Kapitel 5

Einfluss von PV-Anlagen, Hausspeichersystemen und Elektrofahrzeugen

5 Einfluss von PV-Anlagen, Hausspeichersystemen und Elektrofahrzeugen auf die Stromversorgung in Wohngebieten In diesem Kapitel wird der Einfluss von PV-Anlagen, Hausspeichersystemen und Elektrofahrzeugen auf die Stromversorgung eines Wohngebietes analysiert. Dieser Analyse wird ein reales Wohngebiet aus Garmisch-Partenkirchen mit Vorstadtcharakter zu Grunde gelegt: Das ausgewählte Wohngebiet verfügt über 137 Hausanschlüsse. Eine GIS-Analyse ergab, dass die Siedlungsstruktur „Ein-/Zweifamilienhausbebauung niederer Dichte“ mit 61,8 % Anteil an allen Gebäuden die dominante Siedlungsstruktur ist. Zum Ende des Jahres 2012 waren in dem Netzgebiet 108 kWp PV-Leistung installiert. Basierend auf einer Messung über 42 Tage (vergleiche Abbildung 5-1) und der abgeschätzten PV-Erzeugung wurde der Jahresenergieverbrauch des Wohngebietes berechnet. Die Berechnung erfolgte nach der in Kapitel 3.3.1.1 geschilderten Methodik. Die Berechnung ergab für das Jahr 2013 einen Energieverbrauch im Wohngebiet in Höhe von 592 MWh. Auf Basis dieser Methodik ergibt sich, dass 207 Haushalte an den 137 Hausanschlüssen angeschlossen sind. Weiterhin ergibt sich, dass die bilanzielle PV- Eigendeckung des Wohngebietes im Jahr 2013 13,6 % beträgt. Der Korrelationskoeffizient zwischen der auf Basis der Messungen geschätzten Last („Werktag ohne PV“) zum „SLP Werktag“ (Standardlastprofil H0 für Werktage) beträgt 0,854 (vgl. Abbildung 5-1).

Abbildung 5-1: Messung und Abschätzung der Last im betrachteten Netzgebiet

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5.1 - Basisszenario 2013 und Referenzszenario 2030

Im betrachteten Netzgebiet beträgt die gesamte Leitungslänge 4.327 m. Die maximale Entfernung von einem Hausanschluss zum ONT beträgt 524 m, die mittlere Entfernung der Hausanschlüsse zum ONT beträgt 321 m. Alle Hauptstromleitungen sind aus NAYY-4x120 Kabel und die Hausanschlussleitungen bestehen aus NAYY-4x50 Kabel. Im Unterkapitel 5.1 werden zwei Hauptszenarien gebildet. Das erste Szenario gibt die Situation im Wohngebiet nach dem heutigen Stand („Basisszenario 2013“) wieder und das zweite Szenario gibt die Situation im Wohngebiet nach einem prognostizierten Stand für das Jahr 2030 („Referenzszenario 2030“) wieder. Für diese beiden Szenarien wird eine Analyse zur Last- und Erzeugungssituation durchgeführt. Die folgenden drei Unterkapitel beinhalten jeweils die Auswertungen der verschiedenen Szenarien welche auf dieses Wohngebiet angewendet wurden. Der zweite Abschnitt, Unterkapitel 5.2, behandelt Szenarien mit höheren EFZ- Durchdringungen und stellt dar, wie sich die Last- und Erzeugungssituation in solch einem Fall ändert. Das Unterkapitel 5.3 behandelt eine ähnliche Themenstellung wie der vorherige Abschnitt, jedoch mit dem Fokus auf einer höheren Verbreitung von Hausspeichersystemen.

5.1 Basisszenario 2013 und Referenzszenario 2030 Auf Basis der beiden Hauptszenarien, „Basisszenario 2013“ und „Referenzszenario 2030“, wird die Last- und Erzeugungssituation im Netzgebiet betrachtet. Darauf folgt eine Betrachtung der netztechnischen Auswirkungen (Spannung, Betriebsmittelauslastung) dieser Szenarien auf alle im Rahmen dieser Arbeit aufbereiteten Netzgebiete. Im Anschluss daran folgen Analysen zu den Themen Häufigkeit des Starklast- und Rückspeisefalls, PV- Eigenverbrauchserhöhung durch Ladesteuerungen sowie THG-Emissionen der Stromversorgung.

5.1.1 Definition der Szenarien Die Szenarien zeigen auf, wie sich die Elektromobilität auf das Stromnetz und die zukünftige Stromversorgung auswirkt. Die hier dargestellten Szenarien geben ein möglichst realistisches Abbild der aktuellen und zukünftigen Netzsituation, mit dem Fokus, die Sensitivitäten der Hauptkomponenten – Elektrofahrzeuge, PV-Anlagen und Hausspeichersysteme - zu untersuchen. Dabei werden die Betrachtungsjahre 2013 und 2030 gegenübergestellt. Um die Einflüsse der Komponenten besser zu veranschaulichen, werden die Prognosen für das Betrachtungsjahr 2030 in drei Szenarien gegliedert, in denen die Einzelkomponenten sukzessive hinzugefügt werden. Somit ergeben sich die vier Szenarien: - Basisszenario 2013 - E-Mob. 2030 - E-Mob. + PV 2030 - E-Mob. + PV + HSS 2030 bzw. Referenzszenario 2030

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5.1 - Basisszenario 2013 und Referenzszenario 2030

Im Folgenden werden diese Szenarien genauer beschrieben und deren Hauptparameter erklärt. Basisszenario 2013: Dieses Szenario gibt den Stand im Jahr 2013 im betrachteten Wohngebiet wieder. Der durchschnittliche Haushaltsverbrauch beträgt in etwa 3.030 kWh /BDEW-11 13/. Die Eigenversorgung des Wohngebietes mit selbsterzeugter Photovoltaik-Energie betrug nach einer Messung und einer PV-Anlagenerhebung im Jahr 2012 in etwa 13,6 %. Für das Jahr 2013 wird von einer Steigerung auf 15 % gerechnet. Im Szenario sind 20 PV-Anlagen installiert und die mittlere Anlagengröße beträgt ca. 5,5 kWp. In diesem Szenario werden weder Elektrofahrzeuge noch Hausspeichersysteme angenommen. E-Mob. 2030: Für dieses Szenario werden dem Basisszenario 2013 die für 2030 erwartete Anzahl an Elektrofahrzeugen hinzugefügt. Für Gesamtdeutschland soll es im Jahr 2030 nach der Planung der Bundesregierung sechs Millionen Elektrofahrzeuge geben /BMWI-14 11/. Dies entspricht ca. 13 % aller Fahrzeuge in Deutschland. Unter der Prämisse, dass ein Haushalt im Mittel über etwa 1,5 Fahrzeuge verfügt /IFMO-01 05/, wurden in dem hier definierten Szenario 35 % aller Haushalte ein EFZ zugewiesen, insgesamt 72 EFZ. Dies entspricht bei 1,5 Fahrzeugen pro Haushalt in etwa 23 % aller Fahrzeuge eines Wohngebietes. Die höhere Anzahl (23 % gegenüber 13 %) wird basierend auf den Annahmen getroffen, dass in einem vorstädtischen Wohngebiet im Durchschnitt mehr Haushalte über einen eigenen Stellplatz verfügen und zudem die mittlere Haushaltsgröße in vorstädtischen Regionen größer ist, als in innerstädtischen Regionen /DESTATIS-03 13/. Zudem wird davon ausgegangen, dass die 20 PV-Anlagenbesitzer über ein EFZ verfügen, die restlichen 52 EFZ werden an Haushalte ohne PV-Anlage verteilt. Die Standard-Ladeleistung beträgt 3 kW, jedoch haben 30 % der Haushalte mit EFZ eine Wallbox, die eine Ladeleistung von 11 kW ermöglicht /FFE-16 15/. Kein Fahrzeug verfügt über eine intelligente Ladesteuerung. In diesem Szenario sind keine Hausspeichersysteme enthalten. E-Mob. + PV 2030: Dieses Szenario basiert auf dem Szenario „E-Mob. 2030“ und erweitert dieses um den bis dahin prognostizierten PV-Zubau. Für dieses Wohngebiet wird eine Verdopplung der PV-Leistung bis zum Jahr 2030 prognostiziert /GERDI-01 13/. Die mittlere Anlagenleistung wird nicht verändert, so dass sich die Anzahl der PV-Anlagen auf 40 verdoppelt.

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5.1 - Basisszenario 2013 und Referenzszenario 2030

E-Mob. + PV + HSS 2030 bzw. Referenzszenario 2030: Dieses Szenario veranschaulicht die mögliche Erzeuger- und Laststruktur des betrachteten Netzgebiets im Jahr 2030 mit PV-Ausbau, Elektromobilität und zusätzlich Hausspeichersystemen. Es wird angenommen, dass 25 % der PV-Anlagenbesitzer auch ein Hausspeichersystem besitzen. Dies beruht auf der Annahme, dass im Mittel jede zweite PV-Anlage, die in den nächsten 15 Jahren installiert wird, zusammen mit einem Hausspeichersystem gekauft wird. Fundierte, zitierfähige Verbreitungsszenarien zu Hausspeichersystemen wurden nicht gefunden. Die Netto-Kapazität der einzelnen Speicher wird mit jeweils 8,5 kWh und einer Entladetiefe von 70 % angenommen /FFE-48 14/. Insofern gibt es im Wohngebiet insgesamt 59,5 kWh nutzbare Speicherkapazität (10 Speicher * 8,5 kWh * 70 % SOC- Swing). Die Lade- und Entladeleistung beträgt 3,6 kW mit einem jeweiligen Wirkungsgrad von 93 %.

5.1.2 Last und Erzeugung im Basis- und Referenzszenario Im Folgenden werden ausgewählte Ergebnisse zu den aufgestellten Szenarien dargestellt. Abbildung 5-2 zeigt die Jahresdauerlinie am Ortsnetztransformator für alle Szenarien. Das Basisszenario ist in Orange dargestellt. Die Zukunftsszenarien sind an verschiedenen Blautönen zu erkennen.

Abbildung 5-2: Jahresdauerlinie am ONT für alle Szenarien

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5.1 - Basisszenario 2013 und Referenzszenario 2030

Abbildung 5-3 zeigt die Differenzen der Zukunftsszenarien zum Basisszenario.

Abbildung 5-3: Differenz der Jahresdauerlinien der Zukunftsszenarien zum Basisszenario

Im Szenario „E-Mob. 2030“ (Abbildung 5-2) ist erkennbar, dass die Spitzenlast durch die Elektrofahrzeuge um 47 % von 168 kW auf 247 kW steigt. Die Rückspeisespitze wird jedoch lediglich um 10 % von 31 kW auf 27 kW reduziert. Die mittlere Last steigt durch die Elektrofahrzeuge um ca. 20 kW. Beim Szenario „E-Mob. + PV 2030“ gegenüber „E-Mob. 2030“ (Abbildung 5-2) wird die Spitzenlast durch die verdoppelte PV-Leistung kaum beeinflusst. Die Rückspeisespitze erhöht sich von -27 kW auf -104 kW. Die zurückgespeiste Energie erhöht sich hierdurch von 399 kWh auf 27.341 kWh, der Zeitanteil mit umgekehrtem Lastfluss durch den Ortsnetztransformator wird verzwölffacht. Dies ist per se nicht kritisch, wenn jedoch alle Wohngebiete zu den gleichen Zeitpunkten zurückspeisen, kann dies zu Netzinstabilitäten bzw. Komponentenüberlastungen führen /LEW-06 12/. Gegenüber dem Basisszenario wird die Eigenversorgung des Netzgebietes mit selbsterzeugter PV-Energie von 13,5 % auf 18 % erhöht. Am Szenario mit Hausspeichersystemen wird ersichtlich, dass die Hausspeichersysteme im betrachteten Zukunftsszenario mit einem Anteil von 5 % aller Haushalte (bzw. 25 % der Haushalte mit PV-Anlage) einen geringen Einfluss auf den Lastgang haben. Sie reduzieren die Rückspeisung im Mittel um 5-10 kW und die Last um bis zu 5 kW. Die maximale Transformatorauslastung erhöht sich durch die Elektrofahrzeuge von 46 % auf 65 %. Die mittlere Auslastung steigt dabei um 5 %. Die hinzugekommenen PV-Anlagen führen zu keiner weiteren Erhöhung der maximalen Auslastung. Die HSS reduzieren diese marginal um ca. 1 %.

