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Der Endkundenvertrieb ist für die Bewahrung und Weiterentwicklung des Kundenstamms eines Energieversorgers essenziell. Doch um knappe Mittel im Vertrieb möglichst wirkungsvoll einsetzen zu können, wird Wissen darüber benötigt, wie sich die durchschnittlich erzielbaren Strompreise und die zu erwartende Kundenbindungsdauer zwischen verschiedenen Vertriebskanälen unterscheiden. Leitet man anhand dieser Informationen den Wert eines Kunden je Vertriebskanal ab, lässt sich treffsicherer über einzusetzende Marketing-Budgets entscheiden.
Optimal microgrid scheduling with peak load reduction involving an electrolyzer and flexible loads
(2016)
This work consists of a multi-objective mixed-integer linear programming model for defining optimized schedules of components in a grid-connected microgrid. The microgrid includes a hydrogen energy system consisting of an alkaline electrolyzer, hydrogen cylinder bundles and a fuel cell for energy storage. Local generation is provided from photovoltaic panels, and the load is given by a fixed load profile combined with a flexible electrical load, which is a battery electric vehicle. The electrolyzer has ramp-up constraints which are modeled explicitly. The objective function includes, besides operational costs and an environmental indicator, a representation of peak power costs, thus leading to an overall peak load reduction under optimized operation. The model is used both for controlling a microgrid in a field trial set-up deployed in South-West Germany and for simulating the microgrid operation for defined period, thus allowing for economic system evaluation. Results from defined sample runs show that the energy storage is primarily used for trimming the peak of electricity drawn from the public grid and is not solely operated with excess power. The flexible demand operation also helps keeping the peak at its possible minimum.
Heat generation that is coupled with electricity usage, like combined heat and power generators or heat pumps, can provide operational flexibility to the electricity sector. In order to make use of this in an optimized way, the flexibility that can be provided by such plants needs to be properly quantified. This paper proposes a method for quantifying the flexibility provided through a cluster of such heat generators. It takes into account minimum operational time and minimum down-time of heat generating units. Flexibility is defined here as the time period over which plant operation can be either delayed or forced into operation, thus providing upward or downward regulation to the power system on demand. Results for one case study show that a cluster of several smaller heat generation units does not provide much more delayed operation flexibility than one large unit with the same power, while it more than doubles the forced operation flexibility. Considering minimum operational time and minimum down-time of the units considerably limits the available forced and delayed operation flexibility, especially in the case of one large unit.
In diesem Beitrag werden die Bereitstellungskosten flexibler Systemkomponenten im deutschen Stromsystem analysiert, zu deren Quantifizierung eine einheitliche Methodik entwickelt wird. Dabei ist das Ziel des Beitrags, zeitlich differenzierte Kostenpotenzialkurven für die Jahre 2015 und 2030 zu erarbeiten, anhand derer die energiespezifischen Kosten der markt- und systemdienlichen Flexibilitätsbereitstellung verglichen und die einzelnen Flexibilitätsoptionen in einen Gesamtkontext eingeordnet werden können.
Der Einsatz flexibler Systemkomponenten wird hierzu in die drei Hauptphasen (1) Vorhaltung, (2) Abruf und (3) Einsatzfolgen unterteilt, woraus sich drei kongruente Kostengruppen ableiten lassen, nach denen die einzelnen Kostenbestandteile identifiziert und als Ergebnis die Bereitstellungskosten quantifiziert werden. Neben fossil-thermischen Kraftwerken werden dabei bspw. die Kraft-Wärme-Kopplung, Biogasanlagen, Pumpspeicher- und Laufwasserkraftwerke sowie steuerbare Lasten untersucht.
Zur anschließenden Abbildung der teils negativen Bereitstellungskosten wird die herkömmliche Darstellungsform der Merit Order entlang der Ordinate um die Abbildung negative Werte erweitert und die Abszisse für die Abbildung negativer Flexibilität in umgekehrter Reihenfolge angeordnet. Das Ergebnis sind zwei zusammenhängende Graphen, mittels derer sich die Bereitstellungskosten verschiedener Flexibilitätsoptionen gegenüberstellen und anschaulich vergleichen lassen.
Durch die Festlegung eines Rahmenszenarios zur Entwicklung des deutschen Stromsystems bis zum Jahr 2030 wird anschließend auch die zukünftige Perspektive der Flexibilitätsbereitstellung in Deutschland analysiert. Aus den Ergebnissen lässt sich ableiten, dass der deutsche Kraftwerkspark mit einem fortschreitenden Rückbau der Kohlekraftwerke nur dann zunehmend flexibler wird und auf höhere Schwankungen im Stromnetz reagieren kann, wenn von einem gleichzeitigen Zubau moderner erdgasbetriebener Kraftwerke ausgegangen wird. In diesem Fall steigen die Bereitstellungskosten positiver Flexibilität, was sich beispielsweise durch zukünftig steigende Brennstoffpreise bergründen lässt. Jedoch kann bspw. durch die Transformation der Kraft-Wärme-Kopplung hin zu einer grundsätzlich stromgeführten Fahrweise zukünftig eine vergleichsweise kostengünstige Flexibilitätsbereitstellung erschlossen und somit auch ein gleichbleibendes oder oftmals sogar höheres Flexibilitätsniveau am Markt erreicht werden.
Der Einbau von Smart Metern und deren intelligente Vernetzung in Richtung eines Smart Grid wird Stromverbrauchsmuster bis in die Haushalte hinein verändern. Über die technisch geprägte Diskussion um die Komponenten dafür darf deshalb keinesfalls die Einbeziehung der Gesellschaft in den anstehenden Wandel vergessen werden. Transparenz bei den Kosten, die Förderung von Vertrauen insbesondere in die Datenschutzstandards und eine verständliche Aufklärungsarbeit sind Schlüssel für den notwendigen Dialog zwischen Energieversorgern, Politik und Bürgern.