WindNODE, Arbeitstreffen AP 8 - borderstep.de · Entwurf der technischen Architektur 2 2...
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WindNODE, Arbeitstreffen AP 8Bericht aus dem Gesamtvorhaben
Dr. Severin Beucker, Borderstep Institut für Innovation und NachhaltigkeitBerlin, 15.01.2019
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Bisheriger Stand von AP8 und Ausblick
n 2017/2018: Identifikation von Flexibilitäten in den Quartieren (Zwickau, Berlin Schöneberg und Prenzlauer Berg) und Beschreibung von Anwendungsfällen/ Use Cases:è Analyse von Quartierenè Beschreibung von Anwendungsfällen/ Use Casesè Diskussion mit den WindNODE-Partnern, Gewinnung von Umsetzungspartnern
n 2018: Erweiterung von Flexibilitäten und Schaffung von technischen Grundlagenfür die Nutzung:è Ausrüstung der Quartier mit RONT (Zwickau) und PtH-Elemente
(Berlin Berlin Schöneberg und Prenzlauer Berg)è Vernetzung von Aggregaten mit Smart Building Technik
(Kommunikations- und Steuertechnik)è Teilweise Ausrüstung von Quartieren mit intelligenten Messsystem
(Berlin Prenzlauer Berg)è In Arbeit: Schnittstellentwicklung für Anwendungsfälle/ Use Cases
n Geplant in 2019: Erprobung der Anwendungsfälle/ Use Cases und Auswertungè Neu: Modellierung zusätzlicher Flexibilitätsoptionen in AP 8.2 (siehe auch Angebot an
Partner aus AP 8.4 später)
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Definition von Flexibilität aus WindNODE
Koordinierungskomitee Flexibilitäten, Markt und Regulierung:„Flexibilität bezeichnet die Fähigkeit von Elementen im Energiesystem, aktiv auf ein externes Signal, das die Variabilität von Stromerzeugung und Stromverbrauch widerspiegelt, mit einer Leistungsänderung zu reagieren. Elemente, die diese Fähigkeit besitzen, werden auch als Flexibilitätsoption bezeichnet. Die Nachfrage nach Flexibilität im Energiesystem kann zum einen aus den Großhandelsmärkten (day-ahead, intraday) resultieren. Zum anderen kann die Nachfrage nach Flexibilität unter der Zielstellung der Behebung von Netzengpässen entstehen. Daneben können Flexibilitäten auf den Regelenergiemärkten nachgefragt oder zur Erbringung weiterer Systemdienstleistungen benötigt werden.
Um eine Flexibilitätsoption im Energiesystem technisch zu quantifizieren, sind mindestens folgende Parameter zu bestimmen:n Wertebereich der Leistungsänderung positiv/negativn Zeitdauer der Leistungsänderungn Vorlaufzeit bis zur Leistungsänderung.“
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Flexibilitätspotentiale in den Quartieren (AP 8.1 und 8.2)
Wohnungen/ Gebäude
Gebäudetyp/ Sanierungszustand
Wohnungseigner Erzeugungsan-lagen (elektrisch + thermisch)
Speicher(elektrisch + thermisch)
Lasten(elektrisch + thermisch)
Anmerkungen
Hauptdemonstrationsobjekt WindNODE Prenzlauer Berg aus AP 8.2Berlin Prenzlauer Berg,Ostseestraße
245/ 5 Bau 1966Saniert 1999
WG Zentrum § BHKW (modulierbar):
§ 34 kWel/ 78 kWth
§ Heißwasser-puffer
§ Thermische Gebäudemasse
§ ~48 kW PtH § Smart-Building Technologie
§ Kiezstrom von BEA
Zusätzliches Quartier für die Erprobung in AP 8.2SchönebergLindenhof II
365/ 34 § Bau ~1920§ Sanierung 2009
GeWoSüd § BHKW (modulierbar):
§ 48 kWel/ 91 kWth
§ Heißwasser-puffer
§ ~42 kW PtH § Kiezstrom von BEA
Vergleichsquartier Zwickau aus AP 8.1ZwickauMarienthal
868 (154 intelligente Haushalte)/ ca. 33 Gebäude
§ Bau 1960/ 61§ 70-100 kWh/ m²
Gebäude- und Grundstücksgesell-schaft Zwickau
§ PV: 164 kW§ BHKW: § 5,5 kWel/ 14
kWth
§ 6 elektrische Speicher 30kW, 30kWh
