Economic prospects of electricity storage systems
Autor: | Hiesl, Albert |
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Jazyk: | angličtina |
Rok vydání: | 2022 |
Předmět: | |
DOI: | 10.34726/hss.2022.104381 |
Popis: | Durch die zunehmende Stromerzeugung aus variablen erneuerbaren Energiequellen wie Wind und Photovoltaik, wird auch die Diskussion um zusätzliche kurz- und langfristige Speicherkapazitäten verstärkt geführt. Die vielversprechendsten Optionen für die langfristige Speicherung des erneuerbaren Überschusses sind Pumpspeicherkraftwerke, Power-to-Gas (PtG) Wasserstoff- und Power-to-Gas- Methan Anlagen. Des Weiteren sind Batteriespeicher als Kurzzeitspeicher eine besonders vielversprechende Option, insbesondere als dezentrale stationäre Batteriespeicher gekoppelt mit Photovoltaikanlagen, aber auch in Form von Elektrofahrzeugen zur Speicherung des Überschusses aus dezentral erzeugter erneuerbarer Energie. Hauptziel dieser Arbeit ist es, die Kosten und zukünftigen Marktchancen dieser verschiedenen Speicher zu analysieren. Dazu werden Berechnungen zu den Speicherkosten bis zum Jahr 2040 durchgeführt und die zuvor aufgeführten Speicheroptionen miteinander verglichen. Darüber hinaus wird in drei Anwendungsfällen mit Hilfe eines linearen Optimierungsmodells und der Methode des internen Zinsfußes untersucht, wie weit die spezifischen Investitionskosten für Batteriespeicher sinken müssten, um wirtschaftlich betrieben werden zu können. Um die Auswirkungen der wichtigsten Parameter wie Strompreis oder Einspeisevergütung bewerten zu können, wird zudem eine Sensitivitätsanalyse durchgeführt. Darüber hinaus wird eine Methode vorgestellt, die es erlaubt, den Verbrauch sowie die Park- und Ladezeiten von Elektrofahrzeugen, die für unterschiedliche Fahrzwecke eingesetzt werden, zu modellieren. Diese Modellierung ermöglicht eine nachgelagerte Betrachtung optimaler Lade- und Laststeuerungspotentiale. Der Schwerpunkt dieser Analyse liegt in der Betrachtung des motorisierten Individualverkehrs. Die Unterschiede in den Last- und Fahrprofilen beziehungsweise Weglängen für Wochentage sowie für Samstage, Sonn- und Feiertage im Allgemeinen werden aufgezeigt. Eine anschließende Analyse der kostenoptimalen Beladung zeigt dann die Potenziale der Nutzung des dezentralen Photovoltaik Überschusses in Elektrofahrzeugen. Die wichtigste Schlussfolgerung ist, dass die Wirtschaftlichkeit sowohl von Langzeit- als auch Kurzzeitspeichern nur schwer erreichbar ist. Für alle am Strommarkt partizipierenden Speichertechnologien wird es auch zukünftig schwierig werden, auf den Großhandelsmärkten zu konkurrieren. Aber auch dezentrale Batteriespeicher können, trotz der deutlich höheren Endkundenstrompreise, auch zukünftig nur schwer wirtschaftlich betrieben werden. Das Kernproblem praktisch aller Kategorien von marktbasierten Speichersystemen sind die geringen Volllaststunden. Neue Speicherkapazitäten sollten daher nur koordiniert gebaut werden und auch nur dann, wenn auch der Überschuss aus Erneuerbaren deutlich steigt. Für dezentrale Batteriespeicher lässt sich schlussfolgern, dass die Batteriespeicherkosten je nach Kombination der Kapazitäten von Photovoltaik, Batteriespeicher und in Bezug auf das Lastprofil um mindestens 85% sinken müssten um eine bestimmte vordefinierte Rendite zu erzielen. Je mehr unterschiedliche Lastprofile direkt mit Photovoltaikstrom gedeckt werden können, z.B. in einem Mehrfamilienhaus oder liegenschaftsübergreifend, desto weniger Strom muss gespeichert werden. Dadurch wird die Auslastung und der Nutzen des Batteriespeichers geringer und somit müssten die spezifischen Investitionskosten noch weiter sinken. Elektrofahrzeuge können je nach Größe der PV-Anlage und des Lastprofils nur bedingt als dezentrale Speicher dienen, da die Parkzeiten insbesondere bei Einfamilienhäusern nicht direkt mit der PV-Erzeugung korrelieren und auch der Verbrauch nicht hoch genug ist, um genügend PV-Strom der eigenen PV-Anlage zu speichern. Abhilfe könnte hier geschaffen werden, indem der selbsterzeugte PV-Strom auch auswärts in das Fahrzeug geladen werden kann und somit zumindest der Energieanteil des Strompreises