Für die Verwirklichung eines emissionsfreien Energiesystems kann der Planung und Optimierung zukünftiger Systeme eine Schlüsselrolle beigemessen werden. Vor diesem Hintergrund stellt diese Bachelorarbeit Energiesystem-Simulationsmodelle (Tools) vor, die für Entwurf, Simulation und Optimierung verwendet werden können. Der Großteil der vorgestellten Software ist Open Source oder frei verfügbar. Einige Tools können nach Vereinbarung oder auf Anfrage lizensiert genutzt werden.
Im ersten Teil der Arbeit werden Grundlagen eines erneuerbaren Energiesystems beschrieben und es wird eine kurze Einführung in den Bereich Simulation gegeben. Anschließend werden die betrachteten Simulationsmodelle vorgestellt und sechs dieser Tools genauer betrachtet. Im Anschluss wird beschrieben, wie mithilfe der Open Source Software emobpy generierte Leistungs- und Fahrprofile für Elektrofahrzeuge für die Verwendung an das Speichersystemsimulationswerkzeug SimSES angepasst werden konnten. Aufbauend auf diesen Profilen wurde so die Basis für eine Erweiterung des Anwendungsbereichs von SimSES für Ladestrategien für Elektrofahrzeuge geschaffen.
Im Rahmen des von der europäischen Kommission vorgestellten Green New Deal aus dem Jahr 2019, wird eine neue und nachhaltige Wachstumsstrategie für Europa formuliert, welche durch Klimaneutralität bis zum Jahr 2050 und effiziente Ressourcennutzung gekennzeichnet ist. Dieses Konzept setzt die Rahmenbedingungen für eine moderne, faire und wohlhabende Gesellschaft der Zukunft.
Zur Realisierung dieses Gesellschaftsentwurfs wird sich, vorangetrieben durch gesellschaftliche Erwartungshaltung, technische Innovation und Fördermittel, Konstellation und Topologie des Energiesystems grundlegend verändern. Besonders ein wachsender Anteil erneuerbarer Energien an der Stromversorgung, die intelligente Vernetzung der am Energiesystem beteiligten Komponenten, sowie die Kopplung der energiewirtschaftlichen Sektoren Strom, Wärme und Transport eröffnet einzigartige Chancen für eine vollständig dekarbonisierte Energieversorgung der Zukunft.
Inhaltsverzeichnis (Table of Contents)
- Abkürzungen
- 1 Einleitung
- 2 Struktur eines erneuerbaren Energiesystems
- 2.1 Stromsystem
- 2.1.1 Erzeugung elektrischer Energie
- 2.1.2 Übertragung elektrischer Energie
- 2.1.3 Netzfrequenz und Systemdienstleistungen
- 2.1.4 Verbrauch elektrischer Energie
- 2.1.5 Entwicklungstendenzen
- 2.2 Sektorkopplung
- 2.3 Mikronetze
- 2.4 Intelligente Stromnetze
- 2.5 Dezentrale Stromversorgung
- 2.6 Energiespeicher
- 2.6.1 Stromspeicher
- 2.6.2 Lithium-Ionen-Batterie
- 2.6.3 Technisch-chemische Grundlagen
- 2.6.4 Alterungsprozesse
- 3 Simulationsmodelle
- 3.1 Übersicht der betrachteten Simulationsmodelle
- 3.2 Batteriezellensimulation
- 3.2.1 BEST Battery and Electrochemistry Simulation Tool
- 3.2.2 Comsol Multiphysics – Battery Design Module
- 3.2.3 BatPac - Battery Performance and Cost Model
- 3.2.4 ISEA Framework
- 3.2.5 PyBaMM - Python Battery Mathematical Modelling
- 3.2.6 BEEP - Battery Evaluation and Early Prediction
- 3.2.7 Cellpy
- 3.3 Speichersystemsimulation
- 3.3.1 SimSES - Simulation of Stationary Energy Storage Systems
- 3.3.2 QuESt – Energy Storage Evaluation Application Suite
- 3.3.3 BLAST - Battery Lifetime Analysis and Simulation Tool
- 3.3.4 Sesame - Energy Storage Models
- 3.3.5 DER-VET – Distributed Energy Resource Value Estimation Tool
- 3.4 Simulation erneuerbarer Erzeuger
- 3.4.1 SAM-System Advisor Model
- 3.4.2 PVLIB
- 3.4.3 PVWatts
- 3.4.4 PVGIS - Photovoltaic Geographical Information System
- 3.4.5 windpowerlib
- 3.4.6 QBlade
- 3.4.7 WISDEM - Wind Plant Integrated Systems Design & Engineering Model
- 3.5 Stromsystemsimulation
- 3.5.1 REopt Renewable Energy Intergration & Optimization
