Busgestutztes Energiemanagement eines Verbundes regenerativer Energieanlagen

von Ekkehard Boggasch

Ein weiteres Beispiel, bei dem die Funktionsuberwachung und Ertragskontrolle eines regenera – tiven Energieanlagensystems von entscheidender Bedeutung sind, soll im Folgenden vorge – stellt werden.

Dabei handelt es sich um einen Verbund aus regenerativen Energieerzeugern, bei denen im Gegensatz zu den bisher vorgestellten Beispielen primar die Nutzung elektrischer Energie im Vordergrund steht. Aus diesem Grand wurde fur dieses System eine hohe Zeitauflosung an – gestrebt, um die hohe Dynamik der anfallenden elektrischen Leistungsdaten zu erfassen. Der modulare Anlagenverbund besteht aus verschiedenen regenerativen Energiewandlern, die uber ein LON-Datenbussystem miteinander vernetzt sind. Die gekoppelten Anlagen liefern sowohl wetterabhangige (Fotovoltaik, Windkraft) als auch unabhangige (BHKW) elektrische Leistung in das Versorgungsnetz. Durch Hinzufugen weiterer Erzeugungs – und Speicherkomponenten (Batteriespeicher, Elektrolyseur, Brennstoffzelle) soll damit zukunftig das komplexe Manage­ment regenerativer Energieerzeuger im Zusammenspiel mit dem elektrischen Versorgungsnetz untersucht werden.

Eine besondere Schwierigkeit bei der Nutzung regenerativer Energien liegt in deren stochasti – scher Verfugbarkeit. Wind – und Solarenergie unterliegen von Natur aus sehr starken Schwan – kungen. Diese sind zwar im langeren zeitlichen Mittel vorhersagbar, aber im sekundlichen Onlinebetrieb unterliegen diese doch betrachtlichen unvorhersagbaren Schwankungen und die gleichzeitig geforderte Versorgungssicherheit im Netz kann nicht gewahrleistet werden.

Durch die Kopplung mehrerer regenerativer Energieformen kommt es trotz der Stochastik der Verfugbarkeit auch im kurzfristigen Mabstab zu einem zeitlichen Ausgleich des Angebotes aus den einzelnen Quellen. So ist etwa Solarenergie mit Sicherheit nur am Tage vorhanden und in den Sommermonaten sehr viel haufiger verfugbar als in den Wintermonaten, wahrend es bei Windenergie durchaus auch zu einem Angebot in den Nachtstunden kommen kann und ten- denziell das Angebot dieser Energieform in den Herbst und Wintermonaten eher erhoht vor – liegt. Es kommt daher im Verbundbetrieb zu einem zeitlichen Ausgleich des Energieangebotes. Dadurch wird eine insgesamt uber das Jahr gesehen grobere Verfugbarkeit regenerativer Ener­gie erreicht und damit kann eine grobere Menge konventionell bereitgestellte Energie ersetzt werden.

Im Rahmen eines Forschungsprojektes [6-6] wurde im Fachbereich Versorgungstechnik der Fachhochschule Braunschweig/Wolfenbuttel ein regeneratives Energiehybridsystems aufge – baut bei dem dieses Verhalten untersucht wird. Es besteht aus den nachfolgend genannten Anlagen, die bustechnisch miteinander kommunizieren und im Netzparallelbetrieb arbeiten (Bild 6-9):

• 225 kW/40 kW Micon Grobwindkraftanlage

• 4 kW Geiger Kleinwindkraftanlage

• 5,1 kWp Fototovoltaikanlage

• 1,02 kWp im Zenit nachfuhrbare Fotovoltaikanlage

• 6 kW el. Blockheizkraftwerk

• 2-Wetter-Messstationen.

Echteit- і Minuter – Messdaten ‘ Mrttelwerte

Bild 6-10 Uberblick der datentechnischen Vernetzung des Systems mit LON-Bustechnologie

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Der kommunikativen Vernetzung der Einzelanlagen wurde dabei viel Aufmerksamkeit ge – schenkt. Im vorgestellten Beispiel erfolgt diese uber das in der Gebaudeautomation haufig anzutreffende Feldbussystem LON (Local Operating Network), das auch eine Kommunikation uber Modem und Internetserver zu einer weiter entfernten aufgestellten Micon-Windkraftanla – ge zulasst. Jede Anlage wird dabei datentechnisch in einem oder mehreren Netzwerkknoten abgebildet (Bild 6-10).

Die jeweilige Anlage wird entweder uber das LON-Netz und das hochschuleigene Ethernet – Netz (fur die auf dem FH-Gelande befindlichen Anlagen) oder uber Modem (fur die Wind – kraftanlage auberhalb des Hochschulgelandes) in den zentralen Server mit einer angekoppelten MySQL-Datenbank zur weiterfuhrenden Datenauswertung eingebunden. Fur die Vernetzung der Einzelanlagen zu einem Gesamtsystem wurde die OPC-Technologie mit einer angekoppel­ten MySQL-Datenbank zur Speicherung der Daten eingesetzt. Bei dem eingesetzten OPC – Server handelt es sich um ein Server-Programm auf einem Windows-PC, das eine Schnittstelle zwischen dem LON-Netzwerk-Interface und OPC-kompatiblen Anwendungen darstellt. Es wurden spezielle Kommunikationsprogramme erstellt, um damit insbesondere eine Zeitsyn- chronisation der eingehenden Daten in der Grobenordnung von weniger als einer Sekunde erzielen zu konnen. Damit werden zeitgesteuerte Ablaufe der Datenbankprogramme, wie etwa Mittelwertbildungen von einlaufenden Werten, ausgelost.

