Workshops und Schulungen im Rahmen von PeopleSun in Nigeria
20. November 2023
Masterarbeit: Netzdienlich optimaler Einsatz von Flexibilitäten in radialen Verteilnetzen basierend auf einem AC-Lastflussmodell (Held 2023)
20. November 2023hyBit – Wasserstoff für Bremens industrielle Transformation
Im Unterprojekt des Großforschungsprojekts
hyBit untersuchen Wissenschaftler*innen des RLI die Auswirkungen eines Wasserstoff-Elektrolyseurs auf das Stromnetz im Raum Bremen. Der geplante Wasserstoff-Hub bzw. Elektrolyseur steht im Zentrum des Projekts. Er soll grünen Wasserstoff für ein Stahlwerk erzeugen. Dafür braucht er viel Strom und stellt dadurch einerseits eine große Last für das Stromnetz dar. Andererseits kann er aber auch zu einem gewissen Grad flexibel betrieben werden und so Einspeisespitzen abfangen oder Last zu Zeiten hoher Residuallast reduzieren. Durch die Untersuchung der Auswirkungen auf das Stromnetz sollen im Endergebnis Feststellungen darübergemacht werden, wie der Elektrolyseur systemdienlich eingesetzt werden kann.
Das Team am RLI begann bereits im Jahr 2022 mit dem Unter-Projekt. Die Uni Bremen gab es in Auftrag und koordiniert es. Bei der Umsetzung der Aufgaben wird das RLI mit Forschenden der Hochschule Flensburg zusammenarbeiten. Der Unterauftrag ist wie bereits erwähnt Bestandteil des größeren Projekts hyBit. Dessen übergeordnetes Ziel ist es, grundlegendes Wissen zum Aufbau der Wasserstoff-Wirtschaft in Norddeutschland zu sammeln. Gefördert wird das Großforschungsprojekt durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung mit rund 30 Millionen Euro.
Netzanalysen für Wasserstoff-Hub Region
Zunächst führt das Projekt-Team Netzanalysen für die Region Bremen und den Industriehafen durch. Mittels verschiedener Szenarien untersucht das Team die Auswirkungen des Betriebs des Elektrolyseurs auf das umliegende Stromnetz. Außerdem analysieren die Wissenschaftler*innen das Potenzial einer möglichen Off-Shore Anbindung und die Auswirkungen zusätzlicher Industrielasten.
Um die Netzanalysen durchzuführen, wird ein hochaufgelöstes Netzmodell verwendet. Es ist eingebettet in ein geclustertes Modell für die Hoch- und Höchstspannung in ganz Deutschland. Die Forschenden bauen auf Ergebnissen des Forschungsprojekts eGo^n auf. Wissenschaftler*innen des RLI untersuchten darin die Auswirkungen von Sektorenkopplung auf das Stromnetz. Szenarien-Daten aus dem Projekt sollen um die Daten des im hyBit-Projekt geplanten Wasserstoff-Hubs sowie der Offshore-Wind-Anbindungen erweitert werden. Für die Netzberechnungen nutzt das Projekt-Team das ebenfalls im eGo^n Projekt entwickelte Open Source Tool eTraGo. Mit ihm führen die Wissenschaftler*innen Netzanalysen der Hoch- und Höchstspannung durch. Außerdem können Netzausbau- und Flexibilitätsbedarfe auf diesen Spannungsebenen bestimmt werden. Im Rahmen von hyBit wird das Tool um Elektrolyseur-Modelle erweitert.
Wissenstransfer
Neben den Netzanalysen ist Wissenstransfer ein weiteres Projektziel. Die Forschenden der Universität Bremen sollen in die eGo^n-Daten sowie in das Netzanalyse-Tool eTraGo eingeführt und durch Workshops in der Anwendung geschult werden.
Die offizielle Website des Großforschungsprojekts hyBit finden Sie hier.
Projektzeitraum: März 2023 – September 2024
Das Team am RLI begann bereits im Jahr 2022 mit dem Unter-Projekt. Die Uni Bremen gab es in Auftrag und koordiniert es. Bei der Umsetzung der Aufgaben wird das RLI mit Forschenden der Hochschule Flensburg zusammenarbeiten. Der Unterauftrag ist wie bereits erwähnt Bestandteil des größeren Projekts hyBit. Dessen übergeordnetes Ziel ist es, grundlegendes Wissen zum Aufbau der Wasserstoff-Wirtschaft in Norddeutschland zu sammeln. Gefördert wird das Großforschungsprojekt durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung mit rund 30 Millionen Euro.
Netzanalysen für Wasserstoff-Hub Region
Zunächst führt das Projekt-Team Netzanalysen für die Region Bremen und den Industriehafen durch. Mittels verschiedener Szenarien untersucht das Team die Auswirkungen des Betriebs des Elektrolyseurs auf das umliegende Stromnetz. Außerdem analysieren die Wissenschaftler*innen das Potenzial einer möglichen Off-Shore Anbindung und die Auswirkungen zusätzlicher Industrielasten.
Um die Netzanalysen durchzuführen, wird ein hochaufgelöstes Netzmodell verwendet. Es ist eingebettet in ein geclustertes Modell für die Hoch- und Höchstspannung in ganz Deutschland. Die Forschenden bauen auf Ergebnissen des Forschungsprojekts eGo^n auf. Wissenschaftler*innen des RLI untersuchten darin die Auswirkungen von Sektorenkopplung auf das Stromnetz. Szenarien-Daten aus dem Projekt sollen um die Daten des im hyBit-Projekt geplanten Wasserstoff-Hubs sowie der Offshore-Wind-Anbindungen erweitert werden. Für die Netzberechnungen nutzt das Projekt-Team das ebenfalls im eGo^n Projekt entwickelte Open Source Tool eTraGo. Mit ihm führen die Wissenschaftler*innen Netzanalysen der Hoch- und Höchstspannung durch. Außerdem können Netzausbau- und Flexibilitätsbedarfe auf diesen Spannungsebenen bestimmt werden. Im Rahmen von hyBit wird das Tool um Elektrolyseur-Modelle erweitert.
Wissenstransfer
Neben den Netzanalysen ist Wissenstransfer ein weiteres Projektziel. Die Forschenden der Universität Bremen sollen in die eGo^n-Daten sowie in das Netzanalyse-Tool eTraGo eingeführt und durch Workshops in der Anwendung geschult werden.
Die offizielle Website des Großforschungsprojekts hyBit finden Sie hier.
Projektzeitraum: März 2023 – September 2024
In dem Projekt erfüllt das RLI folgende Aufgaben:
- Durchführung von Workshops zu den Themen Netzanalyse, Netzplanung und –optimierung mit eTraGo sowie eGo^n Datenmodell.
- Unterstützung bei der Integration eigener Ansätze und Szenariendaten.
- Identifikation und Umsetzung der Anpassungen zur Kopplung des eTraGo Tools mit im hyBit Projekt entwickelten Modellen.
- Implementierung eines einfachen Elektrolyseur-Modells in eTraGo.
- Durchführung von gezielten Analysen für verschiedene in hyBit entwickelte Szenarien zum Betrieb des Elektrolyseurs, möglicher Off-Shore Anbindung und zusätzlichen Industrielasten am Standort des Elektrolyseurs.
Auftraggeber:
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