In der digitalisierten Leiststelle von SWE Netz wird die Netzlast kontinuierlich überwacht.
Foto: SWE Netz GmbH
Energieexperten des Fraunhofer-Instituts für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung – Angewandte Systemtechnik (IOSB-AST) haben die Lastdaten des Verteilnetzbetreibers Stadtwerke Erfurt (SWE Netze GmbH) aus den vergangenen 14 Jahren ausgewertet. Ergänzend nutzten sie öffentlich zugängliche Daten aus dem Marktstammdatenregister. Das Ergebnis: Die an Endverbraucher gelieferte Energiemenge ist in diesem Netzgebiet seit 2010 kontinuierlich zurückgegangen, teilt das Fraunhofer IOSB-AST mit.
„Unsere Ergebnisse zeigen eine hohe Korrelation zwischen sinkender Netzlast und dem kontinuierlichen Ausbau der Photovoltaik in diesem Netzgebiet, insbesondere ab dem Jahr 2016“, sagt Tom Bender, Projektleiter vom Fraunhofer IOSB-AST. Der wachsende Eigenverbrauch reduziere derzeit die Netzlast. In den kommenden Jahren rechnen die Experten jedoch mit einer Umkehrung: Durch die zunehmende Elektrifizierung von Mobilität und Wärme sowie den Ausbau von Power-to-Gas-Anwendungen wird wieder deutlich mehr Strom aus dem Netz benötigt.
Lastprognosen für bessere Wirtschaftlichkeit
Für die mittelfristige Planung sind Netzbetreiber auf regelmäßige Prognosen zur zukünftigen Netzlast angewiesen, heißt es weiter. Besonders die Vorhersagen für das aktuelle und das kommende Jahr sind wichtig, da sie für Netzbetreiber die Basis für viele energiewirtschaftliche Entscheidungen und Abläufe bilden. Ungenaue Prognosen könnten erhebliche wirtschaftliche Risiken verursachen.
Die nun vom Fraunhofer IOSB-AST eingesetzten Datenquellen machen der Mitteilung zufolge eine deutlich exaktere Modellierung möglich als mit dem zuvor verwendeten Datenmodell. Eine Simulation der Daten für die SWE Netz auf 15-minütiger Basis für das Referenzjahr 2024 konnte den Fehler für die Abbildung der Netzlast von 3,89 Gigawattstunden auf 0,93 Gigawattstunden verringern. Das entspricht einer Verbesserung von 76 Prozent. Möglich wurde die Modellgenauigkeit durch tageszeitliche und saisonale Muster sowie Langfristtrends.
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