13 00 14 00 15 00 16 00 17 00 18 00 19 00 20 00 21 00 22 00 23 00 oo 00 364 29 12 2030 21 00 21 00 21 00 21 00 18 00 18 00 18 00 _18 00 _18 00 _18 00 21 00 21 00 21 00 21 00 21 00 21 00 21 001 27 001 _27 00 _27 00 _27 00 27 00 27 00 21 00 365 30 12 2030 21 00 18 00 18 00 s 16 s 16 20 2 22 89 2671 2671 26 71 261 2671 2671 2671 2671 27 80 2780 3389 3271 3271 3271 31 89 3180 25 37 31 12 2030 21 00 21 00 s oo 18 00 18 00 18 00 18 00 s 16 23 66 2116 2116 23 72 23 72 2372 23 72 23 72 23 72 31 37 3137 20 72 20 72 2072 2716 21 00 367 368 St Abg Marge 15 00 ct kwh Eingabefeld 369 370 Base 27 51 ct kwh 371 372 33 lt 374 26 07 2030 375 Last 67212 9 59501 8 55712 54430 3 56506 4 61093 7098
598. ten Linke Achse bearbeiten Rechte Achse bearbeiten Drucken i Leistung n 8 0 Arbeit S Gesamtkirrfaktor S THO Spannung m 18 I ka S i THO Strom fi n i u e Name Min Wert Max pi b e 10 strom Li 0s Fe27 umG511 5110 0001 o EE 1 strom 2 0s Fe27 uMss11 5110 0001 a El THO strom L3 0s Fe27 UMG511 5110 0001 Abbildung 54 Screenshot GridVis 2 4 0 a EENERGY Sf ss inoma Modellstadt Mannheim Bewertung der Sensorik zur berwachung der Umweltbedingungen Es hat sich gezeigt dass die eingesetzten Sensoren f r die berwachung der Temperatur geeignet sind Ein wichtiger Punkt ist die flexible Einsatzm glichkeit der Sensoren da diese batteriebetrieben sind ber die Lebensdauer der Batterien existieren noch keine Erfahrungswerte da die Sensoren bei stark schwankenden Umgebungsbedingungen eingesetzt werden Dieses stellt gleichzeitig einen Nachteil da da es zu erh hten Wartungsarbeiten f hren kann Beispielhaft sind in Abbildung 55 drei Temperaturverl ufe in einer Woche vom 14 10 12 bis zum 20 10 12 dargestellt In gr n ist in einem Intervall von einer Stunde der durchschnittliche Temperaturverlauf in der Stadt Mannheim dargestellt Der schwarze Temperaturverlauf zeigt die Temperatur im Serverschrank der Ortsnetzstation S13 Abbildung 50 welche sich in einer Tiefga
599. ten also die Haushalte auf eine beispielsweise 100 Preiserh hung mit einer Verbrauchsreduktion um etwa 11 Zudem konnten st ndlich aufgel ste Preiselastizit ten statistisch signifikant nachgewiesen werden Den Verlauf der durchschnittlichen Werte f r die Versuchsgruppe f r die Werktage zeigt Abbildung Z5 Die Darstellung zeigt dass insbesondere stark reagiert wurde wenn die Menschen anwesend und wach waren und damit eher mehr verbrauchten Eine Prognose des Preiseffektes f r verschiedene Tarife ist unter bestimmten Bedingungen mittels der ermittelten Preiselastizit ten m glich Prognosen k nnen f r den Stromverbrauch einer gr eren Gruppe von Haushalten erstellt werden wenn ein Tarif mit Preisen zwischen 10 und 40 Cent kWh bei Haushalten zum Einsatz kommt die mit der Versuchsgruppe in diesem Projekt vergleichbar ist 5 Vorschaltger t zur automatischen Steuerung und berwachung von Haushaltsger ten durch den Energiebutler 6 Die Preiselastizit t gibt das Verh ltnis von prozentualer Verbrauchs nderung zu prozentualer Preis nderung an ZZ EENERGY faan 22 Dd bo moma Modellstadt Mannheim Werktag 5 0 ke r 0 2 URE a 5 e N 10 o w 15 4 Preiselastizit ten Standardlastprofil o P 20 punsjpuaA ymy nequ OO u 25 Ny Eigenpreiselastizit t Verbrauchs nderung 100 Preiserh hung 30 0 6 Tageszeit hh Fehl
600. ten k nnen Der insbesondere zum Gesch ftsmodell NLM betrachtete Flexibilit tsmechanismus l st Spannungsverletzungen durch Beschaffung von Leistungsflexibilit ten am Markt Hierzu werden mittels Messungen registrierte Spannungsverletzungen korrigiert indem das zur Korrektur notwendige Wirkleistungsbeeinflussungspotenzial berechnet sowie der daraus resultierende Leistungs nderungsbedarf in einem spezifischen lokalen Bereich ber den Marktautomat angemeldet und nach einem entsprechenden Verhandlungsprozess am Flexibilit tsmarkt beschafft wird Dabei kann der am Markt angemeldete Flexibilit tsbedarf wiederum ber die Automaten in den Liegenschaften direkt bei dezentralen Anlagen in der Region des Spannungsproblems durch ortsaufgel ste Marktangebote beschafft werden Dieser in die Gelbphase des BDEW Ampelmodells einzuordnende Mechanismus Intraday Mechanismus zur Spannungsregelung durch Flexibilit tsbeschaffung bei dezentralen Erzeugungsanlagen Speichern oder steuerbaren Verbrauchern von Marktakteuren wurde in der Simulation vereinfacht durch Interaktion zwischen Netzautomat und dezentralen Erzeugern in einer Netzzelle abgebildet ZZ EENERGY 167 Be inoma Modellstadt Mannheim Die Ergebnisse dieser Simulation der Intraday Regelung durch den Netzautomaten zeigen dass diese in Kombination mit der Laststeuerung nach GHM L bzw variablen Netzentgelten effektiv zur Spannungshaltung beitragen kann Insbesondere konnte in ein
601. tere Tabelle zeigt beispielhaft Ergebnisse f r Hochrechnungen der Arbeitsproduktivit t auf das Jahr 2030 Dort wird die Periode 1998 2011 als Bezug verwendet und sowohl eine lineare Hochrechnung als auch eine mit konstanten Wachstumsraten durchgef hrt Die Unterschiede zwischen diesen Hochrechnungen sind berwiegend gering Sektoral f llt auf dass die Erh hung der Arbeitsproduktivit t auf die Land und Forstwirtschaft z B eine 46 ige Erh hung der Arbeitsproduktivit t von 2007 bis 2030 bei einer linearen Hochrechnung das produzierende Gewerbe und Handel beschr nkt ist Um diese sektoralen Unterschiede abzubilden wurden die Erh hungen der Arbeitsproduktivit t entsprechend der Spalte verwendet ber cksichtigt F r jeden Produktionsbereich wurde dabei der Wert f r den Wirtschaftsbereich zu dem er geh rt verwendet Insofern werden in der Rechnung zur Erwerbst tigkeit sektoral unterschiedliche Entwicklungen bis 2030 unterstellt Hochrechnung auf 2030 auf Basis der Daten 1998 2011 lineare exponentielle Wirtschaftsbereiche Verwendet Hochrechnung Hochrechnung Land und Forstwirtschaft Fischerei 0 5 0 46 0 60 Produzierendes Gewerbe ohne Baugewerbe 0 5 0 40 0 52 Baugewerbe 0 0 02 0 02 Handel Gastgewerbe und Verkehr 0 3 0 28 0 35 Finanzierung Vermietung und Unternehmensdienstleister 0 15 0 17 0 19 ffentliche und private Dienstleister 0 0 03 0
602. test wurde deutlich dass bereits eine berschaubare Anzahl dieser Helferlein zu einem komplexen Zusammenspiel mit unerwarteten Seiteneffekten f hren k nnen So f hrte bei einigen Kunden eine zu langsame Startzeit des Ger tes zum Beispiel aufgrund von Problemen im Heimnetz zu einem automatischen Neustart des Energiebutlers Ein anderes Ger t startete stetig neu weil mehr Funksteckdosen als vorgesehen angeschlossen waren H ufige Neustarts f hren neben der nicht mehr vorhandenen Funktion der Ger te auch dazu dass kaum noch Zeitfenster f r die Ferneinwahl auf die Ger te zur Verf gung stehen Somit mussten diese Ger te dann vor Ort getauscht werden Sehr hilfreich erwies sich auch im dritten Feldtest die Funktion eines automatischen Updates Gleichzeitig zeigte sich auch hier dass bei einer hohen dfreistelligen Kundenanzahl immer wieder unvorhergesehene Konstellationen auftreten k nnen So war bei einem Ger t die Verbindungsqualit t zum Powerline Netz nicht ausreichend um ein sehr gro es Updatepaket innerhalb der vorgesehenen Zeitspanne zu bertragen Dies f hrte immer wieder zum Abbruch und Neustart des Updateprozesses Diese und andere Konstellationen lie en sich in den vorherigen Labortests nicht erkennen so dass der Updatemechanismus w hrend des Feldtests weiter gereift ist Performance der Hardwareplattform Wie bereits in den ersten Feldtests zeigte sich dass das verwendete Softwarekonzept recht speicherintensiv ist N
603. testhaushalte im Versuchszeitraum Aufgrund der nicht repr sentativen Struktur der Haushalte sowie des eingeschr nkten Versuchszeitraums ist eine weitere Verallgemeinerung mit 98 Bestimmtheitsma R f r dieses Modell A EENERGY 145 moma Modellstadt Mannheim Unsicherheiten behaftet Zudem ist eine statistische Tragf higkeit nur f r Tarife gegeben die wie in diesem Feldtest zwischen 10 und 40 cent kWh liegen Samstage Wie das vorige Diagramm f r Werktage stellt die nachfolgende Darstellung Preiselastizit ten f r Samstage dar Samstage 30 20 10 Ben 0 1 1 4 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 2L 22 23 4 F md mah Ha HH e Eigenpreiselastizit t Verbrauchs nderung 100 Preiserh hung 30 Tageszeit hh Fehlerindikatoren stellen 95 Konfidenzintervalle der Koeffizienten dar Abbildung 84 Preiselastizit ten an Samstagen Wie bereits in Abbildung 83 sind auch hier die Ergebnisse gekennzeichnet deren Fehlerindikatoren die 0 umschlie en und damit nicht auf dem 5 Niveau signifikant sind Dadurch ist auf einen Blick ersichtlich dass f r weniger als die H lfte der Stunden berhaupt eine Aussage f r die Preiselastizit t mit 95 jiger Wahrscheinlichkeit getroffen werden kann Am St ck sind f r Samstage nur die Preiselastizit ten einiger Mittagsstunden auf dem 5 Niveau signifikant In den Abendstunden sind E
604. teuerung zu zahlen aber nicht als gesondertes System sondern integriert in die zu steuernden Ger te Manuelle Ger teverschiebung aufgrund des Tarifs Die automatische Steuerung wurde ja nur von einer Minderheit der Haushalte 17 regelm ig genutzt s Abschnitte weiter oben Aber auch die Haushalte welche die automatische Steuerung nicht nutzten richteten sich zum Teil trotz des komplexen Tarifs nach dem Preissignal 57 der Versuchshaushalte gaben an die Ger tenutzung manuell in preisg nstige Zeiten zu verlagern und konnten mindestens ein Ger t nennen dass sie abh ngig vom Tarif nutzten Im Schnitt wurde die manuelle Ger testeuerung mit 3 2 Ger ten genutzt Es gab aber auch Haushalte die 10 oder mehr Ger te in preisg nstigen Zeiten nutzten Dieses selbstberichtete Verhalten zur Ger teverschiebung spiegelt sich in den festgestellten Preiselastizit ten wider vgl Kapitel 5 5 1 Abbildung 69 zeigt den Anteil der in den Testhaushalten vorhandenen Ger te der maximal in Abh ngigkeit vom Tarif genutzt wurde Besonders h ufig wurden gerade die Ger te manuell verschoben f r die der Energiebutler prim r gedacht war also Waschmaschinen W schetrockner Wasch Trocken Kombis und Geschirrsp lmaschinen Bis zu 25 der Testhaushalte verschoben auch die Nutzung ihres elektrischen Backofens bis zu etwa 30 die Nutzung ihrer Raumklimaanlagen Aber selbst Unterhaltungselektronik wie Fernsehen oder Radio wurden nach eigenen Angaben von im
