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Das reine PV-EV-Energiesystem – Eine Konzeptstudie für ein landesweites Energiesystems, das ausschließlich auf Photovoltaik und Elektrofahrzeugen basiert

Publiziert: 1. Februar, 2021
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Kurzfassung

Ziel dieser Konzeptstudie ist es, das beträchtliche Potenzial und die Synergieeffekte der Zusammenarbeit von Solarenergie und Elektrofahrzeugen (EVs) aufzuzeigen. Dieses Potenzial wird durch die Untersuchung der Machbarkeit eines landesweiten Energiesystems aufgezeigt, das sich ausschließlich auf Solarenergie und Elektrofahrzeuge stützt. Die photovoltaische Solarenergie (PV) ist weltweit bereits eine wichtige Energiequelle, doch aufgrund ihrer Schwankungen ist eine Energiespeicherung erforderlich, um einen Ausgleich zwischen Zeiten mit hoher und niedriger Produktion zu schaffen. Gleichzeitig ist im Verkehrssektor ein globaler Wandel im Gange: die Umstellung von Verbrennungsmotoren auf Elektrofahrzeuge. Autos stehen zu 95% der Zeit still, und wenn das Fahrzeug an das Netz angeschlossen ist, kann die Batterie des Elektrofahrzeugs die intermittierende PV-Quelle mit Hilfe der Vehicle-to-Grid-Technologie (V2G) regulieren. In diesem Beitrag wird eine konzeptionelle Studie eines reinen PV-EV-basierten Energiesystems vorgestellt, wobei Spanien als Fallstudie dient. Unter der Voraussetzung, dass die gesamte spanische Fahrzeugflotte von 29,4 Millionen Fahrzeugen auf E-Fahrzeuge umgestellt wird, zeigt die Studie, dass Spanien mit einer PV-Anlage von 3,45 Milliarden m2 (73 m2 pro Kopf) ein völlig autarkes Energiesystem aufbauen könnte. Die theoretische Studie basiert auf einer Kombination aus Messwerten, Simulationen und Annahmen. Die Schlussfolgerung der Analyse ist zweifellos außergewöhnlich, nämlich dass ein ganzes Land wie Spanien sein komplettes Energiesystem allein mit PV versorgen kann, wobei EVs die einzige Energiespeicherressource darstellen.

Einleitung

Das reine PV-EV-Energiesystem

Das Ziel dieser konzeptionellen und originellen Forschung ist ein zweifaches. Erstens soll das beträchtliche Potenzial und die Synergieeffekte der Zusammenarbeit von Solarenergie und Elektrofahrzeugen (EVs) aufgezeigt werden. Zweitens soll dieses Potenzial durch die Untersuchung der Machbarkeit eines landesweiten Energiesystems demonstriert werden, das sich ausschließlich auf Solarenergie und Elektrofahrzeuge stützt. Dies wäre ein bahnbrechendes Energiesystem, bei dem der gesamte Energiebedarf eines Landes allein durch photovoltaische (PV) Solarenergie gedeckt würde. Die Energiespeicherung, die benötigt wird, um die Schwankungen der Photovoltaik auszugleichen, käme aus den Batterien der an die Steckdose angeschlossenen E-Fahrzeuge, wobei die als Vehicle-to-Grid (V2G) bekannte Technologie zum Einsatz käme. Folglich wären keine konventionellen zentralen Kraftwerke erforderlich. Dieses Konzept wurde bisher noch nie in dieser Form umgesetzt und in der Literatur untersucht. Die Hypothese ist, dass ein solches reines PV-EV-System unterhalb eines bestimmten Breitengrades realistisch ist, mit Anpassungen an die lokalen Wetterbedingungen.

Die weltweiten Bemühungen um die Eindämmung des Klimawandels haben dazu geführt, dass der Anteil der erneuerbaren Energiequellen im Energiesektor zunimmt, wobei die Photovoltaik zusammen mit der Windenergie die Eckpfeiler bilden wird. Die erneuerbare Energiequelle mit dem weltweit größten Potenzial ist bei weitem die Solarenergie, deren Potenzial mehr als das Tausendfache des Weltenergieverbrauchs beträgt [1]. An zweiter Stelle steht die Windenergie mit einem ähnlichen Potenzial wie der Weltenergieverbrauch [1]. Die Photovoltaik ist auch die bei weitem am schnellsten wachsende Energiequelle weltweit, mit einem jährlichen Zuwachs von 30 % bei den Strominstallationen zwischen 2012 und 2019 [2]. Mit einem so hohen jährlichen Zuwachs hat die PV im Jahr 2020 die Windenergie überholt und wird in weniger als fünf Jahren die Wasserkraft überholen und die größte installierte Stromkapazität für erneuerbare Energien weltweit sein [3,4].

In diesem Papier konzentrieren wir uns ausschließlich auf die riesige Solarenergie-Ressource, weil sie so einfach ist und so viel Potenzial bietet. Die Photovoltaik ist die einzige Energiequelle, die praktisch auf Gebäuden in städtischen Gebieten installiert werden kann, sie erfordert fast keine Wartung, hat eine Lebensdauer von mindestens 25 Jahren (Silizium-Solarzellenmodule werden in der Regel mit einer 25-Jahres-Garantie für die Stromerzeugung geliefert), erfordert keine neuen Flächen und ist auf den meisten Märkten im Jahr 2020 wettbewerbsfähig. Aber wie weit lässt sich ein Energiesystem ausdehnen, das sich auf intermittierende Solarenergie als einzige Energiequelle stützt?

Überprüfung der Literatur

In einem Energiesystem, das auf intermittierenden Energiequellen basiert, werden Lösungen und Strategien zum Ausgleich der schwankenden Energienachfrage und -versorgung benötigt. Relevante Technologien sind verschiedene Arten der Energiespeicherung (einschließlich der Speicherung von Wärme und Strom), Nachfragesteuerung und flexible Strommärkte.Die Rolle verschiedener Arten von Energiespeicherlösungen wird in der Literatur untersucht, z. B. in Refs. [5e7]. In dieser Analyse werden Energielast und -versorgung ausschließlich durch die Energiespeicherkapazität von E-Fahrzeugen ausgeglichen. Um ein nachhaltiges Verkehrssystem zu schaffen, das der Schlüssel zu einer nachhaltigen Gesellschaft ist, ist ein umfassender Übergang zum elektrischen Verkehr notwendig. Die Nutzung von E-Fahrzeugen als Energiespeicher ist sehr attraktiv, da der Wirkungsgrad moderner Lithium-Ionen-Batterien bei nahezu 90% liegt [8]. Darüber hinaus sind Straßenfahrzeuge überwiegend stationär und könnten zu 95% der Zeit für V2G-Dienste zur Verfügung stehen [9].