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5.1 - Basisszenario 2013 und Referenzszenario 2030

In Abbildung 5-4 und Abbildung 5-5 wird jeweils ein gemittelter Tagesverlauf über alle Tage der Sommermonate Juni, Juli, August und September aus den beiden Szenarien „Basisszenario 2013“ und dem Zukunftsszenario „E-Mob. + PV + HSS 2030“ dargestellt. Im Basisszenario (Abbildung 5-4) reduziert die mittägliche PV-Einspeisespitze die Last im Wohngebiet bereits sehr stark, so dass das Lastminimum mittags und nicht wie sonst üblich nachts stattfindet. Im dargestellten Zukunftsszenario (vgl. Abbildung 5-5) ist die Haushaltslast dieselbe wie im Basisszenario. Die hohe PV-Einspeisung führt jedoch bereits im Sommer-Typtag zu einer Rückspeisung während der Mittagsstunden. Die Last der Elektrofahrzeuge ist um die Mittagszeit herum relativ gering und erreicht ihren Höhepunkt gegen 18 Uhr. Im Durchschnitt verbraucht jedes Elektrofahrzeug 2.790 kWh pro Jahr. 80 40 Leistung in kW 00:00 03:00 06:00 09:00 12:00 15:00 18:00 21:00 00:00 -20 -40 -60 -80 HH PV Residuallast  Abbildung 5-4: Basisszenario 2013: Sommer-Typtag im Wohngebiet: Residuallast am ONT; kumulierte Leistung aller HH; kumulierte Leistung aller PV-Anlagen  

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5.1 - Basisszenario 2013 und Referenzszenario 2030 100 Leistung in kW 00:00 03:00 06:00 09:00 12:00 15:00 18:00 21:00 00:00 -50

-100

-150 HH PV EFZ Residuallast ohne EFZ Residuallast mit EFZ  Abbildung 5-5: E-Mob.+ PV + HSS 2030: Sommer-Typtag im Wohngebiet: Residuallast am ONT mit und ohne EFZ; kumulierte Leistung aller HH; kumulierte Leistung aller PV-Anlagen; kumulierte Leistung aller EFZ.

Die Hausspeichersysteme nehmen ca. 8,4 % der erzeugten PV-Energie auf. Aufgrund des Nutzungsgrades von 86,5 % stehen jedoch nur 7,3 % der erzeugten PV-Energie auch später wieder zur Verfügung. Dies entspricht ca. 247 Zyklen im Jahr bei einem SOC-Swing von 70 %. Auf die Darstellung der Spannung wird verzichtet, da es aus Sicht der Netzstabilität in keinem Szenario kritische Zeitschritte gab.

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5.1 - Basisszenario 2013 und Referenzszenario 2030

In der folgenden Tabelle 5-1 wird für alle Szenarien der PV-Eigendeckungs- und PV- Eigenverbrauchsgrad aufgeschlüsselt nach verschiedenen Haushaltskategorien dargestellt. Der PV-Eigenverbrauchsgrad gibt wieder, wieviel Prozent der selbsterzeugten PV-Energie im eigenen Haushalt verbraucht wird. Der PV-Eigendeckungsgrad sagt aus, wie viel Prozent der Haushaltslast durch die selbsterzeugte PV-Energie gedeckt werden kann. Letzteres wird häufiger auch Autarkiegrad genannt. Tabelle 5-1: Mittlerer Eigendeckung- und Eigenverbrauchsgrad nach Szenarien und Haushaltskategorien

Basisszenario 2013 E-Mob. 2030 E-Mob. + PV 2030 E-Mob. + PV + HSS 2030

Eigen- Eigen- Eigen- Eigen- Eigen- Eigen- Eigen- Eigen- Haushalte, mit: deckung verbrauch deckung verbrauch deckung verbrauch deckung verbrauch Nur PV 27,4% 22,6% PV, EFZ 19,0% 27,2% 19,0% 27,8% 19,4% 27,7% PV, EFZ und WB 17,3% 25,0% 17,5% 27,5% 17,5% 27,6% PV, HSS und EFZ 42,1% 66,4% PV, HSS, EFZ und WB 44,2% 66,1%

PV: PV-Anlage WB: WallBox (höhere Ladeleistung) EFZ: Elektrofahrzeug HSS: Hausspeichersystem

Im Basisszenario beträgt der PV-Eigenverbrauch der Haushalte im Mittel 22,6 %. Durch Elektrofahrzeuge steigt dieser auf ca. 27 %. Durch die zusätzliche Last der Elektrofahrzeuge wird die Gesamtlast erhöht und damit der PV-Eigendeckungsgrad um ca. 8 % auf 19 % gesenkt. Eine Wallbox ohne Ladesteuerung reduziert den PV-Eigenverbrauch geringfügig und die PV-Eigendeckung sinkt auf ca. 17,5 %. Dies liegt an der hohen Ladeleistung, die seltener als eine geringe Ladeleistung durch die PV-Anlage gedeckt werden kann. Haushalte mit Hausspeichersystem und Elektrofahrzeugen können ihren PV-Eigenverbrauch und ihre PV-Eigendeckung mehr als verdoppeln. Haushalte mit Elektrofahrzeugen schaffen es, ca. 66 % der selbsterzeugen PV-Energie zu verbrauchen. Das der PV-Eigenverbrauch bei Haushalten mit Elektrofahrzeugen (ohne HSS) lediglich bei ca. 27 bis 28 % liegt, folgt daher, dass EFZ vornehmlich in den Abendstunden, wie in Abbildung 5-6 zu sehen ist laden. Es ist die gemittelte Ladegleichzeitigkeit über eine Woche dargestellt. Maximal laden etwa 25 % der Fahrzeuge gleichzeitig zwischen 18:00 Uhr und 21:00 Uhr. Mittags, wenn die Einstrahlung in der Regel am höchsten ist, werden etwa 5 % bis 10 % der Fahrzeuge geladen. Über die gesamte Woche liegt die mittlere Ladegleichzeitigkeit bei ca. 8,5 %.

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5.1 - Basisszenario 2013 und Referenzszenario 2030

Abbildung 5-6: Mittlere Ladegleichzeitigkeit im Referenzszenario

Dieses Lastprofil der EFZ entspricht nicht der typischen PV-Erzeugungscharakteristik, welche gegen Mittag ihr Maximum aufweist. In Abbildung 5-7 ist der Zusammenhang von EFZ-Last und PV-Überschussleistung anhand des gemittelten Tageslastgangs im simulierten Sommer dargestellt. PV-Überschussleistung ist die erzeugte PV-Leistung, welche nicht durch haushaltsinterne Lasten verbraucht wird und somit für das EFZ zur Verfügung steht. Es sind nur die Ladelastgänge der EFZ-Besitzer mit eigener PV-Anlage dargestellt. In violett ist der Anteil des Ladelastgangs dargestellt, welcher direkt über die eigene PV-Anlage aus PV- Überschussleistung gedeckt wurde. In hellblau ist zusätzlich der Anteil, der über HSS indirekt aus der PV-Energie gedeckt werden konnte zu sehen.

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5.1 - Basisszenario 2013 und Referenzszenario 2030 75 Leistung in kW 25 00:00 03:00 06:00 09:00 12:00 15:00 18:00 21:00 00:00 Uhrzeit PV-Überschuss EFZ-Lastgang der EFZ parallel zu einer PV-Anlage Ladeleistung aus PV-Überschuss bei Haushalten mit PV-Anlage Ladeleistung aus PV-Überschuss bei Haushalten mit PV-Anlage und HSS

Abbildung 5-7: PV-Überschuss der Haushalte mit PV-Anlage und EFZ sowie der zugehörige EFZ-Lastgang 

Der PV-Überschuss, welcher nicht durch das eigene EFZ verbraucht wird, steht anderen Haushalten des Netzgebietes und nachrangig auch ihren EFZ zur Verfügung. Die Abbildung 5-8 zeigt die gemittelten PV-Deckungsgrade der jeweiligen Haushaltskategorien. Im Durchschnitt über alle EFZ des Netzgebietes können etwa 17 % der EFZ-Ladeenergie durch PV-Produktion gedeckt werden. Haben die Haushalte keine eigene PV-Anlage, werden 14 % der Fahrenergie aus PV-Anlagen in der Nachbarschaft gedeckt. Mit eigener PV-Anlage und zusätzlichem Speicher wird 36 % der Fahrenergie regenerativ durch Sonnenenergie versorgt.

40% Deckungsanteil

30%

20%

10%

0% EFZ EFZ ohne EFZ mit nur EFZ mit nur EFZ mit (alle) eigene PV- eigener PV- eigener PV- eigener PV- Anlage Anlage Anlage, aber Anlage und (alle) keinem HSS eigenem HSS

aus eigener PV-Energie aus PV-Energie des Netzgebietes

Abbildung 5-8: Eigendeckungsgrade der EFZ-Ladeenergie nach Kategorien

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5.1 - Basisszenario 2013 und Referenzszenario 2030

5.1.3 Netztechnische Auswirkungen der Szenarien auf verschiedene Netztopologien Im Folgenden werden die Szenarien „Basisszenario 2013“ und „Referenzszenario 2030“ in allen für die GridSim aufbereiteten Netzgebieten simuliert. Aufbauend auf den Simulationsergebnissen wird auf die netztechnischen Auswirkungen der Szenarien eingegangen. Insgesamt werden 34 Netzgebiete untersucht:  17 reale Netze aus GAP (s. Kapitel 3.3.1.1)  7 Referenznetze von Kerber (s. Kapitel 3.3.1.2)  10 Extremnetze von Kerber (s. Kapitel 3.3.1.2)

Die Simulationsparameter entsprechen den Werten aus Kapitel 5.1.1. Zudem verfügen die PV- Anlagen über eine Einspeisekappung auf 70 % ihrer Modulleistung und eine Q(P)-Regelung zur Spannungsstabilisierung. Die Spannung am Transformator (Slack Bus Spannung) wurde entsprechend Kapitel 3.3.1.3 eingestellt. Der simulierte Energieverbrauch der Wohngebiete entspricht dem hochgerechneten Energieverbrauch der Messungen (Kapitel 3.3.1.1) bzw. bei den synthetischen Netzen den Angaben aus /TUM-04 11/.

5.1.3.1 Ergebnisse Basisszenario 2013 Im Basisszenario 2013 gibt es in keinem der Stromnetze Verletzungen der EN 50160 (Kapitel 2.2). Alle Netze sind stabil und unkritisch.

Die maximale Differenz zwischen der geringsten und der höchsten Spannung in einem Netzgebiet beträgt im Mittel 9 %. Die minimale Spannung, die in einem Netzgebiet aufgetreten ist, beträgt 0,88 p.u. Die Zeitdauer dieser minimalen Spannung ist jedoch zu kurz um den 10- Minuten-Mittelwert der Spannung auf einen Wert unter 0,9 p.u. abzusenken. In Abbildung 5-9 ist die mittlere, minimale Spannung der berechneten Verteilungen über die Anzahl der Hausanschlüsse aufgezeigt. Die minimale Spannung je Netzgebiet und Verteilung entspricht der kleinsten Spannung, die über das simulierte Jahr an einem Netzknoten aufgetreten ist. Dieser Wert wird über die berechneten Verteilungen gemittelt. Die grünen Kreise entsprechen den realen Netzen aus Garmisch-Partenkirchen, die gelben Kreise stellen die Referenznetze und die roten Kreise die Extremnetze (s. Kapitel 3.3.1.2) nach Kapitel 3.3.1.2 dar. Der Hintergrund ist in den Bereichen 0,9 – 0,85 p.u. und < 0,85 p.u. eingefärbt. Der orange gefärbte Bereich stellt den Bereich dar, in dem der 10-Minuten-Mittelwert maximal 5 % der Zeit sein darf. Eine Spannung im roten Bereich stellt eine sofortige (unabhängig von der Dauer) Normverletzung dar. Erkennbar ist, dass die Referenznetze spannungsstabiler als die Extremnetze sind. Die realen GAP-Netze stellen das Netz mit der höchsten, aber auch mit der geringsten Spannung dar. Weiterhin ist ersichtlich, dass mit zunehmender Anzahl an Hausanschlüssen die minimale Spannung tendenziell absinkt.

