Simulationsplattform zur Bewertung von Flexibilitätspotenzialen – Entwicklung von Betriebsszenarien – Zukunftsszenarien des Netzes unter dem Einsatz realer Flexibilität

Das DLR-Institut für Vernetzte Energiesysteme widmet sich im enera-Projekt in Bezug auf die Fragestellung des netzseitigen Flexibilitätsbedarfs sowie des anlagenseitigen Flexibilitätspotenzial, wie viel Flexibilität in Form von elektrischer Leistung bzw. Energie das Verteilnetz der enera-Region zeit- und ortsaufgelöst benötigt. In einem weiteren Schritt ist zu ermitteln, mit welchen dezentralen Energieanlagen der Flexibilitätsbedarf des Netzes zielgerichtet gedeckt werden kann. Diese Fragestellungen adressieren die Arbeiten des Instituts mit der Entwicklung einer Simulationsplattform zur Bewertung von Flexibilitätspotenzialen und der Entwicklung von Betriebsszenarien.

Entsprechend des BDEW-Ampelkonzepts[1] wird in den Arbeiten des DLR der netzdienliche Flexibilitätsbedarf ermittelt, welcher sich aufgrund von kritischen Netzsituationen ergibt – bspw. durch die Überlastung von Betriebsmitteln beim Transport von Windstrom während einer Starkwindfront. In diesen Situationen können Netzbetreiber bisher mittels des Einspeisemanagements[2] (EisMan) erneuerbare Erzeugungskapazitäten in ihrer Leistung reduzieren und so einer Überlastung des Netzes entgegenwirken. Ob eine Überlastung vorliegt, ist maßgeblich von der aktuellen Erzeugungs- bzw. Lastsituation und insbesondere von der Topologie des Netzes abhängig. Die Simulationsplattform umfasst daher nicht nur ein detailliertes Modell der Hochspannungsebene des elektrischen Verteilnetzes der enera-Region, sondern auch umfangreiche Modelle der Energiewandlungseinheiten, die an dieses Netz angeschlossen sind. Gespeist bzw. entwickelt wurden die Modelle aus Messdaten von realen Betriebsmitteln, mittels von Kooperationspartnern bereitgestellten Informationen sowie mit den Daten von Herstellern und öffentlich zur Verfügung stehenden Informationsquellen. Ein besonderes Augenmerk bei der Entwicklung der Plattform liegt auf der Validierung der Simulation, sodass realitätsgetreue Ergebnisse erzielt und im Anschluss in der Praxis Verwendung finden können.

Die Simulationsplattform repräsentiert das Hochspannungsnetz des Netzbetreibers Avacon Netz in seiner Spannungsebene von 110 kV, welches als doppelter Ring ausgeführt ist. Dieser weist eindeutige Übergabepunkte (Umspannwerke) zu den Mittelspannungsnetzen von EWE NETZ innerhalb der enera-Region und dem Höchstspannungsnetz der TenneT TSO außerhalb der Region auf. So werden die Mittelspannungs-Versorgungsbezirke von EWE NETZ in ihrer Spannungsebene von 20 kV durch die an das Hochspannungsnetz angeschlossenen Umspannwerke dargestellt. Die Übergabepunkte der TenneT TSO, welche die Verbindung aus der enera-Region heraus darstellen, sind ebenfalls modelliert. Alle Betriebsmittel sind in einer Wechselstrom-lastflussfähigen Netzberechnungssoftware in ihren elektrischen Eigenschaften abgebildet. Die umfassend betrachteten Energiewandlungseinheiten der Technologien Windenergie (WEA), elektrische Speicher, Power-to-Heat, Power-to-Gas und Biogasanlagen sind realitätsnah modelliert und anhand von Stammdatenregistern ortsgetreu in das Netzmodell integriert. Insbesondere bei der Modellierung dieser Technologien konnte auf das vorhandene Know-how der Partner intensiv zurückgegriffen werden. Auf Basis der innerhalb des Projekts erfassten Messdaten wurde eine repräsentative Betriebssimulation von mehreren Jahren unter Einbezug verschiedenster Freiheitsgrade mit der Simulationsplattform realisiert. So können verschiedenste Szenarien, wie bspw. der geplante Netzausbau, der weitere Ausbau erneuerbarer Energien oder auch unterschiedliche Wettersituationen (z. B. Starkwindfronten) innerhalb der Simulationsplattform abgebildet werden.

