Erschließung eines Lastmanagementpotenzials in der Wasserversorgung zur
Integration Erneuerbarer Energien
Projektkonsortium
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Versorgungsgebiet der BWV
Energieverbrauch: 155 GWh/a
29 Behälter in Summe ca. 500.000 m³
Mittlere Tagesabgabe: 350.000 m³/d
Jahresabgabe 126 Mio. m³
Förderung des Wassers aus dem Bodensee
Aufbereitung auf dem Sipplinger Berg
Förder- und Aufbereitungsanlagen der
BWV am Sipplinger Berg
Das Projekt
Ausgangsidee:
Anpassung des Energieverbrauchs an erneuerbare Energien durch Lastmanagement mit den Förder- und Aufbereitungsanlagen
Höhere Flexibilität durch neue Speicherkapazitäten
Untersuchungen im Projekt:
Wie kann Lastmanagement umgesetzt werden?
Wie kann eine neue Speicherkapazität integriert werden?
Lohnt sich ein neuer Speicher aus energiewirtschaftlicher Sicht?
Folgen:
Anpassungen in der Strombeschaffung um Flexibilität zu nutzen
Anpassungen im Betrieb um Verwertungschancen umzusetzen
Unterstützung der Investitionsentscheidung
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Untersuchung im Projekt
Dimensionierung in Abhängigkeit des
Energieangebots
Technische Anforderungen und Herausforderungen
Lastmanagement im Betrieb der Wasserversorgung
Wirtschaftlichkeit der Maßnahmen
Daten und Betriebs- bedingungen
Ist-Situation und Szenarien
Anlagenmodelle
Anlagen- beanspruchung
Speicherung u.
Wasserqualität
Bauliche Möglichkeiten
Prognose und Simulation Potenziale der
Anlage
Mögliche Betriebsweisen
Verwertungs- möglichkeiten
Umsetzung - Chancen und
Risiken
Bewertung
Szenarien des Trinkwasserbedarf
Prognose des Trinkwasserbedarfs
Strompreise und atyp.
Netznutzungsentgelte Speicherausbau-
möglichkeiten
Hydraulische Parameter
Bewertung der Chancen und Risiken der Umsetzung
Förderung und Aufbereitung
Fahrpläne des Anlagenbetriebs Kosteneinsparpotenziale
Einsatzoptimierungsmodell
Anlagendynamisches Modell des
Pumpwerks und der Förderrohrleitungen
Validierung des Modells
Testfall 1 mit einem Förderstrang und Rohrbruchsicherung
Beispiele Varianten Wasserspeicher
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Wochentag Feiertag Schulferien
…
Tag- Daten
History-
Daten
Verbrauch Vortag Verbrauch Vorwoche…
IFS- Wetter-
Daten
Wasserbedarfsprognose
Temperatur
Sonneneinstrahlung Niederschlag
Taupunkt
…
Prognoseverfahren:
Stochastic Gradient Boosting
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Prognoseverbesserung im Tagesverlauf
Prognose mit Unsicherheit:
Szenarien der Wasserabgabe
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Modell der Anlageneinsatzoptimierung
Seepumpen 4 x 8,3 MW 2 x 11,2 MW Quellbecken Mikrosiebe
Ozonierung
Zwischen- speicher 70.000 m³ + ?
Sandfilterung
Reinwasser- speicher 38.000 m³
Reinwasser- pumpen Einspeisung Hauptleitung Rohwasser-
speicher XXX m³ ?