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5.1 - Basisszenario 2013 und Referenzszenario 2030 GAP-Netz Referenznetz

Minimale Spannung in p.u. 0,95 Extremnetz

0,9

0,85

0,8 0 50 100 150 200 250 Anzahl an Hausanschlüssen Abbildung 5-9: Basisszenario 2013: Minimale Spannungen der simulierten Netze

Die maximale Spannung ist ebenfalls unkritisch, ihr Maximum über alle Netzgebiete liegt bei 1,05 p.u. Der Mittelwert über alle Netze liegt bei 1,039 p.u.. Sie ist unabhängig von der Anzahl an Hausanschlüssen. Im „Basisszenario 2013“ wird bei keiner Netztopologie eine Stromleitung mit mehr als 86 % ihrer Nennleistung belastet. Insofern bestehen keine thermischen Engpässe. Trotz dessen ist dies bereits eine sehr hohe Belastung welche jedoch nur in einem Netzgebiet für wenige Minuten aufgetreten ist. Im Durchschnitt betrug die Leitungsauslastung 10 %. Die mittlere, maximale Leitungsauslastung über alle Netze betrug 47 %. Um den Zusammenhang der beiden Netzinstabilitäten – Unterspannung und Leitungsüberlastung – darzustellen, kann der Korrelationsfaktor bestimmt werden, welcher die lineare Abhängigkeit beider Werte abbildet. Dies ist interessant um bei Auftreten einer dieser Instabilitätskriterien Rückschlüsse auf die andere ziehen zu können. Der Korrelationskoeffizient zwischen der minimalen Spannung und der maximalen Leistungsauslastung aller Netztopologien beträgt -0,67. Dieser negative Zusammenhang ist in Abbildung 5-10 dargestellt. Die Korrelation dieser Werte ist bei den untersuchten GAP- Netzen mit -0,81 deutlich höher. Dies bedeutet, dass wenn in einem Netzgebiet eine geringe Spannung gemessen wird (z.B. bei einem Smart Meter an einem Hausanschluss), eine gleichzeitig starke Auslastung der Stromleitung wahrscheinlich ist. Grundsätzlich fällt die Spannung bei größeren Leitungsquerschnitten und im Verhältnis dazu niedrigen Strömen geringer aus.

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5.1 - Basisszenario 2013 und Referenzszenario 2030 Minimale Spannung in p.u. 0,95

0,9

GAP-Netz 0,85 Referenznetz Extremnetz 0,8 0% 25% 50% 75% 100% 125% Maximale Leitungslauslastung Abbildung 5-10: Basisszenario 2013: Korrelation zwischen minimaler Spannung und maximaler Leitungsauslastung

Die ONT-Auslastung aller Netzgebiete liegt im Mittel bei 15 %, das gemittelte Maximum aller Netztopologien liegt bei 40 % und das absolute Maximum in einem Netzgebiet lag für wenige Minuten bei 107 %. Insofern sind aller ONTs im üblichen Belastungsbereich, da seltene und nur kurzzeitig auftretenden Überlastungen für einen ONT in der Regel unkritisch sind /TUM-04 11/. Die Anzahl der Haushalte in einem Netzgebiet übt einen großen Einfluss auf die spezifische Lastspitze aus. Um diesen Zusammenhang zu untersuchen, werden für ausgewählte netztechnische Kennwerte Mittelwerte in Abhängigkeit ihrer Netzgröße ausgeben. In Tabelle 5-2 sind Mittelwerte für drei Netzgruppen angegeben:  Mittelwerte der 10 kleinsten Netze: Für die Mittelwertbildung werden nur die 10 kleinsten der 34 zur Verfügung stehenden Netze verwendet. Die Größe wird durch die Anzahl an Hausanschlüssen definiert. Diese haben im Mittel 23 Hausanschlüsse und 45 Haushalte.  Mittelwert aller Netze: Zur Bildung des Mittelwertes werden alle 34 Netztopologien verwendet. Diese haben im Durchschnitt 152 Haushalte bei 71 Hausanschlüssen.  Mittelwert der 10 größten Netze: Die zehn größten Netze verfügen im Mittel über 248 Haushalte und 143 Hausanschlüsse.

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5.1 - Basisszenario 2013 und Referenzszenario 2030

Tabelle 5-2: Basisszenario 2013: Netztechnische Kennwerte

Leistung je Zeitanteil mit ONT Auslastung Leistung je Leitungsauslastung PV-Anlage Rück- HH im im Rück- speisung1) Lastfall4) Maximale 2) Mittlere 3) speisefall5) Maximale 6) Mittlere 7)

Mittelwert der 10 2,72% 29% 9% 1,23 kW 2,24 kW 38% 6% kleinsten Netze

Mittelwert aller 1,67% 40% 15% 0,97 kW 1,58 kW 47% 10% Netze

Mittelwert der 10 1,15% 56% 22% 0,83 kW 1,21 kW 55% 14% größten Netze

1) Zeitanteil des Jahres mit Rückspeisung in die MS-Ebene 2) Mittelwert der maximalen ONT-Auslastung aller Netztopologien 3) Mittelwert der mittleren ONT-Auslastung aller Netztopologien 4) Mittlere Last je Haushalt zum Zeitpunkt des Jahresspitzenlast 5) Mittlere Rückspeisung je Haushalt zum Zeitpunkt der Rückspeisespitze 6) Mittelwert der maximalen Leitungsauslastung aller Netzgebiete 7) Mittelwert der mitteleren Leistungsauslastung aller Netzgebiete

Das Verhältnis der maximalen ONT Auslastung zur mittleren ONT Auslastung ist ein Indiz für die Volatilität der Last. Die Auslegung des Transformators richtet sich nach der maximalen Last. Ein großes Verhältnis bedeutet, dass dieser aber meist im unteren Teillastbereich betrieben wird, wodurch die spezifischen Kosten pro transformierte Kilowattstunde steigen. Das Verhältnis der maximalen zur mittleren ONT-Auslastung ist bei kleineren Netzen mit 3,4 höher als bei den größeren Netzen wo das Verhältnis 2,6 ist. Bei der Leitungsauslastung verhält es sich ähnlich mit einem Verhältnis von sechs bei kleinen Netzen und vier bei großen Netzen. Dies liegt daran, dass bei der Planung von Niederspannungsnetzen die spezifische Last eine wesentliche Planungsgröße darstellt. Die spezifische Last pro Haushalt und die spezifische Erzeugung je PV-Anlage sind bei kleineren Netzen deutlich höher als bei großen. Aus diesem Grund muss die spezifische Transformatorleistung und spezifische Stromtragfähigkeit der Kabel bei kleinen Netzen höher als bei großen Netzen sein. In der Auswertung stellte sich ebenfalls heraus, dass der Zeitanteil der Rückspeisung abhängig von der Netzgröße ist. Im Mittel beträgt er beträgt ca. 1,7 %. Bei den 10 kleinsten Netzen ist tritt der Rückspeisefall mehr als doppelt so häufig auf wie in den 10 größten Netzen. Hierbei schwankt die Rückspeisung von Netz zu Netz jedoch stark, im Maximalfall betrug der Zeitanteil mit Rückspeisung 4,47 % und im Minimalfall lediglich 0,11 %.

5.1.3.2 Ergebnisse Referenzszenario 2030 Lediglich in einem Stromnetz kam es in einer Verteilung in diesem Szenario zu Verletzungen der Norm DIN 50160. Diese traten in einem Netz aus Garmisch-Partenkirchen auf und es gab dort in Summe zehn Unterschreitungen der Spannungsgrenze 0,85 p.u. im Jahresverlauf. Das Spannungsminimum lag in diesem Fall bei 0,83 p.u. Da es sich nur um eine Verteilung unter vielen handelt, kann nicht von einer generellen Netzinstabilität in diesem Szenario

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5.1 - Basisszenario 2013 und Referenzszenario 2030

ausgegangen werden. Aussagekräftiger sind die Mittelwerte der verschiedenen Verteilungen. Diese sind bei allen Netztopologien und Zeitschritten um 1,2 % niedriger gegenüber dem Basisszenario 2013. Die gemittelte minimale Spannung je Netzgebiet ist in Abbildung 5-11 dargestellt. Die rote Linie stellt die Regressionslinie des Basisszenarios 2013 dar und dient zum Vergleich. Die Spannungsdifferenz zwischen dem Basisszenario 2013 und dem Referenzszenario 2030 ist bei größeren Netzen stärker ausgeprägt als bei kleineren Netzen. Insgesamt sind gegenüber dem Basisszenario 2013 bereits mehrere Netze im kritischen Spannungsbereich zwischen 0,9 und 0,85 p.u. Diese sind jedoch von der Zeitdauer und Tiefe nicht ausreichend um den 10-Minuten-Mittelwert von 0,9 zu unterschreiten. Minimale Spannung in p.u.

0,95 Basisszenario 0,9

GAP-Netz 0,85 Referenznetz Extremnetz 0,8 0 50 100 150 200 250 Anzahl an Hausanschlüssen Abbildung 5-11: Referenzszenario 2030: Minimale Spannungen der simulierten Netze

Die Spannungsspreizung ist ein Maß für die Volatilität der Spannung. Diese steigt, wenn im Netzgebiet viele zeitlich und räumlich entkoppelte Erzeuger und Verbraucher vorhanden sind. Im Folgenden wird die Spannungsspreizung aus der Differenz von mittlerer, minimaler und mittlerer, maximaler Spannung berechnet und auf das zulässige Spannungsband bezogen, welches zu 100 % der Zeit eingehalten werden muss. Die über die Netzgebiete gemittelte Spannungsspreizung ist von 36 % im Basisszenario 2013 auf 45,2 % im Referenzszenario 2030 gestiegen. Die Spannungsspreizung steigt, weil einerseits durch mehr PV-Anlagen höhere Spannungen zur Mittagszeit erreicht werden und andererseits die Elektrofahrzeuge die Spannung am Abend durch ihre zusätzliche Last absenken. Zum besseren Verständnis ist in Abbildung 5-12 die Spannungsspreizung entlang der Leitung mit der höchsten Spannungsspreizung exemplarisch für das Netzgebiet 72 dargestellt.

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5.1 - Basisszenario 2013 und Referenzszenario 2030

Abbildung 5-12: Spannungsspreizung entlang der Leitungslänge im Szenario 2030, Netzgebiet 72

In Abbildung 5-13 ist analog zur Abbildung 5-10 der Zusammenhang zwischen der maximalen Leitungsauslastung und der minimalen Spannung für das Referenzszenario 2030 dargestellt. Der Korrelationskoeffizient über alle Stromnetze steigt von -0,67 auf -0,75 und bei den realen GAP-Netzen steigt sie von -0,81 auf -0,85. Vereinzelte Stromleitungen, im Diagramm ganz rechts zu sehen, sind in diesem Szenario bereits überlastet und bedürfen einer Netzverstärkung, um die Netzstabilität zu gewahren. Insgesamt müssen in vier Netzen die Leitungen verstärkt werden. Es zeigt sich, dass die Netzinstabilitäten – geringe Spannungen und hohe Leitungsbelastung – häufig gemeinsam auftreten. Minimale Spannung in p.u.

