Entwicklung eines Brennstoffzellen-Batterie-Antriebssystems für Sportboote
4. Dezember 2018
Konferenz: New Energy World
11. Dezember 2018open_BEA: Open Battery Models for Electrical Grid Applications
Offene Batteriemodelle zur Energiesystemmodellierung
Im open_BEA-Projekt werden Open-Source-Batteriemodelle für verschiedene stationäre und mobile Batterietechnologien entwickelt. Diese werden in eine Open-Source-/Open-Data-Plattform integriert, um verschiedene netzgebundene Fragestellungen untersuchen zu können.
Um den Anteil Erneuerbarer Energien an der Energieversorgung Deutschlands zu erhöhen, ist es nötig, verschiedene Sektoren des Energiesystems – wie etwa Strom, Wärme oder Mobilität – miteinander zu koppeln. Allerdings sind die Auswirkungen einer zunehmenden Interaktion der Sektoren auf den Netzausbaubedarf noch wenig untersucht. Unklar ist auch, inwieweit Elektrofahrzeuge, deren Zahl sich in den nächsten Jahren erhöhen wird, als mobile Speicher im Energiesystem eingesetzt werden könnten und ob Ladesäulen netzdienliche Dienstleistungen, wie etwa Blindleistungsbereitstellung, übernehmen können.
Ziel von open_BEA ist es daher, die Simulationen von Batteriespeichern und die Energiesystemanalyse mit Fokus auf Stromnetze gemeinsam mit der Netzintegration von Elektromobilität in einem Modell abzubilden. Dies wird gemeinsam mit der Technischen Universität München und dem Bayerischen Zentrum für Angewandte Energieforschung entwickelt und soll als Open-Source-Tool einer breiten Gruppe von Anwenderinnen und Anwendern zur Verfügung stehen.
Mit dem open_BEA-Tool soll sich dann beispielsweise modellieren lassen, wie stationäre Speicher optimal positioniert, dimensioniert und betrieben werden müssen, damit sie netzdienliche Dienstleistungen bereitstellen. Ebenso soll sich durch parametrierte Simulationen überprüfen lassen, welche Speichertechniken für einen vorgegebenen Anwendungsfall kostenoptimal sind.
Projektzeitraum: November 2018 – Oktober 2021
Um den Anteil Erneuerbarer Energien an der Energieversorgung Deutschlands zu erhöhen, ist es nötig, verschiedene Sektoren des Energiesystems – wie etwa Strom, Wärme oder Mobilität – miteinander zu koppeln. Allerdings sind die Auswirkungen einer zunehmenden Interaktion der Sektoren auf den Netzausbaubedarf noch wenig untersucht. Unklar ist auch, inwieweit Elektrofahrzeuge, deren Zahl sich in den nächsten Jahren erhöhen wird, als mobile Speicher im Energiesystem eingesetzt werden könnten und ob Ladesäulen netzdienliche Dienstleistungen, wie etwa Blindleistungsbereitstellung, übernehmen können.
Ziel von open_BEA ist es daher, die Simulationen von Batteriespeichern und die Energiesystemanalyse mit Fokus auf Stromnetze gemeinsam mit der Netzintegration von Elektromobilität in einem Modell abzubilden. Dies wird gemeinsam mit der Technischen Universität München und dem Bayerischen Zentrum für Angewandte Energieforschung entwickelt und soll als Open-Source-Tool einer breiten Gruppe von Anwenderinnen und Anwendern zur Verfügung stehen.
Mit dem open_BEA-Tool soll sich dann beispielsweise modellieren lassen, wie stationäre Speicher optimal positioniert, dimensioniert und betrieben werden müssen, damit sie netzdienliche Dienstleistungen bereitstellen. Ebenso soll sich durch parametrierte Simulationen überprüfen lassen, welche Speichertechniken für einen vorgegebenen Anwendungsfall kostenoptimal sind.
Projektzeitraum: November 2018 – Oktober 2021
Zur offiziellen Open_BEA Projektwebseite
In diesem Projekt übernimmt das RLI folgende Aufgaben:
- Weiterentwicklung der wissenschaftlichen Methoden zur örtlichen und zeitlichen Allokation von Mobilitätsbedarf
- Analyse des Flexibilitätspotenzials von Elektromobilität für Energiesysteme
- Weiterentwicklung der wissenschaftlichen Methoden zur netzdienlichen Positionierung von Batteriespeichern und Ladeinfrastruktur
- Analyse des möglichen Nutzens von Elektromobilität und Batteriespeichern zum Blindleistungsmanagements in Verteilnetzen
- Implementierungen einer offenen Software zur Verteilnetzplanung, unter Berücksichtigung der Integration von E-Mobilität und Batteriespeichern
- Zusammenstellung der erwarteten Herausforderungen hinsichtlich Netzplanung und -betrieb für Netzbetreiber
- Erarbeitung von Handlungsempfehlungen:
- Für Netzbetreiber: Aufzeigen von kosteneffizienten Optionen
- Für Gremien, Verbände und Politik: Hinweise auf regulatorische Hindernisse
- Durchführung von Workshops zur Einführung in die zu entwickelnde Software
(Projektkoordination) 
Pedersen, Multiperiod Optimal Power Flow Problem in Distribution System Planning, 2019
Kucevic et al., Reducing grid peak load through the coordinated control of battery energy storage systems located at electric vehicle charging parks, Applied Energy, Vol. 295, 2021
Pedersen et al., Distribution System Planning with Battery Storage using Multiperiod Optimal Power Flow, Proceedings of the 14th International Renewable Energy Storage Conference, Atlantis Highlights in Engineering Vol.6, 2021
Helfenbein, Analyse des Einflussesnetzdienlicher Ladestrategien auf Verteilnetze aufgrund der zunehmenden Netzintegration von Elektrofahrzeugen, 2021
Kucevic et al., Reducing grid peak load through the coordinated control of battery energy storage systems located at electric vehicle charging parks, Applied Energy, Vol. 295, 2021
Pedersen et al., Distribution System Planning with Battery Storage using Multiperiod Optimal Power Flow, Proceedings of the 14th International Renewable Energy Storage Conference, Atlantis Highlights in Engineering Vol.6, 2021
Helfenbein, Analyse des Einflussesnetzdienlicher Ladestrategien auf Verteilnetze aufgrund der zunehmenden Netzintegration von Elektrofahrzeugen, 2021
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