Performance-Simulationsmodell für AC-gekoppelte PV...

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Dokumentation | Version 1.0 Performance-Simulationsmodell für AC-gekoppelte PV-Batteriesysteme (PerModAC) Stand: 3/2017 Johannes Weniger, Tjarko Tjaden Forschungsgruppe Solarspeichersysteme Hochschule für Technik und Wirtschaft HTW Berlin DC AC DC AC PerMod AC

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Dokumentation | Version 1.0

Performance-Simulationsmodell für

AC-gekoppelte PV-Batteriesysteme (PerModAC)

Stand: 3/2017

Johannes Weniger, Tjarko Tjaden

Forschungsgruppe Solarspeichersysteme

Hochschule für Technik und Wirtschaft HTW Berlin

DC

AC

DC

AC

PerMod AC

2

PerMod AC

Inhalt

Inhalt ...................................................................................................... 2

1 Einsatzzweck ....................................................................................... 3

2 Dateien ............................................................................................... 3

3 Eingangszeitreihen ............................................................................... 4

4 Modellierte Verlustmechanismen ............................................................ 4

5 Modellparametrierung ........................................................................... 6

6 Modellstruktur ..................................................................................... 6

7 Simulationsergebnisse .......................................................................... 7

7.1 Energiesummen ............................................................................. 7

7.2 Kennzahlen ................................................................................... 8

8 Validierung ........................................................................................ 11

9 Download .......................................................................................... 11

Danksagung ........................................................................................... 11

Literatur ................................................................................................ 12

3

PerMod AC

1 Einsatzzweck

Das offene und frei verfügbare Performance-Simulationsmodell für AC-gekoppelte

PV-Batteriesysteme (PerModAC) dient der simulationsbasierten Analyse der Ener-

gieeffizienz von AC-gekoppelten PV-Batteriesystemen. Bild 1 stellt die wesentli-

chen Komponenten von AC-gekoppelten PV-Batteriesystemen dar. Mit dem Simu-

lationsmodell lassen sich die auftretenden Energieflüsse in AC-gekoppelten PV-

Batteriesystemen in einsekündiger Auflösung ermitteln. Der Fokus liegt auf der

Analyse der energetischen Betriebsergebnisse über den Zeitraum von einem Jahr.

Zudem können eine Reihe von Kennzahlen zur Bewertung der energetischen Per-

formance des jeweiligen Systems bestimmt werden. Das Simulationsmodell kann

mit der Simulationsumgebung Matlab ausgeführt werden.

Bild 1 Systemkomponenten und Messpunkte bei AC-gekoppelten PV-Batteriesystemen.

2 Dateien

Mit dem Simulationsmodell werden die in Tabelle 1 aufgeführten Dateien zur Ver-

fügung gestellt.

Tabelle 1 Bereitgestellte Dateien der PerModAC-Version 1.0.

Dateiname Beschreibung

PerModAC.m Matlab-Funktion des Simulationsmodells

PerModAC_doku.pdf Dokumentation

PerModAC_input.mat Eingangszeitreihen der PV-Leistungsabgabe und Last

PerModAC_res.m Matlab-Funktion zur Ergebnisauswertung

PerModAC_run.m Matlab-Skript zum Aufruf des Simulationsmodells

PerModAC_sys.ods und .xls Tabellenblatt zur Erstellung der Modellparameter

PerModAC_val.mat Datensatz zur Modellvalidierung

PV-Generator

PV-Wechselrichter

Batteriespeicher

Netz

BatterieumrichterDC

AC

DC

AC

PV BAT

PVS

GL

AC AC

Messpunkte

BatteriesystemPV-System

elektrischeVerbraucher BS

4

PerMod AC

3 Eingangszeitreihen

Die Systemsimulation kann auf Basis der in PerModAC_input.mat hinterlegten bei-

spielhaften Eingangsdaten erfolgen. Darin sind Zeitreihen der PV-Leistungsabgabe

und elektrischen Last in einsekündiger Auflösung über den Zeitraum von einem

Jahr mit jeweils 31.536.000 Datenpunkten enthalten. Das elektrische Haushalts-

lastprofil wurde einem frei verfügbaren Datensatz (Nr. 31 von [1]) entnommen.

