Statistical physics of power flows on networks with a high share of fluctuating renewable generation [Elektronische Ressource] / von Dominik Heide

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Publié par	goethe_universitat_frankfurt_am_main
Publié le	01 janvier 2010
Nombre de lectures	18
Langue	Deutsch
Poids de l'ouvrage	5 Mo

Extrait

Statistical Physics of Power Flows on
Networks with a High Share of Fluctuating
Renewable Generation
Dissertation
zur Erlangung des Doktorgrades
der Naturwissenschaften
vorgelegt beim Fachbereich Physik
der Johann Wolfgang Goethe-Universitat
in Frankfurt am Main
von
Dominik Heide
aus Frankfurt
Frankfurt, 2010
(D30)vom Fachbereich Physik der
Johann Wolfgang Goethe - Universitat als Dissertation angenommen.
Dekan: Prof. Dr. Michael Huth
Gutachter: Prof. Dr. Martin Greiner, Prof. Dr. Joachim Maruhn
Datum der Disputation:Zusammenfassung
Regenerative Energien haben in der jungsten Zeit eine gro e Bedeutung bekommen.
Diese konnen die zwei gro ten Probleme der fossilen Energiequellen l osen: Die Be-
grenztheit der Ressourcen und das Anfallen von Abfallen bzw. Abgasen. Allerdings
birgt ein Energieerzeugungssystem mit einem hohem Anteil erneuerbarer Energien neue
Herausforderungen: Da wichtige erneuerbare Energien in Abhangigkeit von externen
Ein ussen uktuieren, stellen sie ein Problem f ur die Versorgungssicherheit dar. Dies
ist vor allem bei Wind- und Solargeneratoren der Fall. Der Ein u der Fluktuationen
auf Leistungs usse im Transportnetz ist bislang nicht ausreichend verstanden. Um
Ubergange von heutigen zu zukunftigen Stromversorgungssystemen planen zu konnen,
ist jedoch ein gutes Verstandnis von moglichen Zukunftsszenarien wichtig.
In dieser Arbeit wird daher zunachst die Machbarkeit von Stromversorgungssy-
stemen mit einem hohen Anteil erneuerbarer Energien untersucht. Dabei wird sich
herausstellen, da Energietransport innerhalb Europas notwendig ist. Daher werden
im Anschluss Transport usse mit Hilfe eines vereinfachten Modells analysiert und ana-
lytische Naherungen der Leistungs usse hergeleitet. Schlie lich werden die aus den
Last- und Erzeugungszeitreihen resultierenden Leistungs usse analysiert und mit den
Modell-Ergebnissen verglichen.
Da Stromversorgungssysteme einen wichtigen Teil der Infrastruktur moderner Gesell-
schaften ausmachen, sind diese zum Gegenstand der Forschung komplexer Netze gewor-
den. Dabei werden Methoden der statistischen Physik zur Analyse der Zusammenhange
von Struktur und Funktion von Netzwerken benutzt. Bisher wurden Transportnetzwerke
hauptsachlich mit Bezug auf ihre Toleranz bei Ausfallen oder gezielten Attacken unter-
sucht. Zur Beschreibung des Transportes werden in der Literatur hauptsachlich zwei
Paradigmen genutzt: Zum einen der Transport entlang der kurzesten Pfade zwischen
Quelle und Senke und zum anderen der sogenannte "DC-Flu ", der eine N aherung der
vollen physikalischen Leistungs u gleichungen darstellt.
