Wirtschaftlicher Einfluss von PV-Prognose- Ungenauigkeiten auf eine Ladeinfrastruktur für Unternehmensparkplätze

Motiviert durch den Klimawandel soll weltweit die Stromproduktion und Mobilität umstrukturiert werden. Ansteigende Verkaufszahlen von Elektrofahrzeugen benötigen den Ausbau von Ladeinfrastruktur, welche das Stromnetz nicht belasten darf. Dezentrale Energieversorgungssysteme mit Photovoltaik (PV)-Anlage und stationärem Batteriespeicher (BAT) können dieses Problem lösen und gewährleisten eine emissionsfreie Stromproduktion. Im Zusammenspiel mit einer skalierbaren Ladestation kann der Bedarf an Ladeinfrastruktur gedeckt und der Ausbau von erneuerbaren Energien unterstützt werden. Die PV-Leistung nimmt weltweit zu und hat ökologische und wirtschaftliche Vorteile. Der Gebrauch von PV birgt aufgrund der fluktuierenden Stromproduktion im Betrieb mehrere Probleme. Verfügbare Leistungen schwanken je nach Tages- und Jahreszeit, wodurch die Bedarfsdeckung der Ladeinfrastruktur geplant werden muss. Damit Ladestationen in Zukunft autark arbeiten und somit das Stromnetz nachhaltig entlasten können, müssen die einzelnen Komponenten aufeinander abgestimmt werden. Dimensionierung und Betriebsoptimierung sind die wichtigsten Aspekte zum Aufbau und wirtschaftlichen Betrieb einer Anlage. ... mehrEin weiterer ökonomischer Anreiz im Betrieb der Anlage ist der erhöhte Eigenverbrauch der produzierten Energie, welche mit einer intelligenten Ladestrategie bewerkstelligt werden kann. Dort kann mittels Wettervorhersagen und Lastverschiebungen ein Optimum von direkt verbrauchter PV-Energie erzielt werden. Jedoch entstehen durch die Ungenauigkeit der PV-Prognose
Verluste in Gewinn und Autarkie, da das Energiemanagementsystem (EMS) die Last nicht wirtschaftlich optimal decken kann. In [1] wird die Ladeinfrastruktur mit einer festen PV-Größe von 150 kWp mit südlicher Orientierung und 15° Neigung dimensioniert, während ein EMS den Eigenverbrauch maximiert. Dabei ist die Annahme, dass der Ladebedarf und die PV-Leistung zu jedem Zeitpunkt bekannt sind. [1] zeigt die optimierten Komponentengrößen dieser Ladeinfrastruktur für Szenarien mit und ohne EMS und mit und ohne fixe BAT-Größe. Auf dieser Arbeit aufbauend soll nun betrachtet werden, wie verschiedene PV-Prognosen Einfluss auf den Realbetrieb haben. Der entsprechende Einfluss der Prognoseungenauigkeiten soll bezüglich der Wirtschaftlichkeit des Systems, aber auch der Folgen für die Autarkie und die gedeckte Fahrzeuglast bewertet werden. Der Einfluss von PV-Prognosen auf die Performance des Systems wurde in der Vergangenheit bereits im Bereich stationärer Heimspeicher betrachtet [2, 3, 4]. Auch
im Bereich Ladeinfrastruktur gibt es diesbezüglich Auswertungen, welche sich jedoch mehr auf die Ladestrategie und/oder die Kappung von Erzeugungs- oder Lastspitzen, jedoch weniger auf die Dimensionierung und den diesbezüglichen Einfluss konzentriert [4, 5]. Um das unvollständige Wissen über die zu erwartende PV-Leistung darzustellen, werden zwei PV-Prognose-Modelle verglichen. Am Batterietechnikum des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) wird unter anderem seit mehreren Jahren eine sogenannte Persistence-Vorhersage (PF) angewendet. In [6] konnte gezeigt werden,
dass die Genauigkeit verschiedener Modelle hohen saisonalen Unterschieden unterliegt, weshalb eine jahreszeitspezifische Auswertung weitere Erkenntnisse liefern kann. Ein Modell basierend auf der sogenannten Support Vector Regression (SVR) erzielte die besten Ergebnisse und soll deshalb ebenfalls betrachtet werden.

In der vorliegenden Arbeit wird eine DC-gekoppelte Ladeinfrastruktur für Elektrofahrzeuge auf Unternehmensparkplätzen betrachtet. Die Ladeinfrastruktur ist an das Stromnetz angebunden, verwendet die Energiequellen PV und BAT und hat sowohl DC- als auch AC-Ladepunkte. Ziel der betrachteten Topologie ist, Effizienzverluste durch die DC-Kopplung zu vermeiden und wirtschaftliche Vorteile durch die Betrachtung des Gesamtkonzepts zu erzielen. Ein entsprechend formuliertes Gleichungsmodell wird unter Berücksichtigung leistungsabhängiger Wandlereffizienzen. Zusätzlich wird ein Überblick über die angewendeten PV-Prognose-Modelle gegeben. Anschließend wird die optimale Konfiguration der obig beschriebenen Ladeinfrastruktur hinsichtlich Wirtschaftlichkeit und Autarkie analysiert und auf die Funktionsweise und Rolle des Eigenverbrauch-maximierenden EMS eingegangen. Dabei erfolgt die Auswertung über einen Zeitraum von über einem Jahr. Die Maximierung des Eigenverbrauchs hat sowohl Vorteile für die Wirtschaftlichkeit als auch die Autarkie des Systems und ist im Kontext eines Unternehmensparkplatzes vorteilhafter als der alleinige Einsatz eines BAT. Der Einfluss der Prognosegenauigkeit wird bewertet, indem ein System mit vollständigem Wissen über die PV-Leistung, ein System mit PF und ein System mit SVR verglichen wird. Hierbei wird auf die Faktoren Marginalladetarif, Autarkie und gedeckte Ladeleistung eingegangen. Um die Vorteile des Ladens am Arbeitsplatz darzustellen, wird die Ladestation mit dem Szenario öffentlichen Ladens verglichen. Außerdem werden die Vorteile des Einsatzes einer PV-Anlage anhand verschiedener Strompreis-Steigerungen über die folgenden 20 Jahre analysiert.