Der elektrische Energiebedarf beläuft sich auf 5010 kWh/a. Die Zeitreihe der Leis-

tungsabgabe des PV-Generators wurde auf Basis von meteorologischen Daten der

Universität Oldenburg des Jahres 2014 erstellt [2]. Auf Grundlage der horizontal

erfassten Messdaten der Bestrahlungsstärke wurde zunächst die Bestrahlungs-

stärke auf einem südlich ausgerichteten und um 35° geneigten PV-Generator

durch geometrische Zusammenhänge sowie mit dem Model von Klucher berechnet

[3]. Zusätzlich wurde die Lufttemperatur bei der Berechnung der Leistungsabgabe

des PV-Generators nach Beyer et al. [4] berücksichtigt. Der resultierende DC-Jah-

resertrag des PV-Generators beträgt 1055 kWh/(kWp∙a). Grundsätzlich können

auch andere Eingangszeitreihen der elektrischen Last und PV-Leistungsabgabe für

die Systemsimulation mit PerModAC verwendet werden, sofern diese eine kon-

stante Zeitschrittweite von 1 s aufweisen.

4 Modellierte Verlustmechanismen

Die Verlustmechanismen in netzgekoppelten PV-Batteriesystemen lassen sich in

fünf Kategorien unterteilen (Bild 2). Dimensionierungsverluste sind durch Leis-

tungsbeschränkungen der Systemkomponenten bedingt. Des Weiteren bringt die

Energieumwandlung in den leistungselektronischen Komponenten und im Batte-

riespeicher Verluste mit sich. Hinzu kommen Verluste, die durch die Regelung und

das Energiemanagement zustande kommen. Die Leistungsaufnahme der Kompo-nenten im Leerlauf- oder Standby-Betrieb hat Bereitschaftsverluste zur Folge.

Bild 2 Klassifizierung der Energieverluste in netzgekoppelten PV-Batteriesystemen [5].

Bei der Systemmodellierung sind grundsätzlich verschiedene Anforderungen zu

berücksichtigen. Neben einer hohen Modellgenauigkeit werden immer ein geringer

Parametrierungsaufwand sowie eine hohe Allgemeingültigkeit des Simulationsmo-

dells angestrebt. Um das Betriebsverhalten der AC-gekoppelten PV-Batteriesys-

teme zu modellieren, mussten daher bei der Modellentwicklung im Hinblick auf die

modellierten Verlustmechanismen Kompromisse getroffen werden. Tabelle 2 stellt

zum einen die implementierten Verlustfaktoren und zum anderen die bisher nicht

im Modell berücksichtigten Einflussfaktoren auf die Systemeffizienz dar.

Verlustmechanismen in Photovoltaik-Batteriesystemen

Umwandlungs-

verluste

Energiemanage-

mentverluste

Regelungs-

verluste

Bereitschafts-

verluste

Dimensionie-

rungsverluste

5

PerMod AC

Tabelle 2 Überblick über die implementierten sowie nicht berücksichtigten Einflussfaktoren der

PerModAC-Version 1.0.

implementierte Einflussfaktoren

nicht implementierte Einflussfaktoren

Dimensionierungsverluste

• Leistungsbeschränkung der Umrichter sowie

der Batterie

• Kurzzeitige Überlastfähigkeit der Umrichter

Umwandlungsverluste

• Leistungsabhängigkeit der Umwandlungsver-

luste der Umrichter und der Batterie

• Leistungsaufnahme des BMS

• Spannungs- und Temperaturabhängigkeit der

Umwandlungsverluste

• Alterungseinflüsse auf die Umwandlungsver-

luste

Regelungsverluste

• Stationäre Maximum Power Point Tracking

(MPPT)-Verluste des PV-Wechselrichters

• Begrenzung der Ladeleistung während der

Ladeschlussphase

• Hysterese der PV- sowie Netznachladerege-

lung (Erhaltungsladung)