Die hohe Zeitauflosung des Systems soll den Schwankungen des regenerativen Leistungsan- gebotes entsprechen und ist daher Voraussetzung, um zeitgenaue Angaben zur jeweiligen Summenleistung machen zu konnen. Bei boigem Wind oder teilweiser Bewolkung kommt es zu starken Fluktuationen im Leistungsangebot. Auf der anderen Seite muss ein ebenfalls zeitli – chen Schwankungen unterworfenes Verbraucherlastprofil zu jedem Zeitpunkt zur Gewahrleis – tung der Versorgungssicherheit mit zeitgenau bereitgestellter Leistung abgedeckt werden. Ohne ein ubergeordnetes Energiemanagement sind diese Anforderungen nicht zu erfullen. Diesem kommt damit eine fundamentale Bedeutung zu.

Ein weiterer Aspekt des stochastischen Prozessen unterliegenden Leistungsangebotes regene­rativer Energie, insbesondere von Windenergie, ist in diesem Zusammenhang deren negative Auswirkung auf die Netzstabilitat. Bislang wurde regenerative Leistung aus groben Windparks in das elektrische Versorgungsnetz eingespeist, unter der Annahme, dass quasi ein beliebig grobes Verbundnetz zur Verfugung steht, das einerseits sowohl ein Uberangebot aufnehmen, andererseits aber beim Ausfall der regenerativen Energielieferanten umgehend deren Anteil ubernehmen kann. Schwankungen der Netzeinspeisung im hundert Megawatt – bis hinein in den Gigawattbereich fuhren bereits heute zu messbaren negativen Netzbeeinflussungen, die aber ohne Management nicht unmittelbar zur einer angestrebten Reduzierung von konventio – nell bereitgestellter Kraftwerksleistung fuhren[6-7].

In diesem Zusammenhang wird in dem hier vorgestellten Energiesystem auf Speicherkonzepte zuruckgegriffen werden mussen, wie sie etwa durch Doppelschichtkondensatoren mit grober Kapazitat (,,Supercaps“), Batteriespeicher oder andere Methoden wie etwa die Erzeugung von elektrolytisch produziertem Wasserstoffs in einem sog. Elektrolyseur gegeben sind.

In einem ersten Schritt konnen die Daten aus dem Energiesystem als Funktion der Zeit darge – stellt werden, wie die folgenden Bilder beispielhaft verdeutlichen. Interessant werden direkte Vergleiche der solaren Einstrahlungsleistung mit der erzielten Fotovoltaikleistung (Bild 6-11), die einen proportionalen Zusammenhang aufweisen sollten. Abweichungen davon konnen auf Verschattungseffekte und andere Storeinflusse aufdecken (Bild 6-12).

Eine weitere Reduktion der Datenmenge in eine uberschaubare Darstellung ermoglicht die Auftragung von solarer Einstrahlung und erzielter Fotovoltaikleistung (Bild 6-13) oder Wind – geschwindigkeit und erzielter Windleistung (Bild 6-14) in einem Korrelationsdiagramm. Die­ses weist fur eine Anlage einen charakteristischen Verlauf auf. Abweichungen von der jeweili – gen Korrelationskurve werden sofort sichtbar. Daher lasst sich diese Darstellungsart sehr gut zur Uberwachung der Anlagenperformance einsetzen.

Bild 6-11 Beispieldiagramm fur die Zeitdarstellung der Sonneneinstrahlung (gelb) sowie der zeitgleich gemessenen Leistungen der Fotovoltaikanlagen PV 1 (rot) und PV 3 (grun)

Bild 6-12 Leistungen aller drei PV-Anlagen und der Lichtstarke (blaue Kurve) am 16.01.2005. 15-minutliche gleitende Mittelwerte mit minutlicher Auflosung

Bild 6-13 Beispiel fur ein Korrelationsdiagramm: Momentanleistung als Funktion der Sonneneinstrah – lung; minutliche Mittelwerte am 21.04.2005 von 8:00 bis 20:00 Uhr

Bild 6-14 Leistung der Klein-WKA (rote Datenpunkte) als Funktion der Windgeschwindigkeit im Ver- gleich mit der Herstellerkennlinie (blau)

Schliefilich ermoglicht die Darstellung von stochastisch auftretenden Daten in Form eines Histogramms die prozentuale Haufigkeitsverteilung der jeweiligen Messgrofie in einem vorge- gebenen Zeitfenster. In Bild 6-15 ist die Verteilung der Tagesmitteltemperaturen eines Monats dargestellt. In Bild 6-16 die Verteilungen der Leistungen aus Fotovoltaik, Windleistung und der Summenleistung uber einen Monat.

