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Welcome
to the Hager Group
© das intelligente zuhause im Smart Grid / Dr.-Ing.
Torsten Hager, Dipl.-Ing. Michael Lehr
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im Smart Grid
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Dipl.-Ing. Michael Lehr
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Heutige Situation im deutschen Niederspannungsnetz
Ansätze zur Reduzierung der Netzbelastung
- Intelligentes Verteilungsnetzmanagement – iNES
- Das intelligente Zuhause mit Energieintelligenz und dezentralem
Speichersystem
Realisierung im Saarland
- Forschungsprojekt Stromsparland
- Forschungs- und Anwendungszentrum der Hager Group
Zusammenfassung und Ausblick
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Agenda
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Heutige Situation im
deutschen
Niederspannungsnetz
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Volatile PV-Einspeisung und große volatile Lasten am
Niederspannungsnetz erfordern neue Lösungen Erzeugungs- und Lastsituation
Hoch-
spannung
Höchst-
spannung
Mittel-
spannung
Nieder-
spannung
25 GW ca. 70 % der installierten
PV-Leistung hängt am NS-Netz (Gesamte installierte Leistung ~ 180 GW)
Große, teils volatile Verbraucher
(z.B. elektrische Wärmepumpen,
Elektrofahrzeuge)
Daraus folgen:
Volatile Einspeisung
Spannungsbandverletzungen
Netzausbaubedarfe zur Versorgung
großer Lasten
Teilweise Umkehrung der
Lastflüsse
Netze und Anlagen sind dafür
nicht ausgelegt
~25 GW
~10 GW
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Vor allem in ländlichen Niederspannungsnetzen ist
zukünftig mit Spannungsbandverletzungen zu rechnen Spannungsbandverletzungen im Niederspannungsnetz
Quelle: FGE Kolloquium, RWTH Aachen, 13.12.2012, Ansgar Hinz; “Der Regelbare Ortsnetztransformator im Verteilungsnetz – Lösung aller
Spannungsbandprobleme?”
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Ansätze zur
Reduzierung der
Netzbelastung
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Intelligentes Verteilungsnetzmanagement mit SAG und EFEN
Das intelligente Zuhause mit Energiemanagement und
dezentralem Speichersystem
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Intelligentes Verteilungsnetzmanagement und dezentrales
Energiemanagement mit Speichern stabilisieren das Netz Zwei Ansätze zur Reduzierung der Netzbelastung
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Neben der Netzanalyse und der installierten Hardware
liegt der Schlüssel bei der Simulation des Netzes Intelligentes Verteilungsnetzmanagement - iNES
Quelle: iNES Intelligentes Verteilnetzmanagement, Die SAG-Smart Grid Systemlösung für dezentrales Netzkapazitätsmanagement
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Netze von Morgen brauchen schon Heute intelligente
Hardware
Wandler im Eingang oder
Abgang zur Strommessung
Geräte mit Funktionen für
Messen, Kommunizieren & Busanbindung
Als Komplettgerät oder Nachrüstlösung
bieten Investitionsschutz
Elektronische Sicherungsüberwachung
und Mikroschalter zur Messung &
Meldung des Schaltzustandes
Messgeräte zur lokalen Anzeige
und Busanbindung
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Smart Grid Solution mit mBox und E3 Lastschaltleisten im
Kabelverteilerschrank von EFEN
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Ein intelligentes Verteilungsnetzmanagement kann den
Netzausbaubedarf je nach Netz deutlich verringern Auswirkungen von iNES auf den Netzausbau
Gesamtbedarf
Netzverstärkung
Heutige
Netzaufnahme-
kapazität
P
Bestehendes
Netz
Konventioneller
Netzausbau
Automatisierung
durch Einsatz neuer
Technologie Unternehmensindividuell
zu bestimmen!