605. tion Group Smart Grid Reference architecture working group SG CG M490 C_Smart Grid Reference Architecture Annex F Communication Architecture Version 3 0 Br ssel 11 2012 A EENERGY 57 ge Anoma Modellstadt Mannheim 20 10 kV 0 4 kV Netzzelle Last und Erzeugungsmanagement zellulares aktives Verteilungsnetzwerk mit verteilter Automation Abbildung 21 Netzzelle und Lastmanagement Kooperation W hrend das Last und Erzeugungsmanagement durch Einbeziehung von Ger ten in den Anwesen der Endkunden mittels im moma Projekt spezifizierter und implementierter Systemarchitektur im Feldtest umgesetzt und evaluiert wurde erfolgte die Demonstration neuer Netzf hrungsmethoden durch verteilte Automation im Verteilungsnetz im Rahmen der Modellentwicklung der Implementierung in einem Simulationssystem sowie der nachfolgenden Simulation und Evaluierung dieser Methoden Die Interaktion zwischen Netzf hrungskomponenten in der Netzzelle sowie Anwesen der Endkunden soll nur in Notsituationen erfolgen um als Netzakteur m glichst selten die Energiemarktakteure zu beeinflussen Im Falle prognostizierter Abweichungen von Soll Zust nden im Netz sollen die Netzkomponenten ber Aggregatoren im Rahmen virtueller Kraftwerke auf dem Energiemarkt Flexibilit ten zur Wiedererlangung der Sollwerte erhalten Aggregierende Marktakteure wiederum kommunizieren mit dem Endkunden im Rahmen von Gesch ftsmodellen die die Flexibilit t von Verbrauch u
606. tionFile A EENERGY w amp r 357 inoma 9 Modellstadt Mannheim Elektroger te in den Haushalten Die folgende Tabelle gibt eine bersicht ber die durchschnittliche Mindestanzahl an Ger ten pro Haushalt f r die Versuchsgruppe und f r die Kontrollgruppe Die Grundlage f r die Anzahl der Haushalte je Gruppe sind die Haushalte die diese Frage im Fragebogen beantwortet haben nicht alle teilnehmenden Haushalte Anzahl pro HH in Anzahl pro HH in Abweichung von der Ger t Versuchsgruppe Kontrollgruppe Versuchsgruppe K hl Gefrier 0 824 0 837 2 Kombination 0 834 0 827 1 K hlschrank 0 639 0 541 15 Gefrierger t 1 408 1 276 9 Laptop Notebook 1 085 0 980 10 Desktop PC 1 755 1 653 6 TV 0 053 0 031 42 Wasserbett 0 107 0 082 23 Aquarium Festinstallierte 0 116 0 071 39 Raumklimaanlage Mobile 0 135 0 122 10 Raumklimaanlage 0 006 0 041 583 Swimming Pool Tabelle A 2 Durchschnittliche Mindestanzahl von Ger ten pro Haushalt in beiden Gruppen Auff llige Abweichungen gibt es besonders in den seltener vorkommenden Kategorien Wasserbett Festinstallierte Raumklimaanlage Aquarium und Swimming Pool Stromverbrauch Im Fragebogen wurde auch nach dem Stromverbrauch im vergangenen Jahr gefragt 70 der Antwortenden machten hierzu eine Angabe Drei Viertel davon gaben einen Stromverbrauch zwischen 1 000 kWh und 5 000 kWh f r das Jahr an
607. tionen tats chlich betriebswirtschaftlich lohnen Der Kraftwerkzubau wurde also nicht modellendogen betrachtet Ob oder unter welchen rechtlichen Bedingungen die verschiedenen zugrundegelegten Eingriffe m glich bzw die Ergebnisse zu erreichen sind wird hier nicht diskutiert Die entsprechenden Resultate werden aus den L ufen der Handelssimulation und der technischen Simulation von VNZ bernommen Die wichtigsten zur Steuerung eingesetzten Instrumente sind variable Energielieferpreise und variable Netzentgelte Vorgehen Betrachtet wird das Jahr 2030 nicht aber der Pfad der dahin f hrt Dabei werden die Kosten und Nutzen eines Smart Grid in einem eingespielten Zustand untersucht wodurch besondere Kosten der Einf hrung z B aus der Kommunikation mit Kunden nicht beachtet werden Gewisserma en wird ein Steady State angenommen Da ein Gro teil der Kosten aus der Bereitstellung der Smart Grid Infrastruktur entstehen k nnen sie nicht komplett einzelnen Business Cases zugerechnet werden Erl se und Kosten werden deshalb getrennt untersucht Investitionskosten werden dabei ber Annuit ten ber cksichtigt und so mit laufenden Kosten zusammengebracht F r die Berechnung der Annuit ten wird als Basisfall ein Realzins von 6 p a angenommen darauf aufbauend werden Sensitivit tsrechnungen mit anderen Zinss tzen durchgef hrt Eine Lastverschiebung wird in 2030 als alleinig umgesetzte Flexibilisierungsma nahme betrachtet um de
608. tionskoeffizient 0 29 0 83 0 78 Tabelle 35 bersicht ber Eigenschaften der Preisvektoren Aus der Tabelle ist ersichtlich dass der durchschnittliche B rsenpreis demnach bis 2030 steigt Der Anstieg ist durch die Verteuerung der Prim renergietr ger und der CO Zertifikate getrieben die im Modell den preissenkenden Effekt des EE Ausbaus berkompensiert Der Median verh lt sich hnlich und weicht nicht stark vom Mittelwert ab was u a darauf hindeutet dass Extremwerte den Durchschnitt nicht stark beeinflussen Die Minimalwerte sind in den Szenarien Null da in innen dann EE Erzeugung abgeregelt wird Dagegen war 2011 ein betragsm ig sehr hoher negativer Wert zu beobachten Ansonsten gab es in 2011 nur wenige negative Werte die berwiegend knapp unter Null angesiedelt waren Dagegen sind die Maximalwerte in den Szenarien merklich h her da hier auch in Einzelf llen auf heiz lbefeuerte Anlagen zur ckgegriffen wird Bedeutsamer ist aber der Einfluss der steigenden Preise f r Prim renergietr ger und CO Zertifikate die in knapp der H lfte der Stunden s Abbildung oben zu einem merklich h heren Strompreis f hrt Da gleichzeitig aufgrund des Ausbaus der erneuerbaren Energien die Anzahl der Stunden mit einem Preis von Null steigt erh ht sich die Volatilit t Der Variationskoeffizient ist in den Szenarien deutlich h her als derjenige f r 2011 Zusammengefasst zeigen die Szenarien einen merklich h heren Durchschnittsstr
609. tiver Regelleistung dienen kann davon ausgegangen werden dass zur Zeit der Absenkung Zeit erh hten Pumpstromverbrauchs bersch ssiger Strom aus erneuerbaren Energien verf gbar ist Somit kann in erster N herung davon ausgegangen werden dass der Mehrverbrauch an Pumpstrom keine zus tzlichen CO Emissionen verursacht 2 Die Absenkvorg nge an der W S ziehen eine Verringerung der aus dem Kraftwerksprozess ausgekoppelten W rmeleistung nach sich Wie in vorstehenden Kapiteln dargestellt f hrt eine Absenkung der Fernw rmeleistung des Kraftwerks zu einer Verringerung des Brennstoffnutzungsgrades So sinkt bei einer Reduktion der Fernw rmeleistung um ca 15 von 240 MW auf 200 MW der Brennstoffausnutzungsgrad von 89 auf 87 5 vgl Abbildung Brennstoffnutzungsgrad in Abh ngigkeit zur erzeugten Leistung Der Brennstoffeinsatz pro Energieeinheit Fernw rme erh ht sich um ca 1 5 im Fall einer Absenkung der W rmeleistung um 15 gegen ber dem Betrieb ohne Absenkung 3 Eine Gesamtbilanzierung der Effekte aus 1 und 2 ist im Rahmen dieses Projektes aufgrund der unvollst ndigen Datenbasis nicht m glich und w re aufgrund des exemplarischen Charakters der Feldteste mit einer noch nicht optimierten Absenkstrategie auch nicht aussagekr ftig 4 Ein weiterer Effekt der aufgrund des exemplarischen Charakters der Feldteste und der o g weiteren Randbedingungen nicht quantifizierbar ist besteht in der Substitution des fossil erzeugten Stro
610. tlicheGesamtrech nungen html und https www destatis de DE ZahlenFakten GesamtwirtschaftUmwelt Arbeitsmarkt Arbeitsmarkt html 27 Auf Informationsdienstleistungen Installation von Maschinen und Ausr stungen und Reparatur an DV Ger ten entfallen knapp 70 der Zunahme der Bruttowertsch pfung und 75 der Zunahme der Erwerbst tigkeit ZZ EENERGY 258 Be inoma Modellstadt Mannheim Dienstleistungen und Handelsdienstleistungen Eine Verringerung der Wertsch pfung und Erwerbst tigen m ssen hingegen Baubranchen hinnehmen Nicht betrachtet wurden die Wirkungen ber nderungen der Strompreise die merklich sein k nnten da diese kaum schl ssig in die Untersuchungsmethode zu integrieren sind Wobei in diesem Zusammenhang daran zu erinnern ist dass die Investitionsentscheidungen in Kraftwerke in der systemanalytischen Untersuchung nicht endogenisiert wurden Ein solcher Ansatz k nnte zu merklich anderen Ergebnissen f hren die in eine hnliche erweiterte Analyse aufgenommen werden k nnten Zu beachten ist auch dass das hier verwendete offene statische Mengenmodell der Input Output Analyse davon ausgeht dass die Nachfrageimpulse ausschlie lich auf Mengen nicht aber auf Preise wirken Damit ist u a implizit die Annahme verbunden dass stets hinreichend viele richtig ausgebildete Arbeitskr fte zur Verf gung stehen die von den Unternehmen sofort zu geltenden L hnen angestellt werden k nnen sofer
611. tung nimmt Messwerte ber alphaCELL entgegen h lt diese in alphaCore vor und stellt sie ber eine Abfrageschnittstelle anderen Systemen wieder zur Verf gung Bei den Messwerten handelt es sich insbesondere um Z hlerdaten wobei prinzipiell Messgr en aller Art erfasst werden k nnen Neben Stromz hlern kommen also auch Z hler anderer Sparten sowie Daten von anderen Sensoren als Quellen in Frage Neben dem gemessenen Wert werden die Messgr e deren Einheit und Skalierung der Zeitpunkt der Messung sowie die Zuordnung zu einem Messger t erfasst Neben der Erfassung origin rer Messungen kann das Konzept auch abstrakter verwendet werden um auch abgeleitete Gr en wie Interpolationen Aggregate Differenzen etc in den gleichen Datenstrukturen zu halten Tarifverwaltung Die Tarifverwaltung erlaubt die Entgegennahme von Tarifinformationen ber alphaCell und deren Zuordnung zu einem Tarifmodell und Ablage in alphaCore Die Informationen werden zum einen intern f r die Berechnung virtueller Register verwendet als auch dem Portal zur Verf gung gestellt ZZ EENERGY 166 Be inoma Modellstadt Mannheim Es sind beliebig hohe und beliebig viele Preise mit beliebig h ufigen Preiswechseln m glich so dass nicht nur die f r die moma Feldteste definierten Tarife sondern eine ganze Palette weiterer denkbarer Tarifmodelle abgedeckt werden k nnen Berechnung virtueller Register Die Berechnung virtueller Register simuliert in
