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S m a rt M etering :

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Academic year: 2021

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S m a rt M etering :

H interg rund und S ta nd der Tec hnik Moritz Hartmeier

Fachseminar Verteilte Systeme „Smart Energy“

(2)

17.3.2010 Institut für Pervasive Computing 2

 Motivation

 Geschichte der Stromzähler

 Stand der Technik

 Nutzen von Smart Meter-Einsätzen

 Verbreitung

Übersicht

(3)

17.3.2010 Institut für Pervasive Computing 3

Motivation

Bild: Wikimedia Commons

(4)

17.3.2010 Institut für Pervasive Computing 4

 Elektrischer Strom allgegenwärtig

 Verbrauch weiterhin am Ansteigen

Management der Spitzen und Tiefen notwendig

 Energie- und Klimaprobleme

Nahe Ziele z.B. der EU 20/20/20

Effizienzverbesserung notwendiger Teil

 Erster Schritt zum Smart Grid

Motivation

(5)

17.3.2010 Institut für Pervasive Computing 5

 Regelung durch zentrale Gewalt problematisch

Politisch

Hat Grenzen

Nicht individuell

 Dezentrale Lösung notwendig

Preisanreize zur Verbrauchsformung

Moral- und Preisreiz zur Effizienzerhöhung

Motivation

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17.3.2010 Institut für Pervasive Computing 6

Geschichte der Stromzähler

Bilder: Wikimedia Commons

(7)

17.3.2010 Institut für Pervasive Computing 7

 Nur eine Stoppuhr

 Stromkreis ist bekannt

 Gemessen in Lampenstunden

Lampenstunden-Stromzähler

1900 2000

1872

(8)

17.3.2010 Institut für Pervasive Computing 8

 Basiert auf Elektrolyse

 Misst in Amperestunden

 Sehr unzuverlässig und fehleranfällig

Chemische Stromzähler

1900 2000

1879

(9)

17.3.2010 Institut für Pervasive Computing 9

Chemische Stromzähler

1900 2000

1879

(10)

17.3.2010 Institut für Pervasive Computing 10

 Basiert auf Induktion

 Funktioniert nur mit Wechselstrom

Netzfrequenz muss konstant sein

 Bis heute im Einsatz

Induktion-Stromzähler

1900 2000

1888

(11)

17.3.2010 Institut für Pervasive Computing 11

Induktion-Stromzähler

1900 2000

1888

(12)

17.3.2010 Institut für Pervasive Computing 12

 Messung der Leistung

Spannung muss nicht bekannt sein

 Standard bis heute

Wattstundenzähler

1900 2000

1888

(13)

17.3.2010 Institut für Pervasive Computing 13

 Reduktion der Fehleranfälligkeit

 Standards festgelegt

 Materialänderungen

Zuverlässiger

Kleiner

20stes Jahrhundert

1900 2000

(14)

17.3.2010 Institut für Pervasive Computing 14

 Einführung von elektronischen Anzeigen

Hybriden: mechanisch/elektrisch

 Ab 1990 vollelektronische Zähler

Elektrische Stromzähler

1900 2000

1990

(15)

17.3.2010 Institut für Pervasive Computing 15

chemisch mechanisch elektrisch Lampenstd. Amperestd. Wattstd.

Geschichte Zusammenfassung

(16)

17.3.2010 Institut für Pervasive Computing 16

Stand der Technik

Bild: Wikimedia Commons

(17)

17.3.2010 Institut für Pervasive Computing 17

Funktionsumfang: AMR

 Automatic Meter Reading

 Ablesung ohne physikalischen Zugriff

Kurze Distanzen mit Drive-By-Ablesung

Bis zur Zentrale

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17.3.2010 Institut für Pervasive Computing 18

Funktionsumfang: AMM

 Advanced Meter Management

 Beidseitige Kommunikation

Eingrenzung der Stromzufuhr

Abschaltung einzelner Anschlüsse

Änderung der Tarifen

 Feedback für Nutzer

 Anschluss von Wasser- und Gasversorgung

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17.3.2010 Institut für Pervasive Computing 19

Begriffsdefinition: Smart Meter

 Ausgeklügelste Variante

Nutzerfeedback

Forgeschrittene Teile der Beidseitigen Kommunikation

 Überbegriff

(20)

17.3.2010 Institut für Pervasive Computing 20

Beispiel: Echelon NES-System

Bilder: echelon.com

(21)

17.3.2010 Institut für Pervasive Computing 21

Kommunikation

 Hauptbestandteil des Systems

 Verschiedene Möglichkeiten 3

(Mobil)Telefonnetz

Zweckbestimmt (z.B. proprietäre Funktechnologie)

Existierende Infrastruktur (Internet)

[3] Metering, Intelligent Enough for Smart Grids? Geert Deconinck

(22)

