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Simulationsmodell

PVprog-Algorithmus

Algorithmus zur Umsetzung der prognosebasierten Batterieladung für PV-Speichersysteme mit messwertbasierten PV- und Lastprognosen

Dieser Programmcode ermöglicht einminütige Simulationsrechnungen von PV-Speichersystemen mit zwei unterschiedlichen Betriebsstrategien über den Zeitraum von einem Jahr in der Programmierumgebung MATLAB. Im Fokus steht dabei der Vergleich der folgenden Batterieladestrategien:

  • Frühzeitige Batterieladung: Der Batteriespeicher wird möglichst schnell geladen, sobald überschüssige PV-Energie vorhanden ist.
  • Prognosebasierte Batterieladung: Der Batteriespeicher wird unter Berücksichtigung von Last- und PV-Prognosen nur oberhalb einer virtuell festgelegten Einspeisegrenze geladen.

Durch die prognosebasierte Betriebsweise kann der Batteriespeicher sowohl eigenversorgungs- als auch netzoptimiert eingesetzt werden. Dies erlaubt es, die Einspeiseleistung auf 50 % oder 60 % der Nennleistung des PV-Generators ohne hohe Abregelungsverluste zu begrenzen.

Tagesverlauf der Energieflüsse eines PV-Speichersystems mit frühzeitiger Batterieladung (links) und prognosebasierter Batterieladung (rechts) bei Einhaltung der 50-%-Einspeisegrenze.

Der PVprog-Algorithmus zielt darauf ab, den Batteriespeicher überwiegend in Zeiten mit hoher PV-Leistungsabgabe zu laden. Auf diese Weise soll die Abregelung von überschüssiger PV-Energie zur Einhaltung der geforderten Einspeisegrenze möglichst vermieden werden.

Der PVprog-Algorithmus lädt Batteriespeicher prognosebasiert

Die Grundlage für die vorausschauende Planung der Batterieladung stellen Prognosen der Last und PV-Erzeugung dar. Um an jedem Tag im Jahr bereits vor Sonnenaufgang die Ladung des Batteriespeichers bis zum Sonnenuntergang zu planen, ist im mitteleuropäischen Raum ein Prognosehorizont von 15 h erforderlich. Der PVprog-Algorithmus erstellt sowohl die Last- als auch die PV-Prognosen ausschließlich auf Basis der Kombination von historischen und aktuellen Messdaten. Durch die messwertbasierte Prognoseerstellung werden einerseits historische Erzeugungs- und Verbrauchsmuster und anderseits aktuelle Abweichungen davon berücksichtigt. Sowohl das Aktualisierungsintervall als auch die zeitliche Auflösung der Prognosen betragen 15 min.

Eingangs- und Ausgangsgrößen der Ladeplanung und Systemregelung sowie Einbindung der Mess- und Prognose-werte zur Umsetzung eines prognosebasierten Energiemanagements für PV-Batteriesysteme

Zur Erstellung eines Fahrplans für die Batterieladung sind neben den Prognosen auch Messwerte des aktuellen Ladezustands der Batterie erforderlich. Aus den Last- und PV-Prognosewerten wird zunächst die prognostizierte Differenzleistung über den 15-stündigen Prognosezeitraum ermittelt. Im Anschluss wird iterativ eine über den gesamten Prognosehorizont konstante Einspeisegrenze bestimmt. Diese virtuelle Einspeisegrenze wird soweit herabgesetzt, bis die überschüssige PV-Energie oberhalb der Grenze den Batteriespeicher möglichst vollständig lädt. Dabei ist die virtuelle Einspeisegrenze stets kleiner oder gleich der maximal zulässigen Einspeisegrenze. Aus der virtuellen Einspeisegrenze und der Differenzleistungsprognose lässt sich für jeden Zeitschritt des Prognosezeitraums die optimale Batterieladeleistung ableiten.

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