612. twerk Nossener Br cke welches die Prim rkapazit ten f r das Fernw rmenetz liefert Im Winter f hrt das Kraftwerk Nennleistung Eine Einsenkung von A EENERGY 265 Modellstadt Mannheim W rmeproduktion w rde keine Einsenkung der Stromproduktion nach sich ziehen da der Kopplungsfaktor nahezu null betr gt Im Sommer erfolgt nur die Bereitstellung von Warmwasser Da hier entsprechende Richtlinien zur Trinkwasserhygiene eingehalten werden m ssen ist eine Absenkung der W rmeproduktion nicht m glich F r die Absenkungen wurden entsprechenden Rahmenbedingungen des Kraftwerkes mit einbezogen Damit ergab sich die M glichkeit zur Durchf hrung von Versuchen nur von M rz bis Juni bzw September bis November Aufgrund zum Teil milder Temperaturen im Dezember 2012 konnten auch hier weitere Versuche durchgef hrt werden Testphase 1 Testphase 2 Testphase 3 Zeitraum Okt Nov 2011 Apr Jun 2012 Sep Dez 2012 Anzahl Absenkungen 14 18 24 Tabelle 55 Tabelle bersicht Testphasen tags ber Tabelle 56 Testphase 1 Anzahl und Verteilung der Absenkungen Die ersten Feldteste in der W S Q3 begannen im Herbst 2011 Entgegen der urspr nglichen Planung musste zun chst DREWAG interne Leittechnik zur Anlagenreglung eingesetzt werden da eine Steuerung ber die adaptierte moma IT Architektur zu diesem Zeitpunkt noch nicht fertig entwickelt war Die in Testphase 1 gewonnenen Messerg
613. tzbezogene Funktionen in einer Netzzelle b ndelt Netznutzer Rollengruppe f r Rollen die Energie ber Transportnetze liefert und bezieht Netzrestriktion physikalische Einschr nkungen im elektrischen Stromnetz Netztopologie Struktur des Elektrizit tsnetzes bestimmt durch Form Gr e und Lage des Leitungsverbundes NOVA Strom Stromtarif von MVV Energie NT Niedrigtarif g nstiger Tarif in einem 2 Stufen Tarif OBIS Object Identification System nach DIN EN 62056 61 2006 Messung der elektrischen Energie Z hlerstands bertragung Tarif und Laststeuerung Teil 61 ZZ EENERGY p 312 Be ffnoma Modellstadt Mannheim Object Identification System OBIS Objekt Ein Objekt in der Modellstadt Mannheim ist ein Einfamlienhaus ein Mehrfamilienhaus Gewerbeobjekt konometrie Spezifisches Gebiet der Wirtschaftswissenschaft konometrisches Elastizit tsmodell angewandetes Modell zur Eigenpreiselastizit ten Absch tzung von operative Kosten Kosten die durch die Etablierung sondern die Nutzung eines System oder Produkts entstehen im Gegensatz zu Infrastrukturkosten Ortsnetzzstation ONS Verbindungsstelle zwischen Nieder und Mittelspannungsnetz PCCSim Modul in der technischen Simulation einer VNZ das DER repr sentiert die an PCC angeschlossen sind Performance Leistungsf higkeit P Erzeuger Erzeuger von Wirkleistung Pool
614. u 3500 kWh Jahresstromverbrauch pro Person Das Spektrum das als durchschnittlich empfunden wird reicht also sehr weit blich ist nach EnergieAgentur NRW je nach Haushaltsgr e ein Stromverbrauch zwischen 1100kWh und 2300 kWh pro Person im Jahr In der Versuchsgruppe sehen sich etwa 25 der Befragten als Haushalt mit berdurchschnittlichem Stromverbrauch in der Kontrollgruppe 18 F r Haushalte mit eher niedrigem Stromverbrauch halten sich hingegen nur etwa 11 der Haushalte in der Versuchsgruppe und nur 9 in der Kontrollgruppe In Abh ngigkeit von ihrer Gr e haben die Haushalte sowohl der Kontrollgruppe als auch der Versuchsgruppe unterschiedliche mittlere Stromverbr uche Es gilt berwiegend je mehr Personen im Haushalt leben desto mehr Strom bezieht der Haushalt Eine Ausnahme bilden in der Versuchsgruppe Haushalte mit 4 Personen 34 und in der Kontrollgruppe Haushalte mit 5 Personen 2 die jeweils weniger Energie als der n chstkleinere Haushalt aufnehmen Im Fall der Kontrollgruppe in der nur 2 Personen aus Haushalten mit 5 Mitgliedern die Frage beantworteten kann es sich leicht auch um eine zuf llige Auspr gung handeln Die EnergieAgentur NRW wertete Stromchecks von ber 300 000 Haushalten aus und kam dabei zu Ergebnissen f r unterschiedliche Haushaltsgr en 7 In der folgenden Abbildung werden die Ergebnisse 246 http www energieagentur nrw de _database _data datainfopool erhebung_wo_bleibt_der_strom pdf 27 http
615. u Hause ist Dem von der PPC entwickelten Energy Data Server EDS welcher in den Verteilnetzzellen beheimatet ist und von dort ber in der Objektnetzzelle installierte BDKEs BiDirektionale KommunikationsEinheit mit den dort vorhandenen Z hlern kommuniziert Den von IBM entwickelten Komponenten alphaCore welches in der Systemzelle Daten sowohl von externen als auch moma Systemen entgegen nimmt langfristig speichert und wieder zur Verf gung 32 Autor Andreas Herdt IBM Deutschland GmbH m EENERGY Se 2 inoma 9 Modellstadt Mannheim stellt sowie beliebige Anwendungsf lle ausf hren kann und alphaCell welches ber die Verteilnetzzelle die Verbindung von und zu allen verteilten Komponenten erlaubt Systemzellenebene Unter Objektnetzzellenebene Abbildung 25 moma Komponenten in der zellularen Topologie Die Grafik zeigt alle fachlichen Komponenten in der bersicht und verdeutlicht die Kommunikationspfade auf der Transportebene Die physikalische Kommunikation mit weiteren Komponenten wie Modems Gateways Firewalls etc wurde hier bewusst ausgeblendet Die Funktionalit ten der Komponenten nach Gruppen werden in den folgenden Abschnitten n her beschrieben 4 2 2 Energy Data Server Der Energy Data Server EDS wurde von der Power Plus Communications AG entsprechend der Anforderungen aus dem Arbeitsschritt AS 1 7 implementiert Der EDS stellt die dezentrale Aggregationsebene f r die
616. u beobachten waren Dieser Effekt wurde haupts chlich auf gezielte Einspeisung von Blindleistung zur ckgef hrt Im Falle des Mannheimer Netzes wurde im angenommenen Szenario kein Netzausbaubedarf identifiziert jedoch wurde ZZ EENERGY Be inoma Modellstadt Mannheim nachgewiesen dass auch hier ein hypothetischer Netzausbau als auch der Einsatz der Day Ahead und Intraday Regelung gleicherma en zur Spannungsstabilisierung verwendet werden kann Als Input f r die konomische Betrachtung wurde die technische Simulation einer VNZ au erdem eingesetzt um Jahreswerte f r die eingespeiste Wirkenergie und die Verlustenergie f r den Fall Netzausbau im Vergleich mit Einsatz von Day Ahead und Intraday Regelung zu berechnen Hierbei wurde bei nahezu gleicher Verlustenergie im ersteren Fall eine leicht h here Einspeisung von Wirkenergie erzielt die aber durch die oben beschriebenen Ma nahmen im Fall Netzausbau erkauft wurde Im Ergebnis entsteht dadurch durch Einsatz von Day Ahead und Intraday Regelung ein wirtschaftlicher Vorteil Schlie lich wurde eine spezielle Version der technischen Simulation einer VNZ vorbereitet um die Reaktion einer mit Energiebutlern ausgestatteten Kundengruppe im Rahmen der Handelssimulation zu berechnen Diese wurde in der Handelssimulation zur Berechnung weiterer Inputdaten f r die konomische Betrachtung verwendet Simulation bei interagierenden Verteilnetzzellen In dieser Simulation wurden Mechanismen zur
617. uche im Metering Portal konnten bis zum Ende des Feldtests nicht abschlie end umgesetzt werden Die Fehlerursachen hierf r wurden erkannt und konnten teilweise bis zum Beginn des Feldtest 3 behoben werden Weiterhin wurden im Rahmen der m ndlichen und schriftlichen Befragung der Teilnehmer sowie durch eine Analyse und Auswertung der Lastgangdaten durch das IFEU Institut erste Ergebnisse zur Kundenakzeptanz der neuen Technologien und variablen Preistarifmodelle sowie Hinweise auf die erzielten Lastverschiebungen der beteiligten Privathaushalte evaluiert ZZ EENERGY as Be inoma Modellstadt Mannheim 3 3 Feldtest 3 Im Folgenden werden der Aufbau und die Durchf hrung des Feldtests 3 beschrieben Dieser hatte zum Ziel das Teilnehmerverhalten in Bezug auf Preiselastizit ten mit einem stochastischen und dynamischen Tarifmodell zu erfassen und zu analysieren Mit zur Anwendung kommen sollte das Energiemanagementsystem das eine Lastverschiebung ausgew hlter Ger te f r die Teilnehmer automatisiert durchf hren sollte Angestrebt wurde die Teilnahme von ca 1 000 Haushalten was sich aber aus verschiedenen Gr nden nicht realisieren lie Die Teilnehmer sollten eine monatliche Abrechnung erhalten um eine zeitnahe R ckmeldung f r Ihr ver ndertes Verhalten zu bekommen Diese wurde aufgrund von Schnittstellenproblemen nur f r einen sehr kleinen Teil der Teilnehmer 22 umgesetzt Wie der Feldtest 2 so war auch Feldtest 3 in verschi
618. uerungsmethoden die in der Wissenschaft entwickelt werden Das Netz hat 14 Knotenpunkte T1 T14 und besteht aus zwei Teilnetzen T1 T11 und T12 T14 die jeweils von einem HV MV Transformator versorgt werden Alle Knotenpunkte T1 T14 haben eine Nennspannung von 20 kV das berlagerte Hochspannungsnetz 110 kV Das Netz wurde in vorliegender Simulation durch ffnen der Trenner zwischen T4 und T11 sowie T5 und T7 als Strahlennetz betrieben Diese Betriebsweise ist besonders geeignet f r vorliegende Untersuchung da strahlenf rmig betriebene Netze am meisten Spannungsbandverletzungen aufzeigen Die folgende Abbildung bietet nochmals eine bersicht ber die Topologie des Netzes Die physikalischen Eigenschaften des Netzes sind in Tabelle 28 beschrieben Abbildung 97 CIGRE Mittelspannungsnetz Topologie s Quellenangabe im Text EENERGY 201 9 Strang Strang Widerstand Reaktanz pu amang Jenae Lun oo ea T_trafo_HV T1 0 00376196 0 1007298 EEE e 0 055836 0 037224 A 0 087516 0 058344 E 0 012078 0 008052 C S 0 011088 0 007392 D 0 030492 0 020328 O s 0 02574 0 01716 m 0 0198 0 0132 C S 0 004752 0 003168 C i 0 009702 0 006468 M io 0 006534 0 004356 Ma T9 0 006336 0 004224 N 0 0 015246 0 010164 Eraro HV T12 0 00376196 0 1007298 CO i 0 096822 0 064548 E 0 059202 0 039468 Tabelle 28 Parameter des CIGRE Netzes mit nominaler Netzspannung von 20 kV Das Mittelspannungsnetz ist berwiegend kapazitiv so dass eine
