Motivation

Netzgekoppelte Photovoltaikanlagen

Im Rahmen der Energiewende liefern Photovoltaik-Anlagen einen relevanten Beitrag zur Stromversorgung: Bereits heute kann der in Deutschland durch Solarenergie erzeugte Strom an sonnigen Tagen bis zu 50% des Stromverbrauches abdecken. Viele private Haushalte besitzen eigene netzgekoppelten Anlagen. Diese ermöglichen es, gegen eine Vergütung Strom in das öffentliche Netz einzuspeisen. Da diese Vergütung geringer ausfällt als der Strompreis, den ein Verbraucher umgekehrt für den Bezug vom öffentlichen Netz bezahlen muss, ist der Einsatz von Energiespeichern interessant. Diese ermöglichen es, aktuell nicht benötigte Energie auf Vorrat zu halten und somit den Eigenverbrauchsanteil zu steigern. In Folge muss weniger Strom gekauft werden. Gleichzeitig gehen mit dem Betrieb eines Energiespeichers neue Kosten einher, die den Einsparungen gegengerechnet werden müssen.

Privatheitsprobleme im Smart Grid

Um eine stabile Strominfrastruktur zu gewährleisten, sehen aktuelle gesetzliche Regelungen vor, dass in jedem Neubau ein intelligenter Stromzähler – ein sogenannter Smart Meter – eingebaut wird. Dieser übermittelt hochauflösende Verbrauchsdaten an den Energieversoger. Diese Daten können unter anderem genutzt werden, um schnell auf Verbrauchsschwankungen zu reagieren. Gleichzeitig fallen viele private Informationen an, die aus den Daten extrahiert werden können. So sind anhand der Stromverbräuche Rückschlüsse auf Tagesabläufe, den finanziellen Status oder sogar das geschaute Fernsehprogramms der Bewohner möglich. Um diese Informationen in den Daten zu verbergen, können Energiespeicher eingesetzt werden, die  kurzfristige Änderungen im Verbrauch puffern. Hierdurch kann man aus der Stromverbrauchskurve beispielsweise nicht mehr ablesen, um wieviel Uhr ein Bewohner aufsteht oder von der Arbeit nach Hause kommt.

Aufgabenbeschreibung

Ziel dieser Aufgabe ist die Erstellung eines flexiblen Simulation-Tools in Java, mit dessen Hilfe unterschiedliche Ladestrategien für Energiespeicher bewertet werden können. Hierbei wird das folgende Szenario betrachtet:

Ein Privathaushalt besitzt eine Photovoltaik-Anlage sowie einen Energiespeicher mit begrenzter Ladekapazität. Innerhalb jedes Messintervalls t wird je nach Tageszeit und Wetterlage unterschiedlich viel Solarenergie s_t erzeugt (gelber Pfeil). Zusätzlich kann Energie k_t vom öffentlichen Netz bezogen werden (roter Pfeil). Die vorliegende Energie kann nun genutzt werden, um den Eigenbedarf x_t zu bedienen (blauer Pfeil). Daneben besteht die Möglichkeit, verbleibende Energie v_t in das Stromnetz einzuspeisen (grüner Pfeil). Aus diesen Größen ergibt sich die Ladungsänderung d_t=s_t+k_t-x_t-v_t des Energiespeichers. Eine Ladestrategie legt nun über Anpassung der gekauften (k_t) und verkauften (v_t) Strommenge für jedes Messintervall t fest, wie der Energiespeicher zu laden bzw. entladen ist.

Das Simulations-Tool soll unterschiedliche Ladestrategien auf realen Daten anwenden und anhand auswählbarer Kriterien bewerten. Mögliche Kriterien zur Bewertung der Wirtschaftlichkeit oder der Privatheit sind

• Eigenverbrauchsrate
• Jährliche (Strom-)Kosten
• Alterung des Energiespeichers (durchschnittlicher Kapazitätsverlust)
• Differenz zwischen tatsächlichem (x_t) und bekanntem (s_t+k_t-v_t) Verbrauch
• Rekonstruierbarkeit der tatsächlichen Verbräuche
• Anteil der re-identifizierbaren Verbrauchskurven
• …

Die Entwicklung des Simulations-Tools soll als Stand-Alone-Lösung in Java erfolgen. Weitere Technologien können frei gewählt werden. Für diese Aufgabe liegen sowohl Daten von Photovoltaik-Anlagen als auch von echten Stromverbräuchen vor. Neben der Umsetzung bestehender Ladestrategien können auch eigene Ideen verfolgt werden. Gleichzeitig wird ein interdisziplinärer Einblick in aktuelle Fragestellungen des zukünftigen Stromnetzes (Smart Grid) sowie in technische und wirtschaftliche Kriterien moderner Energiespeicher gegeben.