Die Autoren Zhang und Tezuka [10] haben gezeigt, dass durch den Einsatz von 1 Million E-Fahrzeugen und 1 Million Wärmepumpen (HP) der Stromüberschuss in der Region Kansai, Japan, um 2% reduziert werden kann. Eine andere neuere Studie zeigte, dass die Kürzung von variablen erneuerbaren Energiequellen um 18% reduziert werden könnte, wenn im privaten Sektor eine 16%ige EV-Durchdringung eingeführt würde [11]. In ähnlicher Weise führten Van Der Kam und van Sark [12] eine Fallstudie in kleinerem Maßstab in Lombok (einem Wohnviertel in Utrecht, Niederlande) durch und zeigten, dass der PV-Eigenverbrauch durch den Einsatz von E-Fahrzeugen von 13% auf 38% gesteigert werden kann. Huber und Trippe [13] untersuchten die großräumigen Auswirkungen der Integration von PV und E-Fahrzeugen in Singapur, wobei der V2G-Energietransport aufgrund fehlender Daten nicht berücksichtigt wurde. Es wurden auch Studien zur Steigerung des Eigenverbrauchs durch den Einsatz von V2G-Technologien durchgeführt [14,15]. Eine Übersicht über das Zusammenspiel von PV-Erzeugung und EV-Ladung finden Sie in den Referenzen [16,17]. [16,17].

Groß angelegte hybride Systeme für erneuerbare Energien, die aus verschiedenen Kombinationen von erneuerbaren Energien und Energiespeichermöglichkeiten bestehen, wurden in der Literatur bereits untersucht. Rasmussen, Andresen [7] untersuchten die Synergien zwischen kleinen Kurzzeitspeichern und saisonalen Speichern in einem Szenario mit vollständig erneuerbaren Energien für Europa. Mathiesen, Lund [18] untersuchten, wie ein 100%iges erneuerbares Energiesystem in Dänemark durch die Integration der Sektoren Strom, Wärme und Verkehr mit verschiedenen Formen der Energiespeicherung und Flexibilität in einem so genannten intelligenten Energiesystem erreicht werden könnte. Child,Kemfert [19] simulierte Wege zu einem vollständig erneuerbaren Energieversorgungssektor in Europa bis 2050 mit Hilfe des LUT Energy System Tran-sition Modells und zwei verschiedenen Szenarien für die Verbindung zwischen Gebieten und Regionen. In der Studie wurde die immer wichtigere Rolle von PV-Prosumern (d. h. Erzeugern und Verbrauchern) mit Batterien zur Verringerung der maximalen Netzbelastung hervorgehoben. Im Vergleich zu früheren Arbeiten ist diese Arbeit insofern einzigartig, als sie das Energiesystem eines ganzen Landes simuliert, das nur mit PV und E-Fahrzeugen betrieben wird.

Fallstudie: Spanien

Das in diesem Beitrag vorgestellte Konzept soll die Machbarkeit eines vollständig elektrifizierten Energiesystems für ein ganzes Land, in diesem Fall Spanien, aufzeigen, das nur mit PV und E-Fahrzeugen betrieben werden kann. Wir haben Spanien als Fallstudie gewählt, weil es in Südeuropa liegt und das ganze Jahr über eine relativ hohe Sonneneinstrahlung hat. Da Spanien auf dem 40. Breitengrad liegt, wird das reine PV-Energiesystem immer noch einigen Schwankungen der Meeressonne ausgesetzt sein. Bei höheren Breitengraden nehmen die Sonnenstunden in den Wintermonaten drastisch ab, was ein reines PV-EV-System unrealistisch macht. Ab einer bestimmten geografischen Breite müssen wir andere erneuerbare Energien wie Wind- und Wasserkraft einbeziehen. Ein solches System, das auch Verbindungen zu anderen Ländern einschließt, wird Gegenstand einer künftigen Studie sein.

Der Energieverbrauch Spaniens ist in den letzten Jahren erheblich gestiegen. Bei einer Bevölkerung von 47 Millionen Einwohnern lag der Endenergieverbrauch Spaniens zwischen 2014 und 2018 bei durchschnittlich 960 TWh [20]. In den letzten zehn Jahren ist die Erzeugung aus erneuerbaren Energien um 76% gestiegen, während die Erzeugung aus Kohle und Öl auf fast die Hälfte gesunken ist [21]. Die Primärproduktion erneuerbarer Energien in Spanien hat zugenommen, und im Jahr 2016 wurden 36 TWh Energie aus Wasserkraft, 62 TWh aus festen Biobrennstoffen, 49 TWh aus Windkraft und 37 TWh aus Sonnenenergie erzeugt. Der Anteil der erneuerbaren Energien am gesamten Energiemix betrug 17%. Betrachtet man nur die Elektrizität, so lag der Anteil der erneuerbaren Energien in Spanien im Jahr 2016 bei 37% [21]. Spanien ist jedoch stark von Energieeinfuhren abhängig. Im Jahr 2016 wies Spanien eine Energiedependenzrate (definiert als das Ausmaß, in dem ein Land auf Importe angewiesen ist, um seinen Energiebedarf zu decken) von über 70% auf.

Der öffentliche Dienst und die Haushalte sind die größten Stromverbraucher in Spanien. Jeder dieser Sektoren verbraucht etwa ein Drittel des erzeugten Stroms, während der Verkehr nur 2% verbraucht [22]. Auf den Teil des Verkehrsnetzes, der nicht auf Elektrizität basiert, entfallen dagegen rund 56% des Ölverbrauchs. Im Vergleich dazu verbrauchen die Industrie und der Energiesektor 15% bzw. 11% des Erdöls [22].Aufgrund der großen Abhängigkeit des Verkehrssektors vom Erdöl bleibt er der größte Verursacher von Treibhausgasemissionen und ist daher ein natürlicher Schwerpunktbereich des Fahrplans 2020 [22].Der Aufbau dieses Papiers ist wie folgt. Abschnitt 2 gibt einen Überblick über die Methode und das reine PV-EV-Energiesystemmodell. In Abschnitt 3 werden die Ergebnisse vorgestellt, gefolgt von Diskussionen in Abschnitt 4 und Schlussfolgerungen in Abschnitt 5.