• Leistungsabhängigkeit der stationären Regel-

abweichungen der Lade- und Entladeleistung

• Tot- und Einschwingzeit der Lade- und Entla-

deleistung

• Dynamische MPPT-Verluste des PV-Wechsel-

richters

• Variable Tot- und Einschwingzeiten der Lade-

und Entladeleistung

• Einfluss von Maßnahmen zum Ladungsaus-

gleich zwischen den Batteriezellen (Balan-

cing) sowie zur Zellpflege

Energiemanagementverluste

• Abregelungsverluste aufgrund der Begren-

zung der Einspeiseleistung

• Prognosebasierte Betriebsstrategien

• Schieflastbegrenzung

• Blindleistungsbereitstellung

Bereitschaftsverluste

• Leistungsaufnahme der Umrichter sowie des

BMS im Leerlauf- oder Standby-Modus

• Leistungsaufnahme der Peripheriekomponen-

ten (Leistungssensor, Energiemanager, etc.)

• Zeitabhängigkeit der Bereitschaftsverluste

(Umschaltbedingungen zwischen den ver-

schiedenen Betriebszuständen)

• Selbstentladung der Batterie

Bedeutende Einflussgrößen wie die Leistungsabhängigkeit der Umwandlungsver-

luste sowie die Leistungsaufnahme der Umrichter und des BMS im Leerlauf-Betrieb

sind in der PerModAC-Version 1.0 abgebildet. Einige der vernachlässigten Einfluss-

faktoren wurden aufgrund ihrer geringen Relevanz nicht berücksichtigt (z.B.

Selbstentladung der Batterie). Weitere Einflussfaktoren wie die Spannungsabhän-

gigkeit der Umwandlungsverluste lassen sich implementieren, sofern die dazu er-

forderlichen Daten zur Modellparametrierung vorliegen. Zudem müssen die Um-

schaltbedingungen zwischen den verschiedenen Betriebszuständen (Leerlauf und

Standby-Betrieb) produktspezifisch angepasst werden. Temperaturabhängigkeiten

können ohne größere Modellanpassungen nicht berücksichtigt werden. Da Alte-

rungseffekte im Simulationsmodell nicht abgebildet sind, erfolgt die Analyse der

Systemeffizienz in der Regel ausschließlich im Neuzustand.

6

PerMod AC

5 Modellparametrierung

Zur Herleitung der erforderlichen Modellparameter sind grundsätzlich detaillierte

Labortests des zu modellierenden Systems nach dem Effizienzleitfaden für PV-

Speichersysteme notwendig [6]. Aus den Messdaten lassen sich mit dem Tabel-

lendokument PerModAC_sys die erforderlichen Modellparameter ableiten. Die er-

mittelten Parameter können anschließend in das Matlab-Skript PerModAC_run.m

überführt werden.

Mit dem Simulationsmodell wird auch ein Beispieldatensatz eines exemplarischen

PV-Batteriesystems zur Verfügung gestellt. Das Referenzsystem besteht aus ei-

nem 5-kWp-PV-Generator, dem PV-Wechselrichter SMA Sunny Boy 5000TL sowie

dem AC-gekoppelten Batteriesystem Sonnenbatterie eco 4,5. Die Modellparameter

des Referenzsystems wurden aus Labormessungen des Instituts für Stromrichter-

technik und elektrische Antriebe (ISEA) der RWTH Aachen abgeleitet (vgl. [7]). Es

sei angemerkt, dass die im Modell hinterlegte Speicherkapazität dem Mittelwert

der jeweils bei Nennleistung aufgenommen und abgegebenen DC-Energie des Bat-

teriespeichers entspricht.

6 Modellstruktur

Bild 3 gibt einen Überblick über die Struktur des Simulationsmodells. Für jeden

Zeitschritt werden zunächst die Wandlungsverluste des PV-Wechselrichters auf Ba-

sis der MPP-Leistung des PV-Generators bestimmt. Anschließend wird aus der AC-

seitigen PV-Leistungsabgabe und Haushaltslast unter Berücksichtigung der Leis-

tungsaufnahme der Peripheriekomponenten die Differenzleistung ermittelt, die als

Sollwertvorgabe der AC-seitigen Batterieleistung dient.