§ E-Auto* (~5kW) Haushalte (je~1 kW)
§ Demand-Side-Response
§ Intelligentes Verteilnetz (RONT, Sensorik)
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Aktivitäten des AP8 im Gesamtprojekt
n Teilnahme an Koordinierungskomitees:
è „Flexibilitäten, Markt und Regulierung“
è “Flexibilitäten identifizieren“è „Digitalisierung“
n Zwischenstand aus dem Koordinierungskomitee Flexibilitäten identifizieren“
è Abstimmung der Definition von Flexibilität und Anwendungsfeldern
è Entwurf eines Leitfadens Flexibilitäten identifizieren (Textentwürfe liegen z.T., im Frühjahr 2019
erfolgt graphische Aufbereitung sowie und Anpassung eines Tools zur Flex.-Identifizierung)
n Zwischenstand aus dem Koordinierungskomitee „Digitalisierung“
è 2-3 Thesen für Digitalisierung aus dem AP 8 sollen erhoben werden (Beispiele werden bald
versendet
n Erarbeitung einer DIN SPEC “Referenzmodell zur Charakterisierung von Energieflexibilitäten aus
Quartieren“ geplant (DIN ist Partner in WindNODE)
n Teilnahme von WindNODE an der E-World in Essen 05.-07. Februar 2019
n Konsortialtreffen von WindNODE in Zwickau am 19./20.03.2019 in Zwickau (Pitch, Einreichung von
Beiträgen, Treffen von AP 8)
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Berichte und Publikationen aus AP 8 und AP 8.2
Berichten 2. Zwischenbericht 2018n Beitrag zum WindNODE-Jahrbuchn Beitrag zur Publikation meine „Energie für meine Stadt“n Zusammenfassung der Zwischenergebnissen aus AP 8.2 in einem WindNODE-Bericht
Publikationen aus AP 8.2n Marcus Voß, Asmaa Haja, Sahin Albayrak (2018): Adjusted Feature-Aware k-Nearest Neighbors: Utilizing Local
Permutation-Based Error for Short-Term Residential Building Load Forecasting. In: 2018 IEEE International Conference on Communications, Control, and Computing Technologies for Smart Grids (SmartGridComm).
n Marcus Voß, Christian Bender-Saebelkampf, Sahin Albayrak (2018): Residential Short-Term Load Forecasting Using Convolutional Neural Networks. Workshop AI in Energy Systems. In: 2018 IEEE International Conference on Communications, Control, and Computing Technologies for Smart Grids (SmartGridComm)
n Beucker, S., Hinterholzer, S. (2019): Smart Building Applications and the Energy Transition in the Building Sector Intermediate Results from Research Projects and Pilot Installations in Germany, ICT4S, Lappeenranta, Finnland
n Beucker, S. (2019): Herausforderungen und Erkenntnisse einer multidimensionalen Technologiebewertung am Beispiel von Dezentralem Energiemanagement, Symposium des DLR Institut für Vernetzte Energiesysteme, Oldeburg
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WindNODE, Arbeitstreffen AP 8Stand AP 8.2 Quartier Berlin
Dr. Severin Beucker, Borderstep Institut für Innovation und NachhaltigkeitBerlin, 15.01.2019
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Inhalt
n Stand der Anwendungsfälle/ Use Cases für Flexibilität in AP 8.2
n Erprobung der Anwendungsfälle AP 8.2
n Modellierung von (erweiterten) Anwendungsfällen AP 8.4
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Erprobungsquartier in Schöneberg
Abb. Erprobungsquartier in Schöneberg, Quelle: Google Earth
§ 34 Gebäude mit 365 Wohnungen§ Geschosswohnungsbau, Baujahr 1920§ Betreiber: GeWoSüd
§ Modulierbares BHKW mit 48 kWel / 91 kWth sowie und Spitzenlastkessel
§ Mieterstrom von Contractor (BEA)§ PtH-Elemente: 42 kW in Warmwasser-
speichern
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Erprobungsquartier im Prenzlauer Berg