619. ufen auch eine weitere Detaillierung von personenbezogenen sch tzenswerten Daten zu erm glichen wurden Datenschutzklassen definiert und mit den Sicherheitsstufen kombiniert Folgende Datenschutzklassen wurden definiert e Personenbezogene Daten e Pers nliche Daten e Steuerungsdaten e Allgemeine Daten e Vertrags und Abrechnungsdaten e Administrationsdaten Zugriffe Schl ssel Daten f r Auditpflichten Systemdaten Firmware Patches Pe Autor Christian Panzer IBM Deutschland GmbH 2 Verantwortlicher Konsortialpartner IBM Mitwirkende Konsortialpartner Christian Panzer IBM Alfred Malina IBM Heiko Waldschmidt ISET Jan Ringelstein ISET G Schneider MVV R Schultz MVV Andreas Kie ling MVV J rgen Hermanns 24 7 IT Services Lars Schwendicke PPC Markus Rindchen PPC Holger Kellerbauer UDE Herr H nchen DREWAG Ergebnisstudie E Energy Projekt Modellstadt Mannheim moma Arbeitsschritt 1 9 Studie E Energy moma Security erschienen in moma Mannheim 31 07 2009 ZZ EENERGY 1103 Be inoma Modellstadt Mannheim Als n chstes wurde jede einzelne Komponente des moma Informationssystems genauer betrachtet und die erforderlichen Informationssicherheitsstufe und entsprechende Ma nahmen definiert Zus tzlich wurden noch ein Risikoanalyse und eine Analyse des Angriffspotenzials vorgenommen Auch wurde pro Komponente System die Datenreichweite und Datentiefe analysiert und bewertet 4 8
620. ufgezeigt Die moma Empfehlung lautet variable Netztarife Weitere Studien werden zu einer Empfehlung an die Politik f hren m ssen Eine Empfehlung zur Ausgestaltung eines Flexibilit tsmarktes wurde durch die VKU Studie zum Marktdesign abgegeben Auf Grundlage der im moma Projekt durchgef hrten Feldtests zum Einsatz variabler Tarife konnten umfangreiche Erfahrungen zur Akzeptanz von variablen Tarifen zur Verbrauchsreaktion auf Preis nderungen sowie zur Ausgestaltung der daf r notwendigen Technik gewonnen werden F r die Zukunft gilt es weitere Kenntnisse zum Einsatz von variablen Tarifen im gewerblichen sowie insbesondere im industriellen Bereich zu gewinnen Durch den Test der in moma entwickelten automatischen Steuerung der Haushaltsger te mittels Energiebutler und Schaltbox wurden technische Schwierigkeiten im Einsatz 231 VDE12 VDE ITG Fokusgruppe Positionspapier Energieinformationsnetze und systeme Teil A Verteilungsnetzautomatisierung und Teil B Gesch ftsmodelle VNB erschienen beim VDE Verlag Frankfurt 10 2012 ZZ EENERGY 301 Be inoma Modellstadt Mannheim erkannt und weitestgehend behoben Dennoch erschien die automatische Steuerung vielen der Teilnehmer als zu kompliziert In der Folge wurde Lastverschiebung vorrangig auf Basis einer manuellen Verschiebung durchgef hrt Gleichzeitig war aber festzustellen dass in den Zeiten in denen die Feldtestteilnehmer vorrangig manuell verschoben weil sie anw
621. ultiert 2 D h dass m gliche z B Auswirkung auf die Reputation eines Unternehmens und deren konomischen Bedeutung hier noch gar nicht beachtet werden ZZ EENERGY Be inoma Modellstadt Mannheim Feldtest Dresden Ziel des Feldtests Dresden war es einerseits zu zeigen dass die Nutzung von thermischen Tr gheitsreserven von Geb uden eine innovative Methode zur intensiveren Bewirtschaftung von KWK gest tzten W rmeverteilungssystemen darstellt und damit ebenfalls zur Flexibilisierung in Energienetzen beitragen kann Andererseits sollte gezeigt werden dass die moma Systemarchitektur wie sie in Mannheim eingesetzt wurde prinzipiell auch auf die Steuerung anderer Energietr ger sowie f r andere Energieversorger bertragbar ist Der Feldtest war zweigleisig angelegt um unterschiedliche W rmeverteilungssysteme untersuchen zu k nnen 1 Bewirtschaftung von KWK gest tzten Fernw rmesystemen W rme bergabestation 2 Bewirtschaftung von KWK gest tzten Nahw rmesystemen BHKW Objektversorgung In beiden Versuchsf llen sollte durch ein zeitlich begrenztes Herabfahren der W rmeversorgung ber die KWK simuliert werden wie damit negative Regelenergie am Strommarkt angeboten werden kann Vom Versuch W rme bergabestation W S betroffen war ein komplettes Sekund rnetz mit etwa 55 Wohngeb uden einer Kaufhalle einem Altersheim einer Kindertagesst tte und einer Schule Im Falle der betrachteten BHKW Objektver
622. undesministerium f r Wirtschaft und Technologie BNetzA Bundesnetzagentur BPL Breitband Powerline BSI Bundesamtes f r Sicherheit in der Informationstechnik BWS Bruttowertsch pfung bzw beziehungsweise CE Zertifiziert f r Europa Kennzeichung CIGRE Conseil International des Grands Reseaux lectriques CIM Common Information Model CO CO2 Kohlendioxid CPP Critical Peak Pricing Tarif ct Cent Raum cVT create Virtual Tarifregister d h das hei t kommerzielles relationales Datenbankmanagementsystem RDBMS DB2 des Unternehmens IBM DE2030 Abk rzung f r das Szenario Deutschland 2030 DEA Dezentrale Erzeugungsanlage DEMS Decentralized Energy Management System DER Decentralized Energy Ressources Dezentrale Energieresourcen DG Directorate Generale DGC distribution grid cell server DIN Deutsche Industrie Norm Deutschen Kommission Elektrontechnik Elektronik DKE Informationstechnik im DIN und VDE ZZ EENERGY ffnoma Modellstadt Mannheim 318 DKV Deutscher K ltetechnischer Verband e V DL Dienstleistung DLG Differenzlastgang DLMS Device language message specification DNS Domain Name Service Data Protection and Privacy Datenschutz und Schutz der DPP Privatsph re DR Demand Response DREWAG DREWAG Stadtwerke Dresden GmbH DREWAG DREWAG Stadtwerke Dresden GmbH DSL Digital Subscriber Line DSM Demand Sid
623. ung O Standby Reduzierung O St rkere Ger tenutzung O Ger teabschaltung w hrend Hochpreiszeit O Anschaffung effizienterer Ger te O Verschiebung der Ger tenutzung in Nicht O Verringerung der Ger teanzahl Hochpreiszeiten O Vergr erung der Ger teanzahl O Sonstiges Oo Welche Energieklasse haben die folgenden Ger te in Ihrem Haushalt Bitte w hlen je Zeile Sie nur eine der folgenden Antworten aus NR Ae e an ST ai K hl Gefrier Kombination O O O O O O O K hlschrank O O O O O O O Gefrierger t O O O O O O O Waschmaschine O O O O O O Geschirrsp lmaschine O O O O O O A EENERGY 351 inoma 9 Modellstadt Mannheim Schlechter als D oder D C B A lter als 10 Jahre Wei nicht W schetrockner O O O O O O Wasch Trocken Kombination O O O O O O Elektrischer Backofen O O O O O O Raumklimaanlagen O O O O O O Haben Sie eine Nachtspeicherheizung ein Hinweisdarauf kann der MVV Mondscheintarif HT NT Tarif sein Bitte w hlen Sie nur eine der folgenden Antworten aus O Ja O Nein Haben Sie den von Ihnen verbrauchten Strom zum Teil selbst hergestellt z B mit einem dieselbetriebenen Generator oder einer auf Eigenverbrauch ausgerichteten Photovoltaikanlage Bitte w hlen Sie nur eine der folgenden Antworten aus O Ja O Nein 6 ORGANISATION UND ABLAUF Wie beurteilen Sie generell Ablauf und Organisation des Feldtests Bitte w hlen Sie nur eine zutreffende Antwort aus 1 2 3 4 5 6 N
624. ung der konomischen und kologischen Wirkungen bei Nutzung dieser thermischen Absenkpotenziale in Geb uden getroffen werden k nnen m ssen jedoch noch weitere Untersuchungen zur Optimierung in Hinblick auf Technik konomie und kologie erfolgen Es besteht also gerade im Bereich der Steuerung von Stromnetzen in Verbund mit angrenzenden Energieinfrastrukturen hier W rme noch intensiver Forschungsbedarf bez glich der technischen Umsetzung aber insbesondere auch der Bewertung der Flexibilit tspotentiale sowie deren konomischen Nutzbarkeit Grundlegend konnte in den E Energy Projekten die Bedeutung der Flexibilit ten und damit eines neuen Marktsegments aufgezeigt werden Im Rahmen des Forschungsprojektes konnte nur ein kleiner Teil der potentiellen Flexibilit ten untersucht werden Die Erschlie ung von wirtschaftlichen Potentialen aus Flexibilit ten erfordert aber ein angepasstes Marktdesign Empfehlungen aus dem E Energy Rahmen f r ein neues Marktdesign waren nicht Projektauftrag und sind damit nur in einzelnen Bausteinen ausgesprochen worden Der gesellschaftliche Konsens f r ein neues Marktdesign ist aber f r den Erfolg der Energiewende z gig herzustellen Grunds tzlich ben tigen alle m glichen Flexibilit ten insbesondere unter Einbindung von dezentralen Erzeugern und relevanten Lasten sowie Speichern in den Liegenschaften eine neue IKT Infrastruktur die in Verbindung mit dem elektrischen Netzwerk als Smart Grid bezeichnet wird Di
625. ung einer integrierenden Infrastruktur in der Systemzelle als oberste Handlungsebene Es gilt dabei insbesondere subsidi re Bestrebungen zu erm glichen aber gleichzeitig Verbundenheit im Rahmen des europ ischen Verbundnetzes und Marktes zu gew hrleisten Deshalb erfolgte im Rahmen des Projektes eine enge Mitarbeit in der AG Referenzarchitektur innerhalb des EU Smart Grid Mandats M 490 Im Rahmen der Evaluation der Projektergebnisse erfolgte die Abbildung der moma Architektur auf das Smart Grid Architekturmodell des Mandats M 490 womit die bertragbare Nutzung der zellularen Architektur im nationalen und internationalen Kontext aufgezeigt wurde Die erste Handlungsebene innerhalb der zellularen moma Architektur wird durch die Liegenschaft eines Netznutzers in Form eines Wohn Gewerbe und Industrieobjektes aber auch eines mobilen Objektes ZZ EENERGY 16 Be inoma Modellstadt Mannheim abgebildet Diese enth lt einerseits das Energiemanagementsystem der Liegenschaft aber auch eigenst ndige Energiemanagementsysteme in den Unterobjekten der Liegenschaft wobei moma diese Systeme als Energiebutler umsetzt Der Energiebutler kombiniert Energiemanagerfunktionen mit einem Energiemanagement Gateway als bidirektionale Schnittstelle mit der Au enwelt Er bildet zusammen mit Mess und Steuereinrichtungen in der Liegenschaft sowie der Schnittstellenfunktion mit der Au enwelt das beim Fraunhofer IWES entwickelte bidirektionale Energiemanage