Methode

Zur Simulation des landesweiten reinen PV-EV-Energiesystems wurde ein MATLAB-Modell erstellt. Der Kern des Codes ist in Abschnitt 2.5 zu finden, und ein Ablaufdiagramm zur Beschreibung des Modells ist in Abb. 5 dargestellt. Die stündlich erzeugte PV-Leistung wird als Input für das Modell verwendet, siehe Abschnitt 2.4. Die Energielast Spaniens, abgesehen vom Straßentransit, wird in Abschnitt 2.1 diskutiert und berechnet. Die stündliche Energielast, abgesehen vom Straßenverkehr, wird berechnet und als Input für das Simulationsmodell gemäß den in Abschnitt 2.3 dargestellten Profilen verwendet. Schließlich wird die stündliche Energielast des straßengebundenen Transports gemäß Abschnitt 2.2 berechnet und anschließend als Input für das Simulationsmodell verwendet. Das Simulationsmodell berechnet den Ladezustand (SOC) für die aggregierte E-Fahrzeugflotte mit einer stündlichen zeitlichen Auflösung.

Eine kurze Erläuterung der Simulation lautet wie folgt (für weitere Informationen siehe Abschnitt 2.5 und Abb. 5): Wenn die PV-Erzeugung größer ist als die Last, wird die überschüssige Energie in den EV-Batterien gespeichert. Wenn die aggregierten EV-Batterien einen SOC von 100 % erreicht haben und immer noch überschüssige Energie vorhanden ist, dann wird diese Energie verschwendet. Wenn die PV-Erzeugung geringer ist als die Last, wird die fehlende Energie aus den EV-Batterien entnommen, solange der Grenzwert von mindestens 10% SOC nicht erreicht wird. Wenn weder die PV noch die EV-Batterien die Last versorgen können, erzeugt das Modell eine Ausfallstunde.

Daten und Annahmen

Einige der erforderlichen Parameter für die Energiebelastung in Spanien waren nicht verfügbar, und einige Parameter hatten eine zu geringe zeitliche Auflösung. Daher mussten einige Annahmen getroffen werden. Im folgenden Abschnitt werden die verwendeten Daten und die erforderlichen Annahmen aufgelistet.

Die Daten zur Stromerzeugung und zur Energielast für das gesamte Land stammen aus der Eurostat-Datenbank [23]. Die Gesamtenergienachfrage wird durch den von Eurostat verwendeten jährlichen Endenergieverbrauch angenähert, der definiert ist als”[…] die gesamte an Industrie, Verkehr, Haushalte, Dienstleistungen und Landwirtschaft gelieferte Energie (ohne Lieferungen an den Energieumwandlungssektor und die Energiewirtschaft selbst). Diese Menge ist relevant für die Messung des Energieverbrauchs am endgültigen Ort der Energienutzung […]”[20]. Mit kleinen, dezentralen Energiequellen, wie z. B. PV-Anlagen auf Gebäuden und Freiflächenanlagen, kann ein Großteil der Verluste im Zusammenhang mit der Energieerzeugung und -übertragung vermieden werden. Darüber hinaus wird in dem simulierten Szenario davon ausgegangen, dass alle energieverbrauchenden Prozesse elektrifiziert sind, so dass die Verwendung des FEC als Definition der Gesamtenergielast des Landes eine angemessene Annahme ist. Im Zeitraum 2014 bis 2018 schwankte der FEC in Spanien zwischen 920 TWh und 1010 TWh, wobei hier der Durchschnittswert von 960 TWh verwendet wird [20].

Die FEC-Werte waren nur als jährliche Gesamtsummen verfügbar. Daher musste die monatliche Verteilung des FEC durch Nachahmung des monatlichen Variationsmusters eines anderen Energieparameters mit besserer zeitlicher Auflösung erstellt werden. Ein nationaler Energieparameter, für den Eurostat monatliche Werte liefert, ist die Nettostromerzeugung. Daher wurde das monatliche Verteilungsmuster der Nettostromerzeugung verwendet, um eine monatliche Verteilung der FEC-Werte aus dem jährlichen FEC-Wert von 960 TWh zu erstellen. Die Verteilung (Abb. 1) zeigt, dass die monatlichen Schwankungen im Jahresverlauf relativ gering sind.

Elektrische Fahrzeuge

In dem Simulationsmodell wurde der gesamte Straßenverkehr elektrifiziert. Die Gesamtzahl der Straßenfahrzeuge in Spanien betrug im Jahr 2018 29,4 Millionen, davon waren 82% Privatfahrzeuge, 16% leichte Nutzfahrzeuge und 2% mittlere und schwere Nutzfahrzeuge[24].

Die durchschnittliche tägliche Fahrstrecke von Privatfahrzeugen in Spanien betrug 2018 36 km [25]. Da für Spanien keine Daten über die tägliche Fahrleistung von Nutzfahrzeugen verfügbar waren, wurden die Ergebnisse einer groß angelegten Studie über europäische Verkehrsdaten [26] herangezogen, um diese näherungsweise zu ermitteln. Diese groß angelegte Studie umfasste zehn verschiedene Provinzen in Europa mit insgesamt mehr als 120 000 Nutzfahrzeugen. Paffumi et al. definierten Nutzfahrzeuge als Kleintransporter, mittelschwere und schwere Nutzfahrzeuge, und die durchschnittliche tägliche Fahrstrecke dieser Nutzfahrzeuge betrug 110 km. Daraus lässt sich eine durchschnittliche Tagesfahrleistung für alle Straßenfahrzeuge in Spanien errechnen, wobei die Personenfahrzeuge mit 82% und die Nutzfahrzeuge mit 18% gewichtet werden. Die durchschnittliche Fahrleistung aller Straßenfahrzeuge beträgt dann 49 km.

Als nächstes muss der Energieverbrauch dieser Fahrzeugflotte ermittelt werden. Nach Smith, Graves [27] liegt der durchschnittliche Verbrauch von elektrifizierten Pkw und leichten Nutzfahrzeugen bei 325 Wh/Meile oder 202 Wh/km. Der Durchschnittsverbrauch elektrifizierter schwerer Nutzfahrzeuge liegt bei 2000 Wh/Meile bzw. 1240 Wh/km. Dementsprechend wird der durchschnittliche Verbrauch der elektrifizierten Straßenfahrzeugflotte in Spanien auf 224 Wh/km berechnet, wobei eine Gewichtung von 98% für alle Pkw und leichten Nutzfahrzeuge und 2% für die mittleren und schweren Nutzfahrzeuge verwendet wird.

