{"id":32018,"date":"2025-05-12T15:56:00","date_gmt":"2025-05-12T13:56:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.hs-nordhausen.de\/science-blog\/?p=32018"},"modified":"2025-05-12T15:56:02","modified_gmt":"2025-05-12T13:56:02","slug":"wie-wirken-sich-die-dezentrale-energieversorgung-und-die-sektorkopplung-auf-die-verbrauchsgewohnheiten-im-privathaushaltssektor-aus","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.hs-nordhausen.de\/science-blog\/wie-wirken-sich-die-dezentrale-energieversorgung-und-die-sektorkopplung-auf-die-verbrauchsgewohnheiten-im-privathaushaltssektor-aus\/","title":{"rendered":"Wie wirken sich die dezentrale Energieversorgung und die Sektorkopplung auf die Verbrauchsgewohnheiten im Privathaushaltssektor aus?"},"content":{"rendered":"\n

Von M.Eng. Rohith Bala Krishnan<\/p>\n\n\n\n

Aufgrund des hohen Anstiegs der Energiepreise ist die dezentrale Energieversorgung (z.B. mittels einer Photovoltaikanlage auf dem Dach) in privaten Haushalten zunehmend popul\u00e4r. Dabei wird jedoch ein gro\u00dfer Teil der erzeugten Energie beim Fehlen eines Batteriespeichers in das Netz eingespeist. Jetzt stellt sich die Frage: Wie wirkt sich ein Anstieg der Haushalte mit Photovoltaikanlagen bis zum Jahr 2045 auf die verbleibende Energie aus, die dem Stromnetz entnommen wird? Die Ergebnisse beruhen auf einer detaillierten Fallstudie, die sich auf das Bundesland Th\u00fcringen konzentriert.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Einleitung:<\/p>\n\n\n\n

Die ehrgeizigen Ziele der Energiewende in Deutschland ver\u00e4ndern das Stromversorgungssystem mit dem Schwerpunkt auf Kostenoptimierung und Nachhaltigkeit. Ein wesentlicher Aspekt dieses Wandels ist die zunehmende dezentrale Energieversorgung in Privathaushalten, getrieben durch Faktoren wie hohe Energiekosten und die Integration von Photovoltaikanlagen. Private Haushalte k\u00f6nnen bis zu 30% ihrer Energie aus dem Photovoltaiksystem (PV-Systeme) auf dem Dach beziehen. Erg\u00e4nzt man das PV-System mit einer Batterie kann der Eigenverbrauch auf 60-70% steigen. Aufgrund hoher Kosten haben die meisten Haushalte mit PV-Systemen aber keinen Speicher, wodurch 70% der produzierten Energie ins Netz eingespeist werden. Da die Haushalte zunehmend zu Energieproduzenten (\u201eProsumer<\/em>\u201c) werden, indem sie ungenutzte Energie in das Netz einspeisen, m\u00fcssen die traditionellen Standardlastprofile neu konzipiert werden, um dieser Verschiebung Rechnung zu tragen. In diesem Beitrag geht es darum, wie sich diese Ver\u00e4nderungen auf das Energienetz und die Zukunft der Energieversorgung auswirken. Diese Forschung konzentriert sich insbesondere auf das Bundesland Th\u00fcringen und auf die Auswirkungen einer dezentralen Energieversorgung und Sektorkopplung auf Lastprofile. Szenarien zur PV-Anlagenkapazit\u00e4t in Th\u00fcringen bis 2045 werden analysiert, um die Auswirkungen auf den verbleibenden Energiebedarf des Netzes zu verstehen.<\/p>\n\n\n\n

Methodik:<\/p>\n\n\n\n

Um ausreichend Energie zu produzieren und im Netz verf\u00fcgbar zu machen, nutzen Energieversorger Standardlastprofile (SLP) [1], um das Verbraucherverhalten abzubilden. Genauer gesagt werden Standardlastprofile verwendet, um Leistungssch\u00e4tzungen, Leistungsgrenzen und Simulationen von Energiesystemen durchzuf\u00fchren. In einer fr\u00fcheren Ver\u00f6ffentlichung wurde eine neue Methode vorgeschlagen, um die Stromlastprofile mithilfe einer Bottom-up-Stochastik zu entwickeln und die Nachteile von SLPs wie sich wiederholende Verl\u00e4ufe zu vermeiden [2].<\/p>\n\n\n\n

Die Stromlast der Haushalte setzt sich aus drei Teilen zusammen: i) der Last f\u00fcr klassische Elektroger\u00e4te, ii) der Last f\u00fcr die W\u00e4rmeerzeugung im Winter (z.B. mit W\u00e4rmepumpe, Heizstab usw.) und iii) der Last f\u00fcr das Laden von Elektroautos.<\/p>\n\n\n\n