Die entscheidenden Elemente des Lösungsartefaktes Simulationsplattform sind:

• zeit- und ortsaufgelöste Quantifizierung des Flexibilitätsbedarfs des Netzes aufgrund von Netzengpässen anhand der Simulation der vertikalen Netzlast
• Ermittlung des Flexibilitätspotenzials von dezentralen Energiewandlungseinheiten zur gezielten Vermeidung von Netzengpässen
• Einbezug von Szenarien zur Analyse des zukünftig benötigten netzdienlichen Flexibilitätsbedarfs

Der netzdienliche Flexibilitätsbedarf entspricht der während Einspeisemanagement-Einsätzen potenziell verfügbaren Leistung aus Anlagen zur Bereitstellung erneuerbarer Energien (EE-Anlagen). Da diese jedoch abgeregelt sind, kann diese Leistung in ihrer zeitlichen Auflösung nicht hinreichend genau bestimmt werden. Die Methode der Berechnung der vertikalen Netzlast[3] bietet hierfür ein geeignetes Verfahren, welches Versorgungsbezirks-spezifische Modelle auf Basis der zur Verfügung stehenden Daten entwickelt. Mit Hilfe gemessener Leistungszeitreihen an den Umspannwerken, Stammdaten der erneuerbaren Erzeugungsanlagen und meteorologischen Zeitreihen können mit dieser Methode präzise Ergebnisse zum zeit- und ortsaufgelösten Flexibilitätsbedarfs erzielt werden (s. Abbildung 2; grüner Graph).

Abbildung 2: Darstellung der gemessenen und simulierten vertikalen Netzlast an einem beispielhaften Mittelspannungs-Transformator

Erst die Methode zur Bestimmung der vertikalen Netzlast ermöglicht die Berechnung des netzdienlichen Flexibiliätsbedarfs, da ansonsten der entscheidende Zeitverlauf (Abbildung 2; grau markierter Bereich) unbekannt bleiben würde. Doch die hier vorgestellte Methode bietet über die Generierung von Studienergebnissen hinaus insbesondere das signifikante Potenzial an, in den operativen Betrieb der Netzführung integriert zu werden. Durch Einbezug meteorologischer Prognosen als Eingangsdaten für diese Methode besteht die Möglichkeit, den zukünftigen Netzzustand detailliert prognostizieren zu können. Maßnahmen zur Vermeidung kritischer Netzzustände, bspw. der Abruf von zur Verfügung stehender Flexibilität, könnten bereits präventiv eingeleitet werden. Darüber hinaus könnten die Maßnahmen deutlich präziser geplant und durchgeführt werden, als es mit dem heutigen reaktiven Einsatz von Einspeisemanagement möglich ist.

Anhand der zur Verfügung stehenden Messdatensätze kann der Flexibilitätsbedarf des beispielhaften Jahres 2016 bestimmt werden. Die Ergebnisse sind in ihrer örtlichen Auflösung je Versorgungsbezirk eines Umspannwerkes zum Mittelspannungsnetz von EWE NETZ dargestellt. Da der überwiegende Anteil der EE-Anlagen an das Mittelspannungsnetz bzw. auch über eigene Transformatoren an das Hochspannungsnetz angeschlossen ist, bietet sich diese Darstellung als geeignete Granularität an.

Abbildung 3: Netzdienlicher Flexibilitätsbedarf je Mittelspannungs-Versorgungsbezirk der enera-Region im Jahr 2016

Es zeigt sich, dass insbesondere Versorgungsbezirke, die sich in der Nähe eines Verknüpfungspunktes zum Transportnetz befinden (vgl. Abbildung 3 Hohenkirchen, Emden), hohe Anteile an Ausfallarbeit aufweisen – Hohenkirchen 13,6 GWh, Emden Borssum 6,3 GWh. Der in diesen Bezirken erhöhte Flexibilitätsbedarf begründet sich in der hohen Sensitivität der hier angeschlossenen Anlagen auf einen Engpass im Transportnetz. Die Reduktion der Einspeiseleistung dort befindlicher Anlagen hat folglich eine höhere Wirkung auf den Engpass, als weiter entfernt angeschlossene Anlagen. Der örtlich unterschiedlich hohe Flexibilitätsbedarf des Netzes ist bei der Betrachtung des anlagenseitigen Flexibilitätspotenzials mittels der Berücksichtigung ihrer jeweiligen Sensitivität mit einzubeziehen.

Die Betrachtung des zeitlichen Auftretens von netzseitigem Flexibilitätsbedarf (s. Abbildung 4) zeigt auf, dass es zur vollständigen Lösung von kritischen Zuständen überwiegend hoher Leistungen über relativ kurze Zeiträume bedarf.

