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2024 | OriginalPaper | Buchkapitel

4. Methodik und Daten

verfasst von : Nico Wehrle

Erschienen in: Die Kosten von erneuerbarer Stromerzeugung mit Energiespeicherung

Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

Die Modellierung basiert auf Daten aus dem Zeitraum 2012 bis 2018, in dem bereits große Mengen an Wind- und PV-Anlagen in Betrieb waren. Die Eingangsdaten liegen in Form von 61368 stündlich aufgelösten Datensätzen vor und erlauben somit eine repräsentative Abschätzung des Energiespeicherbedarfs. Ein wesentlicher Aspekt ist die Berücksichtigung der windschwachen Jahre 2013 und 2014, die im Rahmen der verwendeten Daten eine geringere Stromerzeugung abbilden. Die Eingangsdaten bestehen insgesamt aus den Werten der erzeugten elektrischen Windenergie, der elektrischen Sonnenenergie und den entsprechenden installierten Erzeugungskapazitäten aus Wind und Sonne.

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Fußnoten
1
Der Energieverbrauch von Pumpspeicherwerken ist aufgrund der geringen Menge an gespeicherter Energie, z. B. von 8 TW h in Deutschland im Jahr 2015 (Deutsche Energie-Agentur GmbH, 2020) von geringer Bedeutung.
 
2
In der ersten Hälfte des Jahres 2019 lag die durchschnittliche Netzlast in Deutschland bei etwa 56.7 GW (Burger, 2019, S. 7).
 
3
Die Skalierung der Größenordnungen der Speicherklassen ist als Ansatz zu verstehen, um die Speicher in Hinblick ihrer technische Eigenschaften zu ordnen. Diese Annahme wurde getroffen, da zum Zeitpunkt der Untersuchung kein reales Energiespeichersystem in der zu berechnenden Größenordnung existiert. Auch wenn sich eine reales System nicht an der geometrischen Reihe orientieren wird, so stellt dies eine sinnvolle Näherung dar.
 
4
Beachte: \(\Delta E_{-}(i_t)\) besitzt grundsätzlich ein negatives Vorzeichen.
 
Literatur
Akhil Abbas A. u. a. (2016). DOE/EPRI Electricity Storage Handbook in Collaboration with NRECA. Albuquerque, New Mexico 87185 und Livermore, California 94550: Sandia National Laboratories. https://​www.​sandia.​gov.
Fuchs, Georg u. a. (2012). Technology Overview on Electricity Storage. Jägerstr. 17–19, 52066 Aachen, Germany: Institute for Power Electronics und Electrical Drives (ISEA), RWTH Aachen University. https://​www.​sefep.​eu.
IRENA (2019). Future of Solar Photovoltaic: eployment, investment, technology, grid integration and socio-economic aspects (A Global Energy Transformation: paper). Abu Dhabi: International Renewable Energy Agency. https://​irena.​org (besucht am 2021-07-10).
Jülch, Verena (2016). „Comparison of electricity storage options using levelized cost of storage (LCOS) method“. In: Applied Energy 183. issn: 03062619.
Mongird, Kendall u. a. (2019). Energy Storage Technology and Cost Characterization Report.
Smallbone, Andrew u. a. (2017). „Levelised Cost of Storage for Pumped Heat Energy Storage in comparison with other energy storage technologies“. In: Energy Conversion and Management 152. issn: 01968904.
Sterner, Michael und Ingo Stadler (2019). Handbook of Energy Storage: Demand, Technologies, Integration. OCLC: 990782132. Berlin s.l: Springer Berlin. isbn: 978-3-662-55503-3, 978-3-662-55504-0.
Metadaten
Titel
Methodik und Daten
verfasst von
Nico Wehrle
Copyright-Jahr
2024
Buch
Die Kosten von erneuerbarer Stromerzeugung mit Energiespeicherung

Print ISBN: 978-3-658-44570-6

Electronic ISBN: 978-3-658-44571-3

Copyright-Jahr: 2024

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-44571-3_4