Max. Leistung bei atypischer Netznutzung (HLZ) EPEX-Strompreis
Wasserprognose Variation Speichergrößen
Hydraulische Restriktionen
Pumpenfahrpläne mit verschiedenen Rohwasserspeichergrößen
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0 50 100
[Euro/MWh] Strompreis
0 20 40
[1000 m3 ] Fördervolumen bei 0 m3 Speicher
0 20 40
[1000 m3 ] Fördervolumen bei 50000 m3 Speicher
0 20 40
[1000 m3 ] Fördervolumen bei 100000 m3 Speicher
00:000 12:00 00:00 12:00 00:00 12:00 00:00
20 40
[1000 m3 ] Fördervolumen bei 350000 m3 Speicher
Einfluss der Speichergröße auf Betriebskenndaten
Mehr Betriebsstunden mit großer Pumpleistung durch Rohwasserspeicher
Steigender Stromverbrauch
Kosteneinsparungen bei der Strombeschaffung am Spotmarkt
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Volumen Rohwasserspeicher
rel. Stromverbrauch/ Kosteneinsparungen
Stunden
Pumpleistung
Kein Rohwasserspeicher Sehr großer Speicher
1
8.311.2
16.218.921.6
23.5 21.6 30.5 26.5
36.1 33.1
max. Last HLZ [MW]
max. Last [MW]
Stromkosten Spot+NNE
Einsparung Spotmarkt + Netznutzungs- Entgelte mit Rohwasserspeicher
Begrenzung der Spitzenlast und der Spitzenlast im Hochlastzeitfenster
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Minimale Kosten
Bewertung der Einsparung mit historischen Preisszenarien
Einsparung Stromkosten (Spot+NNE), Variation der Preisszenarien
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2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014
Einsparung
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014
Abweichung vom Durchschnitt
Vergleich der Speicherlösungen
Maximale Ausnutzung bestehender Anlage
am Spotmarkt Max. Last: GGKK
HLZ: 16 MW
Referenz Zubau Speicherkapazitäten Var. 1.4: Rohwasserspeicher 290.000 m³ Max. Last: GGKK
HLZ: 0 MW
Var. 4.1: Kontaktspeicher 60.000 m³ Max. Last: GGKK
HLZ: 8 MW
Var. 5.1: Zwischenspeicher 85.000 m³ Max. Last: GGKK
HLZ: 16 MW
geringer Deckungsbeitrag
höchster Deckungsbeitrag
geringfügige Verbesserung
KPI Flexibilitätsmaße
Bewertungs-/Wirkungsmodell für die Vermarktung der Flexibilität
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DRM-System BWV Verbrauchseinheiten
Data collection Korrelation / Einfluss
Flexibilität Prozess
Energiemarkt / Stromzeitreihen
Investition & Betrieb
EnPI DB „ROF“
Gewinnung Aufbereitung Förderung / Verteilung
Tiefbrunnen + Tauchpumpe
Flachbrunnen
Oberflächen- wasser
Pumpstation Zwischen- speicher
Ozonung, Flockung
Fällungsbecken Wasser- behälter
Verbraucher Pumpstation
Zwischen- speicher
Zwischen- speicher Pump- station
Stromver- brauch Absatz- mengen Speicher- volumen DRM Kriterien Sättigungs-
effekte
Datenanalyse
Portfolio- entwicklung
Energie- handel
Produktions- planung
BK-Mgt. Abrechnung Daten-
sammlung
# MW # / a MW / s
Vermarktungsoptionen
Volatilitäten Profile
(Saisonalität) Preisniveau
OPEX CAPEX Erlöse
Kosten
Speicher- erweiterung
SDL VPP –
Fahrplanmgt …
Zusammenfassung und Ausblick
Stand:
Speichervarianten sind fertig entwickelt
Verbesserung der bestehenden Prognose
Vorläufige Ergebnisse zum Anlagenverhalten aus hydraulischen Modellen
Vorläufige Ergebnisse zur Kosteneinsparung aus Einsatzoptimierung
Vorläufige Bewertung der Speichervarianten
Ausblick:
Letzte Modellanpassungen und Verifizierung der Daten
Abschließende Untersuchungsergebnisse
Bewertung der Investitionsmaßnahmen
Bewertung der Einführung neuer Betriebsweisen
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Ihre Ansprechpartner
Patrick Hochloff
Fraunhofer-Institut für Windenergie und Energiesystemtechnik
Patrick.Hochloff@iwes.fraunhofer.de
Dr. Jörg Katzfey
Capgemini Consulting
Joerg.Katzfey@capgemini.com
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Dr. Albert Ruprecht
Universität Stuttgart, Institut für Strömungsmechanik und Hydraulische Strömungsmaschinen
Ruprecht@ihs.uni-stuttgart.de
Matthias Weiß
Zweckverband Bodensee-Wasserversorgung Matthias.Weiss@zvbwv.de