0,95

0,9

GAP-Netz 0,85 Referenznetz Extremnetz 0,8 0% 25% 50% 75% 100% 125% Maximale Leitungslauslastung Abbildung 5-13: Referenzszenario 2030: Korrelation zwischen minimaler Spannung und maximaler Leitungsauslastung

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5.1 - Basisszenario 2013 und Referenzszenario 2030

Die maximale Spannung über alle Netzgebiete liegt bei 1,064 p.u. und stellt damit noch kein Risiko einer Bandverletzung dar.

Die folgende Tabelle 5-3 beinhaltet die wesentlichen netztechnischen Kennwerte für das Referenzszenario 2030 untergliedert nach verschiedenen Netzgrößen (analog zu Tabelle 5-2). Die mittlere Last je Haushalt zum Zeitpunkt der Spitzenlast im Netzgebiet steigt um 42 % im Vergleich zum Basisszenario. Die mittlere ONT-Auslastung steigt lediglich von 15 % auf 18 % und somit um 20 %. Die mittlere Leitungsauslastung ist ebenfalls um 20 % gestiegen und liegt im Referenzszenario 2030 bei 12 %. Die stark gestiegene Spitzenlast wird von den Elektrofahrzeugen verursacht. Sie tritt an einem Wintertag auf, an dem die PV-Anlagen und Hausspeichersysteme keine nennenswerte Reduktion des Netzbezugs ermöglichen. Obwohl die zusätzlichen Elektrofahrzeuge den elektrischen Energiebedarf um 29 % erhöhen, fällt der Anstieg der mittleren ONT Auslastung mit 20 % geringer aus. Dies liegt daran, dass die neu hinzugekommenen PV-Anlagen und Hausspeichersysteme eine größere Eigendeckung der Netzgebiete ermöglichen. Da die erhöhte Eigendeckung durch die PV-Anlagen zwar die mittlere Auslastung, jedoch nicht die maximale Last reduzieren, steigt das Verhältnis der maximalen zur mittleren ONT Auslastung. Bei kleineren Netzen steigt es auf vier und bei größeren Netzen auf 2,7. Im Vergleich zum Basisszenario steigt dieses Verhältnis bei den kleinen Netzen viermal stärker als bei großen Netzen und führt damit zu einem stärkeren Anstieg der spezifischen Kosten je transformierter kWh bei den kleinen Netzen. Die mittlere, maximale ONT-Auslastung ist bei drei Stromnetzen bereits bei über 100 %, so dass der Transformator ausgetauscht werden sollte. Tabelle 5-3: Referenzszenario 2030: Netztechnische Kennwerte

Leistung je Zeitanteil mit ONT Auslastung Leistung je Leitungsauslastung PV-Anlage Rück- HH im im Rück- speisung1) Lastfall4) Maximale 2) Mittlere 3) speisefall5) Maximale 6) Mittlere 7)

Mittelwert der 10 7,96% 40% 10% 1,80 kW 2,7 kW 47% 8% kleinsten Netze

Mittelwert aller 7,56% 54% 18% 1,38 kW 2,31 kW 60% 12% Netze

Mittelwert der 10 7,57% 74% 27% 1,15 kW 2,08 kW 76% 17% größten Netze

1) Zeitanteil des Jahres mit Rückspeisung in die MS-Ebene 2) Mittelwert der maximalen ONT-Auslastung aller Netztopologien 3) Mittelwert der mittleren ONT-Auslastung aller Netztopologien 4) Mittlere Last je Haushalt zum Zeitpunkt des Jahresspitzenlast 5) Mittlere Rückspeisung je Haushalt zum Zeitpunkt der Rückspeisespitze 6) Mittelwert der maximalen Leitungsauslastung aller Netzgebiete 7) Mittelwert der mitteleren Leistungsauslastung aller Netzgebiete

In Abbildung 5-14 sind die sortierten Auslastungen der ONT der realen Netzgebiete in GAP („GAP-Netze“) dargestellt. Die fünf größten, die fünf kleinsten und alle Netze werden jeweils gemittelt dargestellt. In diesem Diagramm lässt sich gut erkennen, dass die Zeitanteile bei

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5.1 - Basisszenario 2013 und Referenzszenario 2030

hohen Auslastungen relativ gering sind. Bei den großen Netzen liegt in 2 % der Zeit (175 h) die Auslastung zwischen 48 % und maximal 64 %.

70% 60% Große GAP-Netze Alle GAP-Netze 50% ONT Auslastung

Kleine GAP-Netze 40% 30% 20% 10% 0% 0% 25% 50% 75% 100% Zeitanteil des Jahres

Abbildung 5-14: Referenzszenario 2030: Transformatorauslastungen der GAP-Netze

Die in Abbildung 5-6 für ein Netzgebiet aufgezeigte Gleichzeitigkeit der Ladevorgänge der Elektrofahrzeuge ist auch über alle Netzgebiete, mit einer mittleren Gleichzeitigkeit von 8,5 % sehr ähnlich. Die mittlere, maximale Gleichzeitigkeit in den zehn kleinsten Stromnetzen liegt bei 71 % und bei den zehn größten Stromnetzen liegt die maximale Gleichzeitigkeit im Mittel bei 41,6 %. Die sehr hohe Gleichzeitigkeit von 71 % entsteht durch die sehr geringe Anzahl von Elektrofahrzeugen in manchen kleinen Netzgebieten. Im kleinsten Netz gibt es lediglich vier Elektrofahrzeuge bei insgesamt zwölf Haushalten. Bei der Planung neuer Niederspannungsnetze muss in Folge dessen mit einem hinzukommenden Spitzenlastanteil der Elektrofahrzeuge gerechnet werden.

5.1.3.3 Schlussfolgerung Das Basisszenario 2013 weist in keiner Netztopologie Netzinstabilitäten auf. Alle Werte sind im Normbereich. Für das Referenzszenario 2030 konnte gezeigt werden, dass bei den meisten Netzen das erwartete Szenario zu keinen Netzinstabilitäten führt. Bei vier bis sechs Netzen bzw. 11 % bis 17 % sind Verstärkungen der Stromleitungen notwendig. Bei drei Netzen müssen ebenfalls die ONTs durch leistungsstärkere ausgetauscht werden. Diese Netzverstärkungsmaßnahmen sind ausschließlich bei Netzgebieten mit mehr als 100 Hausanschlüssen notwendig. Insofern kann gesagt werden, dass kleine Netze für das Referenzszenario 2030 unkritisch sind. Ebenfalls unkritisch sind die Referenznetze, sie sind den zukünftigen Anforderungen gewachsen. Elektrofahrzeuge und PV-Anlagen erhöhen die spezifische Leistung im Lastfall bzw. im Rückspeisefall. Dies ist insbesondere in kleineren Netzen sichtbar und muss bei der Planung zukünftiger Niederspannungsnetze berücksichtigt werden.

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5.1 - Basisszenario 2013 und Referenzszenario 2030

5.1.4 Häufigkeit des Starklast- und Rückspeisefalls im Jahr 2030 Um den Unterschied der zeitlichen Kopplung von Last- und Erzeugung in kleinen und großen Netzgebieten genauer zu untersuchen, werden exemplarisch zwei Netze im Referenzszenario 2030 analysiert. Das kleinere Netzgebiet verfügt über 14 Haushalte und das große über 145. Es wird verglichen zu welchen Verhältnissen Last- und Erzeugung im Referenzjahr auftreten. In Abbildung 5-15 sind die Ergebnisse dargestellt. Last und Erzeugung sind auf die jeweilige Jahresspitze normiert. Das Diagramm zeigt die relative Häufigkeit der jeweiligen Ereignisse. Für die Netzauslegung und insbesondere für die Netzrückwirkungen in höheren Spannungsebenen ist der Rückspeisefall, also die maximale Rückspeisung bei minimaler Last, relevant. Die maximale Erzeugung tritt im größeren Netz zu Zeiten mit mindestens 20 bis 30 % Last auf, wohingegen im kleinen Netz die maximale Erzeugung bei 0 – 10 % der Last auftritt.

Abbildung 5-15: Häufigkeit der Last- bzw. Rückspeisefälle im großen (links) und im kleinen Netzgebiet (rechts)

Für die Abschätzung der Netzrückwirkungen von der Niederspannungsebene auf höhere Spannungsebenen ist folglich die Netzgröße eine relevante Einflussgröße.

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5.1 - Basisszenario 2013 und Referenzszenario 2030

Für das größere Netzgebiet sind Last- und Rückspeisefall in Tabelle 5-4 zusammengefasst. Es zeigt sich, dass die maximale Rückspeisung nur in wenigen Stunden pro Jahr auftritt. In diesem Fall liegen 90-100 % der PV-Produktion bei 30-40 % der Last im Netzgebiet vor. Die grün markierten Felder treten in Summe weniger als eine Stunde pro Jahr auf, und sind daher für die Netzauslegung unkritisch. Der Median der Last liegt bei knapp 40 % der Maximallast. Tabelle 5-4: Häufigkeit der Last- und Rückspeisefälle im großen Netzgebiet nach Stunden Stunden Anteil in % 90-100 % 0,0 0,0 0,3 5,0 7,8 1,3 0,3 0,0 0,0 0,0 0,2% 80-90 % 0,0 0,0 9,8 70,8 64,3 14,6 1,4 0,1 0,0 0,0 1,8% 70-80 % 0,0 0,1 26,2 83,6 44,4 9,2 1,0 0,0 0,0 0,0 1,9% PV 60-70 % 0,0 0,0 29,1 88,8 45,8 9,9 1,0 0,0 0,0 0,0 2,0% Einspeisung 50-60 % 0,0 0,1 34,4 102,3 60,9 12,8 1,4 0,0 0,0 0,0 2,4% in % der 40-50 % 0,0 0,2 39,9 107,9 74,3 21,6 2,8 0,3 0,0 0,0 2,8% maximalen Einspeisung 30-40 % 0,0 0,2 41,6 134,9 101,2 30,4 2,9 0,3 0,0 0,0 3,6% 20-30 % 0,0 0,1 57,3 170,5 145,4 52,6 8,2 0,6 0,0 0,0 5,0% 10-20 % 0,0 0,4 103,3 247,4 228,1 104,5 22,8 2,0 0,1 0,0 8,1% 0-10 % 0,0 42,0 1.832,5 1.401,1 1.210,7 1.086,5 571,8 163,4 21,9 1,4 72,3% 0-10 % 10-20 % 20-30 % 30-40 % 40-50 % 50-60 % 60-70 % 70-80 % 80-90 % 90-100 % HH und EFZ Last in % der Maximallast

Anteil in % 0,0% 0,5% 24,8% 27,5% 22,6% 15,3% 7,0% 1,9% 0,3% 0,0%

Die Tabelle 5-5 stellt analog zur Tabelle 5-4 die Häufigkeit der Last- und Rückspeisefälle für das kleine Netzgebiet dar. Im kleinen Netz liegt der Median der Last bei knapp 20 % der Maximallast. Dies verdeutlicht, dass in einem kleinen Netzgebiet eine höhere ONT-Leistung und Leitungskapazität pro Haushalt notwendig ist. Tabelle 5-5: Häufigkeit der Last- und Rückspeisefälle im kleinen Netzgebiet nach Stunden Stunden Anteil in % 90-100 % 0,3 2,7 2,6 0,8 0,1 0,1 0,0 0,0 0,0 0,0 0,1% 80-90 % 7,4 45,1 34,4 11,8 2,6 0,3 0,0 0,0 0,0 0,0 1,2% 70-80 % 17,5 95,3 58,8 16,2 3,1 0,5 0,1 0,0 0,0 0,0 2,2% PV 60-70 % 17,8 94,5 51,7 12,9 2,5 0,4 0,1 0,0 0,0 0,0 2,1% Einspeisung 50-60 % 22,0 101,2 56,6 15,6 3,4 0,6 0,2 0,0 0,0 0,0 2,3% in % der 40-50 % 24,0 118,9 70,2 18,4 4,7 1,3 0,2 0,1 0,0 0,0 2,7% maximalen Einspeisung 30-40 % 27,8 147,1 88,5 25,3 5,5 1,4 0,3 0,0 0,0 0,0 3,4% 20-30 % 36,5 207,2 119,9 35,3 8,8 1,5 0,4 0,0 0,0 0,0 4,7% 10-20 % 59,6 335,4 215,2 65,2 16,0 4,1 0,7 0,1 0,0 0,0 7,9% 0-10 % 442,7 3.217,8 1.777,0 714,1 210,4 60,1 16,7 2,3 0,3 0,1 73,5% 0-10 % 10-20 % 20-30 % 30-40 % 40-50 % 50-60 % 60-70 % 70-80 % 80-90 % 90-100 % HH und EFZ Last in % der Maximallast

