Optimale Leistungseinspeisung von PV-Anlagen auf Hausdächern: Ein mathematischer Optimierungsansatz zur Vermeidung von Engpässen

Abstract

Aufgrund der steigenden Anzahl an privaten Photovoltaik-Anlagen (PV-Anlagen) kommt es zunehmend zu Überlastungen im Stromnetz. In der vorliegenden Arbeit wird in Bezug auf die zunehmend komplexer werdende Problematik der Energieversorgung und Netzengpässe ein Optimierungsansatz vorgestellt, der die maximal mögliche Einspeisung von PV-Anlagen auf Hausdächern bestimmt, sodass das Netz nicht überlastet wird. Dazu wurde ein vorhandenes Modell so weiterentwickelt, dass auf Grundlage von Leistungsflüssen im Stromnetz diejenigen Anlagen identifiziert werden, welche die Überlastungen verursachen, und gleichzeitig bestimmt wird, um welchen Faktor dort die Einspeisung reduziert werden muss. Die Leistungsflussberechnung und der Optimierungsansatz wurden in Python implementiert, anschließend an einem realen Beispiel getestet und damit gezeigt, dass zwar im Frühling und Sommer mehr als die Hälfte des Strombedarfs durch die Eigenproduktion gedeckt werden kann, jedoch auch eine beträchtliche Menge an erzeugter Leistung aufgrund der entstehenden Engpässe nicht eingespeist werden kann und somit verloren geht. Im Herbst können rund 50% des Strombedarfs durch PV-Erzeugung gedeckt werden, während es im Winter etwas weniger ist. Dementsprechend sind auch die Verluste niedriger. Außerdem wurde gezeigt, dass in dieser Fallstudie ausschließlich der vorgeschriebene Spannungsbereich einschränkend war, während die reine Übertragungskapazität der Leitungen ausreichend gewesen wäre. Das vorgestellte Modell kann zur Analyse und Planung von Gebieten verwendet werden, und zur Bestimmung der optimalen Dimensionierung und Verteilung von PV-Anlagen.

Due to the increasing number of private photovoltaic (PV) systems, there is a growing issue of overloads in the power grid. This paper introduces an optimization approach concerning the increasingly complex issues of energy supply and grid bottlenecks. For this purpose, an existing model has been further developed. The approach aims at determining the maximum possible PV rooftop system output that can be fed into the grid without causing overload. It identifies the systems causing overloads based on power flows in the electricity grid and simultaneously determines by what factor the output from these systems needs to be reduced. The power flow calculations and optimization approach were implemented in Python and subsequently tested using a real-world example. The results indicate that although more than half of the electricity demand can be covered by self-produced power in spring and summer, a significant amount of generated power cannot be fed into the grid due to emerging bottlenecks, resulting in losses. In autumn, approximately 50% of the electricity demand can be covered by PV generation, slightly less in winter, leading to comparatively lower losses. Furthermore, the study showed that in this case, only the prescribed voltage range was restrictive, while the pure transmission capacity of the lines would have been sufficient. The presented model can be used for analyzing and planning areas to determine the optimal sizing and distribution of PV systems.