Abbildung 4: Jahresdauerlinie der Ausfallarbeit

Die Höhe und jeweilige Dauer des netzseitigen Flexibilitätsbedarfs anhand der ausgefallenen Leistung bzw. Energie wird für die gesamte enera-Region mittels der Simulationsplattform und insbesondere anhand der Methode der vertikalen Netzlast ermittelt. Diese Ergebnisse dienen im Nachfolgenden zur Betrachtung der verschiedenen Flexibilitätsoptionen und der Erprobung ihres netzdienlichen Einsatzes. Die im Rahmen der Simulationsplattform betrachteten Technologien sind: WEA, elektrische Speicher als Groß- und Hausspeicher für Photovoltaikanlagen, Power-to-Heat für Haushalte, Power-to-Gas mit den Betriebsweisen „Netzdienlich“ und „Volllast“ sowie Biogas mit und ohne erhöhter Nennleistung[4].

Nachfolgend werden beispielhaft die Ergebnisse der Technologien Power-to-Heat, Power-to-Gas und einem elektrischen Großspeicher zur Vermeidung von Einspeisemanagement bzw. zur Bereitstellung netzdienlicher Flexibilität dargestellt. Die Energieanlagen werden mit verschiedenen Betriebsstrategien bewirtschaftet[5] [6] [7]. Als Maß der Wirksamkeit der Flexibilitätsbereitstellung wird die Reduktion der Grenzwertverletzungen in Prozent angegeben (s. Abbildung 5).

Abbildung 5: Reduktion von Grenzwertverletzungen im Netz der enera-Region durch den Einsatz unterschiedlicher Flexibilitätsoptionen im Verhältnis zur Leistung der eingesetzen Flexibilitätsoption

Für Power-to-Heat-Anwendungen wird ein Szenario mit einer Wärmepumpendurchdringung von 25 % (bezogen auf die Gesamtzahl aller Haushalte der Region) untersucht. Bei Bedarf von netzdienlicher Flexibilität können die Wärmepumpen gezielt angesteuert werden und ihre elektrische Last am Netz erhöhen. Durch den gezielten zusätzlichen Energiebedarf für die Wärme- und Trinkwasserbereitstellung in privaten Haushalten kann so eine Reduktion der Grenzwertverletzungen von 1,5 % erreicht werden [7].

Für die Ermittlung des Flexibilitätspotenzials des elektrischen Großspeichers wurde die realisierte Anlage in Varel mit einer Leistung von 11,5 MW und einer Speicherkapazität von 22,5 MWh modelliert. Durch den gezielten Abruf von Flexibilität können die Grenzwertverletzungen auf den Leitungen zum Netzknoten des Speichers um 7 % reduziert werden. Eine theoretische Verfünffachung der angenommenen Leistung führt sogar zu einer Reduktion um 17 %. Die Erhöhung der Kapazität des Speichers hatte hingegen keinen Effekt [6].

Zur Betrachtung des Potenzials der Power-to-Gas-Technologie wurden beispielhaft vier Anlagen mit einer Leistung von 10 MW an den Netzknoten mit den höchsten Überlastungen angeschlossen. Aufgrund der hohen Sensitivität auf die Engpässe kann dadurch eine Reduktion der vorhandenen Grenzwertverletzungen um 14 % erreicht werden [5].

Neben der netzdienlichen Bereitstellung nachfrageseitiger Flexibilität wurden darüber hinaus Ansätze für eine effizientere Implementierung von Abregelungs-Algorithmen untersucht. Diese umfassen beispielsweise feinere Abregelungsstufen, welche unter Berücksichtigung der jeweiligen Sensitivität und eines Optimierungs-Algorithmus‘ die resultierende operative Abregelung um bis zu 14 % reduzieren können[8].

Zur Einordnung der Relevanz von netzdienlicher Flexibilität hat das Projektteam anhand der Simulationsplattform eine Untersuchung für das Jahr 2030 durchgeführt. Hierzu wurde der perspektivische Ausbau der EE-Anlagen sowie der festgeschriebene Netzausbau auf Übertragungsnetzebene gemäß Netzentwicklungsplan anhand des EE-Ausbauszenarios 2030B (Fassung: 2019)[9] auf die Simulationsplattform übertragen. Zur Bewertung des Bedarfs werden die Leitungsauslastungen und die Überlastungsdauer für die Leitungen im Hochspannungsnetz in den Jahren 2016 (Referenzjahr) und 2030 gegenübergestellt. Die realistische Bestimmung von Netzengpässen in der Simulationsplattform wurde anhand der simulierten Leitungsauslastung und dem tatsächlich aufgetretenem Einspeisemanagement validiert[10].

Abbildung 6: a) Maximale Leitungsauslastung der HS-Leitungen in der enera-Region im Jahr 2030 unter Berücksichtigung erhöhter Strombelastbarkeiten durch Freileitungsmonitoring; b) Leitungsauslastung in 2016: c) Dauer der Überlastungen in 2016; d) Dauer der Überlastungen in 2030.