Anteil in % 7,5% 49,8% 28,3% 10,5% 2,9% 0,8% 0,2% 0,0% 0,0% 0,0%

Für die Netzauslegung, bei der der maximale Rückspeisefall und der maximale Lastfall abgeschätzt werden muss, ist folglich die Größe der einzelnen Niederspannungsnetze wichtig. Ist das zu betrachtende Netzgebiet ein größeres Niederspannungsnetz kann der maximale Rückspeisefall mit etwa 100 % der installierten PV-Leistung abzüglich der PV- Einspeisebegrenzung bei einer gleichzeitigen Last in Höhe von 30-40 % der maximalen Lastspitze abgeschätzt werden. Bei kleineren Niederspannungsnetzen ist im Rückspeisefall keine Last anzusetzen. Die maximale Lastspitze berechnet sich aus der spezifischen Spitzenlast der Haushalte sowie der Elektrofahrzeuge.

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5.1 - Basisszenario 2013 und Referenzszenario 2030

In Abbildung 5-15 ist die spezifische Spitzenlast des EFZ-Lastgangs in Abhängigkeit der Anzahl der simulierten EFZ für das Referenzszenario dargestellt. Sie verdeutlicht, dass für die Netzauslegung je nach Anzahl an Fahrzeugen, unterschiedlich hohe Leistungen je EFZ angenommen werden müssen. 10 Spitzenlast in kW / EFZ 8 4 0 1 3 5 10 20 30 40 50 100 Anzahl der EFZ Abbildung 5-16: Spitzenlast je EFZ in Abhängigkeit der Anzahl der EFZ

5.1.5 Ladesteuerung und Peak-Shaving nach tatsächlicher Einspeisung In diesem Abschnitt werden zwei Regelungsvarianten zur Erhöhung des PV-Eigenverbrauchs untersucht und verglichen. Es wird eine Wirkleistungsladesteuerung für Elektrofahrzeuge und eine Peak-Shaving-Regelung nach tatsächlicher Einspeisung untersucht. Der Analyse wird das „Referenzszenario 2030“ zu Grunde gelegt.

5.1.5.1 EFZ mit PV-Eigenverbrauchsoptimierter Ladesteuerung Die in diesem Abschnitt dargestellten Ergebnisse beziehen sich auf die Ladesteuerung aus Kapitel 4.4.2. Angewendet werden die Ladevariante Nr. 2 „Geregeltes Laden nur mit PV- Überschussleistung“ sowie die Ladevariante Nr. 4 „Geregeltes Laden mit PV- Überschussleistung oder Energie aus dem Hausspeichersystem“. In Tabelle 5-6 sind die Mittelwerte der Eigendeckungs- und Eigenverbrauchsgrade für folgende Fälle dargestellt:  Ohne Ladesteuerung (Ergebnisse aus Tabelle 5-1, Referenzszenario 2030)  Ladesteuerung nach PV-Überschuss (Ladevariante Nr. 2)  Ladesteuerung nach PV-Überschuss und HSS (Ladevariante Nr. 4)

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5.1 - Basisszenario 2013 und Referenzszenario 2030

Tabelle 5-6: PV-Eigenverbrauch bei Verwendung einer EFZ-Ladesteuerung

Eigendeckungsgrad Eigenverbrauchsgrad

Ladevariante Nr. 4: Ladevariante Nr. 4: Ladevariante Nr. 2: Ladevariante Nr.2: Ladesteuerung Ladesteuerung Ohne Lade- Ladesteuerung Ohne Lade- Ladesteuerung Haushalte, mit: nach PV- nach PV- steuerung nach steuerung nach Überschuss und Überschuss und PV-Überschuss PV-Überschuss HSS HSS

PV, EFZ 19,4% 28,9% - 27,7% 41,4% - PV, EFZ und WB 17,5% 25,1% - 27,6% 40,1% - PV, HSS und EFZ 42,1% 45,5% 44,5% 66,4% 71,9% 70,6% PV, HSS, EFZ und WB 44,2% 48,9% 49,2% 66,1% 69,8% 70,4%

PV: PV-Anlage WB: WallBox (höhere Ladeleistung) EFZ: Elektrofahrzeug HSS: Hausspeichersystem

Analyse Ladevariante Nr. 2: Bei den Haushalten ohne HSS erhöht die Ladesteuerung den PV-Eigenverbrauch und die PV- Eigendeckung um ca. 50 % deutlich. Bei Haushalten mit HSS werden der PV-Eigenverbrauch und die PV-Eigendeckung um ca. 8 % durch die Ladesteuerung angehoben. Im Vergleich zu Haushalten ohne HSS erhöht das HSS den PV-Eigenverbrauch um ca. 75 %. Im Fall ohne Ladesteuerung erhöht sich der PV-Eigenverbrauch durch das HSS um ca. 140 %. Die Verwendung einer Ladesteuerung und eines HSS gegenüber einem Haushalt ohne Ladesteuerung und ohne HSS erhöht den PV-Eigenverbrauch um ca. 160 %. Insofern weniger als die Summe der Einzeleffekte (50 % + 140 %). Analyse Ladevariante Nr. 4: Diese Ladesteuerung führt nur bei Haushalten mit einer Wallbox zu einer leichten Erhöhung des PV-Eigenverbrauchs und der PV–Eigendeckung. Bei Haushalten mit einer normalen, langsamen Ladeleistung ist das Laden mit gespeicherter Energie aus dem HSS bei einem SOC im EFZ von > 70 % (Ladevariante Nr. 4) nicht geeignet um den PV-Eigenverbrauch weiter zu erhöhen. Die Unterschiede zur Ladevariante Nr. 2 sind generell gering. Dies liegt u.a. daran, dass bei der Ladevariante Nr. 2 das EFZ auch bis zu einem SOC von 70 % aus dem HSS laden darf.

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5.1.5.2 Peak-Shaving nach tatsächlicher Einspeisung Die energetischen Verluste durch Peak-Shaving werden relativ anhand folgender Formel berechnet: − ( ) ( )=

Mit: Peak-Shaving Grenze bezogen auf Modulleistung PV-Erzeugung aller PV-Anlagen ohne Peak-Shaving ( ) PV-Erzeugung aller PV-Anlagen mit Peak-Shaving ab der Grenze

In Tabelle 5-7 sind die energetischen Verluste für die verschiedenen Peak-Shaving Grenzen für das Jahr 2013 in Garmisch-Partenkirchen dargestellt. Die geforderten 70 % (roter Kasten) verursachten im Mittel eine 2,8 % geringere Einspeisung. Die dargestellten Werte sind Mittelwerte von acht Anlagen. Je nach Ausrichtung der PV-Anlage sind die Verluste höher oder geringer. Eine stark nach Süden ausgelegte PV-Anlage hat beispielsweise höhere Verluste durch Peak-Shaving als eine Ost- bzw. West-PV-Anlage. In Tabelle 5-7 ist beispielsweise beachtenswert, dass wenn die Peak-Shaving Grenze nicht wie gefordert auf 70 % gesetzt wird, sondern auf 75 %, halbieren sich die Verluste durch Peak- Shaving. Tabelle 5-7: Gemittelte Verluste durch Peak-Shaving im Jahr 2013 in Garmisch- Partenkirchen

Peak-Shaving 50 % 55 % 60 % 65 % 70 % 75 % 80 % 85 % 90 % 95 % Grenze

Verluste durch Peak- 13,9% 10,3% 7,30% 4,79% 2,82% 1,39% 0,534% 0,153% 0,030% 0,003% Shaving

Die Verluste durch Peak-Shaving können durch Peak-Shaving auf die tatsächliche Einspeisung (Methodik Kapitel 4.3) reduziert werden. In Tabelle 5-8 sind die relativen Änderungen auf energetische Kennwerte für die folgenden Peak-Shaving Varianten dargestellt:

 HSS beteiligt sich ab 12 Uhr am Peak-Shaving (Methodik Kap. 4.3.2)  HSS beteiligt sich ab 10 Uhr am Peak-Shaving  HSS beteiligt sich ab 8 Uhr am Peak-Shaving  HSS beteiligt sich ohne zeitliche Einschränkung am Peak-Shaving  Haushaltsverbräuche (HHV) beteiligen sich am Peak-Shaving (Methodik Kap. 4.3.3)  Elektrofahrzeugladevorgänge beteiligen sich am Peak-Shaving (Methodik Kap. 4.3.3)  HSS (ab 10 Uhr), HHV und EFZ beteiligen sich am Peak-Shaving Die einzelnen Varianten schließen die jeweils anderen aus, z.B. werden bei Beteiligung von HSS weder Haushalt noch EFZ eingebunden. Die tatsächliche Einspeisung bezieht sich in

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5.1 - Basisszenario 2013 und Referenzszenario 2030

diesem Fall nur auf die Residuallast von PV-Anlage und den jeweils beteiligten Komponenten (HHS, HHV und/oder EFZ). So wird bei alleiniger HSS-Beteiligung das Peak-Shaving nur auf die Residuallast aus PV-Anlage und HSS durchgeführt. Die angegeben relativen Änderungen beziehen sich auf die Ergebnisse zum Referenzszenario ohne Peak-Shaving (roter Kasten). Der PV-Eigendeckungsgrad sinkt in den drei Fällen bei denen sich die HSS am Peak-Shaving beteiligen. Ein Peak-Shaving ab 12 Uhr reduziert den PV-Eigendeckungsgrad um 13,1 %. Fängt das Peak-Shaving bereits um 8 Uhr an, liegt die Reduktion bei 2 %. Dies liegt daran, dass je später die HSS aufgeladen werden, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass sie nicht voll aufgeladen werden können wodurch die PV-Eigendeckung sinkt. Der Anteil der eigenen PV-Energie an der Ladeenergie der EFZ sinkt ebenfalls um bis zu 20 %. Die zeitverzögerte HSS-Steuerung beim Peak-Shaving nach tatsächlicher Einspeisung kann aus zwei Gründen gemacht werden: Erstens um die Verluste durch Peak-Shaving zu reduzieren, zweitens um die PV- Einspeisespitze stärker zu reduzieren als es durch reguläres Peak-Shaving möglich ist. Letzteres wird dadurch erreicht, dass die HSS-Ladeleistung höher ist als die Mehrerzeugung durch Peak-Shaving nach tatsächlicher Einspeisung. Die mittleren energetischen Verluste durch Peak-Shaving werden bei den Haushalten durch das HSS-Peak-Shaving um bis zu 18,5 % reduziert. Hier liegt das Maximum der drei Fälle beim Peak-Shaving ab 10 Uhr. Dies liegt daran, dass beim Peak-Shaving ab 8 Uhr das HSS häufig bereits aufgeladen ist wenn eine hohe PV-Einspeisung erreicht wird. Beim Peak- Shaving ab 12 Uhr werden die Speicher zu spät aufgeladen und verpassen hierdurch viel Spitzenleistung. Die Reduktion der energetischen Verluste um 18,5 % liegt bereits nah am maximal möglichen von 25 %, da im Referenzszenario nur jede vierte PV-Anlage über ein HSS verfügt. Der Fall, HSS ohne zeitliche Begrenzung, führt zu einer leichten Erhöhung der Rückspeisespitze und reduziert die Verluste durch Peak-Shaving um 10,3 %. Die Rückspeisespitze wird um maximal 2 % gesenkt. Wobei es kaum (0,1 %) einen Unterschied ausmacht ob die HSS-Peak-Shaving Beteiligung um 12 oder 10 Uhr beginnt. Bei einer Beteiligung der Haushaltsverbräuche (folgend HHV) am Peak-Shaving, erhöht sich die PV-Eigendeckung nur bei den Haushalten ohne HSS geringfügig (0,2 %). Die Verluste durch Peak-Shaving sinken durch die HHV-Beteiligung am Peak-Shaving um 45,5 %. Einhergehend mit der annähernden Halbierung der energetischen Verluste erhöht sich die Rückspeisespitze um 6,7 %. Dies ergibt sich aus dem Umstand, dass die „Haushaltsgrundlast“ durch PV-Leistung gedeckt wird welche sonst abgeschnitten wird. In der vorletzten Spalte sind die Ergebnisse dargestellt für den Fall, dass sich die EFZ am Peak-Shaving beteiligen. Auch hier erhöht sich die Eigendeckung nur minimal (bis 0,2 %) bei den Fällen ohne HSS. Der eigenerzeugte PV-Anteil an der Fahrenergie der EFZ erhöht sich leicht um 1 %, aber auch nur, wenn kein HSS vorhanden ist. Die Verluste durch Peak-Shaving reduzieren sich um ca. 5,3 %. Die Rückspeisespitze steigt leicht um 0,2 %.