626. ung und einem minimalen Verbrauch durchgef hrt wird Diese Rechnung hat die erste Spannungsverletzung aufgezeigt als die Einspeiseleistungen um 34 ber die in obiger Tabelle angegebenen Leistungen erh ht wurden Darauf basierend wurden drei Simulationsszenarien definiert 100 200 und 250 Einspeisung gegen ber den in der Tabelle angegebenen Werten Damit kann davon ausgegangen werden dass w hrend der Simulation Spannungsverletzungen im Netz auftreten A EENERGY 204 e 90 DI 8e moma Modellstadt Mannheim Das implementierte Verfahren unterscheidet sich vom oben angegebenen dadurch dass auch die Schaltung der Trafo Stufensteller angepasst werden kann Ferner werden keine Angebote in Anspruch genommen solange sich die Spannung an den Netzknoten im zul ssigen Bereich bewegt Das Verfahren ist in folgendem Flussdiagramm dargestellt T Lastflussberechnung EE Auswertung des Spannungsprofils nein Ist Stufenschaltung erlaubt nen ja Y W hle optimale y ja Tap Position aus Aufruf Q U Routine Umin lt Ui lt Umax Aufruf Q U Routine Abbildung 99 Flussdiagramm der implementierten Regelung ZZ EENERGY x 205 Be inoma Modellstadt Mannheim Ob und wie die Stufenschaltung zu bet tigen ist h ngt von der Betriebsbedingungen des Verteilnetzbetreiber ab In diesem Fall wurde die Annahme getroffen dass maximal 12 Stufen
627. ung verbraucht werden Eine zentrale Steuerung von einer sehr gro en Zahl Energieeinspeisungen ist regelungstechnisch fast unl sbar Die moma Systemarchitektur setzt von daher konsequent auf eine Struktur welche die Regelungsaufgaben immer so weit als m glich auf einer niedrigen Zellebene bew ltigt Zum Beispiel soll dies schon innerhalb des Versorgungsobjekts beim Endverbraucher selbst geschehen wenn bei einem Prosument auch Erzeugungsanlagen vorhanden sind Das Gleiche gilt anschlie end auf Verteilnetzebene auf der ebenfalls Verbrauch und Einspeisung mittels automatisierter Agenten optimiert aufeinander angepasst werden Erst wenn das auf den niedrigeren Ebenen nicht vollst ndig gelingt werden die jeweils n chst h heren Strukturen zur Regelungsunterst tzung herangezogen anschlie end an das obere Beispiel w ren das dann die Mittel oder Hochspannungsebenen Im Rahmen von moma wurde in Simulationen auf Nieder und Mittelspannungsebene grundlegend gezeigt dass in einzelnen solcher Energiezellen und auch durch entsprechende Interaktionen zwischen ihnen tats chlich Beitr ge geleistet werden k nnen um einen ansonsten n tigen Netzausbau reduzieren oder sogar vermeiden zu helfen Die Beschreibung dieser technischen Simulationen und ihrer Ergebnisse findet sich in diesem Bericht in Kap 6 3 15 Autor Markus Duscha IFEU 16 Kunstwort aus Produzent und Konsument N EENERGY 32 ge Anoma Modellstadt
628. ung wird im ersten Schritt eine Blindleistungsregelung angewendet Zur Blindleistungslieferung werden diejenigen DER nacheinander eingesetzt die in der Priorit tenliste des betreffenden kritischen Knotens angegeben sind Die ben tigte Blindleistung Ober wird anhand der folgenden Formel ermittelt Ober Utrato ber Uner K PHI MaxPoer mit UTrafo Spannung des Ortsnetztransformators der der zu steuernden DER am n chsten liegt ber Spannung am Anschlusspunkt der DER K PHI Konstanten MaxPoer maximale Wirkleistung der DER ZZ EENERGY 178 Be inoma Modellstadt Mannheim Zum Setzen des Blindleistungswertes wird das Verh ltnis von Qper zur maximal m glichen Blindleistung der DER an PCCSim als Sollwert bertragen Sollte die Spannungsverletzung im n chsten Simulationsschritt weiter bestehen wird dieser Vorgang bei allen weiteren DER die dem kritischen Knoten in der Priorit tenliste zugeordnet sind wiederholt F r den Fall dass die Spannungsverletzung nach dem Einsatz der Blindleistungsregelung an allen angegeben DERs weiter besteht wird zus tzlich zur Blindleistung die Wirkleistung der einzelnen DER der Priorit tenliste nach begrenzt Die ben tigte Blindleistung wird dabei erneut durch die oben beschrieben Formel berechnet Die zu setzende maximale Wirkleistung einer DER wird anhand der folgenden Formel ermittelt Poper Poer UTrato Uber Zoer UTrato mit Poper Wi
629. ung zu durchschnittlichen Grenzkosten also dem durchschnittliche B rsenpreis als angemessen erscheinen l sst Die erh hte Verlustenergie im Szenario Netzausbau wird zum durchschnittlichen B rsenpreis bewertet Aufgrund der geringen Bedeutung dieser Kosten wurde die M glichkeit einer zeitlich genaueren Zuordnung nicht n her betrachtet 186 Es sei hier schon erw hnt dass Investitionskosten in Kabel zu rund 80 90 in die Verlegung und dort vornehmlich in den Tiefbau flie en So ist auch erkl rlich dass in BDEW 2011 Absch tzung des Ausbaubedarfs in deutschen Verteilungsnetzen aufgrund von Photovoltaik und Windeinspeisungen bis 2020 S 35 maximal die H lfte der hier verwendeten Kosten pro L nge angesetzt werden da dort l ndliche Gebiete betrachtet werden in denen die Tiefbaukosten generell niedriger sind 187 Die f r die Regression verwendeten Daten stammen von www wechselrichtershop net abgerufen am 08 11 2012 Es wurden alle auf dieser Webseite zu findenden Wechselrichter f r die die entsprechenden Daten vorlagen f r die Regression verwendet N 171 188 5 VKU 2012 Anpassung und Investitionserfordernisss der Informations und Kommunikationstechnologie zur Entwicklung eines dezentralen Energiesystems Smart Grid 5 60 19 Die R ckwirkung der geringeren Einspeisung aus Biomasse auf die B rsenpreise wurde nicht ber cksichtigt da die Verringerung relativ klein ist ZZ EENERGY 234
630. ungsmarkt anzubieten Ob und ber welche Dauer tats chlich negative Regelleistung abgerufen wird und damit tats chlich eine Absenkung der W rmeleistung erfolgen muss ist von der konkreten Situation der Stromversorgung und des Regelleistungsmarktes abh ngig Bisherige Erfahrungen und Erkenntnisse in anderen Projekten zeigen jedoch dass ein tats chlicher Abruf von Regelleistung ber einen Zeitraum von vier Stunden derzeit sowie kurz und mittelfristig eher die Ausnahme sein wird so dass ein Regelleistungsabruf wenn berhaupt dann nur f r k rzere Zeitintervalle zu erwarten ist F r eine kologische Bewertung einer zuk nftigen Absenkstrategie sollte deshalb systematisch durch Feldteste Simulationen und Hochrechnungen quantifiziert werden welche Netto W rmemengenreduktion durch die Absenkstrategie zu erwarten ist Wie sich der Regelleistungsabruf in einer weitgehend auf erneuerbaren Energien basierenden Stromversorgung darstellt m sste in diesem Zusammenhang ebenfalls modellgest tzt quantifiziert werden 1 Die Feldteste zeigten weiterhin dass es durch Absenkung der Vorlauftemperaturen aus regelungstechnischen Gr nden zu einem Volumenstromanstieg im Sekund rnetz und in den Heizkreisen und damit zu einer Erh hung des Stromverbrauchs der Sekund rnetzpumpen w hrend der Absenkphasen um ca 85 kam siehe Abbildung 128 Leistungsverlauf der Sekund rnetzpumpen Unter der Annahme dass Absenkvorg nge wie geplant zur Bereitstellung nega
631. ungsvorausberechnung 2009 zu finden unter https www destatis de bevoelkerungspyramide zuletzt aufgerufen am 1 2 2013 ZZ EENERGY 110 Be inoma Modellstadt Mannheim unterrepr sentiert Das Durchschnittsalter in der Versuchsgruppe betr gt 54 5 Jahre In der Kontrollgruppe sind es 57 2 Jahre Bildung und Ausbildung Im Vergleich zu dem bundesdeutschen Durchschnitt sind TeilnehmerInnen mit geringer Bildung Volks und Hauptschulabschluss Realabschluss deutlich unterrepr sentiert Teilnehmende mit Hochschulabschluss bzw abgeschlossenem Studium hingegen deutlich berrepr sentiert 59 der Personen die den Fragebogen ausf llten haben die allgemeine oder Fachhochschulreife erlangt Das ist mehr als doppelt so viel wie im Bundesdurchschnitt 44 aus den beiden moma Gruppen haben ein abgeschlossenes Studium w hrend nur 16 eine weiterf hrende Schule ohne Abitur besucht haben Letzteren Ausbildungsweg w hlten aber laut statistischem Bundesamt 58 der Deutschen w hrend nur 15 ein abgeschlossenes Hochschul oder Fachhochschulstudium haben Nettohaushaltseinkommen Im Vergleich zu dem bundesdeutschen Durchschnitt sind Teilnehmende mit hohem Nettohaushaltseinkommen berrepr sentiert Ein Viertel hatte eine Einkommen zwischen 3 600 und 5 000 70 hatten 2 000 oder mehr pro Monat zur Verf gung gegen ber 45 bundesweit 16 hatten ein Nettohaushaltseinkommen von mehr als 5 000 pro Monat gegen ber 8 1 mit 4 50
632. unikationspartner nicht unmittelbar erreichbar wird die Nachricht gespeichert und nachdem die Verbindung wieder etabliert wurde zugestellt Die Funktion des Queueing Systems wurde auch in den Feldtesten erfolgreich gezeigt allerdings kam es in der Praxis teilweise zu l ngeren Kommunikations Ausf llen die in der Folge zu einer berlastung des Queueing Systems f hrten da einzelne Queues vollliefen Dieses Grundsatzproblem welches im Rahmen eines Feldtests durch gro z gigere Dimensionierung der Queues in den Griff zu bekommen war muss im Produktivbetrieb durch begleitende Monitoring Verfahren adressiert werden um die Zeiten der Kommunikations Ausf lle in einem definierten Zeitrahmen zu halten In den Feldtests waren die Zellen der unteren Ebenen jeweils gekoppelt mit einer einzigen Zelle der oberen Ebene statische Kopplung Eine weitere Alternative um eine drohende berlastung der Kommunikations Queues in einem produktiven System zu minimieren bzw die Folgen eines Ausfalls einer Zelle der bergeordneten Ebene abzumildern ist eine dynamische Kopplung Die lose Zuordnung von Komponenten der unteren Ebenen zu Komponenten der h heren Ebenen erm glicht in diesen F llen die Kommunikation ber eine andere Zelle zu leiten ZZ EENERGY 2 moma Modellstadt Mannheim Systemzellenebene Lose Kopplung der Anwendungen eitliche Entkopplung der Kommunikation durch Queueing Toleranz f r ausgefallene Zellen A