Im Anschluss erfolgt die Abbildung der einzelnen Verluste des AC-gekoppelten Bat-

teriesystems. Zunächst wird der Einfluss der systemspezifischen Totzeit und Re-

gelgüte sowie der Nennleistungsbegrenzung und Einschwingzeit berücksichtigt. Je

nach Energiezustand erfolgt im Ladebetrieb die Begrenzung der maximal zulässi-

gen Ladeleistung. Im Anschluss werden die Umwandlungsverluste des Batterieum-

richters und die Verluste des Batteriespeichers berücksichtigt. Aus der ermittelten

DC-seitigen Batterieleistung lässt sich wiederum die Änderung des Energiezu-

stands ableiten.

Bild 3 Vereinfachte Modellstruktur und Reihenfolge der modellierten Verlustmechanismen.

Batteriesystem

Ein

gangszeit

reih

en

PV-System

MPP-Leistung des

PV-Generators

Wandlungsverluste

des PV-Wechselrichters

Differenz-

leistung

Totzeit der

Systemregelung

Regelgüte der

Systemregelung

Nennleistungs-

begrenzung

Einschwingzeit der

Systemregelung

Ladeschluss-

verhalten

Wandlungsverluste

des Batteriewechselrichters

Speicherverluste

des BatteriespeichersÄnderung des

Energiezustands

Bereitschafts-

verlusteElektrische Last

7

PerMod AC

7 Simulationsergebnisse

Auf Basis der Eingangsparameter wird zum einen das Betriebsverhalten des realen,

verlustbehafteten PV-Batteriesystems simuliert. Zum anderen wird das Betriebs-

verhalten eines idealen, verlustfreien Systems mit identischer Batterie- und PV-

Generatorgröße bestimmt. Nach Durchführung der Systemsimulation, die in der

Regel weniger als 60 s in Anspruch nimmt, werden die resultierenden Energiesum-

men und Kennzahlen für beide Fälle tabellarisch gegenübergestellt. Des Weiteren

werden die Ergebnisse des realen PV-Batteriesystems grafisch aufgeführt.

7.1 Energiesummen

In einem ersten Schritt werden die Jahressummen der einzelnen Energieflüsse be-

stimmt. Bild 4 stellt die Jahresenergiebilanz des Referenzsystems grafisch dar, die

sich bei Verwendung der im Modell hinterlegten Systemparameter ergibt. Die AC-

seitig abgegebene PV-Energie wird entweder zeitgleich direkt verbraucht, zur La-

dung des Batteriespeichers genutzt oder in das Netz eingespeist. Aufgrund der

Regelungs- und Bereitschaftsverluste wird ein Teil der Batterieladung durch Netz-

bezug gedeckt. Der Gesamtverbrauch setzt sich aus dem ursprünglichen Haus-

haltsverbrauch sowie dem zusätzlichen Peripherieverbrauch zusammen. Die PV-

Direktversorgung, die Batterieentladung oder der Netzbezug decken den Energie-

bedarf der elektrischen Verbraucher. Zusätzlich führen die Regelungsverluste zur

Entladung des Batteriespeichers in das Netz.

Bild 4 Jahresenergiebilanz und Aufteilung der Energieflüsse des realen PV-Batteriesystems.

Tabelle 3 vergleicht die Betriebsergebnisse des idealen und realen PV-Batteriesys-

tems anhand der jährlichen Energiesummen der einzelnen Energieflusspfade. Die

Kürzel der Energieflüsse sind in Anlehnung an die Energieflussrichtungen zwischen

den jeweiligen Messpunkten gewählt (vgl. Bild 1). Zusätzlich zu den Energieflüssen

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PerMod AC

des idealen Systems kommt im realen System der Energieaustauch zwischen dem

Batteriesystem und dem Netz hinzu. Zudem ist der elektrische Energieverbrauch

um den Energieverbrauch der Peripheriekomponenten erhöht. Zur Vereinfachung

und Reduktion der Anzahl der Energieflusspfade ist der Standby-Verbrauch des

PV-Wechselrichters EAC2PVS (5 kWh/a) dem Peripherieverbrauch zugeordnet.