17.3.2010 Institut für Pervasive Computing 22

Relevante Faktoren

 Übertragungsrate

 Multicast

 Zuverlässigkeit

 Kosten

(23)

17.3.2010 Institut für Pervasive Computing 23

Relevante Faktoren - Motivation

 Monatliche Ablesung von 3 Millionen Smart Meter 3

0.5 MiB pro Haushalt pro Jahr

1 TiB Daten pro Jahr

Wöchentlich, täglich, stündlich → riesige Datenmengen

[3] Metering, Intelligent Enough for Smart Grids? Geert Deconinck

(24)

17.3.2010 Institut für Pervasive Computing 24

(Mobil)Telefonnetz

 Konventionelles Telefonnetz

Beinahe flächendeckend

Kein Multicast

Tiefe Übertragungsrate

 2. und 3. Generation (GMS, UMTS)

Lückenhaft

Mittlere - hohe Übertragungsrate

Hohe Kosten

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17.3.2010 Institut für Pervasive Computing 25

Zweckbestimmte Verbindungen

 Funk oder Stromnetz

 Lokale Konzentratoren

Kann Zuverlässigkeit erhöhen oder vermindern

 Übertragungsrate je nach Technologie

 Niedrige Kosten

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17.3.2010 Institut für Pervasive Computing 26

Breitband-Internet

 Hohe Datenübertragungsrate

 Tiefe Kosten wenn vorhanden

 Sehr hohe Kosten bei Neuinstallation

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17.3.2010 Institut für Pervasive Computing 27

Beispiel: Echelon NES-System

Bild: echelon.com

(28)

17.3.2010 Institut für Pervasive Computing 28

Nutzerschnittstellen - Zweckbestimmt

Bild: ewe.de

(29)

17.3.2010 Institut für Pervasive Computing 29

Bilder: google.com, ewe.de

Nutzerschnittstellen - Internet

(30)

17.3.2010 Institut für Pervasive Computing 30

Nutzen von Smart Meter-Einsätzen

 Grössere Kontrolle des Verteilers

Ablesen in kürzeren Intervallen

Reduzieren/Abschalten des Stroms

 Reduktion der Spitzenbelastung

Weniger Stromimporte

Weniger Energiespeicherung nötig

Verminderte Ausfallrisiken

 Verbesserung der Energieeffizienz

(31)

17.3.2010 Institut für Pervasive Computing 31

Reduktion der Spitzenbelastung

Bild: The power of experimentation – New evidence on residential demand response.

A. Faruqui, S. Sergici

(32)

17.3.2010 Institut für Pervasive Computing 32

Verbesserung der Energieeffizienz

 Benötigt Feedback

Möglichst in Echtzeit

Historische Vergleiche

 Langzeitstudien wichtig

Teilweise unklare Resultate

 Um die 5-6% Steigerung erwartet 13

[13] Smart Metering für die Schweiz – Potenziale, Erfolgsfaktoren und Massnahmen für die Steigerung der Energieeffizienz. Eidgenössisches Departement UVEK

(33)

17.3.2010 Institut für Pervasive Computing 33

Verbreitung - Erste Umsetzungen

 2001-2006: 27 Millionen in Italien 11

Mittlerweile Ausweitung auf Wasser und Gas

 Schweden 2003: Gesetz zum monatlichen Ablesen ab 2009 11

 2004: Finnland und Dänemark ziehen nach 11

 2007: Norwegen motiviert Umstellung für 2013 11

[11] From policy to implementation: The status of Europe's smart metering market.

Meir Shargal

(34)

17.3.2010 Institut für Pervasive Computing 34

Weltweite Verbreitung

(35)

17.3.2010 Institut für Pervasive Computing 35

Stand der Schweiz

 Bisher Time-of-Use

 Wenige junge Pilotprojekte

 Eidgenössische Meta-Studie Ende 2009

 1,5 Mrd. Fr. 13

Einsparungen von 1,2 Mrd Fr. in Lebensdauer 13

[13] Smart Metering für die Schweiz – Potenziale, Erfolgsfaktoren und Massnahmen für die Steigerung der Energieeffizienz. Eidgenössisches Departement UVEK

(36)

17.3.2010 Institut für Pervasive Computing 36

Aussichten

 Bis 2012: 25-40% Haushalte in Europa 11

 Standards werden gesetzt

 Viele Ziele und Projektenden um 2020-2025

[11] From policy to implementation: The status of europe's Smart Metering Market. Meir Shargal

(37)

17.3.2010 Institut für Pervasive Computing 37

Schlusswort

 Technologie vorhanden

Vorteile wurden und werden aufgezeigt

Grosseinsätze über die nächsten 20 Jahre

 Alle Möglichkeiten benutzen

 Weiterentwicklung der Nutzerschnittstellen

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17.3.2010 Institut für Pervasive Computing 38

Fragen & Diskussion

Referenzen

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