633. uordnen zu k nnen und Datenauslesungen starten zu k nnen ben tigt der EDS entsprechende Stammdatens tze F r jeden der eingesetzten Sensoren ist im EDS eine Protokollkonfiguration implementiert Durch diese Architektur ist es jederzeit m glich durch Hinzuf gen weiterer Protokollkonfigurationen neue zus tzliche Typen von Sensoren in die Ausleseroutine des EDS mit aufzunehmen und diese auslesen zu lassen Die empfangenen Daten werden im EDS mit den in den Stammdaten enthaltenen Schl sseln entschl sselt und anschlie end plausibilisiert F r den Fall dass Werte eines Z hlpunktes zeitweise nicht empfangen werden k nnen werden sobald wieder Daten empfangen werden Ersatzwerte f r den fehlenden Zeitraum gebildet Die Stromz hler die bereits f r den Feldtest 2 installiert wurden Kamstrup 382J bertragen die festgelegten Register alle 150 Sekunden per Wireless M Bus in einer Aufl sung von kWh f r die Wirkarbeitsregister bzw W f r die aktuelle Leistungsaufnahme an den EDS Zus tzlich wird f r das 1 8 0 3 Autoren Christine M ller Stefan Sender Thomas Wolski Power Plus Communications AG ZZ EENERGY 2 moma Modellstadt Mannheim Register gesamte positive Wirkarbeit ein sogenanntes Verification Register mit einer Aufl sung von Wh kWh mit drei Nachkommastellen bertragen Grunds tzlich erfolgt die Zuordnung und Speicherung der Daten im EDS entsprechend der in DIN EN 62056 61 spezifizierten OBIS Kennzahl
634. urch FPS Ger te stattfand die nicht an Schaltboxen angeschlossen waren Um m glicherweise nicht registrierten Energieverbrauch zu ber cksichtigen werden im Folgenden Gr en betrachtet die insensitiv auf den Gesamtverbrauch sind Dabei wird angenommen dass der m glicherweise fehlende Verbrauch sich wie der Registrierte verh lt gt Unsicherheiten in diesem Unterkapitel sind durchg ngig als eine Standardabweichung zu verstehen Sofern nicht anders angegeben wurden Unsicherheiten u von Mittelwerten anhand der Varianz V der unterliegenden Verteilung und der Anzahl N der beitragenden Elemente durch u V N bestimmt 7 M Klobasa Dynamische Simulation eines Lastmanagements und Integration von Windenergie in ein Elektrizit tsnetz auf Landesebene unter regelungstechnischen und Kostengesichtspunkten Dissertation 2007 17 9 kWh f r Sp lmaschinen 12 5 kWh f r Waschmaschinen und 23 3 kWh f r Trockner 77 Apel et al VDE Studie Demand Side Integration Lastverschiebungspotenziale in Deutschland 18 1 kWh f r Sp lmaschinen 11 0 kWh f r Waschmaschinen und 21 3 KWh f r Trockner A EENERGY 134 Hama Modellstadt Mannheim Zur Beurteilung wie sich der in Abbildung 75 dargestellte Verbrauch zeitlich verteilt wurde zu jeder Stunde des Feldtests ein Durchschnittsverbrauch ermittelt Um diesen Durchschnittsverbrauch zu bestimmen wurden alle Ger te mit einer zu einem Zeitpunkt ausreichenden Datenqualit t gt 90 hera
635. urde alternativ ein hypothetischer Netzausbau mit dem Ziel vorgenommen die Spannung an PCC 14 zu reduzieren Dazu wurde dieser Knoten mittels einer 50m langen Leitung vom Typ NAYY 4x150 SE mit einer naheliegenden Sammelschiene verbunden an der laut vorliegendem Plan noch eine entsprechende Klemme zu setzen w re Diese Ma nahme f hrte zu einer erheblichen Spannungssenkung an PCC 14 Der Netzautomat wurde daraufhin so konfiguriert dass dessen Intraday Regelung im Fall 3 hnliche Spannungen an diesem Knoten erzeugt Die hierzu verwendeten Spannungsgrenzen lagen hier bei Nennspannung 4 5 obere Grenze bzw 4 Hysteresegrenze Ergebnisse Nachfolgend werden die Ergebnisse f r die beiden betrachteten Szenarien zusammengefasst soweit sie f r die technische Betrachtung relevant sind In Tabelle 22 werden die Simulationsergebnisse f r Szenario DE2030 f r charakteristische Netzbetriebsparameter und f r die vier betrachteten F lle angegeben Die Angaben beziehen sich auf 10 Minuten Mittelwerte 12 Die Betrachtung von 10 Minuten Mittelwerten ist zweckm ig um den Einfluss statistischer Fluktuationen auf die Ergebnisse zu verringern Ferner sind 10 Minuten Mittelwerte bei den Spannungen aufgrund der Norm EN 50160 praxisrelevant Au erdem werden die in der Praxis relevanten Totzeiten bei der Intraday Spannungsregelung etwa durch die Kommunikationslatenzen der IKT Komponenten in der Simulation nicht abgebildet Stattdessen be
636. urde in moma insbesondere im Rahmen der zellularen Netzf hrungskonzepte gestaltet Dabei wurden im ersten Schritt insbesondere Konzepte zum dezentralen Energiemanagement in der Liegenschaft des Netznutzers als eigenst ndige Zelle untersucht Weiterhin wurden Mechanismen zur automatisierten Netzf hrung und Abstimmung zwischen Netz und Markt innerhalb einer Niederspannungszelle die mit automatisierten Mechanismen ber Automaten in der Trafostation betrieben werden entwickelt In einem weiteren Schritt wurde auch die Interaktion von mehreren Automaten auf Niederspannungsebene untereinander sowie ber die bergeordnete Mittelspannungsebene untersucht Diese Methodik soll die Stabilit t der Netzf hrung im Rahmen der zuk nftigen hoch verteilten Erzeugung mit bidirektionalen Energiefl ssen gew hrleisten sowie durch Nutzung regionaler Angebote Netzausbau minimieren In dieser Arbeit wurde aber die Hochskalierbarkeit dieser Methode noch nicht getestet Deshalb sollten weitere Arbeiten diesen Aspekt untersuchen Um die Tragf higkeit solcher Konzepte im breiten Ma stab zu untersuchen sind weitere Forschungsarbeiten durch die Simulation ganzer Verteilungsnetze ber alle Spannungsebenen in Interaktion mit dem bertragungsnetz notwendig Dabei soll maximale Flexibilit t 20 Autor Andreas Kie ling ZZ EENERGY 300 Be inoma Modellstadt Mannheim insbesondere durch die verbundene Steuerung von Elektrizit t mit W rme und Gasnetzen und
637. usehen Das Metering Portal erfuhr in diesem Feldtest eine deutliche Aufwertung im Bereich der Visualisierung und Bedienungsfreundlichkeit Die gewonnenen Erfahrungen halfen in den folgenden Feldtests Automatismen zu entwickeln und gr ere St ckzahlen mit geringerem Aufwand umzusetzen Die Erkenntnisse lagen u a in folgenden Themenfeldern Einf hrung eines Importprozesses von Stammdaten in das Metering Portal die Optimierung des Installationsprozesses und die Einrichtung einer Teilnehmerdatenbank 3 2 Feldtest 2 Nachdem im ersten Feldtest die informationstechnische Anbindung von Verbrauchs und Erzeugungsanlagen im Mittelpunkt stand sollte im 2 Feldtest der Schwerpunkt auf die informationstechnische und organisatorische Realisierung einer Zellstruktur auf Ebene des Niederspannungsnetzes und der angeschlossenen Haushalte gelegt werden In den Jahren 2009 und 2010 wurden die daf r ben tigten Komponenten entwickelt und getestet In 73 von 100 Haushalten erfolgte der Einsatz dieser neuen Komponenten zwischen Oktober 2010 und Juli 2011 Die praktische Umsetzung des Feldtests wird nachfolgend beschrieben Der Feldtest 2 unterteilte sich in 3 Projektphasen Konzeptionsphase Installationsphase und Test und Dokumentationsphase In der Konzeptionsphase wurden die meisten der Anforderungen an die im Feldtest 2 und 3 eingesetzte Software Hardware Webportale und Prozesse definiert und dokumentiert bersicht in Tabelle 1 Ein zentraler B
638. usgef hrte Kommando UpdateEEXPriceProfilieCommand zur Prognose der EEX Preise am Tag n 1 historische EEX Preise nur heran solange die tats chlichen Preise f r den Tag n von der EEX noch nicht bekannt gegeben worden sind Sobald das der Fall ist wird die Prognose durch diese bekannten Preise ersetzt Alle Konfigurationseinstellungen des Marktautomaten Moduls werden ber XML Dateien vorgenommen Die scheduled Aktivit ten werden insbesondere t glich f r die in folgender Tabelle angegebenen Zeiten geplant Zeit Kommando 9 00 ResetStateCommand 9 30 UpdateEEXForecastCommand FindBestCustomerReactionCommand 10 30 SetSolarForecastCommand UpdateGridAgentCommand 11 00 UpdateVNNECommand FindBestCustomerReactionCommand UpdateGridAgentCommand 12 30 UpdateEEXForecastCommand 14 00 UpdateVNNECommand FindBestCustomerReactionCommand UpdatePCCSimCommand Tabelle A 8 Ausf hrung von Marktautomaten Kommandos zu festen Tageszeiten 2 Erste Iteration mit fix angenommenen vaNE 260 Zweite Iteration mit vorl ufigen vaNE 261 Verwendet zu dieser Zeit keine Prognose sondern die realen EEX Preise f r den kommenden Tag 22 Finale Iteration mit endg ltigen vaNE ZZ EENERGY 371 90 DA De s smoma Modellstadt Mannheim Das UML Aktivit tsdiagramm folgende Abbildung zeigt den Programmablauf des Marktautomaten Moduls 930 EEX Preisprognose erstellen ros
639. ushaltsger te induzierte Reduktion der Beschaffungskosten Daraus ergeben sich wie oben schon aufgef hrt folgende Schlussfolgerungen 1 Systemare Vorteile k nnen betriebswirtschaftliche Vorteile um ein Vielfaches bersteigen sobald variable Tarife so weit verbreitet sind dass durch die Nutzung der Flexibilit ten die Grenzkosten der Stromerzeugung merklich beeinflusst werden Systemanalytische quantitative Ergebnisse f r variable Tarife sind deshalb nicht unmittelbar geeignet betriebswirtschaftliich sich rechnende Gesch ftsmodelle aufzuzeigen Andererseits sind betriebswirtschaftliche Analysen unter gleichen Bedingungen nicht geeignet konomische Vorteile eines Smart Grid quantitativ darzustellen 2 Die Vorteile k nnen in quantitativ betr chtliichem Umfang Akteuren zugutekommen die im Falle eines auf einzelne Verbrauchergruppen zielenden Rollouts nicht im Fokus stehen 21 Der Beschaffungsvorteil enth lt als einzige realzinsabh ngige Komponente eine Verringerung der Kraftwerksleistung die bei einem Realzins von 6 mit relativ geringen 31 2 Mio a zu Buche schl gt ZZ EENERGY Be inoma Modellstadt Mannheim 3 Die Ergebnisse deuten darauf hin dass insbesondere durch Nutzung von Flexibilit ten induzierte Ver nderungen des durchschnittlichen B rsenpreises eine quantitativ erhebliche Wirkung zeigen k nnen Zu beachten ist bei der Interpretation der Ergebnisse auch dass nur ein Teil der m glichen Flexibilit ten b