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5.1 - Basisszenario 2013 und Referenzszenario 2030

Tabelle 5-8: Änderungen des Eigendeckungsgrads und weiterer Kennwerte durch Peak- Shaving nach tatsächlicher Einspeisung

Relative Änderung zum Referenzszenario bei Peak-Shaving nach tatsächlicher Einspeisung. Unterstützung durch: Ergebnisse HSS ohne HSS + HSS ab HSS ab HSS ab Haushalts- EFZ Lade- Referenz- zeitliche HHV + 12 Uhr 10 Uhr 8 Uhr verbräuche vorgänge szenario Begrenzung EFZ

PV und EFZ 19,4% - - - - 0,2% 0,1% 0,3%

PV, EFZ und 17,3% - - - - 0,2% 0,2% 0,3% WB Eigendeckungs- grad PV, HSS und 41,7% -12,4% -3,3% -0,8% -0,7% 0,0% 0,0% -0,7% EFZ

PV, HSS, 46,1% -13,1% -4,4% -2,0% -1,9% 0,0% -0,1% -1,8% EFZ und WB

Anteil EFZ ohne HSS 7,3% - - - - 0,7% 1,0% 1,0% Ladeenergie aus eigener PV- Anlage mit HSS 32,5% -19,9% -9,7% -7,1% -7% 0,1% -0,2% -6,9%

Erzeugungsverluste aller PV- Anlagen 2,7% -15,2% -18,5% -10,9% -10,3% -45,5% -5,3% -53,1% durch Peak-Shaving

Rückspeisespitze am ONT 84,75 kW -2,0% -1,9% 0,1% 0,3% 6,7% 0,2% 6,8%

PV: PV-Anlage WB: WallBox (höhere Ladeleistung) EFZ: Elektrofahrzeug HSS: Hausspeichersystem

5.1.5.3 EFZ mit Ladesteuerung und Peak-Shaving nach tatsächlicher Einspeisung Der folgende Abschnitt untersucht, welche Auswirkungen eine Kombination der EFZ- Ladesteuerung mit Peak-Shaving nach tatsächlicher Einspeisung auf die Stromversorgung des Netzgebietes ausübt. Die Tabelle 5-9 zeigt die relativen Änderungen für ausgewählte Kennwerte für folgende Fälle gegenüber dem Referenzszenario:  EFZ mit Ladesteuerung  EFZ mit Ladesteuerung und EFZ Beteiligung am Peak-Shaving  EFZ mit Ladesteuerung und EFZ, HHS und HHV beteiligen sich am Peak-Shaving Der erste Fall entspricht dem Fall aus Abschnitt 5.1.5.1 und wird zum besseren Vergleich mit den anderen beiden Fällen wiederholt, und mit weiteren Kennwerten, dargestellt. Die EFZ-Ladesteuerung reduziert die Rückspeisespitze am ONT um ca. 3,7 %. Der PV-Anteil an der Fahrenergie verdreifacht sich bei den Haushalten ohne HSS auf 31,7 %. Bei Haushalten mit HSS fällt die relative Erhöhung mit 38,3 % auf knapp 44,9 % deutlich geringer aus. Die absolute Steigerung des PV-Anteils an der Fahrenergie ist bei Haushalten ohne HSS doppelt so hoch wie bei Haushalten mit HSS.

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5.1 - Basisszenario 2013 und Referenzszenario 2030

Beim zweiten Fall, Ladesteuerung mit Unterstützung des Peak-Shavings durch EFZ, sind Eigendeckungsgrad und der PV-Anteil an der Fahrenergie nahezu unverändert gegenüber dem Fall ohne Peak-Shaving Beteiligung. Die Peak-Shaving Verluste werden jedoch um ca. 13,6 % reduziert. Beim Fall „Elektrofahrzeugladevorgänge beteiligen sich am Peak-Shaving (ohne Ladesteuerung)“ aus dem vorherigen Abschnitt betrug die Reduktion der Verluste 5,3 %. Dementsprechend ist die Kombination von Ladesteuerung und Peak-Shaving mit EFZ Beteiligung gegenüber dem alleinigen Peak-Shaving mit EFZ-Beteiligung Faktor 2,6 stärker bei der Reduktion der Verlustleistung. Beim dritten Fall beteiligen sich zudem HSS (ab 10 Uhr) und HHV am Peak-Shaving. Die Eigendeckung bei Haushalten mit HSS sinkt leicht aus denselben Gründen wie in Abschnitt 0. Die Erzeugungsverluste aller PV-Anlagen durch Peak-Shaving sinken um 60,0 % auf 1,1 %. Die Rückspeisespitze wird um 3,8 % gesenkt. Diese Absenkung wird von der Ladesteuerung bewirkt und nicht durch den erhöhten Verbrauch der Haushalte abgeschwächt. Tabelle 5-9: Relative Änderungen des Eigendeckungsgrads weiterer Kennwerte durch Ladesteuerung und Peak-Shaving nach tatsächlicher Einspeisung

Relative Änderung zum Referenzszenario bei EFZ mit Ladesteuerung:

Unterstützung des Ergebnisse Unterstützung des Keine Unterstützung Peak-Shavings durch Referenz- Peak-Shavings durch des Peak-Shavings EFZ, HSS und szenario EFZ. Haushaltsverbräuche. PV und EFZ 19,4% 48,6% 48,6% 48,8% Eigendeckungs- PV, EFZ und WB 17,3% 44,9% 45,0% 45,1% grad PV, HSS und EFZ 41,7% 6,6% 6,7% -1,3% PV, HSS, EFZ und WB 46,1% 6,8% 6,8% -2,7% Anteil EFZ ohne HSS 7,3% 333,3% 333,7% 333,7% Ladeenergie aus eigener PV-Anlage mit HSS 32,5% 38,3% 37,1% 25,5%

Erzeugungsverluste aller PV-Anlagen 2,7% 0,0% -13,6% -60,0% durch Peak-Shaving Rückspeisespitze am ONT 84,75 kW -3,7% -3,4% -3,8% PV: PV-Anlage WB: WallBox (höhere Ladeleistung) EFZ: Elektrofahrzeug HSS: Hausspeichersystem

In Tabelle 5-10 sind EFZ-Kennwerte dargestellt, die sich durch die Ladesteuerung oder Peak- Shaving ändern können. Die Verteilung der geladenen Energie je Werktag oder je Wochenendtag stellt dar, wie viel Prozent der geladenen Energie an einem Werktag oder einem Wochenendtag im Mittel geladen wird. Ohne Ladesteuerung lädt ein EFZ je Werktag ca. 15,2 % seiner Energie auf. An Wochenendtagen ist es mit 12 % geringer. Die Ladesteuerung verursacht eine Verschiebung der geladenen Energie hin zum Wochenende. Die geladene Energie je Werktag sinkt um ca. 2,3 % und die geladene Energie je Wochenendtag steigt um ca. 7,2 %. Dies ist darauf zurückzuführen, dass am Wochenende die EFZ häufiger tagsüber zuhause stehen und sich somit generell besser eignen PV-Energie aufzunehmen.

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5.1 - Basisszenario 2013 und Referenzszenario 2030

Der mittlere Anteil vollelektrischer Fahrten sinkt leicht um 0,4 %. Dies bewirkt eine Steigerung des Benzinverbrauchs um ca. 10 %. Dies entspricht im Mittel je Fahrzeug ca. 11 Liter Benzin für den Range Extender. Der geladene Strom der EFZ sinkt durch den erhöhten Range Extender Betrieb um ca. 1,4 %. Das Peak-Shaving hat auf diese EFZ-Kennwerte keinen nennenswerten Einfluss.

Tabelle 5-10: Änderungen von EFZ-Kennwerten durch Ladesteuerung und Peak-Shaving nach tatsächlicher Einspeisung Relative Änderung zum Referenzszenario bei EFZ mit Ladesteuerung: Unterstützung des Ergebnisse Unterstützung des Keine Unterstützung Peak-Shavings durch Referenz- Peak-Shavings durch des Peak-Shavings EFZ, HSS und szenario EFZ. Haushaltsverbräuche. Verteilung der je Werktag 15,2% -2,3% -2,3% -2,3% geladenen Energie je Wochenendtag 12,0% 7,2% 7,2% 7,3% Mittlerer Anteil vollelektrischer Fahrten 97,9% -0,4% -0,4% -0,4% Mittlerer Benzinverbrauch je EFZ 111,6 l 10,3% 10,3% 10,3% Mittlerer Stromverbrauch je EFZ 2304,4 kWh -1,4% -1,4% -1,4%

5.1.5.4 Schlussfolgerung Durch die Ladesteuerung können Haushalte ohne HSS ihren PV-Eigenverbrauchsgrad im Mittel von knapp 28 % auf etwas über 41 % anheben. Der mittlere PV-Eigendeckungsgrad erhöht sich in diesem Fall von knapp 20 % auf ca. 29 %. Hierbei ist allerdings zu beachten, dass dies Mittelwerte aus 150 Haushalten sind. In dieser Gruppe beträgt beispielsweise der geringste PV-Eigenverbrauchgrad 17 % und der höchste 76 %. Bei Haushalten ohne HSS verschiebt die eigenverbrauchsoptimierende Ladesteuerung für EFZ doppelt so viel Energie in die EFZ wie bei Haushalten mit HSS. Die Kombination von HSS und Ladesteuerung ist insofern weniger effizient zur Erhöhung des PV-Anteils an der Fahrenergie als die alleinige Ladesteuerung. Durch eine zeitabhängige Steuerung der HSS, zur Reduzierung der Rückspeisespitze, sinkt der Eigendeckungsgrad der Haushalte aber auch die Verluste durch die PV-Rückspeisespitze. Dabei reduziert sich die PV-Rückspeisung in die MS-Ebene geringfügig. Eine HSS-Peak- Shaving-Beteiligung ab 10 Uhr reduziert die Eigendeckung am geringsten und die Verluste sowie Rückspeisespitze am stärksten. Mit der Beteiligung des Haushaltsverbrauchs am Peak-Shaving, erhöht sich die Rückspeisespitze stark (6,7 %) aber halbiert dafür auch nahezu die Peak-Shaving Verluste. EFZ haben nur geringen Einfluss auf das Peak-Shaving. Mit einer zusätzlichen Ladesteuerung können die Verluste des Peak-Shavings hingegen deutlich gesenkt werden. Ein Peak-Shaving nach tatsächlicher Einspeisung mit allen Verbrauchern stellt hinsichtlich der PV-Produktion das Optimum der Fälle ohne Ladesteuerung dar, erhöht jedoch die Rückspeisespitze um 6,8 %.