Die Analyse der Netzengpässe im betrachteten Jahr 2030 gegenüber dem Referenzjahr zeigt, dass der Übertragungsnetzausbau teilweise zu Entlastungen einiger Leitungsabschnitte des 110 kV-Netzes (z. B. Emden – Halbemond) führt (s. Abbildung 6). Allerdings steigt der Transportbedarf auf anderen Leitungsabschnitten nördlich der Höchstspannungsknoten stark an, was zu weiteren Engpässen im 110 kV-Netz führt. Insgesamt ist die Leitungsauslastung höher und es ergibt sich eine Gesamtüberlastungsdauer von bis zu 3000 Stunden im Jahr 2030. Es zeigt sich, dass auch zukünftig trotz des bis dato festgeschriebenen Übertragungsnetz-Ausbaus netzdienliche Flexibilität zur Vermeidung von Engpässen im Verteilnetz benötigt werden wird.

Die Arbeiten des DLR-Instituts für Vernetzte Energiesysteme zeigen auf, wie die Abregelung von erneuerbaren Erzeugungsanlagen (überwiegend Windenergie) aufgrund von Engpässen im Netz (netzdienlicher Flexibilitätsbedarf) durch den gezielten Einsatz von flexiblen Energiewandlungseinheiten vermieden bzw. signifikant verringert werden kann. Darüber hinaus werden Szenarien in die Arbeiten miteinbezogen, welche auch die zukünftige Relevanz von Flexibilitätsoptionen darstellen. Die Ergebnisse dienen neben der Regulierung auch Netzbetreibern, Betreibern von flexiblen Energiewandlungseinheiten, virtuellen Kraftwerken sowie weiteren Interessensgruppen als Indikation für den Betrieb der technischen Anlagen. Außerdem unterstützen die Ergebnisse die Entwicklung und Erschließung von Märkten, den Einbezug von Szenarien und ganz allgemein die effiziente Integration von erneuerbarer Erzeugungskapazität in das bestehende Energiesystem.

Die aus der Plattform gewonnenen Ergebnisse stützen sich hierbei auf die drei stringent umgesetzten Kernelemente: Auf Daten und Erkenntnisse aus der Praxis; auf die Modellierung und Anpassung anhand realer Messdaten sowie auf eine intensive Ergebnisvalidierung.

Literaturverzeichnis

[1] BDEW Bundesverband der Energie- und Wasserwirtschaft e.V., „Smart Grids Ampelkonzept“, Berlin, 2015

[2] § 13 Abs. 2, 3 S. 3 EnWG i.V.m. §§ 14, 15 EEG, für KWK-Strom aus hocheffizienten KWK-Anlagen i.V.m. § 3 Abs. 1 S. 1, 3 KWKG

[3] E. Memmel, et al. "Simulation of vertical power flow at MV/HV transformers for quantification of curtailed renewable power," in IET Renewable Power Generation, vol. 13, no. 16, pp. 3071-3079, 9 12 2019, doi: 10.1049/iet-rpg.2019.0218.

https://digital-library.theiet.org/content/journals/10.1049/iet-rpg.2019.0218

[4] I. Liere-Netheler, D. Peters, E. Memmel, R. Völker, F. Schuldt, K. von Maydell.: Methoden zur Optimierung von Engpassmanagement auf Verteilnetzebene. Tagungsunterlagen Zukünftige Stromnetze, Berlin 2020

[5] Petznik, J.: Einsatzmöglichkeiten von Power-to-Gas zur Vermeidung von Engpässen im elektrischen Netz durch erneuerbare Energien am Beispiel der enera Netzregion, Masterarbeit, Hochschule Bremen, 2017

[6] Lu, Y.: Impact of Flexibility on Energy Curtailment: a Study Based on a Distribution Grid Model, Masterarbeit, Universität Duisburg-Essen, 2019

[7] Liere-Netheler, I.: Analyse und Bewertung von Flexibilitätsoptionen aus dem Verteilnetz, Masterarbeit, Technische Universität Dortmund, 2017

[8] I. Liere-Netheler, et al.: „Optimized Curtailment of Distributed Generators for the Provision of Congestion Management Services Considering Discrete Controllability“, 2019, IET Generation, Transmission and Distribution. Institution of Engineering and Technology (IET). ISSN 1751-8687

[9] 50Hertz Transmission GmbH, Amprion GmbH, TenneT TSO GmbH, TransnetBW GmbH, „Szenariorahmen für den Netzentwicklungsplan Strom 2030 (Version 2019); Entwurf der Übertragungsnetzbetreiber,“ 2018

[10] D. Peters, R. Völker, F. Schuldt, K. von Maydell.: Einspeisemanagement in der enera Region 2030. Tagungsunterlagen Zukünftige Stromnetze, Berlin 2019, pp. 471-484