Tabelle 3 Berechnete Energiesummen des idealen und realen PV-Batteriesystems.

Bezeichnung Kürzel ideales System reales System Differenz

Elektrischer Energieverbrauch EL 5010 kWh/a 5032 kWh/a +22 kWh/a

AC-Energieerzeugung EPVS 5274 kWh/a 5011 kWh/a -263 kWh/a

DC-Energieerzeugung EPV 5274 kWh/a 5210 kWh/a -64 kWh/a

AC-Batterieladung EAC2BS 1220 kWh/a 1384 kWh/a +164 kWh/a

AC-Batterieentladung EBS2AC 1220 kWh/a 1040 kWh/a -180 kWh/a

DC-Batterieladung EBATC 1220 kWh/a 1281 kWh/a +61 kWh/a

DC-Batterieentladung EBATD 1220 kWh/a 1162 kWh/a -58 kWh/a

Netzeinspeisung EAC2G 2518 kWh/a 2295 kWh/a -222 kWh/a

Netzbezug EG2AC 2254 kWh/a 2661 kWh/a +407 kWh/a

PV-Direktversorgung EPVS2L 1536 kWh/a 1488 kWh/a -48 kWh/a

PV-Batterieladung EPVS2BS 1220 kWh/a 1263 kWh/a +43 kWh/a

PV-Einspeisung EPVS2G 2518 kWh/a 2260 kWh/a -258 kWh/a

Batterieversorgung EBS2L 1220 kWh/a 1005 kWh/a -215 kWh/a

Netzversorgung EG2L 2254 kWh/a 2539 kWh/a +286 kWh/a

Batterieeinspeisung EBS2G 0 kWh/a 35 kWh/a +35 kWh/a

Netzladung EG2BS 0 kWh/a 121 kWh/a +121 kWh/a

Peripherieverbrauch EPERI 0 kWh/a 22 kWh/a +22 kWh/a

Abregelung ECT 0 kWh/a 48 kWh/a +48 kWh/a

7.2 Kennzahlen

Des Weiteren können mit PerModAC eine Reihe von Kennzahlen zur Bewertung der

energetischen Performance des jeweiligen Systems bestimmt werden. Im Folgen-

den wird auf die Bestimmung der einzelnen Kennzahlen (Eigenverbrauchsanteil,

Autarkiegrad, AC-Systemnutzungsgrad, Systemnutzungsgrad und System Perfor-

mance Index) eingegangen.

Zur Bewertung der Betriebsergebnisse von PV-Batteriesystemen wird häufig der

Eigenverbrauchsanteil herangezogen. Der Eigenverbrauchsanteil e berechnet sich

aus der direkt verbrauchten PV-Energie EPVS2L, der zur Batterieladung genutzten

PV-Energie EPVS2BS sowie der AC-seitig abgegebenen PV-Energie EPVS:

e = EPVS2L + EPVS2BS

EPVS =

EPVS − EPVS2G

EPVS. (1)

Alternativ lässt sich der Eigenverbrauchsanteil aus der erzeugten PV-Energie EPVS

und der in das Netz eingespeisten PV-Energie EPVS2G bestimmen.

Eine weitere Vergleichsgröße ist der sogenannte Autarkiegrad, der die Höhe der

durch das PV-Batteriesystem erzielten Eigenversorgung beschreibt. Der Autarkie-

grad a gibt den Anteil des elektrischen Energieverbrauchs an, der durch die PV-

Direktversorgung EPVS2L oder die Batterieentladung EBS2L gedeckt wird:

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PerMod AC

a = EPVS2L + EBS2L

EL =

EL − EG2L

EL. (2)

Indirekt kann der Autarkiegrad auch aus dem elektrischen Energieverbrauch EL

und der Netzversorgung EG2L berechnet werden.