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5.1 - Basisszenario 2013 und Referenzszenario 2030

Eine Ladesteuerung bei den EFZ und ein Peak-Shaving nach tatsächlicher Einspeisung mit allen Verbraucher reduziert die Verluste durch Peak-Shaving um 60 %, erhöht den PV-Anteil an der Fahrenergie der EFZ auf 33,7 % (ohne HSS) bzw. 44,9 % (mit HSS) und reduziert die PV-Einspeisespitze um 3,8 %. Dazu wird an Werktagen die EFZ-Last etwas gesenkt und am Wochenende etwas erhöht. Der gestiegene PV-Eigenverbrauch führt jedoch auch zu einer Absenkung der rein elektrischen Fahrprofilabdeckung um 0,4 % auf 97,5 % und wird damit im mittleren, jährlichen Benzinverbrauch der Range-Extender der EFZ sichtbar. Dieser steigt sich um etwa 11 Liter (10 %).

5.1.6 Abschätzung der Zusammensetzung der Energieträger sowie der THG- Emissionen In Abbildung 5-17 ist der gesamte Stromverbrauch der Haushalte nach Energieträgern aufgeschlüsselt dargestellt. Die Ergebnisse wurden auf Basis der Methodik aus Kapitel 3.6.2 abgeschätzt und dienen primär dazu qualitative Aussagen über die ökologischen Zusammenhänge zu ermöglichen. Dabei stellen die dunkelgrünen Säulen das Basisszenario 2013 und die hellgrün eingefärbten Säulen das Referenzszenario 2030 dar. In 2030 erhöht sich der Anteil erneuerbarer Energien im Bundesnetzgebiet, so dass sich auch der Anteil der erneuerbaren Energie im Energiemix des betrachteten Wohngebiets von ca. 22 % auf ca. 39 % erhöht. Bei den nicht erneuerbaren Energien gibt es im Referenzszenario 2030 keine Erzeugung aus Kernkraft mehr, so dass die spezifischen Emissionen des nicht erneuerbaren Energien-Mixes ansteigen. Insgesamt stellen erneuerbare Energien knapp 60 % des verbrauchten Stroms in 2030 bereit. Aus der Zusammensetzung der Energieträger ergeben sich die spezifischen THG-Emissionen für das Wohngebiet. Diese sinken von 569 im Jahr 2013 auf 416 g CO2 / kWh im Jahr 2030. Grund hierfür ist einerseits die Erhöhung der installierten PV-Leistung, aber andererseits vor allem auch die Veränderung der Energieträger der importierten Energie.

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5.1 - Basisszenario 2013 und Referenzszenario 2030

Abbildung 5-17: Energiemix der verbrauchten Energie im Netzgebiet

Der Energiemix der Ladeenergie der EFZ ist für zwei Fälle in Abbildung 5-18 dargestellt:  Dunkelgrün: Energiemix aller EFZ im Referenzszenario 2030 (ohne Ladesteuerung)  Hellgrün: Energiemix aller EFZ im Referenzszenario 2030 bei Anwendung einer Ladesteuerung. Die Ladesteuerung wird nur bei EFZ von Haushalten mit einer PV- Anlage angewendet (42 EFZ). Die EFZ in Haushalten ohne PV-Anlage laden ungesteuert (30 EFZ). Bei der angewandten Steuerung handelt es sich um die Ladesteuerung zur Erhöhung des PV-Eigenverbrauchs aus dem vorherigen Unterkapitel 5.1.5. Es ist zu beachten, dass nach dieser Methodik (Kapitel 3.6.2) alle Verbraucher die gleiche Priorität für die Nutzung erneuerbarer Energien haben. Dies bedeutet, dass die PV-Erzeugung entsprechend anteilig auf die EFZ und Haushalte verteilt wird.

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5.1 - Basisszenario 2013 und Referenzszenario 2030

Die Ladeenergie der EFZ hat im Referenzszenario 2030 ohne Ladesteuerung mit 449 g CO2 / kWh etwas höhere spezifische THG-Emissionen als der gesamte Haushalt mit 416 g CO2 / kWh. Mithilfe der Ladesteuerung sinken die spezifischen THG-Emissionen der Ladeenergie der EFZ von 449 auf 414 g CO2 / kWh. Diese Absenkung entspricht einer Reduktion von knapp 8 %. Der Anteil der nicht erneuerbaren Energie wird durch die Ladesteuerung um etwa 5 %-Punkte gesenkt und der Anteil an PV-Energie aus dem eigenen Wohngebiet um ca. 8 %-Punkte angehoben. Die externen erneuerbaren Energien werden um ca. 3 %-Punkte gesenkt. Die Mixanteile der nicht erneuerbaren Energie und der externen erneuerbaren Energie ändern sich durch die Ladesteuerung nicht nennenswert.

Abbildung 5-18: Energiemix der geladenen Energie der EFZ Die Berechnung der spezifischen THG-Emissionen nach der alternativen Methodik aus Kapitel 3.6.2.1 ergibt für die EFZ deutlich höhere Emissionen. Bei dieser Methodik werden nur konventionelle Energieträger zur Versorgung der EFZ herangezogen. Es wird dabei angenommen, dass erneuerbare Energien im bundesweiten Versorgungssystem zu jedem Zeitpunkt bereits vollständig durch andere Verbraucher bezogen werden und die zusätzliche EFZ-Last daher nur durch Erhöhung der konventionellen Kraftwerksleistung gedeckt werden

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5.2 - Maximal Szenarien Elektromobilität

kann. Diese Annahme gilt dann, wenn die gesamte Stromerzeugung aus erneuerbaren Energien bereits ohne EFZ verbraucht wird und eine zusätzliche Last wie die EFZ neu in das System kommt. In diesem hypothetischen Fall hat die Ladeenergie der EFZ im Referenzszenario ohne Ladesteuerung spezifische Emissionen von 887 g CO2 / kWh. Bei Verwendung der Ladesteuerung zur Erhöhung des PV-Eigenverbrauchs werden die spezifischen Emissionen um 0,5 % geringfügig auf 892 g CO2 / kWh angehoben. Schlussfolgerung Im betrachteten Netzgebiet steigt der Anteil erneuerbarer Energien bis 2030 deutlich an, mit einer resultierenden THG-Emissionseinsparung von 27 % beim Gesamtverbrauch im Wohngebiet. Wird eine eigenverbrauchsoptimierte Ladesteuerung bei EFZ verwendet, sinken die Emissionen der Ladeenergie der EFZ um ca. 8 %-Punkte. Für den Fall, dass die Ladeenergie der EFZ, die aus dem Netz bezogen wird, ausschließlich aus nicht erneuerbarer Erzeugung stammt, entstehen Emissionen in Höhe von 887 g CO2 / kWh. Für Aussagen, ob in diesem Fall eine eigenverbrauchssteigernde Ladesteuerung in privaten Haushalten ökologisch sinnvoll ist, erfordern weitergehende Untersuchungen mit einer Kraftwerkseinsatzplanung, welche die Rückkoppelung der Lastverschiebung durch die EFZ berücksichtigt.

5.2 Maximal Szenarien Elektromobilität Dieser Abschnitt behandelt die Last- und Erzeugungssituation für Szenarien mit höheren EFZ- Durchdringungen. Diese dienen dazu die Einflüsse der EFZ auf die Stromversorgung besser abzuschätzen sowie den, durch den vorherigen Abschnitt, aufgespannten Szenario-Trichter einzugrenzen. Untersuchungsschwerpunkte sind dabei der PV-Eigenverbrauch, die PV-Eigendeckung sowie die Lastsituation am ONT.

5.2.1 Definition der Szenarien Folgende Grenzwertszenarien werden näher betrachtet: - Basisszenario 2013 - E-Mob. 50 % + PV 15 % + HSS 0 % - E-Mob. 100 % + PV 15 % + HSS 0 % - E-Mob. 100 % + PV 100 % + HSS 0 % Diese Szenarien werden im Folgenden genauer beschrieben sowie die Hauptparameter erklärt: Basisszenario 2013: Zum Vergleich wird das Basisszenario 2013 herangezogen. (vgl. 5.1.1) E-Mob. 50 % + PV 15 % + HSS 0 % (folgend „E-Mob. 50 %“) In diesem Szenario verfügt die Hälfte aller Haushalte über ein EFZ. Die restlichen Parameter wurden nicht verändert und entsprechen dem Basisszenario 2013. Das Szenario soll ebenso wie das folgende Szenario zeigen, wie sich eine starke Verbreitung von EFZ bei heutiger

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5.2 - Maximal Szenarien Elektromobilität

Infrastruktur auswirken könnte. 70 % der Fahrzeuge laden hierbei mit 3 kW an der Haushaltssteckdose und 30 % verfügen über eine Wallbox mit 11 kW Ladeleistung. E-Mob. 100 % + PV 15 % + HSS 0 % (folgend „E-Mob. 100 %“) Analog zum Szenario „E-Mob. 50 %“ wurden in diesem Szenario 100 % der Haushalte mit EFZ ausgestattet. Die restlichen Parameter wurden nicht verändert. Dieses Szenario entspricht damit dem Elektromobilitäts-Maximalszenario bei gleichbleibender Infrastruktur und PV- Ausbau. Geht man von einem Markterfolg der Elektromobilität aus, könnte dieses Szenario in einigen Niederspannungs-Netzgebieten schon innerhalb der nächsten Jahre auftreten. E-Mob. 100 % + PV 100 % + HSS 0 % (folgend „E-Mob. 100 % + PV 100 %“) Dieses Szenario entspricht dem Wunsch vieler Klimaschützer. Das PV-Ausbaupotenzial im Netzgebiet ist annähernd ausgeschöpft und fast alle Bewohner fahren lokal emissionsfrei mit Elektrofahrzeugen da jeder Haushalt über ein Elektrofahrzeug verfügt. Der Ausbaugrad an PV- Anlagen wurde hier so gewählt, dass etwa 90 % aller Hausdächer mit einer PV-Anlage (Mittel 4,5 kWp) bestückt sind. Diese Anlagenverteilung entspricht den zur Verfügung stehenden Dachflächen. Nicht alle Dächer und Dachflächen eignen sich für den Betrieb von PV-Anlagen, weshalb diese Verteilung gewählt wurde. Im Folgenden wird davon ausgegangen, dass dieses Szenario dem maximalen PV-Ausbau entspricht.

5.2.2 Ergebnisse In Abbildung 5-19 ist der Eigendeckungs- und Eigenverbrauchsgrad sowie die jährliche PV- Erzeugung im Netzgebiet aufgetragen. Anteilig ist in grün dargestellt, wieviel von der PV- Erzeugung für Elektrofahrzeuge bereitgestellt wurde. Bei aktuellem PV-Ausbau ist der Eigenverbrauch im Netzgebiet bereits bei etwa 100 %. Die PV-Erzeugung wird also schon vollständig durch den vorhandenen Verbrauch der Haushalte gedeckt, sodass Elektrofahrzeuge keine weitere PV-Energie im betrachteten Wohngebiet integrieren können. Der PV-Eigendeckungsgrad sinkt folglich in den Szenarien „E-Mob. 50 %“ und „E-Mob. 100 %“ ab. Mit maximalem PV-Ausbau (Szenario „E-Mob. 100 % + PV 100 %“) kann etwa 18 % der PV-Energie zum Laden von Elektrofahrzeugen genutzt werden. Insgesamt können maximal 25 % der Last im Netzgebiet durch PV-Energie gedeckt werden, was etwa Grenze der dezentralen Energieversorgung mit PV-Anlagen im Wohngebiet ohne Speicher und Lastflexibilisierung darstellt. Die verbleibenden 75 % müssen folglich aus der MS-Ebene bezogen werden.

