Der Digitaler Zwilling für die Netzplanung

Juli 2021 | Wirtschaftswoche | Innovation 4.0

Der Digitaler Zwilling für die Netzplanung

Beitrag von m3 management

m3 Digitaler Zwilling – Darstellung der auftretenden Netzlast aus E-Mobilitätanforderungen basierend auf aktuellen Daten und Forecasting Analytics
m3 management / Beitrag

Im Zuge der Dekarbonisierung und der dahinter stehendenden politischen Timeline resultiert eine E-Mobilitäts-Offensive, die sich nicht mehr leugnen lässt. Das wirkt sich insbesondere auf Akteure im Energiesektor aus. Konnte die Netzplanung bis dato gravierende Änderungen der Netzlast noch präzise vorhersagen, so erschweren eine steigende dezentrale Stromerzeugung, wie auch eine stark steigende Anzahl an E-Fahrzeugen diese Aufgabe. Auch ist ein Forecast über die öffentlichen Ladestationen nicht zielführend, da nach der Planung des BMVI 60-85% der Ladevorgänge auf privatem Gelände erfolgen (werden). Die entscheidende Planungsvariable zieht sich folglich in den privaten Bereich zurück.


Auch die regionale und zeitliche Verteilung der Anschaffung elektrifizierter Fahrzeuge stellt die Netzplanung vor große Herausforderungen. Da die Technologie nicht gleichverteilt über die gesamte Republik Anklang findet, sondern Nutzer „gruppenweise“ – abhängig von Faktoren wie Alter, Geschlecht, Bildungsgrad, finanzieller Stärke, Wohnumfeld, etc. – nach und nach die E-Mobilität für sich entdecken und verstärkt nutzen, muss eine zukünftige Netzplanung diese Umfeldfaktoren mitberücksichtigen. Verstärkt wird dieser inhomogene Zustand ebenso durch eine dynamische Entwicklung in der Zulassung bei E-Firmenwagen.


Eine Vernachlässigung der neuen Schlüsselfaktoren birgt das Risiko einer reaktiven Position, die kaum Gestaltungsspielraum lässt. Um diesem Szenario vorzubeugen entwickelt m3 derzeit mit Partnern eine technische Lösung, basierend auf einem Digitalen Zwilling.
Unter Berücksichtigung von technischen und sozioökonomischen Daten und dem betreffenden Netzgebiet werden die Auswirkungen der Elektromobilität extrapoliert. Diese Lösung ermöglicht die Netzentwicklung entlang regionaler Bedarfen und eine frühzeitige Indikation kostenoptimierter strategische Planungen mit einem hohen Maß an Flexibilität.

 

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