Für den Vergleich der Energieeffizienz von AC-gekoppelten Batteriesystemen bie-

tet sich die Bestimmung des energetischen Wirkungsgrads als Quotient der AC-

seitig abgegebenen und AC-seitig aufgenommenen Energie an. Im allgemeinen

Sprachgebrauch wird der mittlere Wirkungsgrad über den Zeitraum von einem Jahr

auch als Nutzungsgrad bezeichnet [8]. In Anlehnung an die Energieflusspfade soll

dieser Nutzungsgrad für AC-gekoppelte Batteriesysteme als AC-Systemnutzungs-grad η̅

AC definiert werden. Er berechnet sich aus dem Verhältnis von der AC-Bat-

terieentladung EBS2AC zur AC-Batterieladung EAC2BS:

η̅AC

= EBS2AC

EAC2BS. (3)

Da der AC-Systemnutzungsgrad die Effizienz der AC-Energiespeicherung des Bat-

teriesystems beschreibt, lässt er sich nur für AC-gekoppelte Systeme bestimmen.

Um die Energieeffizienz von unterschiedlichen Systemtopologien vergleichbar zu

machen, ist es notwendig den PV2AC-Energiewandlungspfad (PV-Wechselrichter

bei AC-gekoppelten und PV-Generatorgekoppelten Batteriesystemen) in die Bilan-

zierung aufzunehmen (vgl. Bild 1). Dieser Ansatz wird beim Systemnutzungsgrad

verfolgt. Hierbei wird die durch das PV-Batteriesystem auf dem AC-Bus zugeführte

und aufgenommene Energiemenge unabhängig vom Zeitpunkt der Leistungsauf-

nahme bzw. -abgabe über den Betrachtungszeitraum bilanziert. Daraus lässt sich

die in der Bilanz zur Lastversorgung oder Netzeinspeisung nutzbare AC-Energie

bestimmen. Bei AC-gekoppelten PV-Batteriesystemen entspricht dies der Summe

aus der Energieabgabe des PV-Systems EPVS und der AC-Batterieentladung EBS2AC

abzüglich der Energieaufnahme des PV-Systems EAC2PVS und der AC-Batteriela-

dung EAC2BS. Der Systemnutzungsgrad η̅SYS

setzt die AC-seitig nutzbare Energie

ins Verhältnis zum DC-seitigen Ertrag des PV-Generators EPV und berechnet sich

bei AC-gekoppelten Systemen wie folgt:

η̅SYS

= EPVS + EBS2AC - EAC2PVS - EAC2BS

EPV. (4)

Mit dem System Performance Index (SPI) wurde eine neue ökonomische Kennzahl

zur Charakterisierung der Energieeffizienz entwickelt, die die Schwächen der ener-

getischen Kennzahlen umgeht [9]. Die Grundlage des SPI bildet die Berechnung

der bilanziellen Stromkosten C, die der Differenz aus den Netzbezugskosten CG2AC

und den Einnahmen aus der Netzeinspeisung RAC2G entsprechen:

C = CG2AC − RAC2G = EG2AC∙pG2AC

− EAC2G∙pAC2G

. (5)

Die netzbezugsbedingten Ausgaben ergeben sich aus dem Produkt des Netzbe-zugspreises p

G2AC und der aus dem Netz bezogenen Energie EG2AC. Die Netzein-

speiseerlöse RAC2G können aus der Einspeisevergütung pAC2G

und der in das Netz

eingespeisten Energie EAC2G bestimmt werden.

