Technisch-wirtschaftliche Optionen zur Lastflexibilisierung durch intelligente elektrische Wärmespeicher

Der parteiübergreifende Beschluss zum Ausstieg aus der Kernenergie wird das Energieversorgungssystem künftig vor große Herausforderungen stellen. Die Integration erneuerbarer Energieerzeugungsanlagen, insbesondere der Photovoltaik- und Windkraftanlagen rufen durch die starke Abhängigkeit von der aktuellen Wettersituation ein stark volatiles Einspeiseverhalten hervor. Dieses führt zusehends zu zunehmenden Anstrengungen in der Sicherstellung des Leistungsgleichgewichts zum Erhalt der Systemstabilität. Wie die Analyse im Rahmen dieser Arbeit zeigt, bietet das Lastmanagement innerhalb des Sektors des privaten Wohnens, der einen Anteil von 25 % am Gesamtstrombedarf in Deutschland aufweist, ein großes Potential. Detailliertere Betrachtungen der elektrischen Verbraucher führen zu dem Schluss, dass sich insbesondere Geräte eignen, die eine Möglichkeit der zeitlichen Entkoppelung zwischen der Funktionserfüllung bzw. der Zustandserhaltung und der Nutzerinteraktion aufweisen Die in dieser Arbeit ermittelten Vermögen unterschiedlicher elektrischer Geräte im Bereich des privaten Wohnens zeigen, dass vor allem elektrische Wärmespeicher, mit deren Technik noch jede 25. Wohnung in Deutschland beheizt wird, eine erschließbare Schaltleistung in Höhe von 17,6 GW und eine theoretische Speicherkapazität von 140 GWh aufweisen. Basierend auf dieser Erkenntnis wurde ein IuK-Konzept als Nachrüstlosung entwickelt, das eine Abkehr der bisherigen parallelen Massenansteuerung der Geräte zulässt und einen unidirektionalen Informationsfluss erlaubt. Dadurch wird das Energieversorgungsunternehmen befähigt eine Leistungsskalierung der Verbraucher vorzunehmen und somit elektrische Überschüsse ideal zu verwerten. Die praktische Umsetzung und funktionale Erprobung dieses Ansatzes zeigt, dass der Energieversorger dadurch imstande ist, aktuell verfügbare Speicherkapazitäten und Schaltleistungen der elektrischen Wärmespeicher abzurufen und entsprechend in Echtzeit auf die aktuelle Netzlast zu reagieren.