§ 6 Gebäude, 225 Wohnungen§ 4-Stöckiger Geschosswohnungsbau,
Baujahr 1960§ Betreiber: Wohnbaugenossenschaft Zentrum
§ Heizzentrale mit BHKW mit 34 kWel / 78 kWthund Spitzenlastkesseln
§ Mieterstrom von Contractor (BEA)§ PtH-Elemente: 48 kW in Warmwasserspeichern
§ Dezentrales Energiemanagement § Vernetzung der Gebäude (Glasfaser)§ In der Wohnung drahtlose Vernetzung
(EnOcean/Wireless M-Bus)§ Interoperable Schnittstellen (EE-Bus/SHIP)
§ Verbrauchsvisualisierung für Bewohner (Wärme, Wasser, Strom)
Abb. Das ProSHAPE Versuchsquartier im Prenzlauer BergQuelle: Google Earth
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Heizzentrale§ Regelung über Quartiers-
Manager§ Gaskessel insgesamt 520 kW§ BHKW mit 34kWel/78kWth § 2000 l Puffervolumen§ Nahwärmeleitung zu den
Unterstationen
6 Unterstationen§ jeweils 1000 l Pufferspeicher und
Warmwasserbereitung§ Regelung über den „Gebäude-Manager“§ 6 PtH-Elemente (a 8kW) in den Speichern
Anlagenschema – Erprobungsquartier Prenzlauer Berg
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Flexibilität für das Netz
n Erbringung von Regelleistung (aggregiert mit weiteren Anlagen)n Lokaler Bedarf für Engpassmanagement (Stromnetz Berlin/ 50Hertz) z.B. für Spannungshaltungn Umsetzung über 50Hertz Flexibilitätsplattform
50Hertz Flexibilitäts
plattform
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Flexibilität für den Markt
n Erbringung von Flexibilität für Bilanzkreismanagement und Direktstromhandeln Strombörse und OTC (Angebot/Nachfragebasiert – Kapazitätsfrage)n Umsetzung mit VKW- Betreiber energy2martket
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Schritte zur Erprobung der Anwendungsfälle in 2019
AKTIVITÄT start dauer MSMonat
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
Sep.
18
Okt.
18
Nov.
18
Dez.
18
Jan.
19
Feb.
19
Mrz
. 19
Apr.
19
Mai
. 19
Jun.
19
Jul.
19 Verantwortlich / Beteiligte Partner
Festlegung der in die Erprobung einzubeziehenden Flexibilitätsoptionen 2 1 BEA/BS
Klärung/Definition von Rahmenbedingungen 2 1 BS/DAI/e2m
Beschreibung des Mechanismus und der finanziellen Anreize 2 2 BS/DAI/BEA/e2m
Entwurf der technischen Architektur 2 2 RAT/e2m/DAI
Computersimulation incl. Auswertung 3 3 5 MS1 DAI/BS
Implementierung der Gateways/Schnittstellen VKW <> Quartiersmanager 6 2 RAT/e2m
Anpassung der Steuerungs- und Optimierungsalgorithmen des DEMS 6 2 RAT/BEA
Testbetrieb mit externem Steuersignal an ausgewählten Tagen 8 2 9 MS2 RAT/e2m/BEA
Auswertung und Aufbereitung der Ergebnisse 10 2 BS/DAI
n Simulation von Anwendungsfällen (DAI-Labor der TU-Berlin)
n Erprobung mit Partnern aus WindNODE (50Hertz und energy2martket)
n Auswertung und Geschäftsmodelle
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Inhalt
n Stand der Anwendungsfälle/ Use Cases für Flexibilität in AP 8.2
n Erprobung der Anwendungsfälle AP 8.2
n Modellierung von (erweiterten) Anwendungsfällen AP 8.4
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Überblick über Computer-Simulation und Optimierung
Prognosen
Optimierung
Quartierssimulation
GUIDatenbank
Quartiers-modell
Manuelle Analyse
Fall 1: Aggregator-Simulation und Optimierung
Fall 2: 50 Hertz Flexibilitätsplattform-
Simulation
Simulations-ergebnisse
50Htz
PostgreSQL
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Optimierung: Primäres Optimierungsziel Kosteneffizienz
min $%& = min( )*+,- + )/0, 1 2345
Mieter
Mieter
Mieter
Mieter
Mieter
Mieter
Öffentliches Netz
)*+,-
)/0,
6789:9;
6<8=5&
Stromlieferant 6*9>
+
?