Zur Bestimmung des SPI werden die bilanziellen Stromkosten CREF, die sich ohne

Einsatz eines PV-Batteriesystems ergeben, als Referenz herangezogen. Diese wer-

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PerMod AC

den mit den durch ein ideales, verlustfreies PV-Batteriesystem erzielten bilanziel-len Stromkosten CPVBS,IDEAL verglichen. Daraus lässt sich das theoretische Kosten-

einsparungspotenzial des betrachteten PV-Batteriesystems ∆CPVBS,IDEAL bestim-

men. Der SPI setzt die durch das verlustbehaftete PV-Batteriesystem realisierte Kosteneinsparung ∆CPVBS,REAL ins Verhältnis zum Kosteneinsparungspotenzial des

verlustfreien PV-Batteriesystems gleicher Speicherkapazität ∆CPVBS,IDEAL:

SPI = ∆CPVBS,REAL

∆CPVBS,IDEAL =

CREF − CPVBS,REAL

CREF − CPVBS,IDEAL. (6)

Die für das reale, verlustbehaftete Referenzsystem ermittelten Kennzahlen sind in

Bild 5 aufgeführt. Die Systemverluste führen dazu, dass im Vergleich zum idealen

System der Eigenverbrauchsanteil ansteigt und der Autarkiegrad abfällt (vgl. Ta-

belle 4). Für das reale Referenzsystem ergibt sich aus der Systemsimulation im

Jahresmittel ein AC-Systemnutzungsgrad von 75,2%. Somit werden nur etwa drei

Viertel der AC-seitig aufgenommenen Energie wieder AC-seitig vom Batteriesys-

tem abgegeben. Im Vergleich dazu fällt der Systemnutzungsgrad des Referenz-

systems mit 89,5% höher aus, da die weitaus effizientere Energieumwandlung im

PV-Wechselrichter bei diesem Ansatz stärker ins Gewicht fällt. Für eine detaillierte

Diskussion der Aussagekraft der energetischen Kennzahlen sei auf [5] verwiesen.

Für die Berechnung des SPI wurde die Einspeisevergütung mit 12 ct/kWh und der

Netzbezugspreis mit 28 ct/kWh angesetzt. Im Fall ohne PV-Batteriesystem ent-

sprechen die bilanziellen Stromkosten den Netzbezugskosten, die sich auf

1403 €/a belaufen. Durch ein verlustfreies PV-Batteriesystem mit identischer Spei-

cherkapazität lassen sich diese Kosten um 1074 €/a verringern. Die Systemver-

luste haben zur Folge, dass das reale PV-Batteriesystem nur etwa 933 €/a gegen-

über der Ausgangssituation einspart. Das betrachtete AC-gekoppelte System er-

zielt daher einen SPI von 86,9%.

Bild 5 Berechnete Kennzahlen des reales PV-Batteriesystems.

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PerMod AC

Tabelle 4 Berechnete Kennzahlen des idealen und realen PV-Batteriesystems.

Bezeichnung Kürzel ideales System reales System Differenz

Eigenverbrauchsanteil e 52,3% 54,9% +2,6 %

Autarkiegrad a 55,0% 49,5% -5,5 %

AC-Systemnutzungsgrad η̅AC

100,0% 75,2% -24,8 %

Systemnutzungsgrad η̅SYS

100,0% 89,5% -10,5 %

System Performance Index SPI 100,0% 86,9% -13,1 %

8 Validierung

Die Validierung des Simulationsmodells für vier unterschiedliche Systeme ergab

eine gute Übereinstimmung zwischen den Mess- und Simulationswerten [7].

Grundsätzlich wird empfohlen, die Genauigkeit des Simulationsmodells für das je-

weils zu untersuchende PV-Batteriesystem zu überprüfen. Neben dem Simulati-

onsmodell wird daher auch ein Datensatz zur Modellvalidierung bereitgestellt. Mit

dem Datensatz kann das Betriebsverhalten des jeweiligen PV-Batteriesystems auf

Basis einer programmierbaren Last und eines PV-Simulators in einer Laborumge-

bung über einen Zeitraum von einer Woche messtechnisch bestimmt werden. Zum

einen ist in dem Datensatz eine einsekündige und phasenaufgelöste Zeitreihe der

elektrischen Haushaltslast enthalten. Zum anderen sind Zeitreihen der Modultem-

peratur und Bestrahlungsstärke auf der geneigten PV-Generatorebene enthalten,

die als Eingangsgrößen für einen PV-Simulator genutzt werden können. Durch den

Vergleich der Mess- und Simulationsergebnisse kann das Simulationsmodell vali-

diert werden. Um eine hohe Modellgenauigkeit zu erreichen, wird grundsätzlich die

systemspezifische Anpassung des Simulationsmodells empfohlen.

