aDSM - Aktives Demand-Side-Management durch Einspeiseprognose, FFG 834612

Das Projekt aDSM soll hierarchisch, skalierbare Systeme mit dezentraler Intelligenz entwickeln, welche den Haushalts- sowie den zukünftigen Elektromobilitätsverbrauch flexibel an die lokal erzeugte erneuerbare elektrische Einspeisung anpassen. Hierbei werden die Lastverschiebungen bzw. gesteuerte Ladevorgänge aktiv und vorausschauend durchgeführt, indem eine dafür optimierte Einspeiseprognose entwickelt wird. Kann kein lokaler Ausgleich erreicht werden, so sollen die oberen Systemebenen koordiniert eingreifen. Ziel ist es, den benötigten „Speicherbedarf“ und die Netzbelastungen durch aDSM zu reduzieren. Anhand von Elektrofahrzeugen und einer PV-Anlage wird eine praktische Demo-Umsetzung des aDSM-Systems für einen einzelnen Netzknoten durchgeführt.

Ausgangssituation / Motivation:

Die Erweiterung des Anteils der erneuerbaren Energiequellen an der Stromerzeugung und die Entwicklung emissionsfreier Fahrzeuge, deren Antrieb aus diesen Quellen gespeist wird, ist eine der wichtigsten Aufgaben für eine klimapolitische Zukunft. Die Integration beider in das bestehende elektrische Netz ist technisch sehr schwierig.

Methodische Vorgehensweise:

Das Projektkonsortium kann auf einen großen Erfahrungsschatz aus Vorprojekten zurückgreifen. Aus diesen stehen Haushalts-, Mobilitäts-, Klima- und erneuerbare Erzeugungsdaten zur Verfügung. Diese werden in den einzelnen Arbeitspaketen ausgewertet und für die Erstellung einzelner Modelle verwendet. Nationale und internationale Recherchen sowie Expertengespräche verbessern die Modellierung. Das „aDSM-Betriebsverhalten“ vereint dann alle Modelle und arbeitet mit gewichteter Mehrzieloptimierung um eine Algorithmus für den lokalen aDSM-Einsatzes zu finden. Netzsimulationen geben den Zustand des gesamten Verteilnetzes wieder. Abschließend wird das lokale aDSM-Verhalten in einer praktischen Umsetzung mit E-Fahrzeugen und PV-Anlage getestet.

Inhalte, Zielsetzungen und erwartete Ergebnisse:

Das Projekt aDSM hat sich folgende Hauptziele gesetzt:

·      Bestimmung des verfügbaren DSM-Potenzials im Haushalt und der E-Fahrzeuge je nach Optimierungsziel

·      Entwicklung und Adaptierung von Prognoseverfahren zur Verbesserung der räumlichen und zeitlichen Auflösung

·      Bestimmung der gesamten Erzeugungsprognosefehler für lokale und globale Vorhersagen

·      Erstellung des lokalen aDSM Modells

·      Ganzheitliche Netzbelastungen und „Speicherbedarf“ im Niederspannungsnetz ermittelt

·      Funktionstüchtigkeit des aDSM-Systems in der Demoumsetzung überprüft