Eigenverbrauchsoptimierung von PV-Erzeugung unter Berücksichtigung von Speichern

Abstract

Stark fallende Kosten von Photovoltaik-Anlagen (PV) in den letzten Jahren machen Eigenerzeugung elektrischer Energie durch PV auch für Kleinverbraucher wirtschaftlich attraktiv. Ein zunehmender Marktanteil von PV verdeutlicht diesen Trend. Die vorliegende Arbeit analysiert im ersten von drei Teilbereichen die Frage nach dem Kosteneinsparungspotential je Verbrauchergruppe durch Eigenerzeugung von PVStrom. Im zweiten Teil wird eine optimale Kombination aus Verbrauchergruppen als Bilanzgruppe für einen PV Kraftwerkspark ermittelt und im dritten Teil wird der Frage nach einer kostenoptimalen Konfiguration einer PV Anlage mit Speicher nachgegangen. Grundlage aller Analysen bildet eine lineare Optimierung unter Zugrundelegung von Standardlast- und Erzeugungsprofilen, umgesetzt und ausgewertet in MATLAB®. Die Ergebnisse des ersten Teils der oben genannten Fragestellung zeigen, dass sich für bestimmte Verbrauchergruppen über die Lebenszeit gemittelte, jährliche Einsparungen an Stromkosten von annähernd 10% erreichen lassen. Das optimale Verhältnis der Kapazität einer PV Anlage in kWh/a bezogen auf den Jahresbedarf in kWh/a beträgt dabei ungefähr ein Drittel. Im Wesentlichen zeigen die Auswertungen des zweiten Teils, dass die Kombination der Standardlastprofile H0 (Haushalt), G0 (Gewerbe allgemein) und G1 (Gewerbe werktags von 8-18h), für das Szenario, in dem die Last in der Zeit von 8-20h durch PV gedeckt werden muss, eine optimale Bilanzgruppe für eine PV Anlage darstellt. Der Anteil in kWh/a jedes Lastprofils beträgt dabei ungefähr ein Drittel. Im dritten Teil lässt sich durch lineare Optimierung und darauffolgender Regressionsanalyse einer PV Anlage mit Jahresspeicher eine Funktion erstellen, die in Abhängigkeit der Stromgestehungskosten für PV, den kurz- und langfristigen Speicherkosten und der Einspeisevergütung die optimale Speicherkapazität sowie die optimale PV Anlagenkapazität ergibt. In der Praxis ist somit eine optimale Dimensionierung von Speicherund PV Anlagenkapazität möglich. Auch in Hinblick auf einen künftig möglichen Kapazitätsmarkt ist durch die ermittelte Funktion der Speicherobergrenze eine Abschätzung der Kosten für bereitzuhaltende Reservekapazitäten möglich. Aktuelle Entwicklungen am Energiemarkt - wie etwa Smart Grids, Demand-Side-Management, Integration von E-Mobility und zunehmend dezentrale Stromproduktion - bieten Raum für neue Konzepte. In diesem Bereich besteht noch weiterer Forschungsund Analysebedarf.

Sharply declining costs for photovoltaic systems in recent years mean that private generation of electricity by photovoltaic systems (PV) is economically attractive even for individual households. A growing market share of PV illustrates this trend. The first part of this paper analyzes the question of potential cost savings for different consumer groups due to private generation of PV electricity. In the second part, the aim is to find a combination of different consumer groups as an ideal balancing group for a PV power plant. In the third part the most cost effective configuration of a PV power plant with a storage system is analyzed. The principal method of research is the concept of linear optimization, taking standardized load- and PV production profiles as a basis, implemented and evaluated using MATLAB®. The findings to the first part of the question above show that for some consumer groups savings of nearly 10% of electricity costs are achievable annually over the lifetime of a PV system on average. The ideal ratio between PV production capacity in kWh/a to the annual need of electricity in kWh/a is about a third. The results of the evaluation of the second part show that the load profiles H0 (household), G0 (industry in general) and G1 (industry, working days from 8 am to 6 pm) are best suited for a balancing group, each having a third kWh/a share. This is calculated for a scenario which assumes that the PV power plant has to serve the balancing group from 8 am to 8 pm. The third part of the paper provides a certain function for a PV power plant with an annual storage system. The function shows the ideal storage capacity and PV capacity, depending on the electricity production costs of PV (LCOE), the short and long-term storage costs and a certain feed-in compensation. This is achieved with the help of linear optimization and subsequent regression analysis. In practice, this allows ideal sizing of the storage- and PV capacity. With regard to a prospective capacity market it is also possible to evaluate the costs for spare capacities by using the function of the upper limit of the storage capacity. Current developments on the energy market, such as Smart Grids, Demand Side-Management, integration of E-Mobility and the continuing trend of decentralized power generation offer room for innovation. Further research into this field is recommended.