@:
A(
B
6*9> C 1 2*9>
− 6789:9;(C) 1 G789:9;− 6<8=5&(C) 1 G<8=5&
Strom
Wärme
Gas
Mieter
Mieter Nicht-BEA Kunde
BEA-Kunde
• Implementierung einer „Greybox“-Simulation mit Model Predictive Control (MPC)-Strategie
• Optimierung durch ein (stochastisches) gemischt-ganzzahliges Programm (MILP)
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Beispiel: Flexibilität durch Sektorkopplung
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Simulation zum Vergleich der Anwendungsfälle und von Flexibilitätsoptionen in Quartieren mit Sektorkopplung
Randbedingungen wurden formuliert um:
n den lokalen Ausgleich der Energiebilanz zu modellieren
n Physikalisches Verhalten der Komponenten zu modellieren
n Kopplung elektrischer mit thermischer Domäne und Mobilität zu modellieren
n Start-Stopp-Verhalten zu modellieren (Startkosten, Minimale Lauf- und Ruhezeiten, Rampen) zu modellieren
BHKWFCHP
.QCHP
Thermischer Verbrauch He
iswas
sers
peich
er
. QS
D
. QS
C
.QHZ/HW
Verlust
.Ql
TS
TS
TS
max
min
CTHZ/LS
.QRet
TIn
.QIn
Power-To-Heat
.QPtH
PCHP PPtH
PBez PLief
Bezug Lieferant/Aggregator Lieferung Aggregator
PMieter
Direktvermarktung
Thermische Domäne
Elektrische Domäne
Spitzenlastkessel
.QBoil
FBoil
Batt
erie
. QS
. QS
D
C
ES
ES
ES
max
min
TRet
PV
PPV
Mobilitäts-domäneEV Ladestation
PEV
Einspeisung
PEinsp
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Simulation zum Vergleich der Anwendungsfälle und von Flexibilitätsoptionen in Quartieren mit Sektorkopplung
BHKWFCHP
.QCHP
Thermischer Verbrauch He
iswas
sers
peich
er
. QS
D
. QS
C
.QHZ/HW
Verlust
.Ql
TS
TS
TS
max
min
CTHZ/LS
.QRet
TIn
.QIn
Power-To-Heat
.QPtH
PCHP PPtH
PBez PLief
Bezug Lieferant/Aggregator Lieferung Aggregator
PMieter
Direktvermarktung
Thermische Domäne
Elektrische Domäne
Spitzenlastkessel
.QBoil
FBoil
Batt
erie
. QS
. QS
D
C
ES
ES
ES
max
min
TRet
PV
PPV
Mobilitäts-domäneEV Ladestation
PEV
Einspeisung
PEinsp
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Flexibilität als Abweichen des Kosten-optimalen Basisfahrplans
Kosten-optimale ResiduallastOptimierung
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Flexibilität als Abweichen des Kosten-optimalen Basisfahrplans
Kosten für Flexibilitätsbereitstellungz.B. 70ct/kWh
Optimierung
Flexibilitätsbereitstellungz.B. 5 kW absenken über 2h
Flexibilitätsplattform Flexibilitätsbedarf
∆" = $%&(()
Kosten-optimale Residuallast
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Flexibilitätskurven – Leistungsänderung und Kosten
n Leistungsänderung und Kosten für ein Intervall können in „Flexibilitätskurven“ abgetragen werden
De Coninck, R., & Helsen, L. (2016). Quantification of flexibility in buildings by cost curves–Methodology and application. Applied Energy, 162, 653-665.