- 3.5.2 RAPSim - Renewable Alternative Powersystems Simulation
- 3.5.3 Pymgrid
- 3.5.4 INSEL - Integrated Simulation Environment Language
- 3.5.5 HOMER – Hybrid Optimization of Multiple Energy Resources
- 3.6 Netzsimulation
- 3.6.1 GridLAB-D
- 3.6.2 OpenDSS - Distribution System Simulator
- 3.6.3 OpenDISCO - Open Source Distributed Control
- 3.7 Energiesystemsimulation
- 3.7.1 RETScreen - Renewable-energy and Energy-efficiency Technology Screening software
- 3.7.2 PyPSA – Python for Power System Analysis
- 3.7.3 EnergyPLAN – Advanced Energy System Analysis Computer Model
- 3.7.4 FINE- Framework for Integrated Energy System Assessment
- 3.8 Erzeugung von Lastprofilen
- 3.8.1 emobpy - Emobility in Python
- 3.8.2 LPG LoadProfileGenerator
- 3.8.3 ALPG - Artificial Load Profile Generator
- 3.8.4 TMY generator – Typical Meteorologial Year
- 3.8.5 demandlib
- 4 Spezifischere Betrachtung ausgewählter Simulationsmodelle
- 4.1 ISEA Framework
- 4.1.1 Anwendung
- 4.1.2 Modellierung und Simulation
- 4.1.3 Ergebnisse und Schnittstellenpotenzial
- 4.2 DER-VET - Distributed Energy Resource Value Estimation Tool
- 4.2.1 Anwendung
- 4.2.2 Modellierung und Simulation
- 4.2.3 Ergebnisse und Schnittstellenpotenzial
- 4.3 BLAST - Battery Lifetime Analysis and Simulation Tool
Zielsetzung und Themenschwerpunkte (Objectives and Key Themes)
Die Bachelorarbeit zielt darauf ab, verschiedene Simulationsmodelle für Energiesysteme zu analysieren und deren Potenzial für die Integration in das Speichersystem-Simulationsmodell "SimSES" der TU München zu untersuchen.
- Analyse der Funktionsweise und des Anwendungsbereichs von Energiesystem-Simulationsmodellen
- Identifizierung potenzieller Schnittstellen zu "SimSES"
- Implementierung einer Schnittstelle für die Integration von Mobilitäts- und Verbrauchsprofilen von Elektrofahrzeugen
- Erweiterung des Anwendungsbereichs von "SimSES" für die Simulation von Ladestrategien für Elektrofahrzeuge
- Beitrag zum Verständnis und zur Optimierung von erneuerbaren Energiesystemen
Zusammenfassung der Kapitel (Chapter Summaries)
- Kapitel 1: Einleitung: Die Einleitung bietet eine Einführung in die Thematik der Energiesystemsimulation und erläutert die Bedeutung von Simulationsmodellen für die Planung und Optimierung eines erneuerbaren Energiesystems.
- Kapitel 2: Struktur eines erneuerbaren Energiesystems: Dieses Kapitel beschreibt die wichtigsten Komponenten eines erneuerbaren Energiesystems, einschließlich Stromsystem, Sektorkopplung, Mikronetze, intelligente Stromnetze, dezentrale Stromversorgung und Energiespeicher.
- Kapitel 3: Simulationsmodelle: Dieses Kapitel bietet eine umfassende Übersicht der betrachteten Simulationsmodelle für verschiedene Komponenten des Energiesystems, einschließlich Batteriezellen, Speichersysteme, erneuerbare Erzeuger, Stromsystem, Stromnetz und Energiesystemsimulation.
- Kapitel 4: Spezifischere Betrachtung ausgewählter Simulationsmodelle: In diesem Kapitel werden drei spezifische Simulationsmodelle detaillierter untersucht: ISEA Framework, DER-VET und BLAST. Der Fokus liegt auf deren Anwendung, Modellierung, Simulation und Schnittstellenpotenzial.
Schlüsselwörter (Keywords)
Die Arbeit fokussiert auf die Analyse von Energiesystem-Simulationsmodellen, insbesondere für Batteriezellen, Speichersysteme, erneuerbare Erzeuger und Elektrofahrzeuge. Wichtige Schlüsselwörter sind: Energiesystemsimulation, Speichersystem, Batteriezelle, erneuerbare Energien, Elektrofahrzeug, Sektorkopplung, Stromsystem, Stromnetz, Schnittstelle, "SimSES", "emobpy".
- Quote paper
- Marc Ziegler (Author), 2021, Energiesystem-Simulationsmodelle. Analyse und Schnittstellenimplementierung, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1184074