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i) Stromlastprofil f\u00fcr Elektroger\u00e4te<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Das Lastprofil f\u00fcr elektrische Ger\u00e4te im Haushalt wird mit dem Open-Source-Tool RAMP entwickelt. RAMP verwendet einen stochastischen Algorithmus, um unberechenbares, zuf\u00e4lliges Verbraucherverhalten zu reproduzieren [3]. Benutzer und Ger\u00e4te m\u00fcssen in RAMP definiert werden, um die gew\u00fcnschten Profile zu generieren. Mit Hilfe der Daten des Th\u00fcringer Landesamt f\u00fcr Statistik werden die Benutzer je nach Familientyp im Haushalt klassifiziert, da der j\u00e4hrliche Verbrauch von der Anzahl der im Haushalt lebenden Personen abh\u00e4ngt [4]. Die Simulation umfasst g\u00e4ngige Haushaltsger\u00e4te wie Beleuchtung, Fernseher, K\u00fchlschrank, Gefrierschrank, Waschmaschine, Geschirrsp\u00fcler, Kochger\u00e4te, Umw\u00e4lzpumpe und Warmwasserbereiter. Das Lastprofil wird f\u00fcr vier verschiedene Regionen im Bundesland Th\u00fcringen entwickelt, um die Lasten zu differenzieren. Zum Vergleich werden das RAMP-Profil und das Standardlastprofil (SLP) auf den gleichen Jahresverbrauch von 1000 kWh\/a skaliert. Abbildung 1 vergleicht die Profile in Tagesaufl\u00f6sung und zeigt deutlich, dass die SLP innerhalb jeder Saison einen konstanten Verlauf haben und das RAMP-Profil dynamischer und realistischer ist, aber immer noch einen \u00e4hnlichen Verlauf aufweist.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Abb.1: Vergleich zwischen RAMP-Profil und SLP in Tagesaufl\u00f6sung<\/strong><\/p>\n\n\n\n

ii) Stromlastprofil f\u00fcr W\u00e4rmeerzeugung<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Heizlastprofile werden durch drei Faktoren bestimmt: Wetterbedingungen, Geb\u00e4udeeigenschaften und Nutzung. Diese Profile k\u00f6nnen mithilfe statistischer oder physikalischer Modelle entwickelt werden. Aufgrund der begrenzten Datenlage in der Region Th\u00fcringen wird die statistische Messmethode von Gesatmdeutschland herangezogen. Dabei wird eine Sigmoidkurve zur Berechnung des t\u00e4glichen Heizbedarfs verwendet, die dann hochskaliert wird, um den j\u00e4hrlichen Bedarf an Raumheizung und Warmwasser f\u00fcr den Haushalt zu berechnen. Faktoren wie Wohnfl\u00e4che, spezifischer Heizw\u00e4rmebedarf basierend auf Baujahr, Geb\u00e4udetyp sind f\u00fcr die Ermittlung des Gesamtheizw\u00e4rmebedarfs f\u00fcr bestimmte Geb\u00e4udekategorien von wesentlicher Bedeutung. Mithilfe des Wirkungsgrades der Technologien kann dann der Strombedarf f\u00fcr die Heizung errechnet werden.<\/p>\n\n\n\n

iii) Stromlastprofil f\u00fcr E-Mobilit\u00e4t<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Der erwartete Zuwachs von Elektroautos wird zu einer erh\u00f6hten Nachfrage nach Elektrizit\u00e4t im Wohn- und Gewerbesektor f\u00fchren. Etwa 80% der Ladevorg\u00e4nge f\u00fcr Elektroautos wird zu Hause stattfinden, w\u00e4hrend 20% an \u00f6ffentlichen Orten oder in Gewerbegeb\u00e4uden erfolgen. Im Wohngeb\u00e4ude wird der Spitzenlastwert am sp\u00e4ten Nachmittag und Abend erwartet, wenn die Bewohner von der Arbeit zur\u00fcckkehren. Ohne intelligentes Lademanagement werden Elektrofahrzeuge sofort bei der Ankunft aufgeladen, und die Ladeleistung sinkt \u00fcber Nacht abh\u00e4ngig von der maximalen Ladeleistung. Aufgrund fehlender Informationen \u00fcber das Nutzerverhalten beim Laden in privaten Haushalten ist es derzeit unm\u00f6glich, Lastprofile stochastisch zu entwickeln. F\u00fcr die Analyse werden die E-Mobilit\u00e4tslastprofile f\u00fcr den Wohnbau aus einem webbasierten Planungstool namens nPro bezogen [5].<\/p>\n\n\n\n

Ermittlung von Lastprofilen<\/p>\n\n\n\n

Vorhersage der Kapazit\u00e4t von Dach-Solaranlagen in Th\u00fcringen<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Die Kapazit\u00e4t von PV-Dachanlagen wird in Th\u00fcringen bis zum Jahr 2045 prognostiziert, wobei der Schwerpunkt auf den Beitr\u00e4gen kleiner PV-Anlagen auf D\u00e4chern liegt. Mit Hilfe der Energiesystemanalyse der Prognos AG, des \u00d6ko-Instituts e.V. und des Wuppertal Instituts f\u00fcr eine klimaneutrale Zukunft Deutschlands und den aktuellen Berichten des Fraunhofer-Instituts f\u00fcr Solare Energiesysteme [6][7], ergibt sich das folgende Bild:<\/p>\n\n\n\n