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Title
Peer-to-Peer Stromhandel in einem Verteilnetz mit lokaler Photovoltaik-Stromerzeugung unter Berücksichtigung verschiedener Zahlungsbereitschaften / Lukas Wachter
Additional Titles
Peer-to-peer electricity trading in a distribution network with local photovoltaic generation under consideration of different willingnesses to pay
AuthorWachter, Lukas
CensorAuer, Johann ; Fleischhacker, Andreas
PublishedWien, 2018
Description70 Seiten : Diagramme
Institutional NoteTechnische Universität Wien, Diplomarbeit, 2018
Annotation
Zusammenfassung in englischer Sprache
Annotation
Abweichender Titel nach Übersetzung der Verfasserin/des Verfassers
LanguageGerman
Document typeThesis (Diplom)
Keywords (DE)Peer-to-Peer Stromhandel / Energy Community / Photovoltaik / Prosumer / Optimierungsmodell / Zahlungsbereitschaft
Keywords (EN)Peer-to-peer electricity trading / Energy community / Photovoltaics / Prosumer / Optimization model / Willingness to pay
URNurn:nbn:at:at-ubtuw:1-117934 Persistent Identifier (URN)
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Peer-to-Peer Stromhandel in einem Verteilnetz mit lokaler Photovoltaik-Stromerzeugung unter Berücksichtigung verschiedener Zahlungsbereitschaften [4.67 mb]
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Abstract (German)

Um das Potenzial lokaler Stromerzeugung aus Photovoltaikanlagen auch in Mehrfamilienhäusern oder im urbanen Raum zu nutzen, werden derzeit erste Pilotprojekte von Mieterstrommodellen umgesetzt. Der logische nächste Schritt ist die Erweiterung dieses Konzepts auf mehrere Gebäude, der sogenannten Energy Community. Dadurch können resultierende Synergieeffekte durch die gesamtheitliche Betrachtung von einzelnen Lastprofilen vermehrt genutzt werden. Diese Diplomarbeit beschäftigt sich daher mit dem Peer-to-Peer Stromhandel innerhalb einer Energy Community unter der Berücksichtigung unterschiedlicher ökologischer und ökonomischer Präferenzen der Teilnehmer. Dazu wird in Matlab ein Optimierungsmodell entwickelt, das den lokal erzeugten Strom (aus Photovoltaik) durch Peer-to-Peer Stromhandel optimal innerhalb der Energy Community verteilt. Ein Optimum für die einzelnen Teilnehmer wird erzielt, wenn mit minimalen Kosten Strom gekauft beziehungsweise mit maximalen Erträgen verkauft wird. Weiters werden die Prosumer mit grundsätzlich unterschiedlichen Zahlungsbereitschaften abgebildet. Diese werden dabei von einem individuellen Gewichtungsfaktor bezüglich der Emissionen im Stromverbundnetz sowie der räumlichen Distanz zwischen zwei potentiellen Handelspartnern beeinflusst. Den Ergebnissen zufolge führt der interne Stromhandel zu einem ähnlich hohen lokalen Eigenverbrauch innerhalb der gesamten Energy Community wie Batteriespeicher. Dabei bestimmen die individuellen Präferenzen der Prosumer, ausgedrückt durch deren Zahlungsbereitschaft, die gehandelten Strommengen. So können beispielsweise besonders ökologisch motivierte Teilnehmer einen größeren Anteil am intern gehandelten Strom beziehen, als ausschließlich ökonomisch motivierte Teilnehmer. Darüber hinaus zeigen Fallstudien, dass Unterschiede bezüglich des Strombedarfs, der Lastprofile oder der Verteilung und Größe von Photovoltaikanlagen innerhalb der Energy Community positiv zur gesamten gehandelten Strommenge beitragen. Sind zum Beispiel Gewerbebetriebe mit hohem Stromverbrauch in die Energy Community eingebunden, profitieren sowohl die lokalen Stromerzeuger als auch die Betriebe selbst, und es wird insgesamt mehr lokal erzeugter Strom gehandelt. Die rechtlichen Grundlagen für derartigen Peer-to-Peer Stromhandel müssen allerdings erst geschaffen werden.

Abstract (English)

In order to exploit the potential of local electricity generation from photovoltaic systems on multi-family houses or in urban areas, the first pilot projects of tenant electricity models (\grqq Mieterstrommodell\grqq) are currently being implemented. The logical next step is the extension of this concept to several buildings, the so-called energy community. Thereby resulting synergy effects through holistic consideration of individual load profiles can be increasingly exploited. This diploma thesis does therefore deal with the peer-to-peer electricity trading within an energy community under consideration of different ecological and economical preferences of the participants. For this purpose, an optimization model is developed in Matlab, which optimally distributes the locally generated electricity (from photovoltaics) through peer-to-peer trading within the energy community. An optimum for the individual participants is achieved when electricity is purchased at minimum cost or sold with maximum income. Furthermore the prosumers are modelled with different willingness to pay. These are influenced by an individual weighting factor accounting for emissions in the interconnected electricity grid as well as the spatial distance between two potential trading partners. According to the results, the internal electricity trade leads to a similarly high local self-consumption within the entire energy community as battery storages do. The individual preferences of the prosumers, expressed by their willingness to pay, determine the traded electricity. For example, particularly ecologically motivated participants can obtain a larger share of internally traded electricity than exclusively economically motivated participants. In addition, case studies show that differences in electricity demands, load profiles or the distribution and size of photovoltaic systems within the energy community contribute positively to the total volume of electricity traded. If, for example, businesses with high electricity consumption are integrated into the energy community, both the local electricity producers and the companies themselves benefit and more locally generated electricity is traded overall. However, the legal basis for such peer-to-peer electricity trading must first be created.

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