t
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Das intelligente Zuhause mit
Energieintelligenz und
dezentralem Speichersystem
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Das intelligente Zuhause verbindet die E-Mobilität über
die Technikzentrale mit den Bewohnern
Das intelligente Zuhause
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Lokale Erzeugung und lokaler Verbrauch von Energie
liefern die größten Kosteneinsparungen Energieeinsparpotential in Wohngebäuden
Wirtschaftliches Ziel: – Reduzierung des Energieverbrauches
– Reduzierung des Energieimportes aus dem öffentlichen Netz
Energieverbrauchsanzeige, Tarifmanagement
Gebäudeautomatisierung, Energieeffizienz
–6 %
–20 %
–60 %
- Lokale Energieerzeugung
(erneuerbare Energien,
Blockheizkraftwerk)
- Lokaler Verbrauch
der erzeugten Energie
- Speicherung der
lokal erzeugten Energie
- Energiemanagement Energ
iekoste
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Aufgrund der Energieoptimierungspotentiale und Schnitt-
stellen in das Netz spielt das Gebäude eine Schlüsselrolle Das Gebäude im Mittelpunkt der zukünftigen Energieversorgung
Energieerzeugung
durch Fotovoltaik
Energieerzeugung
per KWK
Technologisches und wirtschaftliches Ziel :
– Verbrauchsorientierte Erzeugung und Erzeugungsorientierter Verbrauch
– Nachhaltige Optimierung von Energieverbrauch und Energieerzeugung
Energie-
verbrauch
Smart Grid
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Um das wirtschaftliche Ziel zu erreichen, muss das
intelligente Zuhause über Energieintelligenz verfügen Erfolgsfaktor Energieintelligenz für im intelligenten Zuhause
Energie-
verbrauch
Energie-
intelligenz Analyse
Vorhersage
Handel
Steuerung
Energiespeicherung
als Strom
E-Mobilität mit
Energiespeicherung
Energiespeicherung
Wärme
Energie-
erzeugung
durch Fotovoltaik
Energie-
erzeugung
durch Wind
Energie-
erzeugung
per KWK
±
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Realisierung im
Saarland
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Ziele des Forschungsprojektes:
1 Phase:
Untersuchung der technischen Realisierbarkeit eines
Energiespeichersystems (inkl. Energieintelligenz)
mit Vorhersage der Erzeugung und des Verbrauchs
und mit Anbindung an einen Marktplatz für Energie
Aufbau und Test dieses Systems
2 Phase:
Installation von 300 Energiespeichersysteme im Saarland
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Im “Stromsparland” wird das Zusammenspiel zwischen
dem intelligenten Zuhause und dem Smart Grid erforscht Forschungsprojekt Stromsparland
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Das betrachtete Gesamtsystem enthält alle zukünftig im
intelligenten Zuhause zu erwartenden Technologien Forschungsprojekt Stromsparland
Eigenerzeugung:
Photovoltaik
Mikro-KWK
E-Mobilität
Erneuerbare
Energien
Konventionelle
Energien
Verbrauchseinrichtungen
Speichersystem
Netzbezug
Energieintelligenz
Marktplattform
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Zeitlicher Ablauf
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Das Projekt startete im Juli 2013 mit Phase 1 welche bis
März 2015 geht – anschließend ist die 2 Phase geplant Forschungsprojekt Stromsparland
Juli 13 Phase 1
Projektstart
März
15
Ende
Phase 1
> April
15
Beginn
Phase 2
Phase 2
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Erste Anwendung der Technologien unter realen Beding-
ungen erfolgt im Forschungs- und Anwendungszentrum Forschungs- und Anwendungszentrum der Hager Group
Neues Gebäude der Hager Group mit
3.000 m²
- Büros, Labore und Werkstätten
Energieverbrauch: 1,4 Mio.
kWh pro Jahr
Energieerzeugung
- Fotovoltaik: 50 kWp
- Blockheizkraftwerk:
120 kW elektrische Energie und
180 kW Wärme
- Wind (noch offen)
Energiespeicherung: 100 kWh
Erster Schritt: Reduzierung des
Energieimportes um 70 %
Zweiter Schritt: Reduzierung des
Energieimportes um 100 %
Erste Anwendung der
Energieintelligenz
Energie-
verbrauch
Energie-
intelligenz
Analyse
Vorhersage
Steuerung
Energie-
erzeugung
±
Energie-
speicherung
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Eine lokale Implementierung der Energieintelligenz
optimiert den Energieeinsatz dieses Gebäudes Energieintelligenz kann in lokalen Anwendungen realisiert werden
Lokale Anwendung
Alle Anwendungen der Energie- Intelligenz
werden lokal im Smart Building realisiert
- Analyse
- Vorhersage
- Steuerung
Gemeinsamer Zugang zu Informationen über
- Wetter
- Tarife der VNB
- Service
Anwendung: Einzelne, unabhängige Gebäude
Energie-
intelligenz Analyse
Vorhersage
Steuerung
Daten - Cloud
- Service
- Wetterdaten
- Tarifinformation
- Sharing point
- Anwesenheit
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Energie - Cloud
- Analyse, Vorhersage
- Energiemanagement
- Bewertung
- Service, Anwendungen
- Energiehandel
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Die Implementierung der Energieintelligenz in einer Cloud
ermöglicht eine gebäudeübergreifende Optimierung Energieintelligenz kann in Cloud-Anwendungen realisiert werden
Daten-
übertragung
Energieübertragung
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Zusammenfassung
und Ausblick
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Durch die veränderten Erzeugungs- und Lastbedingungen werden
intelligente Lösungen im Niederspanungsnetz notwendig
Mit iNES und dezentralen Energiespeichersystemen stehen zwei
solcher intelligenten Lösungen zur Verfügung
Die schon umgesetzten und sich in der Umsetzung befindenden
Projekte im Saarland zeigen, dass die Technologien
weitestgehend bereit stehen
Zukünftig wird die Herausforderung darin bestehen, diese
Systeme in den Niederspannungsnetzen zu installieren.
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Die Technologien stehen weitestgehend bereit – nun
geht es an die Implementierung im Netz Zusammenfassung und Ausblick