640. ustand des Marktautomaten f r den aktuellen Tag und hiermit z B auf die EEX Prognose zur ckgreifen Ausgehend von oben erl utertem Konzept wurden folgende Kommandos implementiert Kommando Typ Wirkung FindBestCustomerReactionCommand Scheduled Sucht Kundenpreisprofil das aufgrund der prognostizierten Kundenreaktion und der prognostizierten EEX Preise den h chsten Gewinn bei Einkauf an der EEX erzielt ResetStateCommand Scheduled Setzt den Marktautomat Zustand auf Null SetSolarForecastCommand scheduled Erstellt PV Vorhersage f r den aktuellen Tag und speichert diese im Marktautomaten Zustand UpdateEEXPriceProfileCommand scheduled Erstellt EEX Preis Vorhersage f r den aktuellen Tag und die aktuelle Uhrzeit und speichert diese im Marktautomaten Zustand UpdateGridAgentCommand scheduled Sendet aktuelle PV Prognose und Kundenreaktionsprognose an den Netzautomat UpdatePCCSimCommand scheduled Sendet Kundenpreisprofii f r den kommenden Tag an PCCSim UpdateVGFCommand scheduled Empf ngt vaNE vom Netzautomat und speichert diese im Marktautomaten Zustand PingHandlerCommand reacting Behandelt PING Anfrage von PCCSim SimInitCommand reacting Initialisiertt die Simulation auf Aufforderung von PCCSim StepDoneCommand reacting Erh ht den aktuellen Simulationsschritt auf Aufforderung von PCCSim aktualisiert Simulationszeit Tabelle 15 Kommandos des Marktautomaten 14 Eine Kundenrea
641. v untersch tzen und aus volkswirtschaftliichen Vorteilen kann nicht abgeleitet werden dass diese komplett oder auch nur berwiegend f r rentable Gesch ftsmodelle genutzt werden k nnen Die volkswirtschaftlichen Vorteile die sich aus einem verringerten Netzausbau durch Nutzung von variablen Netzentgelten f r ein Netzlastmanagement im Szenario Deutschland 2030 ergeben sind im Vergleich zum 1 F r das Szenario Mannheim 2030 ergab sich aufgrund des gegenw rtig vorhandenen engmaschigen Verteilungsnetzes kein Ausbaubedarf und kein Bedarf an Netzlastmanagement ZZ EENERGY Be inoma Modellstadt Mannheim Beschaffungsvorteil relativ gering Allerdings ist gerade in dem Zusammenhang darauf hinzuweisen dass diese Sch tzung relativ unsicher ist und nur die Niederspannungsebene betrachtet wurde Auf den vorgelagerten Netzebenen k nnten sich durchaus erhebliche weitere Einsparungen ergeben Gerade die netzseitigen Vorteile eines Smart Grids bed rfen vertiefter weiterer Untersuchungen Die Struktur der Kosten einer Implementierung von variablen Tarifen weist auf eine hohe Bedeutung von operativen Kosten hin Diese entstehen berwiegend aus den erforderlichen Vor Ort Arbeiten beim Kunden aus Wartung und Fehleroehebung und Betreuung der Kunden Die Sch tzung der zuk nftigen operativen Kosten ist teils mit sehr gro en Unsicherheiten behaftet Z B kann nur grob abgesch tzt werden inwieweit Kunden bei variablen Tarifen und komplizi
642. versal Mobile Telecommunications System NB bertragungsnetzbetreiber UOZ Unterobjektzelle USB Universal Serial Bus usw und so weiter vaNE variable Netzentgelte VDE Verband der Elektrotechnik Elektronik und Informationstechnik VDI Verein Deutscher Ingenieure e V VDSL Very High Speed Digital Subscriber Line VGA Video Graphics Array VKU Verband kommunaler Unternehmen VNB Verteilungsnetzbetreiber vNNE Vermiedene Netznutzungsentgelte VNZ Verteilnetzzelle VP Vermeidungsleistung VuBE Visualisierungs und Bedieneinheit W Watt WAN Wide Area Network Wel elektrische Leistung in Watt WG Working group Wh Wattstunde WLAN Wireless Local Area Network WSDL Web Service Description Language Wtherm K lteleistung in Watt W S W rme bergabestation XML Extensible Markup Language XSD XML Schema Definition 322 ZZ EENERGY Modellstadt Mannheim z B zum Beispiel ZigBee Industriestandard f r Funknetze drahtloser Kommunikations Standard von der Firma Sigma Designs Z Wave und der Z Wave Alliance ge Anoma Modellstadt Mannheim A 3 R umliche Verteilung der Mannheimer Teilnehmenden NORD Sandhofen N gt I Mischung aus Ein amp A Mehrfamilienh usern Wwaidhoty f Gartenstadt Luzenberg E u a Sch nau EO K fertal or West Vogel WE stang _ I m Neckar N h stadt Ost A F Wohi f x Wallstadt gelegen A MIT
643. verschiedenen Phasen sind nachfolgender Grafik zu entnehmen Herbst Winter 2012 Herbst 2011 Fr hling 2012 Analyse der Messdaten hinsichtlich Regelungsstrategie Betrachtung der Wirtschaftlichkeit Parallele Durchf hrung von Feldversuchen Erprobung verschiedener Fahrweisen der Erzeuger Aufzeichnung von Messdaten Phase 1 Phase 2 Phase 3 Abbildung 140 Phasen des Versuchs Heizhaus Kurparkstra e 8 6 1 Technik Anlagen Im Rahmen des moma Projektes wurde ein bestehendes Heizhaus mit 2 Gaskesseln mit zus tzlichen W rmeerzeugern um weitere W rmeerzeuger erg nzt 2 BHKWs Nennleistung von jeweils 30 KW iherm und 2 W rmespeichern mit jeweils 2 Elektroheizpatronen ZZ EENERGY 287 0 PL 2 moma Modellstadt Mannheim Ausgangsausstattung des GK 1 GK 2 Heizhauses Kurparkstr 415 kWinerm 415 kWiherm BHKW 2 Im Rahmen des 30 kWiherm Puffer moma Projektes 15 2 kWa speicher nachgebaute Erzeugeranlagen Puffer speicher Erzeugeranlagen des Heizhauses Kurparkstr Abbildung 141 Erzeugeranlagen des Heizhauses Kurparkstra e Messpunkte und Datenorganisation Auf dem installierten Verteilnetzserver wurden wie in nachfolgender Abbildung schematisch dargestellt von den 4 W rmemengenz hlern WMZ den 3 Elektroz hlern EZ und den Temperaturf hlern des Heizhauses sowie von den 2 WMZ s den 3 Elektroz hlern und den Temperaturf h
644. von Blindleistung n tig war da diese nun gezielt geregelt wurde Es ergab sich au erdem eine geringf gige Einsparung an Wirkleistungsverlusten von etwa 1 Die Wirkenergieeinspeisung lag im Fall Netzausbau allerdings um etwa 2 3 h her was aber durch die Ma nahmen in diesem Fall kostenwirksam erkauft wurde Diese Einsparpotenziale wurden ebenso auf Deutschland im Ausbauszenario 2030 hochgerechnet Im Ergebnis der konomischen Analyse machen die Einsparpotenziale durch die Handelssimulation etwa 90 aus die Einsparungen durch netzseitige Vorteile etwa 10 Die kologische Bewertung der Ergebnisse aus diesen Simulationen zur CO Einsparung vervollst ndigt die Evaluationsarbeiten zu den Gesch ftsmodellen GHM L und NLM In den Arbeiten zur Definition der Systemarchitektur wurde in moma geschlossen dass eine zentrale Steuerung im Umfeld eines hohen Anteiles dezentraler Steuerung unter alleiniger Systemverantwortung und Systemdienstleistungen beim NB zu einer nicht beherrschbaren Komplexit t f hrt die durch Zerlegung in kleinere Regelkreise die aber verbunden agieren wieder reduziert werden kann Insofern gibt es nicht eine Zelle mit Netz und Marktautomaten die auf ein gesamtes Netz zu skalieren ist sondern es treten Netzautomaten als Vertreter verschiedener Zellen miteinander in Interaktion und sorgen sich um den regionalen Ausgleich auf gleicher Hierarchieebene sowie auch um eine hierarchische Abstimmung ber Spannungsebenen von V
645. von mehr als 5000 pro Monat Nur 8 1 der Deutschen haben hingegen ein Nettohaushaltseinkommen von mehr als 4500 im Monat zur Verf gung Die folgende Abbildung zeigt nochmal deutlich die berrepr sentation von gut verdienenden Haushalten und die Unterrepr sentation von gering wie mittelverdienenden Wie hoch sch tzen Sie das monatliche Nettoeinkommen Ihres Haushalts in Euro insgesamt also das Haushaltseinkommen nach Abzug von Steuern und Sozialabgaben bis 900 900 1300 1300 1500 1500 2000 2000 2600 2600 oder mehr m deutsche Haushalte n 24 Mio m moma Haushalte n 354 Abbildung A 6 monatliches Nettohaushaltseinkommen der teilnehmenden Haushalte 22 Bauer und Ganser M nchner Studie zu Partnerwahl und Partnerschaft http www ls4 soziologie uni muenchen de downloads partnerstudie pdf zuletzt aufgerufen am 15 3 2013 243 Bezogen auf die folgende Fachreihe des statistischen Bundesamtes https www destatis de DE Publikationen Thematisch Bevoelkerung HaushalteMikrozensus HaushalteFam ilien2010300117004 pdf __blob publicationFile A EENERGY 356 Anoma Modellstadt Mannheim Wohnarten und Wohnungs Geb udegr e Zwei Drittel der am Feldtest teilnehmenden Personen sind Eigent mer ihrer Wohnung oder ihres Hauses Etwa 30 sind Hauptmieter In beiden Gruppen ist jeweils nur eine Person dabei die zur Untermiete lebt Mehr als die H lfte aller teilnehmenden Haushalte befinden sich in
646. vorhanden Sensorik Aktorik D moma Komponenten f r Projekt installiert kommunikationsf hige Messtechnik M PPC PSE extern zugang Heizhaus Leutewitzer Ring 2 Kurparkstra e 10 p 2 Schlechtpunkt Schlechtpunkt Referenzgeb ude w s 03 Referenzgeb ude Heizhaus Leutewitzer Leutewitzer Ring Leutewitzer Ring 1 3 Leutewitzer Ring 2 Kurparkstra e 12 Kurparkstra e 10 Ring 4 SELTA ESI Wohngeb ude Schule Woh ude Dresden Gorbitz Dresden Wei er Hirsch Abbildung 147 moma IT Architektur in Dresden A EENERGY x 298 Be inoma Modellstadt Mannheim 8 8 Zusammenfassung des Feldtest Dresden Ziel des Dresdner Feldtestes war es unter anderem die Ergebnisse Studie der Technischen Universit t Dresden zur thermischen Tr gheitsreserve von Geb uden in der Praxis zu berpr fen Die Studie besagt dass es bei einer tempor ren Unterversorgung eines Geb udes nicht zu Behaglichkeitseinbu en d h bemerkbaren W rmedefiziten kommt Basis daf r bildet durch Kraft W rme Kopplung erzeugte W rme mit der Zielstellung bei Bedarf die Produktion von W rme zu senken was im Nachgang auch weniger produzierter Strom hei t Dieses Potenzial kann an M rkten bspw als negative Regelenergie vermarktet werden Dar ber hinaus sollte der Feldtest in Dresden zeigen ob die f r den Feldtest in Mannheim entwickelte Smart Grid IT Architektur prinzipiell wie geplant auch f r andere Energienetz Regelungen