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Flexibilitätskurven – Leistungsänderung und Kosten
n „Flexibiliätskurven“ können auch Punkte zwischen Basisszenario und max. Leistungsänderung abbilden, die verschiedenen Werten zwischen dem Basis-Lastgang und der maximalen Änderung entsprechen:
Maximaler Wert pos. Flexibilität
Basisszenario
De Coninck, R., & Helsen, L. (2016). Quantification of flexibility in buildings by cost curves–Methodology and application. Applied Energy, 162, 653-665.
Maximaler Wert neg. Flexibilität
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Flexibilitätskurven – Vergleich verschiedener Flexibilitätsoptionen
n „Flexibilitätskurven“ verschiedener Flexibilitätsoptionen (z.B. existierende Quartiere, Planungsalternativen, Wärme vs. E-Mobilität) können einfach verglichen werden
De Coninck, R., & Helsen, L. (2016). Quantification of flexibility in buildings by cost curves–Methodology and application. Applied Energy, 162, 653-665.
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Flexibilitätskurven – Aggregation verschiedener Flexibilitätsoptionen
n „Flexibilitätskurven“ verschiedener Flexibilitätsoptionen können einfach aggregiert werden und erlauben es so auch ein Portfolio von Flexibilitätsoptionen (aus Sicht eines VKW-Betreibers) zu analysieren!
De Coninck, R., & Helsen, L. (2016). Quantification of flexibility in buildings by cost curves–Methodology and application. Applied Energy, 162, 653-665.
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Aktueller Stand der Simulation und Optimierung
λ=168h
λ=24h
λ=6h
n Konzeption und Modellierung des Flexibilitätsbedarfs durch Aggregatorund Flexibilitätsplattform
n Implementierung einer grafischen Nutzeroberfläche zur Demonstration: http://windnode.aot.tu-berlin.de:3000/
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Inhalt
n Stand der Anwendungsfälle/ Use Cases für Flexibilität in AP 8.2
n Erprobung der Anwendungsfälle AP 8.2
n Modellierung von (erweiterten) Anwendungsfällen AP 8.4
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Modellierung von (erweiterten) Anwendungsfällen
in AP 8.4
Ziele der Aufstockung von AP 8.2/ AP 8.4:n Flexibilisierungs- und Geschäftsmodelle für Flexibilität von Quartieren analysieren und erweitern
n Analyse zusätzlicher Flexibilisierungspotenziale (z.B. Wärmepumpe, Erdwärmespeicher, E-Mobilität)
n Modellierung der zusätzlichen Möglichkeiten in ausgewählten Quartieren
n Auswertung der Anpassbarkeit und Übertragbarkeit der entwickelten Konzepte auf verschiedene
Gebäude und Quartiere.
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Beispielquartier Michelangelostraße der WBGZ
n Analyse von zwei geplanten Sanierungs- und Bauabschnitten mit Flexibilitätspotenzialen aus:è Energiemanagement
è Zusätzliche Eigenstromversorgung (z.B. aus PV)
è Kombination mit Elektromobilität und Speicherung
n Analyse bzw. der Zusammenarbeit mit weiteren Modellquartieren aus AP8.4?