Zur Veranschaulichung des Fahrverhaltens auf nationaler Ebene wurden synthetische Fahrmuster unter Verwendung von logarithmischen Normalverteilungen[28] erstellt. Die in der Abb. 2 dargestellte Verteilung wurde mit Hilfe der Wahrscheinlichkeitsverteilungsfunktion “makedist” in MATLAB erstellt (wobei der logarithmische Mittelwert bei 12 und die Standardabweichung der logarithmischen Werte bei 0,3 liegt). Abb. 2 zeigt daher den prozentualen Anteil der sich bewegenden EVs für jede Stunde eines 24-Stunden-Tages. Wie man sieht, bewegen sich um die Mittagszeit maximal 12% der E-Fahrzeuge gleichzeitig. Wenn man die Prozentsätze der sich bewegenden E-Fahrzeuge während eines 24-Stunden-Zeitraums addiert, kommt man auf 100%. Das bedeutet, dass alle E-Fahrzeuge in diesem 24-Stunden-Zeitraum irgendwann gefahren sind. Die durchschnittliche tägliche Fahrstrecke pro Fahrzeug in Spanien beträgt, wie oben beschrieben, 49 km. Die 24-Stunden-Verteilung wurde dann mit 49 km multipliziert, um die tägliche Fahrverteilung für Spanien zu erhalten. Es wurde angenommen, dass das Fahrverhalten an allen Tagen des Jahres gleich ist. Diese Verteilung wurde hauptsächlich aus zwei Gründen verwendet. Erstens liegen für Spanien keine Daten über das Fahrverhalten vor, und zweitens hat sich gezeigt, dass Lognormalverteilungen das Fahrverhalten einer großen Anzahl von Fahrzeugen gut wiedergeben [28].

Eine der Annahmen in dieser Studie ist, dass alle E-Fahrzeuge an das Stromnetz angeschlossen sind, wenn sie geparkt sind. Je näher die tägliche Rushhour rückt, desto geringer ist die Anzahl der an das Netz angeschlossenen Fahrzeuge (siehe Abb. 2), was wiederum die verfügbare Speichermenge reduziert. Im Gegensatz dazu ist nachts ein sehr hoher Prozentsatz der E-Fahrzeuge geparkt und damit an das Netz angeschlossen. Folglich stützt sich das spanische Energiesystem in der Nacht, wenn die PV-Anlage keine Energie produziert, ausschließlich auf die in den Batterien der E-Fahrzeuge gespeicherte Energie. Der Prozentsatz der geparkten E-Fahrzeuge wird durch Umkehrung des in Abb. 2 gezeigten Fahrmusters modelliert und ist in Abb. 3 dargestellt. In diesem Szenario stellen die geparkten E-Fahrzeuge die verfügbare Batteriekapazität des Netzes dar. Folglich ist der Zugriff auf die EV-Batterien nachts, wenn die Sonne untergeht und die Hilfsenergie am meisten benötigt wird, am größten.

Abb. 1. Die monatliche Verteilung des Endenergieverbrauchs (AEV) wurde auf der Grundlage der monatlichen Verteilung der Werte für die Nettostromerzeugung von Eurostat erstellt. T. Boström, B. Babar, J.B. Hansen et al.Smart Energy 1 (2021) 1000013
Abb. 2 Logarithmische Wellenform, die das allgemeine Fahrverhalten in Spanien während eines 24-Stunden-Zeitraums darstellt. Die y-Achse zeigt den Prozentsatz der E-Fahrzeuge, die zu einem bestimmten Zeitpunkt in Bewegung sind. Abb. 3: Veränderung des prozentualen Anteils der geparkten E-Fahrzeuge während eines 24-Stunden-Zeitraums. In diesem Szenario stellt der Anteil der geparkten E-Fahrzeuge auf der y-Achse die verfügbare Batteriekapazität im Netz dar.T. Boström, B. Babar, J.B. Hansen et al.Smart Energy 1 (2021) 1000014
Abb. 3. Veränderung des prozentualen Anteils der geparkten E-Fahrzeuge über einen Zeitraum von 24 Stunden. In diesem Szenario stellt der Prozentsatz der geparkten E-Fahrzeuge auf der y-Achse die verfügbare Batteriekapazität im Netz dar.

Lastprofile für Haushalte und Industrie

Den Autoren ist es nicht gelungen, wissenschaftlich validierte Lastprofile für Spanien zu finden. Daher wurden die in dieser Studie verwendeten Lastprofile für Haushalte und Industrie mit Hilfe eines von Sandels und Widén [29] vorgeschlagenen MATLAB-Modells erstellt. Nach Angaben der Autoren erwies sich das Modell bei der Validierung mit Messdaten schwedischer Haushalte im Sommer als sehr genau. Die schwedischen Sommertemperaturen sind den durchschnittlichen Temperaturen in Spanien sehr ähnlich.

Das Modell von Sandels erzeugt Lastprofile mit einer stündlichen zeitlichen Auflösung für die Sektoren Haushalte und Industrie. Die in dieser Studie verwendeten Lastprofile sind in Abb. 4 dargestellt. Die tägliche Last für die Haushalte wurde ermittelt, indem der jährliche Lastwert für die Haushalte (der 18 % des FEC betrug, siehe Abschnitt 2.5) durch 365 geteilt und dann die Last entsprechend der in Abb. 4a dargestellten prozentualen Verteilung verteilt wurde. Es wurde ein tägliches Haushaltsprofil verwendet, da der Unterschied in der Haushaltsbelastung zwischen Wochentagen und Wochenenden relativ gering ist. Daher ist ein Wochenprofil für die Haushaltslast nicht erforderlich.

Abb. 4. (a) eine bimodale Tagesverteilung für die Haushaltslast und (b) eine wöchentliche Lastkurve für die industrielle Last.
Abb. 5. Ein Flussdiagramm der EV-PV-Simulation.

Für die industrielle Last wurde ein wöchentliches Lastprofil erstellt, indem der Durchschnitt der industriellen Jahreslast (die 40% des FEC betrug, siehe Abschnitt 2.5) über eine Woche gemittelt wurde. Ein wöchentliches Lastprofil für die Industrie wurde erstellt, um die relativ geringeren Lasten an Wochenenden zu berücksichtigen, wie in Abb. 4b zu sehen ist.

