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VPPLIB – EIN WERKZEUG FÜR DIE SIMULATION VIRTUELLER KRAFTWERKE
AUF VERTEILNETZEBENE
Sascha Birk, Patrick Lehnen, Lars Petersen, Gabriela Wise, Thorsten Schneiders
Technische Hochschule Köln
16.Symposium Energieinnovation, Graz, 14.02.2020Gliederung
• Hintergrund – Das „Virtuelle Institut Smart Energy“
• Anwendungsbereich der VPPlib
• Aufbau der VPPlib
• Zusammenfassung
16.Symposium Energieinnovation, 14.02.2020, Sascha Birk 2VISE ist ein wissenschaftliches Konsortium • Interdisziplinäre Zusammenarbeit von NRW-Forschungsinstitutionen 16.Symposium Energieinnovation, 14.02.2020, Sascha Birk 3
VISE Teilprojekt 4: Regionale Virtuelle Kraftwerke
1 1 WI 1 THK
ewi Szenarien Konzeptionierung Technologien
Durchdringungsgrade
genutzter Technologien 3 THK+FZJ
2
DIMENSION Entwurf VKW und Modellnetz
ewi (Zusammensetzung aus Einzelkomponenten)
Preiszeitreihen
4 THK+FZJ
5
ewi aggregiertes VKW
1
EASE (mit Kostendaten und Restriktionen)
FZJ
Geschäftsmodelle Betriebswirtschaftlich o Heimspeicher
optimaler Fahrplan P(t) o E-Autos
Validierung für die Anlagenklassen o (BHKWs)
Erlösmöglichkeiten o Wärmepumpen
o PV-Anlagen
6
o Windenergie
Verteilung des Leistungsabrufs auf die VKW-Komponenten
7
Betriebssimulation des Einsatzes der Einzelkomponenten
und des Verteilnetzes nutzbare Leistung der einzelnen
Komponenten (nach Engpasskorrektur)
THK+FZJ Technische Optimierung
16.Symposium Energieinnovation, 14.02.2020, Sascha Birk 4Klasse Environment
• Enthält alle globalen Informationen über das
Szenario
• Wetterdaten
• Zeitraum
• Zeitschritte Zeit
• Zeitzone
Environment
Wetterdaten
16.Symposium Energieinnovation, 14.02.2020, Sascha Birk 5Klasse UserProfile
• Enthält Informationen über einzelne Nutzer im
Netz
• Diese können Einzelpersonen, Familien,
Haushalte oder Mehrfamilienhaushalte sein
Wärmebedarf
• Ein UserProfile umfasst:
• Position im Netzgebiet UserProfile
E-KFZ
Nutzung
• Elektrischen Energiebedarf
• Wärmebedarf Position im
Netzgebiet
• Nutzerverhalten von E-Fahrzeugen
16.Symposium Energieinnovation, 14.02.2020, Sascha Birk 6Klasse Component
Zeit Wärmebedarf
E-KFZ
Environment UserProfile
Nutzung
Wetterdaten Position im
Netzgebiet
Component
• Basis Container für Energieanlagen (Erzeuger, Speicher und Lasten)
• Einheitliche Funktionen für die Erzeugung, den Zugriff und die Verarbeitung von Lastprofilen
16.Symposium Energieinnovation, 14.02.2020, Sascha Birk 7Externe Bibliotheken in den Components
Python-pvlib [1, 2]
• Entwickelt an den Sandia National Laboratories
• Ursprüngliche Implementierung in MATLAB
• Datenbanken umfasst [2]
• > 500 PV-Module und
• >5000 Wechselrichter
• Berechnung der U-I-Kennlinie über das Ein-Dioden-Modell
16.Symposium Energieinnovation, 14.02.2020, Sascha Birk 8Externe Bibliotheken in den Components
Windpowerlib [3]
• Entwickelt am Reiner Lemoine Institut
• Verwendet eine Datenbank der „Open Energy Plattform“ [4]
• Umfasst 66 Windenergieanlagen inkl. Leistungskurve
• Umrechnung von Wetterdaten von der höhe der Messstation
auf die Nabenhöhe der Windenergieanlage
• Bei einem Vergleich mit real gemessenen Windenergiedaten [5]
wurde eine überschätzte Erzeugung festgestellt
16.Symposium Energieinnovation, 14.02.2020, Sascha Birk 9Eigens entwickelte Components
Batterieelektrisches Fahrzeug
• Berechnung der Anwesenheitszeiten am Haus [6]
• Laden nur wenn das Fahrzeug am Haus ist, nicht extern
• Reduzierung der Ladeleistung ab selbst festzulegenden Wert
16.Symposium Energieinnovation, 14.02.2020, Sascha Birk 10Eigens entwickelte Components
Wärmepumpe
• Berechnung des COP anhand der
Außentemperatur [7]
• Drehzahlgeregelten Wärmepumpe
• Verrechnung der Wärmelast und des COP
• Alleinige Deckung der Wärmelast durch die
Wärmepumpe
• Verknüpfung der Wärmepumpe mit einem
thermischen Energiespeicher
• Flexibler Einsatz der Wärmepumpe
• Kombination mit weiteren Wärmeerzeugern
wie Spitzenlastkessel oder Heizstab
16.Symposium Energieinnovation, 14.02.2020, Sascha Birk 11Eigens entwickelte Components
Blockheizkraftwerke (BHKW)
• Implementierung von An- und Abfahrzeiten, sowie min.
