Наслов на проектот ЗЕНЕМ Идни енергетски мрежи со електромобилност - PDF бесплатно преземање

NEUE ENERGIEN 2020 Конечен извештај за објавување Контрола на програмата: Фонд за клима и енергија Управување со програмата: inalsterreichische Forschungsförderungsgesellschaft mbh (FFG) Конечен извештај создаден на 30.07.2013 година Наслов на проектот: ZENEM Идни енергетски мрежи со електромобилност Број на проект: 829953 Страна 1 од 62

проектот

Повик за предлози 4-ти повик за NEUE ENERGIEN 2020 Почеток на проектот 05.01.2011 Крај на проектот 30/04/2013 Вкупно времетраење на проектот (во месеци) Сопственик на проектот (институција) Лице за контакт 24 месеци Технички универзитет во Виена Институт за енергетски системи и електрични погони Унив.-Проф. Д-р-Инг. Волфганг ГАВЛИК Поштенска адреса Гухаустрашта 25/E370-1 Телефон +43 (0) 1 58801 370 111 Факс +43 (0) 1 58801 370 199 Веб-страница на е-пошта [email protected] http: //www.ea. tuwien.ac.at/projekte/zenem/ Страна 2 од 62

Идни енергетски мрежи ЗЕНЕМ со електромобилност Автори 1: Технолошки универзитет во Виенскиот институт за енергетски системи и електрични погони: Унив.-Проф. Д-р-Инг. Волфганг Гавлик ДИ Маркус Лицлбауер Др.техн. Андреас Шустер АИТ Австриски институт за технологија GmbH DI Ханес Колер ДИ (Мадрид) Мартин Рајнталер, магистерски такси 31300 Вермитлунгсгмб: Николаус Норман Мартин Валдбауер Виена Енерџи Штромњец ГДБ: ДДИ Андреас Болцер Д. Марио Лајтнер 1 Авторите се единствени одговорни за содржината на овој извештај . Не мора да го рефлектира мислењето на Фондот за клима и енергија и Агенцијата за унапредување на истражувањето (FFG). Ниту Фондот за клима и енергија ниту FFG не се одговорни за понатамошна употреба на информациите содржани овде. Страница 3 од 62

Резиме на содржината. 4 апстрактни. 5 Содржина. 6 1 Вовед. 7 1.1 Цели и приоритети на проектот. 7 1.2 Структура и методологија на проектот. 8 1.3 Класификација во програмата. 10 2 Презентација на содржина. 12 2.1 Основа на податоци. 12 2.1.1 Мобилност на тековните операции со радио такси. 13 2.1.2 Електрични компоненти и потрошувачи на разгледаните нисконапонски мрежи. 21 2.2 Сценарија за изводливост. 26 2.2.1 Развој на сценарио. 26 2.2.2 Избор на сценарио. 31 2.2.3 Вкупно профили на оптоварување. 33 2.3 Ефекти врз нисконапонската мрежа. 35 2.3.1 Оптоварувања во струја и услови на напон. 35 2.3.2 Термичко моделирање. 41 2.3.3 Контрола на полнење. 43 2.4 Рамковни услови. 44 2.4.1 Еколошки аспекти. 44 2.4.2 Економски аспекти. 46 2.4.3 Политички и структурни рамковни услови. 49 3 Резултати и заклучоци. 52 4 Изгледи и препораки. 56 5 Библиографија. 57 6 Додаток. 60 6.1 Кратенки. 60 6.2 Дополнителни бројки. 61 7 Детали за контакт. 62 Страна 6 од 62