Das vorhandene System erlaubt aufgrund seines modularen Aufbaus einfache Erweiterungen etwa durch Einbeziehung zusatzlicher, alternativer Energiesysteme, wie etwa von Brennstoff – zellen oder zusatzliche Speichertechnologien, wie die elektrolytische Erzeugung von Wasser – stoff. Damit bietet dieses System die Chance zur Untersuchung und Entwicklung innovativer Ansatze von Systemen dezentraler regenerativer Energietrager in Energieversorgungsnetzen. Parallel dazu kann das Energiemanagement durch Verwendung einer Simulationssoftware, wie etwa MATLAB/Simulink, unter Einbeziehung von Warme – und Kaltesystemen des Energie – systems entwickelt werden.

Ein interessanter Aspekt fur ein innovatives Energiemanagement ergibt sich z. B. durch die Nutzung von Absorptions – oder Adsorptionskaltemaschinen oder das speziell fur Temperatu – ren ab 80 °C anwendbare DEC (Desiccative and Evaporative Cooling), deren Potenzial ge – genwartig fur die Gebaudeklimatisierung intensiv diskutiert wird. Hiermit steht ein zusatzli – cher Freiheitsgrad fur die Energiewandlung der im System bei KWK-Anlagen entstehenden Warme speziell im Sommer zur Verfugung [6-8, 6-9, 6-10].

Insgesamt dient dieses Projekt zur Betrachtung eines Verbundes von dezentralen Anlagen, die in geographischer Nahe zueinander etwa in Gebauden oder Gebaudesystemen installiert sind und denen eine gemeinsame Speichernutzung zur Verfugung steht. Solch ein komplexes Sys­tem wird auch als Micro – oder Smart-Grid bezeichnet. Es verbindet die Vorzuge eines virtuel – len Kraftwerks, also die Bereitstellung von Energie, mit der Moglichkeit, Energie aus dem Versorgungsnetz aufzunehmen und zu speichern oder gezielt zu nutzen [6-11, 6-12].

Mit der Entwicklung von ubergeordneten Managementprogrammen fur die Energieflusse ist als ein zukunftiges Ziel geplant, zu anlagenubergreifenden Regelungsstrategien zu gelangen, so dass zum einen das Potenzial des regenerativen Energieangebotes innerhalb des Gebaude – systems optimal genutzt wird, zum anderen aber auch das versorgende Energieversorgungsnetz mit in die Strategien einbezogen werden kann[6-13]. So soll etwa das Gebaudesystem im Sin- ne eines virtuellen Regelkraftwerkes zu Zeiten eines regenerativen Uberangebotes bei Spitzen – lastbedarf im Versorgungsnetz Spitzenlastleistung liefern. Umgekehrt kann es zu Schwachlast – zeiten im Netz Grundlastleistung aus dem Netz aufnehmen, um im Gebaudesystem vorhandene Speicher zu fullen. Mit Hilfe des vorgestellten Energieverbundes soll versucht werden die Schnittstelle zwischen dem lokalen Gebaudesystem und dem ubergeordneten versorgenden Netz zu definieren. Ziel ist es dabei Managementstrategien zu entwickeln, die unter Vermei – dung von Spitzenlast fur Netzbetreiber und Netznutzer vorteilhaft sind.

Literatur

[6-6] Boggasch, E.; Heiser, M.: „Busgestutztes Energiemanagement eines Verbundes rege – nerativer Energieanlagen“, Abschlussbericht AGIP-Forschungsvorhaben F. A.-Nr. 2003.525 der FH-Wolfenbuttel, Marz 2006

[6-7] E. ON Netz GmbH, Windreport 2005, veroffentlicht unter www. eon-netz. com [6-8] BINE Informationsdienst, Klimatisieren mit Sonne und Warme. www. bine. info

[6-9] Godefroy, J.; Boukhanouf, R.; Riffat, S.: Design, testing and modelling of a small – scale CHP and cooling system. In: Applied Thermal Engineering 27 (2007) 68-77.

[6-10] Chicco, G.; Mancarella, P.: Distributed multi-generation: A comprehensive view. In: Renewable and Sustainable Energy Reviews (2008), doi:10.1016/j. rser.2008.09.028

[6-11] Abu-Sharkh S., et al.: Can microgrids make a major contribution to UK energy supply? In: Renewable and Sustainable Energy Reviews 10 (2006) 78-127.

[6-12] Projekt Microgrids; http://microgrids. power. ece. ntua. gr/micro/index. php

[6-13] Baumann, L.; Boggasch, E. et al.: IGES-Intelligent-Building-Energy-Systems: Prelim­inary study on hybrid renewable energy systems for residential applications. In: Pro­ceedings of the 3rd International Renewable Energy Storage Conference (IRES 2008). Berlin, November 2008: http://www. eurosolar. org/

Updated: August 22, 2015 — 11:10 am