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<div class="csl-entry">Stefanovic, J. (2023). <i>Comparative analysis of modeling strategies for decentral photovoltaic and storage in energy system models</i> [Diploma Thesis, Technische Universität Wien]. reposiTUm. https://doi.org/10.34726/hss.2023.100661</div>
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dc.identifier.uri
https://doi.org/10.34726/hss.2023.100661
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http://hdl.handle.net/20.500.12708/190864
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dc.description.abstract
The photovoltaics in the residential sector is driving Austria’s PV capacity (3.8 GWpeak) development.1 The increasing penetration of distributed generation and storage is reshaping customer consumption profiles and thus challenging the energy system. To answer an increasing variability and complexity of prosumer demand and generation profiles, energy system models must account for a wider range of variables and incorporate more data. These encompass considerations such as grid constraints (e.g. bidirectional power flow dynamics), the charging and discharging behavior of energy storage systems, and changing economic and policy factors. This thesis aims to assess the impact of two modeling approaches to decentralized PV and storage dispatch on the results of the energy system model: one maximizing self-consumption rates of households, and another (the system-optimal approach) modeling prosumers2 as separate entities: consumers and producers. Additionally, the thesis examines the advantages of prosumers sharing their extra electricity with others in energy communities, looking at the benefits for both the prosumers themselves and the overall energy system.A prosumer model was developed in MATLAB with the task of modifying energy system data to depict the behavior of residential prosumers toward the electricity grid. Within the model, residential prosumers in Austria are portrayed as a single energy agent maximizing self-consumption. Using the prosumer model, various energy system scenarios were developed for Austria in the year 2030 and then quantified using the open-source energy system model Balmorel (GAMS). These scenarios vary in terms of the percentage of total decentralized PV capacity modeled as prosumers, the capacity of accompanying batteries, and the prosumer’s participation in energy communities. Optimizing decentralized generation for self-consumption in the model reveals an increase in average electricity spot prices, a reduction in total electricity generation costs in the public grid, and a decrease of up to 1.03 TWh in grid losses compared to a system-optimal perspective. Additionally, the model results underscore the significance of energy communities in mitigating electricity back-feeding, while also highlighting redundancy (up to0.55 TWh) between decentralized batteries and pumped hydroelectric energy storage (PHES) for intra-day energy storage in the Austrian energy system in 2030.
en
dc.description.abstract
Die Photovoltaik (PV) im Haushaltssektor treibt die Entwicklung der PV-Kapazität in Österreich (3,8 GWp) voran. 3 Die zunehmende Durchdringung dezentraler Erzeugung und Speicherung formt Verbrauchsprofile und stellt somit das Energiesystem vor Herausforderungen. Um auf die zunehmende Variabilität und Komplexität von Prosumer-, Nachfrage- und Erzeugungsprofilen zu reagieren, müssen Energiesystemmodelle eine breitere Palette von Variablen berücksichtigen und mehr Daten integrieren. Dazu gehören Überlegungen wie Netzbeschränkungen (z. B. bidirektionale Energieflussdynamik), das Lade- und Entladeverhalten von Energiespeichersystemen sowie sich ändernde wirtschaftliche und politische Faktoren. Das Ziel dieser Arbeit ist es, den Einfluss zweier Modellierungsansätze für dezentrale PV- und Speichersteuerung auf die Ergebnisse des Energiesystemmodells zu bewerten: einerseits die Maximierung der Eigenverbrauchsraten von Haushalten und andererseits (der systemoptimale Ansatz) die Modellierung von Prosumern 4 als separate Entitäten: Verbraucher und Produzenten. Zusätzlich untersucht die Arbeit die Vorteile des Teilens von überschüssigem Strom von Prosumern mit anderen in Energiegemeinschaften und betrachtet dabei die Vorteile sowohl für die Prosumer selbst als auch für das gesamte Energiesystem. Ein Prosumer-Modell wurde in MATLAB entwickelt, um Energiesystemdaten zu modifizieren und das Verhalten von privaten Prosumern gegenüber dem Stromnetz darzustellen. Innerhalb des Modells werden private Prosumerin Österreich als ein Energieagent dargestellt, der den Eigenverbrauch maximiert. Mithilfe des Prosumer-Modells wurden verschiedene Energieszenarien für Österreich im Jahr 2030 entwickelt und anschließend mithilfe des Open-Source-Energiesystemmodells Balmorel (GAMS) quantifiziert. Diese Szenarien variieren hinsichtlich des Prozentsatzes der insgesamt dezentralen PV-Kapazität, die als Prosumer modelliert ist, der Kapazität begleitender Batterien und der Beteiligung der Prosumer an Energiegemeinschaften. Die Optimierung dezentraler Erzeugung für den Eigenverbrauch im Modell zeigt eine Erhöhung der durchschnittlichen Spotpreise für Strom, eine Reduzierung der Gesamtkosten für Stromerzeugung im öffentlichen Netz und eine Verringerung von bis zu 1,03 TWh an Netzverlusten im Vergleich zur systemoptimalen Perspektive. Darüber hinaus betonen die Modellergebnisse die Bedeutung von Energiegemeinschaften zur Reduzierung der Rückeinspeisung von Strom und verdeutlichen auch Redundanzen (bis zu 0,55 TWh) zwischen dezentralen Batterien und Pumpspeicherwasserkraftwerken (PHES) hinsichtlich der Intraday-Energiespeicherung im österreichischen Energiesystem im Jahr 2030.
de
dc.language
English
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dc.language.iso
en
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dc.rights.uri
http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/
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dc.subject
Prosumer
de
dc.subject
dezentrale PV und Speicher
de
dc.subject
Batterieoptimierung
de
dc.subject
Energiegemeinschaft
de
dc.subject
Pumpspeicher
de
dc.subject
Netzverluste
de
dc.subject
Prosumers
en
dc.subject
Decentral PV and Storage
en
dc.subject
Battery Optimization
en
dc.subject
Energy Community
en
dc.subject
Pump Storage
en
dc.subject
Grid Losses
en
dc.title
Comparative analysis of modeling strategies for decentral photovoltaic and storage in energy system models
en
dc.type
Thesis
en
dc.type
Hochschulschrift
de
dc.rights.license
In Copyright
en
dc.rights.license
Urheberrechtsschutz
de
dc.identifier.doi
10.34726/hss.2023.100661
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dc.contributor.affiliation
TU Wien, Österreich
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dc.rights.holder
Jovan Stefanovic
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dc.publisher.place
Wien
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tuw.version
vor
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tuw.thesisinformation
Technische Universität Wien
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dc.contributor.assistant
Schöniger, Franziska Bernadette
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tuw.publication.orgunit
E370 - Institut für Energiesysteme und Elektrische Antriebe