Kaskadiertes Netzmanagement: Lademanagement auf allen Ebenen · • Erfordert Empirik Begrenzte Anschlussleistung • Erfordert Lademanagement Übertragung der Daten aus dem Fahrzeug

1 PSI GridConnect - Intelligenz und Sicherheit für Smart Grids

Kaskadiertes Netzmanagement:Lademanagement auf allen EbenenMartin Stiegler PSI GridConnect GmbHTreffpunkt Netze 27. März. 2019 – Berlin

PSI GridConnect - Intelligenz und Sicherheit für Smart Grids2

Vielzahl neuer Modelle der Hersteller sorgen für mehr Wettbewerb

Steigendes Kundeninteresse: 17% erwägen mitt lerweile den Kauf eines E-Autos, und weitere 20% denken an Hybridwagen

Steuerliche Vorteile bei Dienstwagen

Immer mehr Fahrverbote und die genaue Dynamik von Fahrverboten kann keiner abschätzen.

Gründe für einen raschen Anstieg an Elektroautos in 2019

CO2-Emissionen

Feinstaub, NOx

Ressourcen-endlichkeit

Autarkie Sucher

Versorgt sein

WollerCommodity

Kunden

NeueKunden-

typen• Selbstbestimmt• Ökologisch

motiviert• “Pragmatiker

und Macher”

• Haushaltskunde• Energie ist nicht

im Bewusstsein

• Delegiert seine Flexibilität an Dritte (lokaleVersorger)

Hintergrund und MotivationWo stehen wir im ÖPNV?


Ziel• Vollständige

Elektrifizierung der Hochbahn Busflotte bis 2030

Betrachtung BetriebshofHamburger Hochbahn AG – Last- und Lademanagement für den ÖPNV


Ladeinfrastruktur auf dem Betriebshof • Erfordert Umbaumaßnahmen parallel zum Betrieb

Einflussfaktoren• Streckenprofil, Haltestellenabstand, Ampeln,

Verkehrsfluss, Heizung/ Klimaanlage, Außentemperatur, …

• Erfordert Empirik

Begrenzte Anschlussleistung• Erfordert Lademanagement

Übertragung der Daten aus dem Fahrzeug• Erfordert zusätzliche Kommunikationsstränge

Begrenzte Batteriereichweite und lange Ladezeiten• Erfordern Prognosen und Disposit ion (KI)

Das Projekt in Einzelschritten:• Umsetzung Pilotprojekt bis Ende 2018• Sukzessive weitere Ausbaustufen• Steuerung der Abläufe in sechs Depots

Neue Herausforderung durch den E-Bus Einsatz

Lademanagement am Betriebshof bei HHA



Datenkonzentrator/Gateway- Daten Sammlung- Zwischenspeicherung- Protokollwandlung- Datenkonvertierung

redundant

IEC 60870-5-104

Measurement (U,I,P,Q)

Betriebshof Management eBMS

- Fahrzeugdisposition- Kommunikation mit den Bussen- StellplatzzuweisungXM

L

Dezentrales Lademanagement

-Intelligentes Lademanagement-Sicherstellen der Mobilität-Verhindern von Überlasten-Flexible Markt- und Netzbetrachtung

2x IEC 60870-5-104 (Firewall protected redundant)

IEC 15118

Zentrale Leitstelle

- Überwachung- Schalten der ladepunkte- Zustandsüberwachung- Notabschaltung (remote)- Blockieren von Ladestationen- Zentrales, netzbasiertes LMS

Umspanntechnik

Fahrzeug -IDLadedauerprognoseVorkonditionierungssignalkm StandState of chargeAufgewendete Energie

Lösung zur Kommunikation auf dem Betriebshof und mit den Zentralen

Systemplattform für Ausprägungen von Lademanagement im Verteilnetz


InGOmv

InGOlv

Security Proxy

SensorSmart Meter

Secure Connection

Smart Meter Gateway

Field Communication

Control Center

Busdepot

InGOmcDER monitoring / control

InGO

Parkhaus

Betriebsarten(Zentral <> gemischt <>dezentral autark)

AnwendungenSmart Grid und Energiemanagement

Offener Technologie-und Programmier-Stack

Tools für Operationalisierung und Betrieb

Kaskadierende spannungsebenenübergreifende Regelung als Rückfallebenen für mehr Ausfallsicherheit

Bedarf zum gesteuerten und intelligenten Lademanagement


Hohe Gleichzeitigkeiten treten selten auf Netzausbau unwirtschaftlich

Gesamte Ladeleistung wird nur sehr selten benötigt Hohes Flexibilitätspotential

Quelle:

Diss. Dr R. Uhlig BUW

Maximaler Gleichzeit igkeitsfaktor und kumulierte Ladeleistung in Abhängigkeit der Fahrzeuganzahl bei einer Ladeleistung von 22 kVA

Zusammenfassung Anforderungen Netzintegration ElektromobilitätGleichzeitigkeit und lokale Netzsituation sind zentrale Kenngrößen

Die durch E-Mobilität result ierende Netzbelastung ist im Wesentlichen abhängig von drei Faktoren


Quelle: Diss. Dr R. Uhlig BUW

ONSNAYY 4x50 SE, Ir=142 A130 A 110 A

160 A

Kabel-überlastung

der Anzahl der Elektrofahrzeuge, ihrer Ladekurve und der aus ihrem Ladeverhalten resultierenden Gleichzeit igkeit sowie

die konkrete lokale Situation im jeweiligen Verteilnetz

Bildquelle Hubject

Leistungsbereitstellung!Begrenzung der Spitzenlast durch Management der Kundenanlage Spannungsabhängige Begrenzung der Ladeleistung P(U)

Bildquelle: FNN

Intelligentes Lade- und Spitzenlastmanagement in der Niederspannung


• Steuerung von Ladeprozessen kleiner und großer Infrastrukturen

• Überlasterkennung und -beseitigung• Messwerte von Smart Metern, Ladereglern, separaten Netzmessungen, etc. • Berücksichtigung Bedarf EV-Nutzers, des Ladesystems und des Netzzustandes• Mehrere optimierter Ladestrategien: optimierte Zusammenarbeit mit

dezentraler Stromerzeugung• Selbstlernfähigkeit für Dispatching- und Prognosefähigkeit• Autonome Betriebsart

InGOev


InGOmv

InGOlv

Security Proxy

SensorSmart Meter

Secure Connection

Smart Meter Gateway

Field Communication

Control Center

Busdepot

InGOmcDER monitoring / control

InGO

InGOmg

Gewerbe

Parkhaus

Beispiel Micro Grid Systemplattform für Ausprägungen von Lademanagement im Verteilnetz

Smarte Energieerzeugung und Anlagensteuerung für den optimierten Eigenverbrauch

Nachhaltigkeit durch den Einsatz von „grüner Energie“

Spitzenlastoptimierung und bestmöglicher ökonomische Gesamtbilanz

Unterstützung von Marktschnittstellen

Ziele Energiemanagement für den Mittelstand

Beispiel einer Bündellösung Innogy und PSIIntelligentes Spitzenlastmanagement für Infrastrukturen mit e-Mobilität

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Keine

Überwachung

Bedarf zur wirtschaftlichen NetzentwicklungSchritt zu mehr Beobachtbarkeit in erforderlichen Bereichen im Verteilnetz

Eine ausreichend genaue und verlässliche, örtlich differenzierte netzbetreiberseitige Prognose des Zeitpunkts eines Netzengpasses ist für die Niederspannungsnetze ohne Messtechnik nicht möglich. Je näher die Online-Messeinrichtungen für die Netzzustandsüberwachung am Netznutzer sind, desto zielgerichteter können Netzbetreibereingriffe beim Netznutzer vorgenommen werden.


Offline„Überwachung“

• Auswertung von Zeitreihen

• Vorgabe von festen Zeitfenstern für eine Leistungsbegrenzung auf Basis von Smart-Meter-Daten

ÜberwachungOrtnetzstation

• Online-Messtechnik in Ortnetzstation

• Kombination mit Meter-Daten

• Netzbetreibereingriffe sinnvoll (erhöhte Effektivität)

Überwachung vollständiges Netz

• Nutzung der Online-Messdaten

• Netzbetreibereingriffe sinnvoll (maximale Effektivität)

• Standardmäßig Online-Information verfügbar

Aktuelles System

Aufwand an Zustandsüberwachung

Effektivität Netzeingriff

www.psi.de | www.psienergy.de | www.gridconnect.de

Dr. Marcus Stötzel Senior Grid Expert

PSI GridConnect GmbH Greschbachstrasse 1276229 KarlsruheDeutschland

Telefon: +49 721 94249-26Mobil: +49 174 [email protected]


http://www.psienergy.de/

I M P R E S S U M

BDEW-Fachkongress Treffpunkt Netze 2019 26. und 27. März 2019 in Berlin

Veranstalter und Herausgeber EW Medien und Kongresse GmbH Reinhardtstr. 3210117 Berlin www.ew-online.de

März 2019

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www.treffpunkt-netze.de

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