Fotovoltaik

Die Produktionsdaten für die PV-Energieerzeugung in Spanien wurden der Datenbank PVGIS (Photovoltaic Geographical Information System) [30] entnommen. Die Daten wurden für die Stromerzeugung aus optimal geneigten PV-Modulen gewonnen, was in Spanien bei etwa 35° liegt. Die räumliche und zeitliche Mittelung der Daten erfolgte durch zufällige Auswahl und Mittelung der PV-Erzeugung von 35 Datenstandorten in Spanien zwischen 2007 und 2016. Da diese konzeptionelle Studie ein zukünftiges Konzept untersucht, ist es sinnvoll, die neuesten Wirkungsgrade der PV-Module zu verwenden. In diesem Fall wurden die höchst effizienten kristallinen Siliziummodule von SunPower verwendet [31]. Diese kommerziell erhältlichen Module haben einen Wirkungsgrad von bis zu 22,8%. In dieser Arbeit wurden für die Simulationen PV-Module mit einem Wirkungsgrad von 22,5% verwendet. Die verfügbare Energiemenge der PV-Paneele wurde mit dem Standard-Systemverlustfaktor von 14% in PVGIS reduziert. PV-Module unterliegen mit der Zeit einer gewissen Verschlechterung, aber neuere Arbeiten über die Verschlechterung moderner Siliziummodule haben gezeigt, dass der Umfang der Verschlechterung bei qualitativ hochwertigen Modulen gering ist. Die Degradation beträgt in der Regel weniger als 0,5 Prozent pro Jahr [32,33]. Daher wurde die Verschlechterung des Wirkungsgrads von PV-Modulen in dieser Studie nicht berücksichtigt. Ausgehend von dieser Eingabe in PVGIS ergibt sich für Spanien ein durchschnittlicher Jahresertrag von 365 kWh pro m2. Für tiefer gehende Analysen könnten die Datenpunkte für die Berechnung der Sonneneinstrahlung ausgewählt werden, indem Regionen mit höherer Bevölkerungsdichte stärker gewichtet werden. Außerdem wird bei der Analyse ein optimaler Azimut- und Neigungswinkel verwendet. Für ein realistischeres Szenario sollten unterschiedliche Winkel verwendet werden, um z. B. PV auf Gebäuden zu simulieren.

Modellierung eines 100%igen PV-EV-Szenarios

Das 100%ige PV-EV-Szenario wurde mit MATLAB modelliert. Der Gesamtenergieverbrauch (wie in den vorangegangenen Abschnitten erläutert), die Energieproduktion der PV-Anlagen, der Ladezustand (SOC) und die in den Batterien der E-Fahrzeuge gespeicherte überschüssige Energie wurden als Input für das Modell verwendet.

Der Endenergieverbrauch wurde in Prozentsätze für jeden Sektor aufgeteilt, was dem spanischen Fall entspricht. Im Jahr 2016 entfielen 42% auf den Verkehrssektor, 18 % auf Privathaushalte und 40% auf Industrie und Gewerbe [34]. Der daraus resultierende Energiebedarf für jeden Sektor wurde an die in Abschnitt 2.3 beschriebenen Lastprofile für Industrie und Haushalte angepasst. Da davon ausgegangen wird, dass der gesamte Straßenverkehr durch E-Fahrzeuge abgewickelt wird und daher in dieser Studie separat simuliert wird, musste der Energieverbrauch des Straßenverkehrs vom Gesamtenergiebedarf des Verkehrssektors abgezogen werden. Der Straßenverkehr macht 79% der gesamten Verkehrslast aus. Die verbleibenden 21% des Verkehrsaufkommens stammen aus dem Schienen-, See- und Luftverkehr und wurden ebenfalls dem Lastprofil der Industrie zugerechnet.

In dem Modell gibt es zwei grundlegende Bedingungen: A) Alle bodengebundenen Fahrzeuge sind elektrisch. B) Immer wenn diese Fahrzeuge, die im Folgenden als EVs bezeichnet werden, nicht in Bewegung sind, sind sie an das Stromnetz angeschlossen, so dass ihre interne Batterie verwendet werden kann, um entweder Energie in das Netz einzuspeisen oder aus dem Netz zu entnehmen. Beim Laden und Entladen der EV-Batterie kommt es zu gewissen Verlusten. Es gibt nur sehr wenige empirische Studien zur Roundtrip-Effizienz von V2G, aber es gibt eine aktuelle Studie, die eine Roundtrip-Effizienz zwischen 83% und 87% ermittelt hat [8]. Da es sich um eine konzeptionelle Studie handelt, die in die Zukunft blickt, ist es sinnvoll, den aktuellen Stand der Technik von 87% zu verwenden. Daher wurde in das Simulationsmodell ein Verlust von 6,5% beim Laden eines Fahrzeugs und ein zusätzlicher Verlust von 6,5% bei der Einspeisung des Fahrzeugs in das Stromnetz implementiert.

Gleichung (1) zeigt den Kern des Modells,

wobei SOCtot der Gesamtladezustand, t der Zeitschritt, PV die von der netzgekoppelten PV erzeugte Elektrizität, FEC der Endenergieverbrauch und EVbatteries die vom EV für den täglichen Transport verbrauchte Energie ist. Wie aus Gleichung (1) hervorgeht, basiert das Modell auf dem SOC des gesamten Systems. Die Batterien der E-Fahrzeuge können nur Energie aufnehmen und abgeben, wenn die E-Fahrzeuge in Bewegung sind (von den Besitzern gefahren werden). Folglich werden fahrende Autos und stationäre (geparkte) Autos in der Simulation getrennt behandelt. Die folgenden Gleichungen erklären, wie diese Fraktionen in der Simulation behandelt werden. In Gleichung (2) werden die SOC-Werte für geparkte (SOCp) und fahrende (SOCm) Fahrzeuge aus der vorherigen Iteration (t-1) addiert.

Nun können aktualisierte Werte für SOCp und SOCm gemäß Gleichung (4) und (5) berechnet werden.

Vor Beginn der Simulation wurde der SOC auf 50% der verfügbaren Gesamtkapazität eingestellt. Die Simulation beginnt zunächst mit der Analyse der Energieerzeugung aus der PV, dem Endenergieverbrauch und dem SOC. Wenn die Last nicht durch die verfügbare Energie aus der PV versorgt werden kann, wird Energie aus dem SOC (aus den EV-Batterien) entnommen, um den Energiebedarf zu decken. In Fällen, in denen die PV mehr Energie produziert als die FEC-Last, wird die überschüssige Energie in den EV-Batterien gespeichert, was zu einem Anstieg des SOC führt. Bei dieser Art von Modell gibt es im Wesentlichen zwei Extrempunkte, nämlich wenn der SOC unter das vorgegebene Mindestniveau fällt (siehe Tabelle 1) und wenn überschüssige Energie vorhanden ist, die nicht in der verfügbaren SOC-Kapazität gespeichert werden kann. Im ersten Fall kommt es zu einem Energiemangel im Gesamtsystem, der sich in einem Ausfall äußert, während im zweiten Fall die zusätzliche Energie verschwendet wird, da sie weder genutzt noch gespeichert werden kann. Ein Flussdiagramm der Simulation ist in Abb. 5 dargestellt und Tabelle 1 zeigt die Parameter, die bei der Simulation des in Gleichung (1) dargestellten Modells verwendet wurden.

Tabelle 1. Modellparameter für den Lastausgleich.