Ruhezeiten
• Verknüpfung des BHKW mit einem thermischen
Energiespeicher
• Flexibler Einsatz des BHKW
• Kombination mit weiteren Wärmeerzeugern wie
Spitzenlastkessel oder Heizstab
16.Symposium Energieinnovation, 14.02.2020, Sascha Birk 12Eigens entwickelte Components
Elektrische Energiespeicher Thermische Energiespeicher
• Verfügt über • Definiert sich über
• Speicherkapazität • Masse des Speichers
• Max. Wechselrichterleistung • Temperaturdifferenz
• Wirkungsgrad des Wechselrichters •Wärmekapazität des Wassers
• Umrechnung in Energiegehalt über:
E = m $ cp $ ∆T
16.Symposium Energieinnovation, 14.02.2020, Sascha Birk 13Die VirtualPowerPlant und das Netzmodell
Zeit Wärmebedarf
E-KFZ
Environment UserProfile
Nutzung
Wetterdaten Position im
Netzgebiet
Component
Component Name der
als Objekt Component
Pandapower
VirtualPowerPlant
network
16.Symposium Energieinnovation, 14.02.2020, Sascha Birk 14Die VirtualPowerPlant und das Netzmodell
Pandapower
VirtualPowerPlant
network
• Objekt für die Aggregation der Components • Pandapower wurde an der Universität
• Verfügt über Funktionalitäten zur Kassel in Kooperation mit dem Fraunhofer
Verwaltung der Components und des VKW IEE entwickelt
• Export von Zeitreihen der Components in • Konzipiert für die statische Analyse von
aggregierter Form und als separate symmetrischen Netzen
Datenreihen • Pandapower network enthält alle Daten
zum Netzmodell
• Ermöglicht Lastflussberechnungen
16.Symposium Energieinnovation, 14.02.2020, Sascha Birk 15Der Operator
Zeit Wärmebedarf
E-KFZ
Environment UserProfile
Nutzung
Wetterdaten Position im
Netzgebiet
Component
Component Name der
als Objekt Component • Dient zur Implementierung
Pandapower von Betriebsstrategien
VirtualPowerPlant
network • Kann auf Auswirkungen auf
die Energieanlagen des VKW
und das Verteilnetz reagieren
Operator
16.Symposium Energieinnovation, 14.02.2020, Sascha BirkZusammenfassung und Ausblick
• VPPlib ermöglicht die Abbildung von Geschäftsmodellen und Betriebsstrategien eines
Regionalen Virtuellen Kraftwerks im Verteilnetz
• Berücksichtigung der Anlagen- und Netzrestriktionen
• UserProfile ermöglicht eine Abbildung von Nutzerpräferenzen
• Open Source Zugang über GitHub
• Die VPPlib wird im Rahmen der Geschäftsmodellanalyse weiterentwickelt
• Erweiterbar um zusätzliche Energieanlagen
• Derzeit Aufbau eines Microgrid an der TH Köln das mit Hilfe der VPPlib betrieben werden soll
16.Symposium Energieinnovation, 14.02.2020, Sascha Birk 17Literatur
[1] William F. Holmgren, Clifford W. Hansen, and Mark A. Mikofski: “pvlib python: a python package for
modeling solar energy systems.” Journal of Open Source Software, 3(29), 884, (2018).
https://doi.org/10.21105/joss.00884
[2] „pvlib-python“, https://pvlib-python.readthedocs.io/en/stable/, aufgerufen am 28.01.2020
[3] Sabine Haas, Birgit Schachler, Uwe Krien, & Stephen Bosch. (2019, September 9). wind-
python/windpowerlib: Revision release (Version v0.2.0). Zenodo. http://doi.org/10.5281/zenodo.3403360
[4] OpenEnergy Plattform, aufgerufen am 28.01.2020 https://openenergy-
platform.org/dataedit/view/supply/wind_turbine_library
[5] „windpowerlib“, https://github.com/wind-python, aufgerufen am 04.02.2020
[6] Thorben Doum, „Notwendigkeit und Rahmenbedingungen eines Lastmanagements für Elektromobilität in
Niederspannungsnetzen“, Köln, 12.08.2015
[7] Staffel I., Brett D., Brandon N., Hawkes A., "A review of domestic heat pumps", Energy & Environmental
Science, 2012
16.Symposium Energieinnovation, 14.02.2020, Sascha Birk 18Sascha Birk, M.Sc.
Projekt:
Regionale Virtuelle Kraftwerke
TH Köln
Betzdorfer Str. 2
50679 Köln
Vielen Dank für Ihre T +49 221 8275 2193
sascha.birk@th-koeln.de
Aufmerksamkeit https://github.com/Pyosch/vpplibSie können auch lesen