Wohnungen/ Gebäude
Gebäudetyp/ Sanierungszustand
Wohnungseigner Erzeugungsanlagen(elektrisch + thermisch)
Speicher(elektrisch + thermisch)
Lasten(elektrisch + thermisch)
Anmerkungen
degewo Zukunftshaus (64 WE), degewo Neubau (47 WE)Berlin Lankwitz 64/ 1
47/ 1§ Bestandsbau,
saniert in 2017§ Neubau
degewo § PV-Kollektoren§ PVT-Kollektoren§ Wärmepumpe
(th. Erzeuger)§ Wärmerückge-
winnung
§ Erdwärme-speicher
§ RedoxFlowBatterie
§ Deckenheizung§ Wärmepumpe
(el. Last)§ 4 x 12,5 kW PtH
§ Mieterstrom über die BTB
§ SmartMeter von Discovergy
SolWo – CO2-neutraler KönigsparkKönigswusterhausen
236/ 11 § In Planung/Bau SolWo Königspark GmbH
§ PV-Anlage§ Solarthermie§ Wärmepumpe
(th. Erzeuger)§ Holzpelletkessel
§ Heißwasser-pufferspeicher
§ Erdwärme-speicher
§ Power-to-Heat§ E-Mobilität§ Wärmepumpe
(el. Last)
GEWOBAG – Quartier Bottroper WegBottroper Weg, Berlin-Reinickendorf
Bestandsbau GEWOBAG § BHKW§ Dampfturbine
§ Thermischer Hochtempera-turspeicher
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Städtebaulicher Entwurf, Eigentum
Quelle: Frank Görge Architekt
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Elektromobilität im Quartier Michelangelostraße
Quelle: [1] Wietschel, Plötz, Kühn Gnann (Fraunhofer ISI): MARKTHOCHLAUFSZENARIEN FÜR ELEKTROFAHRZEUGE
Szenarien E-Mobilität
Quelle: [1]
§ Ableitung von lokalem Bestand an E-Mobilen von nationalen Szenarien
§ Auswirkung auf die Gebäude-/Quartiersbezogenen Verbrauchsprofile
§ Wechselwirkung mit lokalen Erzeugungs-anlagen
§ Auswirkung der Einbindung in Quartiers-Energiemanagement -> Flexibilitätsangebot
§ Ermittlung Theoretischer Flexibilitäts-potentiale für Flexplattform oder VKW-Betreiber
§ Ökonomische Auswertung
033Borderstep Institut | Dr. Severin Beucker | [email protected] | www.borderstep.de
Untersuchung E-Mobilität in Quartieren: Methode
§ Transiente Simulation von Jahresscheiben mit entsprechenden Rahmendaten (EE-Residuallast, Bestand E-Mobilität, (Lade-)Technologien E-Mobilität).
§ Einfaches Gebäudemodell zur Generierung der thermischen Lastzeitreihe bzw. BHKW Erzeugungsprofil
§ Optimierung von unterschiedlichen Ansätzen zur Einbindung der E-Mobilität
§ Flexibilitätsmechanismen angelehnt an den Ansätzen im AP 8.2
034Borderstep Institut | Dr. Severin Beucker | [email protected] | www.borderstep.de
E-Mobilität als zusätzliche Flex-Option
E-MobilitätLokale ErzeugungGebäudespezifische
Verbräuche
G
MSR-Technik
035Borderstep Institut | Dr. Severin Beucker | [email protected] | www.borderstep.de
Modellierung der Flex Abrufe - Input
Quartiersdaten (Gebäude, Anlagen, MSR-Technik)
E-Mobilität Szenarien
Nutzungsprofile (Mobilität)
Externe Anreize/Steuersignale(Flexplattform / VKW)
036Borderstep Institut | Dr. Severin Beucker | [email protected] | www.borderstep.de
Modellierung der Flex-Abrufe - Output
Zeitreihen von Verbrauch, Erzeugung, Stromnetzaustausch etc.
AuswertungenBilanzen: Verbräuche, Finanzielle Erlöse
KPI: u.a. Grid support coefficient, Deckung von Flex Abrufen, Verschiebbare Lasten (kW, kWh/a)
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Erhebungsbogen: E-Mobilität in Quartieren
Untersuchung E-Mobilität in QuartierenDatenerhebung
1. Allgemeine Daten zum Quartier1.1 Baujahr(e) des Quartiers -
1.2 ggf. Sanierung -
1.3 Anzahl der Wohneinheiten WE
1.4 Anzahl der dort wohnenenden Personen Personen
1.5 Anzahl der PKW-Stellplätze Stellplätze
2. Technische Daten zur Wärmeversorgung
2.1 Verbrauch Heizung kWh
2.2 Verbrauch Trinkwarmwasser kWh
Wärmeerzeugung 1
2.3 -Bitte wählen-
2.4 ---
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Fragen
n Zu welchen der vorgestellten Themen/ Inhalte möchten Sie sich weiter austauschauen (z.B. Identifizierung von Flexibilitäten, Entwicklung von Geschäftsmodellen, Analyse von Elektromobilität, Erarbeitung der DIN SPEC, etc.)?
n Weitere Analyse/ Modellierung von Quartieren aus AP 8.4 (Bedarf, Interesse)?
n In welcher Form möchten Sie an den Themen/ Inhalten teilnehmen und welche Ergebnisse können gemeinsam erzielt werden?