Modellierung der Auswirkungen der Energiewende auf die Verteilnetze

Die Umsetzung der Energiewende erfordert eine geeignete Netzinfrastruktur. Sie muss den Herausforderungen der Integration dezentraler Produktionsanlagen (z. B. Installation von Photovoltaikanlagen auf Dächern) und neuen Nutzungs- und Verbrauchsweisen (z. B. steigender Strombedarf durch Elektrofahrzeuge und Wärmepumpen, Entwicklung des Eigenverbrauchs, Nutzung von Flexibilität usw.) gerecht werden. In diesem Zusammenhang hat die strategische Planung des Stromnetzes mögliche Auswirkungen auf die internen Ressourcen, insbesondere die finanziellen, aber auch die personellen, vorwegnehmen. In diesem Artikel beschreiben wir den Standardansatz, den wir implementiert haben, um die Auswirkungen der Energiewende auf die Infrastruktur der Schweizer Verteilnetzbetreiber (VNB) zu bewerten.

Ziele

Dieser Ansatz soll nicht die Aktivitäten des VNBs in Bezug auf die Dimensionierung der Infrastruktur, die operative Planung oder das Asset Management des Verteilnetzes ersetzen. Er soll vielmehr einen Ausblick auf die Jahre 2025 bis 2050 in Bezug auf wichtige strategische Kennzahlen geben. Ziel ist es, den Bedarf für die Verstärkung des Netzes langfristig zu planen und zu antizipieren, wobei die lokalen Besonderheiten des Versorgungsgebiets (z. B. Netzwerktopologie, Verbrauchertypen, dezentrale PV-Erzeugung, Flexibilitätsquellen usw.) berücksichtigt werden. Die Analyse umfasst insbesondere:

• Die Höhe der zusätzlichen Investitionen in das Netz (Mio. CHF/Jahr) und die jährliche Entwicklung bis 2050, mit einer Sensitivitätsanalyse für verschiedene Energieszenarien;
• Die geografischen Gebiete mit den möglicherweise grössten Einschränkungen für die Infrastruktur und die Anzahl der entsprechenden Bauvorhaben;
• Der Wert der Flexibilität im Versorgungsgebiet (z. B. Lastprofile, Eigenverbrauch, Batterien, Steuerung der PV-Einspeisung), um Netzverstärkungen zu begrenzen (MCHF/Jahr);
• Eine erste Grössenordnung der Auswirkungen auf den Personalbedarf für die betroffenen Teams (z. B. VZÄ für Planung, Baustellenleitung, Monteure, Asset Management usw.).

Methodik

Die Methodik dieser Analyse berücksichtigt die dezentrale Struktur des VNB-Netzes und ermöglicht die Realisierung einer strategischen Planung. Einerseits stellt diese Analyse einen konkreten Fall der Verwendung der internen Daten des VNBs dar (z. B. Netzdaten, Lastkurven und Messdaten): Der Aufbau des Verteilnetzes wird berücksichtigt, indem jedes Gebäude und jedes Netzelement (z. B. Abschnitte und Impedanzen, Abgänge, MS-NS-Stationen usw.) des Versorgungsgebiets modelliert wird. Darüber hinaus kann das individuelle Stromverhalten jedes Gebäudes mit Hilfe von speziell für diese Analyse entwickelten Machine-Learning-Tools detailliert modelliert werden. Andererseits zielt diese Arbeit darauf ab, innerhalb weniger Monate Ergebnisse auf strategischer Ebene für eine Geschäftsleitung bereitzustellen. Dieser kurze Zeitraum ermöglicht es den Teams des VNBs, sich schnell mit dem Thema auseinanderzusetzen und gleichzeitig den damit verbundenen Aufwand zu kontrollieren. Aus strategischer Sicht können die Ergebnisse der Studie zudem schnell aktualisiert werden, sollten sich die zu berücksichtigenden Energieszenarien ändern. 
Unser Ansatz ist in fünf Module unterteilt. In diesem Artikel veranschaulichen wir diesen am Beispiel des Verteilnetzes von OIKEN und des dazugehörigen Versorgungsgebiets. Eine ähnliche Arbeit wurde für SiL in ihrem Versorgungsgebiet durchgeführt. 