Ein erster Ansatz, Flusse in einem Netzwerk mit uktuierenden Quellen zu verstehen,
wird vorgeschlagen, die Wahrscheinlichkeitsverteilungen der Flusse und die Stabilitat des
gesamten Transportnetzes untersucht. Diese erste Modellierung geschieht im Rahmen
der in der Literatur benutzten Methoden, insbesondere des Transportparadigmas, das
auf kurzesten Pfaden beruht. Transportkapazitaten werden aus den Analysen hergeleitet
und den Verbindungen zugeordnet, sowie die Toleranz des Netzwerks bezuglich der
uktuierenden Fl usse getestet. Auftretende Fehlerkaskaden, die durch Umverteilung der
Last einer uberlasteten Verbindung auftreten, werden analysiert. Das vorgeschlagene
Kapazitatsla yout ermoglicht es, fur gegebene Uberlastungswahrscheinlichkeiten die
1notwendigen Kapazitaten festzulegen. Dieser Ansatz ist jedoch nicht geeignet, um
Leistungs usse in Transportnetzen zu beschreiben.
Um ein gutes Verstandnis von Stromversorgungssystemen mit einem hohen Anteil
erneuerbarer Energien zu erlangen, werden Verbrauchs- und Erzeugungszeitreihen von
elektrischer Energie analysiert. Die Erzeugung wird dabei vor allem fur Wind- und
Solarenergie betrachtet. Deren Zeitreihen werden aus Wetterdaten generiert und mit den
Lastdaten verglichen. Die Erzeugungskapazitaten werden nach den politischen Planungen
fur das Jahr 2020 raumlich zugeordnet. Um die Erzeugungs- und Lastreihen fur ganz
Europa zu erhalten werden die raumlic h hoch aufgelosten Zeitreihen aufsummiert.
Eine erste Betrachtung der Zeitreihen ergibt fur Wind- und Soloarenergie, wie auch
fur den Verbrauch, eine starke saisonale Abhangigkeit. Die aggregierten europaisc hen
Erzeugungsdaten zeigen, da Winderzeugung und Last mit gleicher Phase saisonal
variieren: Beide sind im Winter hoher als im Sommer. Die Erzeugung der Windkraft ist
allerdings im Winter hoher als die Last und im Sommer signi kant niedriger, so da bei
einer Versorgung mit elektrischer Energie ausschlie lich aus Windkraft Speicher vonn oten
sind, die ub erschussige Energie im Winter fur den Sommer speichern. Solarenergie zeigt
ein umgekehrtes Verhalten: Im Winter ist die europaweite Energieausbeute niedriger als
im Sommer. Die 180 -Phasenverschiebung der Soloarenergie zur Last hat zur Konsequenz,
da in einem Szenario, in dem ausschlie lich Sonnenenergie genutzt wird, gr o ere
Speicherkapazitaten benotigt wird, verglichen mit dem Fall, in dem elektrische Energie
ausschlie lich durch Windkraft erzeugt wird.
Da es hau g Zeitr aume gibt, in denen die Erzeugung von Wind- und Sonnenenergien
nicht ausreicht, um den Bedarf zu decken, werden zusatzliche Anlagen benotigt, die
Energie speichern oder bei Bedarf kurzfristig Ausgleichsenergie erzeugen konnen. Die
saisonalen Ein usse, die in den Zeitreihen gefunden werden, legen nahe, da eine
Kombination aus Wind- und Solarenergie es ermoglicht, da Last und Erzeugung
einander angeglichen werden konnen. Dabei sollen die benotigten Speicherkapazitaten
und die benotigte Ausgleichsenergie minimiert werden. Unter der Annahme, da nur
erneuerbare Energie aus Sonne und Wind genutzt wird, werden hierzu die Zeitreihen
von Last und Erzeugung auf eins normiert. Dabei werden die Anteile von Wind-, bzw.
Solarenergie mit den Faktoren a, bzw. b bezeichnet, mit der Bedingung a +b = 1.
Dies impliziert, da die Kapazit atszu weisungen skaliert werden, unter Beibehaltung der
Verhaltnisse der raumlich zugeordneten Erzeugungskapazitaten.