Ergebnisse

Eine erste einfache Berechnung kann durchgeführt werden, um herauszufinden, wie viele m2 PV benötigt werden, um den FEC Spaniens abzudecken. Unter Verwendung des von PVGIS berechneten durchschnittlichen jährlichen PV-Ertrags von 365 kWh pro m2 und vor allem unter Vernachlässigung der der PV innewohnenden Intermittenz und der stündlichen Lastschwankungen wurde festgestellt, dass insgesamt 2,63 Milliarden m2 oder 56 m2 pro Kopf an PV benötigt werden, um Spaniens jährlichen FEC zu decken.

Um die tatsächliche Auswirkung der intermittierenden Natur der PV zu sehen, wurde das spanische Energiesystem mit einer stündlichen Zeitauflösung und ohne Energiespeicherung in E-Fahrzeugen simuliert. Folglich wurde der von 2,63 Mrd. m2 PV erzeugte Strom entweder sofort verbraucht oder verschwendet. Abb. 6 zeigt die Ergebnisse einer solchen Konfiguration, und es ist zu erkennen, dass das System eine sehr große Anzahl von Fehlerpunkten und eine stündliche Autarkie von nur 37 % aufweist. Die Definition der Autarkie bezieht sich auf den Zeitanteil, in dem die stündliche Leistung der PV-Anlage die stündliche Last decken kann. Folglich kann das System im Laufe eines Jahres sowohl einen Energiemangel, vor allem in den Nächten, als auch einen Überschuss an PV-Energie während der Tage aufweisen. Abb. 6 zeigt auch die Lasten der Industrie und der Haushalte im System. Der Energieüberschuss in dem in Abb. 6 dargestellten System ist enorm und beläuft sich auf 513 TWh, der Energiemangel auf 360 TWh. Ohne irgendeine Form der Speicherung ist diese Art von System nicht mehr durchführbar.

Abb. 6. Basisfallanalyse der FEC-Lastabdeckung mit 56 m2 PV pro Kopf, aber ohne Energiespeicher. Die obere Abbildung zeigt die stündliche PV-Erzeugung und -Last. Die untere Abbildung zeigt die stündliche Autarkie und den Energieüberschuss oder -mangel.

Abb. 6 verdeutlicht die Nachteile einer unsteten Energiequelle. Eine der möglichen Optionen zur Überwindung dieser Unterbrechung ist die Verwendung einer Speichereinheit. In dieser Studie werden die Batterien der E-Fahrzeuge als alleinige Energiespeicher vorgeschlagen, die zusätzlich zur Energiequelle für die E-Fahrzeuge verwendet werden. Immer wenn ein Elektrofahrzeug geparkt wird, wird angenommen, dass es mit dem Netz verbunden ist, so dass die Energie entweder in der Batterie des Elektrofahrzeugs gespeichert oder aus der Batterie ins Netz eingespeist werden kann. Die Batterien wurden bis zu einer Mindestgrenze von 10% SOC entladen, um die Last zu speisen, wenn die Photovoltaikanlage nicht verfügbar ist. Wenn weder die PV noch die EV-Batterien den Energiebedarf decken können, wird ein Ausfall des Systems angezeigt. Es ist anzumerken, dass die Ladesteuerungsstrategien in dieser Konzeptstudie nicht analysiert wurden. Es wurde davon ausgegangen, dass das Laden und Entladen der E-Fahrzeuge sofort erfolgt.

Im zweiten Fall werden die Batterien der E-Fahrzeuge als Energiespeicher für das System verwendet. Abb. 7 zeigt die Ergebnisse der Simulation unter Verwendung des Basisfalls mit 2,63 Mrd. m2 PV. Mit EV-Batterien als Energiespeicher stieg die stündliche Autarkie des Systems deutlich auf 93%. Dennoch werden im Sommer große Mengen an PV-Energie erzeugt, die nicht in den Batterien gespeichert werden können und zu einer Verschwendung von überschüssiger Energie führen, in diesem Fall 144 TWh. Es ist zu erkennen, dass die Batterien der E-Fahrzeuge bereits ab Februar und bis in den Oktober hinein voll geladen sind und die Autarkie bei 100% liegt. Dennoch fehlten dem System 45 TWh und es gab 649 Stunden Systemausfall während der Winterzeit in dieser Simulation. Um eine Autarkie von mehr als 93% zu erreichen, muss die PV-Fläche vergrößert werden, um in den Wintermonaten genügend Energie zu liefern.

Abb. 7. Basisfallanalyse der FEC-Lastdeckung mit 56 m2 PV pro Kopf und Verwendung von EV-Batterien als Energiespeicher. Die obere Abbildung zeigt die stündliche PV-Erzeugung und Last. Die untere Abbildung zeigt die stündliche Autarkie und den Energieüberschuss oder -mangel.

Die Verwendung einer größeren PV-Fläche als im Basisfall erhöht die Autarkie, allerdings auf Kosten des Energieüberschusses. Dies ist in Abb. 8 dargestellt, in der die schwarze vertikale Linie die PV-Fläche (2,63 Mrd. m2) markiert, die erforderlich ist, um die Autarkie auf Jahresbasis zu erreichen. Um eine 100%ige Autarkie zu erreichen, wird die PV-Fläche erhöht und durch eine grüne vertikale Linie markiert. In diesem Fall werden 3,45 Mrd. m2 PV-Fläche oder 73 m2 pro Kopf eingesetzt, wobei jedoch eine große Menge, nämlich 365 TWh, an überschüssiger Energie anfällt. Abb. 8 zeigt, dass die kumulierte jährliche Überschussenergie einen schwachen exponentiellen Trend mit der PV-Fläche aufweist, während die Autarkie bei kleineren PV-Flächen steil ansteigt, bevor sie bei etwa 3,25 Mrd. m2 ein Plateau erreicht. Eine Simulation mit 3,45 Mrd. m2 PV-Fläche, aber ohne Speicherung in EV-Batterien wurde ebenfalls durchgeführt und zeigte, dass die stündliche Autarkie nur 39% betrug, d. h. nicht viel mehr als bei der Simulation des Basisfalls (37%), was nicht überrascht, da in beiden Fällen keine Energiespeicherung verfügbar ist.

Fig. 8
Abb. 8. Installierte PV-Fläche und die sequenzielle Veränderung der Autarkie und des kumulativen Energieüberschusses. Die grüne vertikale Linie markiert die optimale PV-Fläche von 3,45 Mrd. m2 oder 73 m2 pro Kopf und die schwarze Linie markiert den Basisfall mit 2,63 Mrd. m2 oder 56 m2 pro Kopf.