Die Analysen der einzelnen Module wurden von E-CUBE durchgeführt. Die Teams von OIKEN und SiL leisteten Unterstützung bei der Anpassung der berücksichtigten Netzdaten (Topologie, Impedanzen, Leistungen usw.) sowie bei der Validierung der wichtigsten Annahmen (z. B. zu den anwendbaren PV-Ausbauszenarien).  

• Modul 1: Wir haben mehrere Szenarien für die Entwicklung des jährlichen Stromverbrauchs und der Stromerzeugung bis 2050 charakterisiert. Diese Szenarien gelten für das gesamte Versorgungsgebiet von OIKEN (bzw. SiL) und berücksichtigen dabei eine Unterteilung nach Verbrauchertyp (z. B. Einfamilienhaus, Mehrfamilienhaus, Unternehmen usw.) und Anlagentyp (PV, EV, Wärmepumpe usw.).
• Modul 2: Wir haben die jährlichen Energiemengen aus den Energieszenarien auf jeden Anschlusspunkt des Verteilnetzes zugeordnet (die Daten wurden anonymisiert). Für diese geografischen Verteilungen haben wir einen Python-Code entwickelt, um Machine Learning-Ansätze zu ermöglichen. Der Code für die geografische Verteilung wurde so konzipiert, dass er standardmässig nur auf der Grundlage öffentlich verfügbarer Daten funktioniert. In der Praxis werden für die Analyse mehr als 10 verschiedene öffentliche Datenbanken herangezogen: RegBL, Sonnendach.ch, Konzeption der Ladeinfrastruktur (CIR 2050) und National Data Infrastructure For Electromobility (NDIE), weitere Daten auf opendata.swiss usw. Der Code bleibt jedoch flexibel, um die Daten des VNBs zu integrieren, die weitere Informationen enthalten können oder vollständiger sind (z. B. Ausbaugebiet für Fernwärmenetze, bestehende oder geplante PV-Anlagen, Wärmpumpen- und PV-Potenzial innerhalb des VNB-Gebiets, Ausschlussgebiete für Denkmalschutz usw.).

• Modul 3: Wir haben die stündliche Nettolast für jeden Anschlusspunkt und jede Netzebene berechnet. Dazu haben wir Standard-Stundenprofile für die verschiedenen Verwendungszwecke herangezogen, die für das Versorgungsgebiet des VNBs repräsentativ sind (z. B. Haushaltsverbrauch, Wärmepumpenprofil, Profil für das Laden von Elektrofahrzeugen zu Hause oder an öffentlichen Ladestationen usw.). Um die Analyse so genau wie möglich zu gestalten, können Messdaten von intelligenten Zählern herangezogen werden (sofern diese beim VNB bereits verfügbar sind und die gesetzlichen Bestimmungen zum Datenschutz strikt eingehalten werden). Für die Analysen auf der Mittelspannungs-/Niederspannungs- oder Mittelspannungsstufe haben wir bei der Aggregation dieser individuellen Lastkurven Multiplikationsfaktoren berücksichtigt. Dies ermöglicht es insbesondere, die Tatsache zu berücksichtigen, dass bestimmte Prozesse nicht simultan ausführbar sind, wie z. B. das Laden von Elektrofahrzeugen. 
• Modul 4: Für jede Netzebene haben wir die Spannungsanstiege und -abfälle, die Stromstärken und die jährlichen Spitzenleistungen berechnet. Anschliessend haben wir diese Werte mit den zulässigen Werten der modellierten Netzkomponenten verglichen und dabei Sicherheitsmargen berücksichtigt. Diese Analyse wurde in verschiedenen Varianten durchgeführt, um den Verstärkungsbedarf zu ermitteln. Eine erste Variante berücksichtigte beispielsweise die maximal installierte Leistung (ohne Eigenverbrauch), um zu entscheiden, ob eine Netzverstärkung erforderlich ist oder nicht. Eine andere Variante berücksichtigte die Nettolast der Einspeisung und Entnahme, wobei die PV-Einspeisung begrenzt wurde (z. B. gemäss den Bestimmungen von Art. 19c Abs. 4 StromVV). Dies ist in Abbildung 3 dargestellt. 

• Modul 5: Wir haben die detaillierten Ergebnisse bis 2050 aggregiert und die für OIKEN und SiL relevanten strategischen Kennzahlen berechnet. Diese sind im Folgenden erläutert. 

