Ermittlung des Netzausbaubedarfs anhand georeferenzierter Verteilnetzmodelle

Buch | Softcover
CXXVI, 126 Seiten
2021
printproduction M. Wolff (Verlag)
978-3-9822584-6-1 (ISBN)

Lese- und Medienproben

Ermittlung des Netzausbaubedarfs anhand georeferenzierter Verteilnetzmodelle - Julian M. Sprey
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Der Ausbau von Erzeugungsanlagen auf Basis erneuerbarer Energien sowie der erwartete Anschluss von Wärmepumpen und Ladeeinrichtungen für Elektrofahrzeuge verändert die Versorgungsaufgabe in den Verteilnetzen. In vielen Netzen führen diese Entwicklungen zu einem Netzausbaubedarf. Umfang und die Heterogenität der Mittel- und Niederspannungsnetze (MS- und NS-Netze) sowie eine geringe Verfügbarkeit von Netzdaten erschweren Betrachtungen aller ca. 4.500 MS-Netze und ca. 500.000 NS-Netze in Deutschland. Energiewirtschaftliche Fragestellungen, wie die Frage nach dem erwarteten Netzausbaubedarf, werden bisher nur für wenige exemplarische Netze durchgeführt, die als Einzelergebnisse zur Hochrechnung genutzt werden.
Mit steigender Verfügbarkeit öffentlich zugänglicher georeferenzierter Daten stellt sich daher die Frage, ob das Netzmengengerüst der MS- und NS-Netze deutschlandweit vollständig und realitätsnah abgebildet und damit der deutsche Netzausbaubedarf bestimmt werden kann. Das Ziel dieses Forschungsvorhabens war daher die Entwicklung einer Methode zur Generierung georeferenzierter MS- und NS-Netze für Deutschland, auf deren Basis der Netzausbaubedarf bestimmt und bewertet werden kann.
Erster wissenschaftlicher Beitrag der Dissertation ist die entwickelte Methode, die öffentlich zugängliche Datensätze, wie Daten des OpenStreetMap-Projektes, des Zensus 2011 und der Anlagenstammdaten von Erzeugungsanlagen, zu einem gebäude- und anlagenscharfen Modell der heutigen Versorgungaufgabe zusammenführt und die Netzstruktur dann unter Verwendung von Straßenverläufen und unter Berücksichtigung von Grundsätzen zu Planung und Betrieb der Netze ermittelt. Zur Abgrenzung von Netzgebieten kommen hierbei Clusteralgorithmen zum Einsatz. Ringnetzstrukturen der MS-Netze werden über ein Capacitated-Vehicle-Routing-Problem, Strahlennetzstrukturen der NS-Netze über ein Capacitated-Minimum-Spanning-Tree-Problem abgeleitet.
Die exemplarische Anwendung der entwickelten Methode zeigt in einem Vergleich mit veröffentlichten Netzstrukturmerkmalen der MS- und NS-Ebene, dass sie unter Verwendung öff entlich zugänglicher Datensätze das heutige Netzmengengerüst in ausreichender Genauigkeit abbilden kann. Mit dem so erzeugten, georeferenzierten Netzdatensatz der MS- und NS-Netze kann anhand verschiedener Netzstrukturkennzahlen hinsichtlich Netzlänge, Netzkunden- und Lastdichte erstmals die Heterogenität sämtlicher MS- und NS-Netze dargestellt werden. Die Ergebnisse zeigen die erwartungsgemäßen Unterschiede zwischen städtischen und ländlichen Netzen, doch auch innerhalb von städtischen und ländlichen Regionen sind die Netze sehr heterogen.
Zweiter wissenschaftlicher Beitrag der Dissertation ist die Bestimmung des Netzausbaubedarfs der gesamten MS- und NS-Netze in Deutschland erstmals auf Grundlage eines deutschlandweiten vollständigen Netzmodells. Die Untersuchung des Netzausbaubedarfs zeigt für vorgegebene Szenarien der zukünftigen Versorgungsaufgabe erwartungsgemäß, dass in ländlichen Regionen der Zubau von Windenergie- und Photovoltaikanlagen weiterhin der wesentliche Treiber des Netzausbaus ist und sich in städtisch geprägten Regionen ein Zuwachs von Ladeinfrastruktur für Elektrofahrzeuge auf den Netzausbaubedarf auswirken kann. Jedoch zeigen sich auch innerhalb von ländlichen oder städtischen Regionen starke Unterschiede je spezifischem Netz, die durch die bisher übliche Betrachtung repräsentativer Netze nicht adäquat abgebildet werden können.
Erscheinungsdatum
Reihe/Serie ABEV Aachener Beiträge zur Energieversorgung ; 210
Verlagsort Aachen
Sprache deutsch
Maße 148 x 210 mm
Gewicht 201 g
Themenwelt Technik Elektrotechnik / Energietechnik
Schlagworte ABEV • Dissertation • RWTH
ISBN-10 3-9822584-6-4 / 3982258464
ISBN-13 978-3-9822584-6-1 / 9783982258461
Zustand Neuware
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