Eine abschließende Analyse wurde unter Berücksichtigung der optimalen PV-Fläche von 3,45 Mrd. m2 und unter Variation des Batteriespeichers der E-Fahrzeuge durchgeführt. Im Standardmodell haben alle E-Fahrzeuge eine Batteriekapazität von 100 kWh (siehe Tabelle 1). Es zeigte sich, dass die Erhöhung der Batteriekapazität der E-Fahrzeuge die Autarkie des Systems zunächst stark erhöhte, bevor sie bei etwa 50 kWh ein Plateau erreichte (siehe Abb. 9). Die kumulierte Überschussenergie verhält sich umgekehrt zur Autarkie. Für den Fall mit 50-kWh-Batterien beträgt die Autarkie tatsächlich 99,5%, d. h. PV und Batterien können die Last nur während 45 Stunden pro Jahr nicht erfüllen. Erhöht man die Batteriegröße auf 75 kWh, liegen die entsprechenden Zahlen bei 99,9% Autarkie und 13 Stunden Systemausfall. Allerdings muss die Batteriegröße 100 kWh betragen, um keine Ausfallstunden und eine Autarkie von 100% zu erreichen.

Abb. 9. Auswirkungen auf die Autarkie und den kumulierten Energieüberschuss bei Variation der Batteriekapazität der E-Fahrzeuge.

Die obigen Simulationen wurden auch mit verschiedenen SOC-Ausgangswerten (Standard = 50%) getestet. Es zeigte sich, dass ein unterschiedlicher SOC-Ausgangswert keine nennenswerten Auswirkungen auf die Autarkie des Systems hatte. Darüber hinaus wurde auch der Einfluss des Haushalts- und des Industrielastprofils (siehe Abb. 4) im Vergleich zu völlig flachen Lasten getestet. Auch in diesem Fall wurde festgestellt, dass die Änderung der Lastprofile in eine flache Form einen winzigen Einfluss auf die Autarkie hat, nämlich weniger als 1%.

Diskussion

Die Autoren möchten betonen, dass es sich um eine konzeptionelle Studie handelt und dass mehrere Annahmen getroffen werden mussten. Dennoch bleiben die bahnbrechenden Ergebnisse der Studie gültig, wie in diesem Abschnitt erörtert. Die Annahmen lassen sich in drei Kategorien einteilen: 1) technisch unrealistisch, 2) technisch machbar, aber nicht wahrscheinlich und 3) technisch machbar und wahrscheinlich.

Es gibt nur eine Annahme, die technisch unrealistisch ist, nämlich Kategorie 1, nämlich das sofortige Laden und Entladen der EV-Batterien. Moderne E-Fahrzeuge können jedoch eine Lade- und Entladeleistung von mehr als 200 kW erbringen. Die Akkumulation von 200 kW über die 29,4 Millionen E-Fahrzeuge, die in dieser Studie verwendet wurden, ergibt eine Leistung von 5,9 TW. Die maximale Energieladung für Spanien (Industrie plus Haushalte) beträgt etwa 1 × 1011 Wh pro Stunde, siehe Abb. 6 und 7, was 0,1 TW entspricht. Folglich kann die kumulierte Kapazität der EV-Batterien problemlos die für den Betrieb Spaniens benötigte Höchstleistung liefern, selbst wenn die V2G-Verbindung nur eine Leistung von 10 kW pro Fahrzeug hätte. Bei einer Ladeleistung von 200 kW kann eine 100-kWh-EV-Batterie in 27 Minuten vollständig aufgeladen werden (in dieser Studie wird ein Mindest-SOC von 10% angenommen). Bei einer Nettobatteriekapazität von 90 kWh und einem Energiebedarf von 0,224 kWh pro km hätte das Elektrofahrzeug dann eine Reichweite von 402 km. Diese große Reichweite wird sehr selten benötigt, und die Ladedauer ist normalerweise viel kürzer als 27 Minuten. Die meisten Autos, die tagsüber geparkt werden, wenn PV-Strom verfügbar ist, stehen länger als eine halbe Stunde (z. B. bei der Arbeit oder beim Einkaufen) und sollten daher in der Lage sein, die benötigte Ladung zu erhalten. Zu Hause geparkte Autos können problemlos Strom ins Netz einspeisen oder bei Bedarf aus dem Netz geladen werden. Daher ist die Annahme des sofortigen Auf- und Entladens vernünftig, ändert aber nichts an den Schlussfolgerungen des Papiers.

Die Annahmen der Kategorie 2 sind: a) jedes EV ist mit einem V2G-Punkt verbunden, wenn es geparkt ist, und b) es hat keine andere Energiequelle außer der Photovoltaik. Die Annahme a) ist unbestreitbar unpraktisch, aber nicht unmöglich zu erreichen. In einer künftigen Studie sollte untersucht werden, wie viel Prozent der geparkten Fahrzeuge tatsächlich angeschlossen werden müssen und welche Leistungsrate für die V2G-Verbindung tatsächlich erforderlich wäre. Eine andere Lösung wäre der Einsatz von Technologien zur drahtlosen Energieübertragung (WPT), um fahrende Autos aufzuladen. Es wird erwartet, dass WPT eine bedeutende Rolle bei der Elektrifizierung des Verkehrssektors spielen wird [35]. Annahme b) ist eindeutig machbar, aber es wird eine Herausforderung sein, 3,45 Milliarden m2 oder 73 m2 PV-Fläche pro Person in Spanien zu installieren. Laut OECD-Statistiken betrug die bebaute Fläche Spaniens im Jahr 2014 8,4 Mrd. m2 oder 179,2 m2 pro Kopf, was 1,6 % der Landfläche des Landes entspricht [36]. Die geeignete Fläche für PV-Anlagen auf Gebäuden kann mit der von IEA PVPS Task 7 entwickelten Methode geschätzt werden, bei der die so genannte solararchitektonisch geeignete Fläche aus der Grundfläche und Faustformel-Nutzungsfaktoren bestimmt wird [37]. Basierend auf einer Reihe von Fallstudien, die in den IEA-Mitgliedsländern durchgeführt wurden, wurden als Faustformel für die solar-architektonischen Nutzungsfaktoren ur = 0,4 (Dächer) und uf = 0,15 (Fassaden) festgelegt [37]. Nach dieser Methodik beträgt die gesamte solararchitektonische Fläche in Spanien 3,35 Milliarden m2 auf Dächern und 1,26 Milliarden m2 an Fassaden. Es ist jedoch anzumerken, dass die Definition der bebauten Fläche nach der OECD nicht mit der von IEA PVPS Task 7 verwendeten Erdgeschossfläche übereinstimmt. Die Schlussfolgerung ist jedoch, dass es theoretisch möglich wäre, die erforderliche PV-Fläche allein auf die bebaute Fläche in Spanien zu legen. Realistischer ist es jedoch, auch freistehende, netzgekoppelte PV-Anlagen einzubeziehen, die in Spanien bereits heute üblich sind. Spanien hat bis Ende 2019 kumulativ 8,7 GWp netzgekoppelte PV installiert [38]. Diese 8,7 GWp PV werden im Durchschnitt einen viel geringeren Wirkungsgrad haben als in dieser Studie verwendet. Geht man von einem durchschnittlichen Wirkungsgrad von 17% aus, dann entsprechen die 8,7 GWp etwa 0,5 Mrd. m2.