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5.2 - Maximal Szenarien Elektromobilität

100 600 99 100

Eigenverbrauchsgrad im Netzgebiet EFZ Anteil an PV-Erzeugung 75 450

PV-Erzeugung in MWh/a PV-Erzeugung Eigendeckungs- und

PV-Eigenverbrauchsgrad PV-Eigendeckungsgrad 50 50 300 in %

25 25 150

13 10 8 0 0 Basisszenario 50 % EFZ 100 % EFZ 100 % EFZ 2013 (15 % PV) (15 % PV) (100 % PV)

Abbildung 5-19: Eigendeckung- und Eigenverbrauchsgrad in den EFZ-Szenarien

Folgende Abbildung 5-20 zeigt den Zusammenhang von Netzbezug und EFZ Anteil im Wohngebiet. Bei heutigem PV-Ausbau (Basisszenario 2013) verhält sich der erhöhte Netzbezug durch EFZ etwa proportional zu der EFZ-Durchdringung: Verfügen 50 % aller Haushalte über ein EFZ steigt der Netzbezug im Wohngebiet um etwa 50 % (hier: 47 %).

100 600 Erzeugung im Basisszenario in % Relative Änderung zu Netzbezug 75 450 Relative Änderung zu PV- im Basisszenario in %

50 57 300 25 150

0 0 50 % EFZ 100 % EFZ 100 % EFZ (15 % PV) (15 % PV) (100 % PV)

Änderung Bezug MS-Ebene Änderung PV-Erzeugung

Abbildung 5-20: Änderung des Netzbezugs in den EFZ-Szenarien gegenüber dem Basisszenario 2013

Durch maximalen PV-Ausbau sinkt der Netzbezug verhältnismäßig wenig. Eine knappe Versechsfachung der PV-Produktion reduziert den Netzbezug um 40 %-Punkte. Er liegt damit

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5.2 - Maximal Szenarien Elektromobilität

immer noch 57 % über dem des Basisszenarios, d.h. der zusätzliche Verbrauch durch EFZ erfordert auch bei annähernd maximalem PV-Ausbau 57 % mehr Energie. Bei Betrachtung des gemittelten Tageslastgangs in Abbildung 5-21 wird der Einfluss der hohen EFZ-Durchdringung deutlich: Im Szenario „E-Mob. 50 %“ wird die abendliche Lastspitze annähernd verdoppelt, bei 100 % EFZ verdreifacht. Der maximale PV-Ausbau ändert an diesem Sachverhalt wenig. Basisszenario 2013 300 E-Mob. 50 % + PV 15 % + HSS 0% E-Mob. 100 % + PV 15 % + HSS 0% 250 E-Mob. 100 % + PV 100 % + HSS 0 % Leistung in kW 100 0 00:00 04:00 08:00 12:00 16:00 20:00 00:00 -50 -100 -150

Abbildung 5-21: Gemittelter Tageslastgang (EFZ-Szenarien)

Energetisch kann die Last mit PV-Energie mittags bis hin zum frühen Nachmittag vollständig gedeckt werden und es entsteht darüber hinaus ein starker Überschuss, der in einer Rückspeisespitze resultiert. Diese ist etwa halb so hoch wie die Lastspitze. Besser lassen sich die Verbrauchs- und Erzeugungsspitzen in nächster Abbildung 5-22 ablesen. Es sind die Dauerlinien der verschiedenen Szenarien aufgetragen. Im Vergleich zu Abbildung 5-21 in der die mittleren Lastspitzen zu sehen sind, zeigt sich bei den absoluten jährlichen Lastspitzen ein stärkerer Einfluss des EFZ-Anteils. Die maximale Lastspitze steigt von 170 kW im Basisszenario auf etwa 410 kW im „E-Mob. 100 %“ Szenario, was einem Anstieg um Faktor 2,4 entspricht. Die Ergebnisse aus der vorherigen Darstellung (Abbildung 5- 21) unterscheiden deshalb so deutlich, da es sich um gemittelte Werte handelt. Die absolute Jahreslastspitze ist ca. 1,7-fach höher als die gemittelte Tageslastspitze (237 kW). Durch den maximalen PV-Ausbau kann diese Lastspitze nicht reduziert werden, jedoch hat dies starke Auswirkungen auf die Rückspeisespitze. Diese steigt auf über 460 kW an und stellt damit das Netzauslegungskriterium dar, da sie höher als die Lastspitze ist.

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5.3 - Maximal Szenarien Hausspeichersysteme

Abbildung 5-22: Jahresdauerlinien (EFZ-Szenarien)

5.2.3 Schlussfolgerung Insgesamt zeigen die Maximal-Szenarien, dass eine hohe Marktdurchdringung von Elektromobilität den Leistungs- und Energiebedarf in Wohngebieten stark beeinflusst. Haben 100 % der Haushalte ein Elektrofahrzeug, verursacht dies eine knappe Verdoppelung des Energiebezugs aus dem MS-Netz (+93 % zu Basisszenario) und mehr als eine Verdopplung der Lastspitze (2,4-fach) im Wohngebiet. Versechsfacht sich der PV-Ausbau kann der Energiebedarf grob halbiert werden (bzw. +57 % zu Basisszenario). Die Rückspeisespitze ist im Betrag dann jedoch höher als die Lastspitze mit -460 kW zu +410 kW.

5.3 Maximal Szenarien Hausspeichersysteme Analog zu den Maximalszenarien für Elektromobilität wurden Maximalszenarien für die Verbreitung von Hausspeichersystemen definiert. Diese sollen neben der Verbreitung von EFZ zeigen, welche Effekte eine hohe Anzahl an HSS im Netzgebiet haben.

5.3.1 Definition der Szenarien Folgende Szenarien wurden betrachtet: - 0 % HSS, 100 % PV , 35 % E-Mob. - 50 % HSS, 100 % PV, 35 % E-Mob. - 100 % HSS, 100 % PV, 35 % E-Mob. - 100 % HSS, 100 % PV, 100 % E-Mob

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5.3 - Maximal Szenarien Hausspeichersysteme

Im Unterschied zu den E-Mob Szenarien wurden diese Szenarien auf das Referenzjahr 2030 bezogen mit einem über alle Szenarien konstanten EFZ-Anteil von 35 %. Hierbei bedeutet 50 % HSS, dass 50 % der Haushalte mit einer PV-Anlage ein Speichersystem besitzen, analog dazu 100 % HSS. Die Spezifikationen der Speichersysteme und sonstiger Parameter wurden wie im Referenzszenario 2030 angenommen (vgl. 5.1.1).

5.3.2 Ergebnisse In Abbildung 5-23 sind die Auswirkungen auf PV-Eigendeckung und -Eigenverbrauch im Netzgebiet dargestellt. Im Szenario ohne HSS (links) liegt der Eigendeckungsgrad bei etwa 30 %. Selbst wenn jeder Haushalt über ein Speichersystem verfügt (zweites Balkenpaar von rechts) kann die Last über das simulierte Jahr nicht zur Hälfte gedeckt werden (42 %). Grund dafür sind vor allem die Wintermonate, in denen die solare Einstrahlung so gering ist, dass HSS kaum genutzt werden. PV-Eigendeckungsgrad Eigenverbrauchsgrad in %

PV-Eigenverbrauchsgrad Eigendeckungs- und 40 20 0 0 % HSS 50 % HSS 100 % HSS 100 % HSS 100 % PV 100 % PV 100 % PV 100 % PV 35 % EFZ 35 % EFZ 35 % EFZ 100 % EFZ

Abbildung 5-23: Eigendeckung und Eigenverbrauch im Netzgebiet (HSS-Szenarien)

Für eine vollständige Versorgung aus dezentralen erneuerbaren Erzeugungsanlagen reichen PV-Anlagen in Kombination mit Speichern in diesem Szenario nicht aus. Mit maximalem EFZ- Anteil kann der Eigenverbrauch noch einmal deutlich gesteigert werden, von 61 % auf 71 %. Diese PV Energie wird ausschließlich von EFZ verbraucht. Aufgrund der erhöhten Last sinkt der Eigendeckungsgrad auf etwa 35 %. Im gleichen Szenario ohne HSS („E-Mob. 100 % + PV 100 %“) sind es nur 25 %, was den starken Einfluss der HSS verdeutlicht. Die nächste Abbildung 5-24 zeigt die gemittelte Tageslast am Ortsnetztransformator. In Orange ist zum Vergleich das Basisszenario 2013, ohne EFZ dargestellt. Eine Verdoppelung der Anzahl an HSS reduziert die mittlere, tagtägliche Rückspeisespitze im Netzgebiet von -39 kW auf etwa -32 kW moderat. Mit zusätzlich 100 % EFZ wird die Rückspeisespitze etwa halbiert, im Gegenzug erhöht sich die Lastspitze um knapp das Doppelte.

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5.3 - Maximal Szenarien Hausspeichersysteme Referenzszenario 2030 mit 100 % PV 250 HSS 50 % + E-Mob. 35 % + PV 100 % HSS 100 % + E-Mob. 35 % + PV 100 % 200 HSS 100 % + E-Mob. 100 % + PV 100 % Leistung in kW 50 00:00 04:00 08:00 12:00 16:00 20:00 00:00 -50 -100 -150 -200

Abbildung 5-24: Gemittelter Tageslastgang (HSS-Szenarien)

Ein Vergleich der Jahresdauerlinien in Abbildung 5-25 zeigt, dass die absolute, jährliche Rückspeisespitze kaum beeinflusst wird, weder durch Speicher noch durch EFZ.

Abbildung 5-25: Jahresdauerlinien (HSS-Szenarien)

Die Lastspitze wird durch HSS ebenfalls nicht tangiert, da an Wintertagen ohne PV- Einstrahlung keine Energie zwischengespeichert und damit auch die Lastspitze nicht reduziert werden kann, welche üblicherweise an einem Wintertag auftritt. Mit 100 % EFZ wird die Lastspitze etwa verdoppelt. Ohne HSS ist sie etwa gleich hoch, was den geringen Einfluss von HSS auf die Jahreslastspitze verdeutlicht (vgl. Kapitel 5.1.2, Abbildung 5-2).

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5.3 - Maximal Szenarien Hausspeichersysteme

5.3.3 Schlussfolgerung Der Einfluss von HSS im Netzgebiet zeigt sich insbesondere im Energieverbrauch. Die Eigendeckung im Netzgebiet kann durch gesteigerte Verbreitung von HSS, von 0 % auf 100 % aller Haushalte, um etwa ein Viertel erhöht werden auf maximal 42 %. Bezogen auf die PV- Erzeugung kann in diesem Fall etwa 61 % der Energie direkt im Wohngebiet verbraucht werden. Im Szenario „100/100/100“ (EFZ, HSS und PV) werden 71 % der PV-Energie im Wohngebiet verbraucht und damit 35 % der Last gedeckt.

Auf die Jahreslastspitzen, positiv wie negativ, haben Hausspeichersysteme kaum einen Einfluss. Die Lastspitze tritt meist im Winter auf, wenn der SOC von HSS die meiste Zeit an der unteren Entladegrenze ist. Im Sommer sind die Speicher meist schon vor Auftreten der maximalen Erzeugungsleistung vollgeladen, so dass die Rückspeisespitze nicht reduziert werden kann. In folgender Abbildung 5-26 ist dieser Sachverhalt verdeutlicht. Die Abbildung zeigt den Tageslastgang im simulierten Jahr, in dem die Rückspeisespitze auftrat. Es ist zu erkennen, dass die HSS (lila) um etwa 11:30 Uhr bereits ihren maximalen Ladezustand erreicht, die Rückspeisespitze aber erst um 12:30 Uhr auftritt.

Abbildung 5-26: Summierte Leistungen am Tag der maximalen Rückspeisung im Netzgebiet (Szenario 100 % HSS, 100 % PV, 100 % E-Mob.)

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6.1 - Rahmendaten