Die optimalen Verhaltnisse von Wind- zu Solarenergie, ausgedruckt durch den Anteil
der Windenergie a = b 1, werden in Bezug auf den benotigten Speicher und die
benotigte Ausgleichsenergie minimiert. Fur den Fall einer ausschlie lich regenerati-
ven Energieerzeugung mit Wind- und Solarenergie nden wir eindeutige Minima der
benotigten Speicher und Ausgleichsenergie. Diese liegen im Falle der Minimierung des
Speichers bei a 0:6 und fur die Minimierung der Ausgleichsenergie bei a 0:8. Die
unterschiedlichen optimalen Mixe konnen durch Dynamiken in den Datenzeitreihen auf
verschiedenen Zeitskalen erklart werden. Tag-Nacht-Wechsel, und die dadurch benotigte
Ausgleichsenergie um die Nachts fehlende Solarenergie zu kompensieren, fuhren zu einem
optimalen Mix mit einem hohen Anteil von Windenergie, bei einer Minimierung der Aus-
2gleichsenergie. Die zu speichernde Energie wird von den saisonalen Zeitskalen dominiert
und fuhrt daher zu einem anderen optimalen Mix. Analysiert man die 24-Stunden-
Mittelwerte der Zeitreihen, so bleibt der optimale Mix bezuglich der Speicherenergie
unverandert, der optimale Mix bezuglic h der Ausgleichsenergie konvergiert ebenfalls zu
a 0:6.
Die Speicherenergie im optimalen Mix betragt 10% des jahrlichen Verbrauchs. Dies
bedeutet, da ungef ahr 300TWh gespeichert werden mussen. Es ist nicht abzusehen, da
ein derartiger Speicherbedarf realisierbar ware: Die Energie, die mit etablierten Tech-
nologien gespeichert werden kann, ist um Gro enordn ungen kleiner. Die Umwandlung
von elektrischer Energie in Wassersto , dessen Speicherung in Salzkavernen und eine
Ruc kverstromung des gespeicherten Wassersto s ist eine hypothetische Technologie, die
absehbar die hochste Speicherkapazitat bietet. Deren Gro enordnung liegt im optimalen
Fall bei 10 bis 20TWh. Die E zienz dieser Speichertechnologie ist jedoch gering. Eine
Moglichkeit, den Speicherbedarf in diesen voraussichtlich machbaren Bereich zu bringen,
besteht in einer Uberinstallation der Wind- und Solarenergiekapazitaten. Durch diese
Uberinstallation verandert sich der optimale Mix nur minimal. Die benotigten Spei-
cherkapazitaten sinken jedoch bei 50% Uberinstallation auf ungefahr 1% des jahrlichen
Verbrauchs.
Das europaisc he Szenario impliziert Transport von ub erschussiger Leistung unabhangig
von der raumlichen Lage von Erzeugung und Last. Ebenfalls interessant ist es, den
Fall zu betrachten, da einzelne L ander ausschlie lich ihren eigenen Bedarf decken und
daher kein Transport uber Landesgrenzen hinweg statt ndet. Mit diesem und dem
europaisc hen Szenario sind zwei Extremfalle abgedeckt. Fur jedes Land wurden die
benotigten Ausgleichs- und Speicherenergien ermittelt und ebenfalls eindeutige Minima
gefunden, die als optimale Verhaltnisse von Wind- und Sonnenenergie fur das jeweilige
Land interpretiert werden. Au allig ist, da in Abh angigkeit vom Breitengrad des
analysiertem Landes, bei Betrachtung der benotigten Speicherenergie, ein hoherer Anteil
von Solarenergie im optimalen Mix gefunden wird. Griechenland, zum Beispiel, hat einen
optimalen Mix bei a 0, wohingegen Irland, mit a 0:8, die benotigte Speicherenergie
mit hauptsac hlich Windenergie minimiert. Bei Betrachtung der Ausgleichsenergie ndet
sich der gleiche E ekt, allerdings in einem weit geringeren Ma e mit Werten von
0:6 a 0:9. Um die