Die Annahmen der Kategorie 3 sind: a) der gesamte Straßenverkehr wird elektrifiziert und b) alle straßengebundenen E-Fahrzeuge haben die gleiche Batteriekapazität in kWh. Annahme a) ist kurzfristig nicht realisierbar, sollte aber langfristig umgesetzt werden, um den globalen Klimawandel zu bekämpfen. Bereits heute sind E-Fahrzeuge so ausgereift, dass sie die meisten Verkehrsmittel außer dem Langstreckenschiffs- und Flugverkehr ersetzen können. Für die beiden letzteren wäre eine Mischung aus Wasserstoff-Brennstoffzellen und Batterien die realistischste Lösung. Die Annahme b) ist nicht realistisch, wenn man Fahrzeuge auf individueller Ebene untersucht, aber da die Simulation ein ganzes Land betrachtet, ist es sinnvoller, die durchschnittliche Batteriekapazität von Elektrofahrzeugen zu betrachten. In der Realität werden schwere E-Fahrzeuge viel größere Batteriekapazitäten haben, und viele Privatfahrzeuge werden kleinere Batteriekapazitäten haben. Für den Zweck der Studie ist diese Diskrepanz jedoch vernachlässigbar, zumal der Anteil der mittelschweren bis schweren Nutzfahrzeuge nur 2% der gesamten Flotte beträgt. Darüber hinaus wurden in dieser Studie verschiedene Batteriegrößen untersucht, und Abb. 9 zeigt deutlich, dass eine sehr hohe Autarkie erreicht werden kann, obwohl die durchschnittliche Batteriegröße von Elektrofahrzeugen deutlich unter 100 kWh liegt. Moderne Lithium-Ionen-Batterien für Elektrofahrzeuge dürften länger halten als die Lebensdauer des Fahrzeugs selbst. Darüber hinaus können gebrauchte EV-Batterien für die stationäre Energiespeicherung verwendet werden, was derzeit auch geschieht. Es ist jedoch klar, dass sich die Lebensdauer der EV-Batterien verkürzt, wenn sie in großem Umfang zur Netzunterstützung eingesetzt werden. Wie groß oder klein der Einfluss der V2G-Nutzung auf die Lebensdauer und die Zykluserwartung der EV-Batterien sein wird, ist unbekannt. Es gibt noch keine empirischen Untersuchungen zu diesem Thema. Die Degradation könnte jedoch simuliert werden, aber auch das ist ein Thema für eine zukünftige Arbeit.

Schließlich ist zu betonen, dass das vorgeschlagene Energiesystem widerstandsfähig und demokratisch ist. Ein elektrisches Energiesystem, das aus Millionen von separaten Einheiten besteht, die sowohl Energie liefern als auch speichern können, bietet Redundanz und macht das System widerstandsfähig gegenüber Störungen im Netz [39,40]. Dieses Energiesystem wird auch demokratisch, da die meisten von uns daran teilhaben werden [41]. PV-Systeme und Elektrofahrzeuge werden in naher Zukunft buchstäblich in aller Munde sein.

Schlussfolgerung

Die hier vorgestellte visionäre Konzeptstudie zeigt, dass es in der Tat theoretisch möglich ist, ein ganzes Land wie Spanien ausschließlich mit Photovoltaik (PV) zu versorgen und die Schwankungen allein durch die Nutzung der Batteriekapazität eines vollelektrischen Verkehrssystems und der V2G-Technologie auszugleichen. Überschüssige Energie aus der PV-Erzeugung wird in Batterien von Elektrofahrzeugen (EV) gespeichert. Dieselben Batterien versorgen Spaniens Energiebedarf in Zeiten mit geringer Verfügbarkeit von Solarenergie, z. B. während der Nacht. Die Studie zeigt, dass Spanien mit einer PV-Anlage von 3,45 Milliarden m2 (73 m2 pro Kopf) und in Kombination mit 29,4 Millionen Elektrofahrzeugen zu 100% autark sein kann. Das System kann auch bei einer viel geringeren installierten PV-Kapazität eine sehr hohe Autarkie erreichen. Wenn beispielsweise die installierte PV-Kapazität auf 2 Mrd. m2 (43 m2 pro Kopf) reduziert wird, liegt die Autarkie immer noch bei 79%. Kombiniert man diese Menge an PV mit zusätzlichen Wind- und Wasserkraftanlagen, könnte Spanien ein sehr attraktives Energiesystem haben. Dies bleibt jedoch eine Studie für ein zukünftiges Papier. Die Autoren hoffen, dass die vorgestellten Untersuchungen die Beteiligten dazu anregen werden, bei der Gestaltung künftiger Energiesysteme neue Wege einzuschlagen.

CRediT-Beitragserklärung

Tobias Boström: Konzeptualisierung, Methodik, Untersuchung, Schreiben – Review & Redaktion, Supervision, Akquisition von Finanzmitteln. Bilal Babar: Schreiben – ursprünglicher Entwurf, Datenkuratierung, Software. Jonas Berg Hansen: Software, Visualisierung, Formale Analyse, Untersuchung. Clara Good: Schreiben – Überprüfung und Bearbeitung, Visualisierung.

Erklärung über konkurrierende Interessen

Die Autoren erklären, dass sie keine bekannten konkurrierenden finanziellen Interessen oder persönlichen Beziehungen haben, die die Arbeit in diesem Artikel beeinflussen könnten.

Danksagung

Die Autoren möchten dem Arctic Center for Sustainable Energy an der Arctic University of Norway für die teilweise Finanzierung dieser Arbeit danken.

Quellen/Original/Links:
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2666955221000010?via%3Dihub

Übersetzung:
https://www.deepl.com/en/translator

Physiker, interdiszuplinäre Wissenschaftler für erneuerbare Energien
Tobias Boström

Tobias Boström

Tobias Boström arbeitet derzeit an der Abteilung für Physik und Technologie der UiT The Arctic University of Norway. Tobias forscht in den Bereichen Werkstofftechnik, Umwelttechnik und Ingenieurphysik. Ihre jüngste Veröffentlichung lautet “Modellierung der räumlich-zeitlichen Solarenergieerzeugung und der Ladelast von Elektrofahrzeugen auf Stadtebene”. Physiker und interdisziplinärer Wissenschaftler für erneuerbare Energien. Ich bin derzeit Direktor von ARC… Weiterlesen »Tobias Boström