10.08.2023 – Um Biogasanlagen intelligenter zu machen und Stromnetze besser zu entlasten, haben die Ludwig-Maximilians-Universität München (LMU) und das Elektrotechnikunternehmen Burghart GmbH im Projekt „Netflex“ eine selbstlernende Steuerung für Biogasanlagen entwickelt, die den Betrieb in Kombination mit Photovoltaik (PV) hinsichtlich Netzdienlichkeit und Wirtschaftlichkeit optimieren soll.  

Bei der Netflex-Steuerung werden neben wirtschaftlichen Aspekten auch der lokale Strom- und Wärmebedarf berücksichtigt. Foto: www.pixabay.com / 1815691

Die zunehmende Einspeisung von wetterabhängigem Strom aus Windkraft- und Photovoltaikanlagen stellt auch die Betriebs- und Versorgungssicherheit der Netze vor Herausforderungen. Flexible Stromerzeuger wie technisch ausgerüstete Biogasanlagen sollen den Netzausbaubedarf reduzieren und den Betrieb optimieren. Der eingesetzte Optimierungsalgorithmus im Rahmen des Netflex Projekts ermöglicht es den flexibilisierten Biogasanlagen, sich nicht nur an den Marktsignalen der Strombörse zu orientieren, sondern auch auf PV-Anlagen im gleichen lokalen Stromnetz zu reagieren. Der Algorithmus nutzt Wetter- und Leistungsprognosen für die PV-Anlagen als Entscheidungsgrundlage für die Einsatzfahrpläne der Biogas-BHKW. Als weitere Steuergrößen berücksichtigt er den Wärmebedarf eines angeschlossenen Wärmenetzes, die Speicherfüllstände der Biogasanlage und einen möglichst wirtschaftlichen Anlagenbetrieb. Für die PV-Leistungsprognose erarbeiteten die Forscher:innen der LMU ein kamera- und satellitenbasiertes Vorhersagesystem, das Wolken erkennt und deren Bewegung berechnet. 

Gefördert durch das Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft (BMEL) über den Projektträger Fachagentur Nachwachsende Rohstoffe e. V. (FNR) wurde im Jahr 2020 ein Praxistest an der Biogasanlage Zellerfeld durchgeführt. Die Simulation zeigte, dass das System grundsätzlich erfolgreich arbeitet und laut FNR große wirtschaftliche Vorteile gegenüber dem Grundlastbetrieb aufweist, die Treibhausgaseinsparungen allerdings nur geringfügige Vorteile brachte. Herausforderungen ergaben sich auch bei der Prognose der PV-Leistung im Minutenbereich. So führte die Komplexität der Wolkenbildung zu Prognosefehlern bei der Leistungsvorhersage der PV-Anlage. Ein vom Projektteam entwickelter Optimierungsschritt soll den Leistungsfluss verbessern und damit die Leistungsgrenzen im Stromnetz einhalten. (pms) 

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