eingespart werden kann. Increasing electricity generation from variable renewable energy sources, such as wind and solar, has led to interest in additional short-term and long-term storage capacities. The most promising options for long-term storage of the renewable surplus are pumped hydro storage power plants, power-to-gas (PtG) hydrogen and power-to-gas methane plants. In addition, battery storage systems are a particularly promising option as short-term storage, especially as decentralised stationary battery storage coupled with photovoltaic systems, but also in the form of electric vehicles to store the decentralised renewable electricity surplus. The core objective of this thesis is to investigate the costs and future market prospects of these different electricity storage options. For this purpose, calculations on storage costs up to 2040 are conducted and the previously listed storage options are compared to each other. In addition, the level to which the specific investment costs of battery storage needs to decrease in order to be economically viable is assessed. Three different use cases are analysed using a linear optimisation model and the method of the internal rate of return: Battery storage in single-family buildings, in multi-apartment buildings and in cross-building utilisation. In order to be able to evaluate the impact of the most important parameters such as electricity price or feed-in remuneration a sensitivity analysis is carried out. Furthermore, a method is presented that allows the consumption as well as the parking and charging times of different vehicles and driving purposes to be modelled and thus also the possibility of storing the decentralised photovoltaic surplus. The focus of this analysis lies in the assessment of motorised private transport, which makes it possible to outline future charging and load control potentials in a subsequent analysis. The differences in demand and driving profiles for weekdays as well as for Saturdays, Sundays and holidays in general is outlined. Furthermore, the modelling considers the length distribution of the individual trips per trip purpose and different start times. A subsequent evaluation using an optimisation model then reveals the potential for electric vehicles to utilise decentralised photovoltaic surplus. The major conclusion is that the economic prospects of storage are not very bright. For all market-based storage technologies it will become hard to compete in the wholesale electricity markets and for decentralised (battery) systems it will be hard to compete with the end users’ electricity price. The core problem of virtually all categories of market-based storage systems are low full-load hours. However, any new storage capacity should be constructed only in a coordinated way and if there is a clear sign for new excess production, in this case from variable renewables. In addition, for hydrogen and methane there could be better economic prospects in the transport sector due to both higher energy price levels as well as a general lack of low carbon fuel alternatives. For decentralised battery storage, it can be concluded that, depending on the combination of capacities of photovoltaics, battery storage and in relation to the load profile, the battery storage costs would have to drop by at least 85% in order to generate a certain predefined return over a depreciation period of 25 years. The more different load profiles can be covered directly with photovoltaic electricity, e.g. in a multi-apartment building or across buildings, the less electricity needs to be stored and this reduces the benefit and the utilisation of the battery storage and therefore the specific investment costs must further decrease. Depending on the size of the PV system and the load profile, electric vehicles can only serve as decentralised storage to a limited extent, as the parking times do not correlate directly with PV generation, especially in the case of single-family buildings, and consumption is also not high enough to store enough PV electricity. |
Databáze: | OpenAIRE |
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