Ergebnisse

Die Ergebnisse der Analyse wurden aggregiert nach Fünfjahreszeiträumen dargestellt, damit sie sowohl den operativen Teams von OIKEN und SiL als auch auf Stufe der Geschäftsleitung mitgeteilt werden können. Ein zentrales Ergebnis ist die Schätzung der zusätzlichen Kosten für die Netzverstärkung (zusätzlich zu den bereits für die Instandhaltung und Erneuerung der bestehenden Infrastruktur geplanten Kosten), die durch den Einsatz von PV und die Elektrifizierung im Versorgungsgebiet entstehen. Diese Schätzung soll es OIKEN und SiL ermöglichen, den zusätzlichen Finanzierungsbedarf zu antizipieren. 

Diese Ergebnisse wurden anhand unterschiedlicher Sensitivitätsanalysen untersucht: 

• Verschiedene Energieszenarien für das Versorgungsgebiet; 
• Berücksichtigung verschiedener Kriterien, um Netzverstärkungen zu aktivieren oder nicht;
• Verwendung mehrerer Arten stündlicher Lastkurven, die das Verhalten mit oder ohne Nutzung des Flexibilitätspotenzials darstellen;
• Kostenannahmen für Massnahmen zur Netzverstärkung;
• Toleranzschwelle für die zulässige Belastung der Netzelemente.

Die Berücksichtigung flexibilisierter Lastprofile in der Analyse (z. B. Verschiebung des Ladevorgangs von Elektrofahrzeugen, Steuerung der PV-Einspeisung, Batterien usw.) ermöglicht es, Sensitivitätsanalysen mit oder ohne netzdienlichen Einsatz der Flexibilität durch den VNB durchzuführen. Durch die Flexibilisierung der Nutzung und die Steuerung der PV-Einspeisung können Investitionen vermieden oder zeitlich verschoben werden, was dazu beiträgt, die Investitionen des VNBs in den Netzausbau zu reduzieren. Darüber hinaus ermöglicht die detaillierte stündliche Analyse die Ermittlung der Art der Einschränkungen, mit denen OIKEN und SiL überwiegend konfrontiert sein werden (z. B. Einschränkungen aufgrund von Spannungsanstiegen verursacht durch PV-Überschüsse oder Überschreitungen der Abgangsleistung aufgrund des Verbrauchs von Wärmepumpen oder Elektrofahrzeugen). Zudem ermöglicht die Analyse die Ermittlung der wichtigsten Flexibilitätsquellen, die am besten geeignet sind, um auf Netzbelastungen zu reagieren. 

Schliesslich ermöglichte der hohe Detaillierungsgrad der Modellierung die Erstellung weiterer strategischer Kennzahlen, die für die langfristige strategische Planung von OIKEN und SiL relevant sind, wie z. B.:

• die jährliche Anzahl der Mittelspannungs-/Niederspannungsstationen, Niederspannungsabgänge oder Kilometer Niederspannungs- oder Mittelspannungsleitungen, die von einer Verstärkung betroffen sind, und ihre geografische Verteilung (siehe Abbildung 5 unten);
• die Ermittlung der betroffenen geografischen Gebiete und die Herausforderung, die Arbeiten mit anderen Infrastrukturprojekten zu bündeln (z. B. Ausbau des Fernwärmenetzes, Planung für das Gasnetz);
• eine erste Schätzung der Auswirkungen auf die Vollzeitäquivalente der betroffenen Teams, basierend auf der Anzahl der durchzuführenden Bauvorhaben, um den Bedarf an Ressourcen und Kompetenzen zu antizipieren.

Schlussfolgerungen

Dieser analytische und modulare Ansatz ermöglicht die Projektion wichtiger Kennzahlen für die langfristige strategische Planung von Verteilnetzen. Dazu stützt er sich auf eine detaillierte Modellierung des Stromnetzes und des Stromverbrauchsverhaltens an jedem einzelnen Netzanschlusspunkt. Darüber hinaus ermöglichen Sensitivitätsanalysen erste Schätzungen des wirtschaftlichen Potenzials der Flexibilität im Versorgungsgebiet und der für den VNB attraktivsten Bereiche. Eine mögliche Weiterführung der Arbeit ist die Bewertung der potenziellen Auswirkungen auf die Netznutzungstarife.