„nachhaltige technologien 01 | 2021"

Es wurden jeweils der reine Energiepreis und die jährlichen Gesamtkosten (inkl. Batteriekosten) berechnet. Das Ergebnis, welches mittels stochas- tischer Optimierung berechnet wurde, schnitt dabei immer besser oder gleich gut ab wie die Simulation ohne Berücksichtigung des Zufalls. Betrachtet man den reinen jährlichen Energiepreis, liefert die Simulation mit Batterie und stochastischem Preis die geringsten Kosten. Betrachtet man hingegen die jährlichen Gesamtkosten, übersteigen die Kosten mit Batterie die Kosten ohne Batterie jeweils um fast genau den Preis des Speichers. Es kann also in dieser Simulation selbst mit stochastischen Strompreisen nicht genügend Profit generiert werden, um die enor- men Kosten einer Batterie auszugleichen. Schlussfolgerungen und Fazit Stromspeicher sind ein effizienter Weg, um in Kom- bination mit PV-Anlagen den Eigennutzungsgrad des erzeugten Stroms zu erhöhen. Außerdem bieten Batterien die Möglichkeit, Strom außerhalb von Stoßzeiten (normalerweise nachts) zu niedrigen Preisen einzuspeichern, um diesen dann zu einem späteren Zeitpunkt zu einem höheren Preis wieder zu verkaufen oder selbst zu verbrauchen. Doch selbst unter Berücksichtigung dieser Möglichkeiten zu Pro- fitgenerierung ist ein Speicher dieser Größe derzeit für den Anwendungsfall aus rein ökonomischer Sicht nicht wirtschaftlich. Die Kombination aus PV-Anlagen und Batterien finden jedoch vermehrt Anwendung aufgrund ihrer Beiträge in anderen Bereichen wie zum Beispiel in der Notfallsicherung (Blackout- Schutz) oder zur Flexibilitätsdeckung, oftmals natürlich bedingt durch diverse Förderanreize. Daher sollte in weiteren Betrachtungen Wirtschaftlichkeit über den klassischen Sinn hinausgehend aufgefasst werden und auch diese Aspekte mitberücksichtigen. Der Ansatz der stochastischen Optimierung zur In- tegration von erneuerbaren Energien ist vielverspre- chend. Es wird im Vergleich mit der herkömmlichen Optimierung eine vorteilhaftere Entscheidungsfin- dung ermöglicht. Wird die Batterie nach dem mit der stochastischen Optimierung entwickelten Fahrplan betrieben, können jährlich einige hunderte Euro an Stromkosten eingespart werden. Weiterführende Informationen / Links im E-Paper Projekt CityStore: https://nachhaltigwirtschaften.at/de/sdz/projekte/city-store.php Sarah Wimmeder, BSc ist Masterstudentin am AIT- Austrian Institute of Technology, Center for Energy. sarah.wimmeder@ait.ac.at Dr. MSc Gerhard Totschnig ist Research Engineer und Experte für Modellierung und Simulation von Energiesystemen am AIT Austrian Institute of Technology, Center for Energy. gerhard.totschnig@ait.ac.at DI in Dr. in Demet Suna ist Projektleiterin und Scientist in den Bereichen Energiewirtschaft und Energiesystemmodellierung am AIT Austrian Institute of Technology, Center for Energy. demet.suna@ait.ac.at Andrea Dornhofer hat bei der Weizer Energie- Innovations- Zentrum GmbH die Bereichsleitung der Schwerpunkte Energieprojekte und Energieagentur über. andrea.dornhofer@innovationszentrum-weiz.at Das Sondierungsprojekt CityStore wurde im Rahmen der Stadt der Zukunft 6. Ausschreibung unter der Nr. 873530 gefördert. ohne Batterie, Preis konstant ohne Batterie, Preis stochastisch mit Batterie, Preis konstant mit Batterie, Preis stochastisch 60.921,34€ 52.460,50€ 60.903,03€ 50.852,90€ Vergleich der jährlichen reinen Stromkosten ohne Berücksichtigung der Batteriekosten Die Berechnung wurde mit bzw. ohne stochastische Optimierung durchgeführt