и, од друга страна, имаат значителен потенцијал за намалување на CO 2, особено во комбинација со обновливи извори на енергија. Понатаму, интелигентните мрежни системи и станиците за полнење помагаат во спречување на локално преоптоварување и гарантираат редовно работење на мрежата. Со цел да се постигнат главните цели на Фондот за клима и енергија, беа дефинирани неколку индивидуални цели во согласност со програмската ориентација. Проектот ЗЕНЕМ дава значителен придонес кон целите прикажани на Слика 1. Во однос на 4-от повик, проектот ЗЕНЕМ првенствено се осврна на темата енергетски системи, мрежи и потрошувачи и следниве фокусни точки содржани во нив: Технолошки компоненти за интеграција на децентрализирана генерација Посебни технолошки барања за целосна интеграција во интелигентен енергетски систем Придонеси за реализација на иновативни мрежи Слика 1: Преглед на опфатените цели на програмата преку резултатите од истражувачкиот проект ЗЕНЕМ Страна 11 од 62

т.е. оние помеѓу квантителите 0,25 и 0,75, во опсег од 5,3 до 17,0 км. Квантилот 0,9 (90% од сите вредности) е 31,3 км. Како и кај моторизираниот индивидуален сообраќај (МИТ), во кој околу 95% од патеките се пократки од 50 км [Леит11], не се растојанијата на одделните патувања што се пречка за префрлување на електрични возила. Сепак, такси компанијата нема долго време на минување дома или на работа да ја наполни батеријата на возилото. Слика 5 ги прикажува времињата на чекање на штандовите за такси за можен процес на полнење. Аналогно на растојанијата, ова ја покажува процентната распределба на времето за стоење на такси стојалиштата во текот на сите денови од неделата во мрежа од пет минути. Средната вредност е 19,4 минути, со 50% од вредностите (квантител од 0,25 до 0,75) се во опсег од 6,5 до 26,7 минути. Излегува дека 90% од постојките на штандот за такси трае помалку од 42,1 минути. Слика 4: Процентуална распределба на растојанието на патувања помеѓу две штандови за такси во текот на сите денови на неделата Слика 5: Процентна распределба на времето поминато стоејќи на штандовите за такси во текот на сите денови од неделата Страна 16 од 62

ниту едно возило не наплаќало околу 61% од времето. За сите минутни вредности во кои се наплатуваше барем едно возило, резултатот за симулираната 2011 година беше просечна вредност на моќноста на оваа такси-станица од 50,6 kW (види Табела 4). Слика 19: Споредба на вкупните профили на полнење на TSP на случаите A и B (поврзан товар на точка за полнење: 50 kw) Слика 20: Вкупен профил на полнење на примерен штанд за такси (случај Б, поврзана моќност по точка на полнење: 50 kw) Максималните и средните вредности на промената на TSP за разгледани сценарија релативно силно со избраниот капацитет на батеријата, но само малку со бројот на зачувани точки на полнење. Капацитетот на батеријата е двојно зголемен од Сценарио 1 (СЗ 1) во Сценарио 2, што значи дека може да се исполнат скоро двојно повеќе смени на такси (патнички ланци) (види Дел 2.2.1.4). Ова резултира во зголемена побарувачка за полнење на погодените точки на полнење и соодветно зголемување на максималните и просечните вредности. Истото важи и за преминот од сценарио 3 во сценарио 4. Меѓутоа, ако батеријата остане иста, тоа ќе биде случај

Слика 23: Опсези на расејување на просечната и максималната искористеност на низата од сценарија од 1 до 4 во проценти од номиналните вредности; нацртано за мрежи од 1 до 5 без и со неконтролирано е-такси Слика 24: Опсези на расејување на просечната и максималната искористеност на низата од мрежи од 1 до 5 како процент од номиналните вредности; исцртани за сценарија 1 и 1а со неконтролирани е-такси Покрај тоа, како што е веќе опишано во Дел 2.2.2, беше симулирано алтернативно сценарио со помала моќност на полнење (22 kw) по е-такси и соодветно поголем број на групи на точки на полнење. Максималното искористување на критичната линија е намалено за околу 35% во сите мрежи во споредба со сценариото 1 (иста стапка на исполнување) (види слика 24). Ова ја намалува фреквенцијата на преоптоварувања на многу под 0,1 од вкупното време на симулација. Максималното користење на трансформаторот исто така се намали до 20%. Дополнително дефинираното сценарио 1а со намалена страница 40 од 62