9 Download

PerModAC ist frei verfügbar: https://pvspeicher.htw-berlin.de/permod. An-

merkungen, Verbesserungsvorschläge oder Kritik zum Simulationsmodell gerne an

[email protected]. Grundsätzlich ist auch die Entwicklung von Simula-

tionsmodellen für DC-gekoppelte und PV-Generatorgekoppelte PV-Batteriesys-

teme möglich, sofern Daten zur Modellentwicklung und -validierung zur Verfügung

gestellt werden.

Danksagung

Das vorliegende Simulationsmodell ist im „Verbundvorhaben: Langlebige Quali-

tätsmodule für PV-Systeme mit Speicheroption und intelligentem Energiemanage-

ment (LAURA) Teilvorhaben: Energiemanagement und Optimierung von Photovol-

taiksystemen mit Batterie- und Wärmespeichern (PVstore)“ entstanden (Förder-

kennzeichen: 0325716G). Die Autoren danken dem Projektträger Jülich (PtJ) und

dem Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi). Ein besonderer Dank

gilt zudem David Haberschusz, Kai-Philipp Kairies, Christian Messner, Michael

Knoop, Matthias Littwin und Hauke Loges für die Bereitstellung von Messdaten zur

Parametrierung und Validierung des verwendeten PerModAC-Simulationsmodells.

Für Hinweise zur Optimierung des Programmcodes danken die Autoren Marc Ja-

kobi.

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PerMod AC

Literatur

[1] T. Tjaden, J. Bergner, J. Weniger, V. Quaschning: „Repräsentative elektrische

Lastprofile für Wohngebäude in Deutschland auf 1-sekündiger Datenbasis“,

Hochschule für Technik und Wirtschaft HTW Berlin, 2015. [Online]. Verfügbar

unter: https://pvspeicher.htw-berlin.de/daten/. [2] J. Kalisch, T. Schmidt, D. Heinemann, E. Lorenz: „Continuous meteorological

observations in high-resolution (1Hz) at University of Oldenburg in 2014“.

10.1594/PANGAEA.847830, 2015.

[3] T. M. Klucher: „Evaluation of models to predict insolation on tilted surfaces“,

Solar Energy, Bd. 23, Nr. 2, S. 111–114, Jan. 1979.

[4] H. G. Beyer, G. Heilscher, S. Bofinger: „Identification of a General Model for the MPP Performance of PV-Modules for the Application in a Procedure for the

Performance Check of Grid Connected Systems“, in 19th European Photovoltaic

Solar Energy Conference, Paris, 2004, S. 3073–3076.

[5] J. Weniger, T. Tjaden, V. Quaschning: „Vergleich verschiedener Kennzahlen zur

Bewertung der energetischen Performance von PV-Batteriesystemen“, in 32. Symposium Photovoltaische Solarenergie, Bad Staffelstein, 2017.

[6] BVES - Bundesverband Energiespeicher e.V., BSW - Bundesverband Solarwirt-

schaft e.V.: „Effizienzleitfaden für PV-Speichersysteme“, Berlin, März 2017.

[7] T. Tjaden, J. Weniger, C. Messner, M. Knoop, M. Littwin, K.-P. Kairies, D. Ha-

berschusz, H. Loges, V. Quaschning: „Offenes Simulationsmodell für netzge-koppelte PV-Batteriesysteme“, in 32. Symposium Photovoltaische Solarener-

gie, Bad Staffelstein, 2017.

[8] Verein Deutscher Ingenieure e. V.: „VDI 4661 Energiekenngrößen - Definitio-

nen, Begriffe, Methodik“, in VDI-Handbuch Energietechnik, Düsseldorf, 2014.

[9] J. Weniger, T. Tjaden, J. Bergner, V. Quaschning: „Emerging Performance

Issues of Photovoltaic Battery Systems“, in 32nd European Photovoltaic Solar Energy Conference and Exhibition, München, 2016, S. 2372–2380.