647. wodurch ein hoher Spielraum zur Gestaltung von variablen Tarifen f r die Nutzung der Day Ahead Regelung begr ndet werden kann Der r umliche Bezug des ersten Szenarios DE2030 wurde so gew hlt dass unter Einschr nkung der Betrachtung des Szenarios als Case Study ein allgemeiner Bezug zu einer f r Deutschland typischen Netztopologie hergestellt werden kann Daher wurde kein reales Netz sondern ein beispielhaftes vorst dtisches Netz verwendet das aus der Literatur bekannt ist Im Gegensatz dazu bezieht sich das zweite Szenario MA2030 auf ein reales Netz aus dem Stadtgebiet von Mannheim Die Ergebnisse aus beiden Szenarien werden f r Absch tzungen mit entsprechendem r umlichem Bezug in der konomischen und kologischen Wirkungsanalyse verwendet Beide Szenarien betrachten zun chst einen Referenzfal ohne jegliche Ma nahmen zur Spannungsstabilisierung Diese Betrachtung dient dazu einzusch tzen inwieweit in dem betrachteten Netz mit Grenzwertverletzungen zu rechnen ist Damit verglichen werden der Fall in dem klassische Netzausbau bzw Spannungsregelungsma nahmen eingesetzt werden sowie der Fall in dem die Moma Day Ahead und Intraday Regelungen eingesetzt werden Zus tzlich wurde noch der Fall des reinen Einsatzes der Day Ahead Regelung betrachtet Die beiden Szenarien werden im Folgenden n her vorgestellt Szenario und Annahmen deutschlandtypisches vorst dtisches Netz 2030 DE2030 Im Szenario DE2030
648. wurde eine Verteilnetzzelle betrachtet deren Netztopologie aus der Literatur bernommen wurde Gem der urspr nglichen Quelle ist die Topologie dem vorst dtischen Bereich zuzuordnen wobei die angeschlossenen Geb ude vornehmlich zu Wohnzwecken verwendet werden Das Netz umfasst 108 Anschlusspunkte Points of Common Coupling PCC und 151 Wohneinheiten Haushalte Es wird strahlenf rmig betrieben und umfasst 5 Netzstrahlen Abbildung 90 zeigt ein vereinfachtes Schema des Netzes 145 146 145 D Krotki Simulation des Online Betriebes einer Gruppe verteilter Netzautomaten Diplomarbeit Hochschule Darmstadt 2011 146 J Scheffler Bestimmung der maximal zul ssigen Netzanschlussleistung von photovoltaischen Energiewandlungsanlagen in Wohnsiedlungsgebieten Dissertation Technische Universit t Chemnitz 2002 vgl dort Seite 112 Netztyp C Ein und Zweifamilienhaussiedlung niedriger Dichte ZZ EENERGY 180 moma Modellstadt Mannheim 8 Strang 4 3 Strang 1 Strang 3 w06 wg wgs Strang 2 286m 110m Abbildung 90 Schema der Netztopologie in Szenario DE2030 F r die Parametrierung der gemanagten Haushaltslasten wurde die Gesamtheit der Haushalte in drei gleich gro e Gruppen unterteilt wobei jeder Haushalt einer Gruppe gem Tabelle 16 mit Ger ten ausgestattet wurde HH Typ 1 HH Typ 2 HH Typ 3 Waschmaschinen 1 1 1 Sp lmaschinen 1 1 1 Trockner 1 1 0 Gefrierger
649. z also einige Transformatoren oder Stra enverteiler mit einem IP Backbone verbunden werden Dies kann entweder mithilfe konventioneller Daten bertragungsmethoden geschehen etwa per Glasfaserkabel VDSL oder Wireless Networks oder indem die Transformatorstation ihrerseits Breitband Powerline Technik und das bestehende Mittelspannungsstromnetz zur Daten bertragung nutzt F r den Feldtest wurden zus tzliche Bereiche mit Hilfe von UMTS bzw Koaxial Kabel als Backbone Technologie erschlossen 35 Autoren Christine M ller Stefan Sender Thomas Wolski Power Plus Communications AG ZZ EENERGY 7 inoma 9 Modellstadt Mannheim Diese Netzknoten mit Backbone Anbindung sind die Standorte f r die BPL Headends die die IP Daten aus dem Backbone verarbeiten und ber das Stromnetz an die jeweiligen Endpunkte BDKEs Energiebutler usw senden In der einen Richtung moduliert das BPL Headend das IP Signal das vom Erzeuger ber den Backbone kommt auf das Stromkabel und in der anderen Richtung demoduliert das BPL Headend das IP Signal das ber das Stromkabel vom Verbraucher kommt sodass es in den IP Backbone geleitet werden kann Zugleich kontrolliert das Headend alle ihm zugeordneten BPL Repeater und BPL Gateways in seiner Region des Verteilernetzes in seiner BPL Zelle Durchgehend IP gt ar 2 BE he a gt o a Ubergang auf BPL F p a A SA a as gt EEE 4 Letzte Meile
650. zeugt werden Eine weitere Optimierungsm glichkeit kann die bertragungsintervallverk rzung des eingesetzten M Bus Splitters liefern Dieses Ger t nimmt die Daten des W rmemengenz hlers WMZ auf und bertr gt sie weiter an den Regler Die daraus resultierende Verringerung der Versp tung f hrt zur Systemstabilisierung AE EENERGY 272 Hama Modellstadt Mannheim Mi 14 11 2012 Absenkung um 10 auf 990kW 12 00 16 00 4500 kW 90 C 4000 kW 80 C D 3500 kW 70 C 3000 kW 60 C 8 2500 kW 50 C 5 E 2000 kw 40 C r 1500 kW Fr Hr 30 C 1000 kW l y j i Halle m m mmmm 20 C 500 kW 10 C 0 kW 0 C 10 00 11 00 12 00 13 00 14 00 15 00 16 00 17 00 18 00 Uhrzeit Leistung Prognose Leistung Messung theoret Absenkung sek VL Temp Soll sek VL Temp Ist Abbildung 124 Schwingverhalten w hrend des Absenkungen Im Fazit muss jedoch res miert werden dass die chaotische Trinkwassererw rmung letztendlich die entscheidende Einflussgr e f r den W rmebedarf im Sekund rnetz bergangsperiode darstellte F r eine signifikante Verbesserung des Regelverhaltens im Sekund rnetz w re die Einzelansteuerung der Hauskompaktstationen KPS erforderlich dies war jedoch im moma Projekt nicht vorgesehen Prognose Voraussetzung f r eine erfolgreiche Leistungsreduktion ist die ausreichend hohe Genauigkeit in
651. zlich konnte das System dem Verbraucher detaillierte Daten ber seinen eigenen Verbrauch zur Verf gung stellen um eigenst ndige Auswertungen zu erm glichen Das System bestand aus einem Energiebutler als zentrale Steuerungseinheit s nachf Abbildung An diesen ber Funk verbunden sollten die Schaltboxen s Abbildung 10 das Ein und Ausschalten der angeschlossenen Haushaltsger te Wasch und Geschirrsp lmaschinen W schetrockner bernehmen Der Energiebutler erhielt ber die Infrastruktur den Tarifplan f r einen Tag im Voraus und erm glichte somit eine geplante Terminierung des Haushaltsger tes Die f r den Feldtest geplante Steuerung von K hlger ten ZZ EENERGY as ge Anoma Modellstadt Mannheim konnte aufgrund der Komplexit t und einer sehr sp ten Fertigstellung der dazugeh rigen Software nur im Laborversuch umgesetzt werden o BE as Abbildung 9 Energiebutler aus Feldtest 3 Abbildung 10 Schaltboxen aus Feldtest 3 links Trockenraum rechts Feuchtraumausf hrung Moma App als Benutzerschnittstelle zur aktiven Einbindung des Kunden Die moma App wurde als Applikation f r mobile Endger te und Desktop Computer zur Benutzerinteraktion mit dem Energiebutler entwickelt dies beinhaltet die Implementierung der Applikation in die Systemarchitektur der Modellstadt Mannheim Entsprechend der Vision des energetisch emanzipierten Kunden welcher ein aktiver Teilnehmer am Energiemarkt ist und sich mit seinem
652. zu 4 St ck pro Haushalt steuernden Ger ten bernommen Standby der automatisch gesteuerten Haushaltsger te Tabelle 8 Entwicklung der Leistungsaufnahme der f r das Energiemanagement notwendigen Hardwarekomponenten Die Leistungsaufnahme und damit auch der Stromverbrauch der moma Infrastruktur im Haushalt liegt im Vergleich zur heutigen Situation ohne Energiemanagementsysteme h her Aufgrund der zu erwartenden technischen Entwicklungen sowie der m glichen Integration der Komponenten in andere Systeme ist jedoch zu erwarten dass die Leistungsaufnahme des Systems Z hler inkl Energiemanagementsystem bis zu einem Faktor 2 unter dem Vergleichswert eines bisher blichen Ferrarisz hlers ohne Energiemanagementsystem liegen kann 108 Damit die Haushaltsger te immer ansteuerbar sind m ssen diese in einem Standby Modus laufen ZZ EENERGY 153 moma Modellstadt Mannheim Hochrechnungen Die Leistungsaufnahme von wenigen Watt mag f r einen Haushalt nicht wichtig erscheinen jedoch ergeben sich bei einigen 100 Feldtest oder gar Millionen Deutschlandweit Haushalten ganz andere Dimensionen Im Folgenden wird versucht den Strommehrverbrauch durch die moma Infrastruktur in verschiedenen Szenarien abzusch tzen Die Genauigkeit der Prognosen f r die Zukunft ist vor allem dadurch stark begrenzt dass sich die IT Technologie sehr schnell entwickelt und es schwer zu sagen ist welche Technologie und Wohnkonzepte
653. zu beachten dass sich die B rsenpreise ver ndern Die urspr nglichen B rsenpreise vor Lastverschiebung entsprechen MA30 durch die Lastverschiebung ver ndern sich die B rsenpreise zu DE30 Auf ihnen beruht der neue Differenzlastgang f r Deutschland 2030 Hieraus l sst sich der Beschaffungsvorteil berechnen Im Differenzlastgang wird zudem Last aus Stunden mit hoher Residuallast verschoben was einen geringeren Kraftwerksausbau erm glicht Der Gesamteffekt dieser nderungen beziffert sich auf rund 1 1 Mrd a Die beiden Effekte Beschaffungsvorteil und Einsparung von Kraftwerkskapazit ten werden nun getrennt eingehend erl utert Auf den Beschaffungsvorteil entf llt mit 1 072 Mio a der Gro teil der Vorteile Er berechnet sich als Differenz der Zahlungen f r den Stromeinkauf an der B rse f r den Endverbrauch vor Verschiebung und der entsprechenden Zahlungen nach Verschiebung Im Gegensatz zum Szenario Mannheim 2030 ist hier auch die Ver nderung des B rsenpreises zu beachten So sinkt der B rsenpreis durch die preisinduzierte Lastverschiebung von 58 89 MWh auf 57 59 MWh also um rund 1 3 MWh was allgemeine Beschaffungsvorteile generiert Diese Reduktion bei unver ndertem Endverbrauch resultiert aus betragsm ig st rkeren Preisreduktionen auf Lastreduktionen im Bereich hoher Preise im Vergleich zu den durch Lasterh hung im Bereich niedriger Preise bewirkten Preiserh hungen Es handelt sic

Bericht - Modellstadt Mannheim

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