Lehrstuhl für Energiewirtschaft und AnwendungstechnikProf. Dr.-Ing. U. Wagner, Prof. Dr. rer. nat. Th. Hamacher
Integration of renewable energies: competition between storage, the power grid and flexible demand
Thomas Hamacher
Lehrstuhl für Energiewirtschaft und AnwendungstechnikProf. Dr.-Ing. U. Wagner, Prof. Dr. rer. nat. Th. Hamacher
Primary Energy Development
0,0
500,0
1000,0
1500,0
2000,0
2500,0
3000,0
3500,0
4000,0
4500,0
1965 1975 1985 1995 2005 2015
Ener
gy C
onsu
mpt
ion
[Mto
e]
CoalGasOil
Source: BP
Lehrstuhl für Energiewirtschaft und AnwendungstechnikProf. Dr.-Ing. U. Wagner, Prof. Dr. rer. nat. Th. Hamacher
Overproduction for different combinations of VRE share (α) and VRE mix (β)
Effects of grid: reduced overproduction
3
Without gridWith optimal grid (supergrid)
Source: Schaber et al.
Lehrstuhl für Energiewirtschaft und AnwendungstechnikProf. Dr.-Ing. U. Wagner, Prof. Dr. rer. nat. Th. Hamacher
Introduction
Integration of renewables in the
power system
Storage Super-Grids Smart-GridsPower-to-HeatPower-to-Gas
Lehrstuhl für Energiewirtschaft und AnwendungstechnikProf. Dr.-Ing. U. Wagner, Prof. Dr. rer. nat. Th. Hamacher
Introduction
New power system
Cross sectorcoupling
New controls
New marketmechanism
New hierarchy ofsystemMicro-grid
Lehrstuhl für Energiewirtschaft und AnwendungstechnikProf. Dr.-Ing. U. Wagner, Prof. Dr. rer. nat. Th. Hamacher
Introduction
Integration of renewables in the
power system
Storage Super-Grids Smart-GridsPower-to-HeatPower-to-Gas
Lehrstuhl für Energiewirtschaft und AnwendungstechnikProf. Dr.-Ing. U. Wagner, Prof. Dr. rer. nat. Th. Hamacher 7
Database of renewable energies generation time series
• Wind speed in 50 m
• Radiation• Temperature in 2
m• Air pressure• Others
Available variables
• 1979 – “now”Available
timeframe
• NASA: MERRA-Reanalysis dataset
Data source
2/3 °resolution 540 data points
1/2
°res
olut
ion
36
1 da
ta p
oint
s
1 hou
r res
olutio
n
8760
/8784
data
point
s
~1,7 bn. data points per variable per year
Time series data
Static Data
• NASA• Other US/EU
Agencies• Universities
Data source• Earth surface properties (land/sea, elevation,
roughness of surface, …)• Country/region boundaries• Others
Available data
Illustrations (pictures and videos) for reports and lectures
Renewable energies generation time series for modeling and statistical analysis
0 50 100 150 2000
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
Leistung gleichverteiltSchlechtester StandortBester StandortBevorzugung guter StandorteStarke Bevorzugung guter Standorte
Data processing based on different input data End products
Source Janker
Lehrstuhl für Energiewirtschaft und AnwendungstechnikProf. Dr.-Ing. U. Wagner, Prof. Dr. rer. nat. Th. Hamacher
Warming up with wind-statistics
Source Janker
Lehrstuhl für Energiewirtschaft und AnwendungstechnikProf. Dr.-Ing. U. Wagner, Prof. Dr. rer. nat. Th. Hamacher
Warming up with wind-statistics
Source Janker
Lehrstuhl für Energiewirtschaft und AnwendungstechnikProf. Dr.-Ing. U. Wagner, Prof. Dr. rer. nat. Th. Hamacher
Warming up with wind-statistics
Source Janker
Lehrstuhl für Energiewirtschaft und AnwendungstechnikProf. Dr.-Ing. U. Wagner, Prof. Dr. rer. nat. Th. Hamacher
A model to describe future power markets (URBS) The year 2050 is modelled
Each country is a node in the model
New investments and power plant scheduling are the result of cost
minimisation Wind and PV are described by hourly resolved time series
Lehrstuhl für Energiewirtschaft und AnwendungstechnikProf. Dr.-Ing. U. Wagner, Prof. Dr. rer. nat. Th. Hamacher
The model: assumptions Technology
Investment Cost
Fix Cost Lifetime
[€/kW] [€/kW] [a]
CCGT 750 11 30PV- rooftop
1080 29 25
PV-utility
801 22 25
Wind-on 932 31 25Wind-off 1495 60 20Biomass 2450 80 25
Region Electricity demand [TWh]
Europe 3000Trukey 509MENA 970
In the year 2050 CO2-emissions are reduced by 95 % compared to the year 1990.
Lehrstuhl für Energiewirtschaft und AnwendungstechnikProf. Dr.-Ing. U. Wagner, Prof. Dr. rer. nat. Th. Hamacher
Wind as low cost option
0
25
50
75
100
125
150
175
200LCOE and install ratios of processes
DK
DK
NO
GB IE DK
NO CZ
EG EG DZ
LY SE SA EE
MA DE
NL
SA TN IT-S LV GR
DZ JO LU LT LY CZ
MA EG SY RO AT SY PL SI NO TR BE LY DZ FR
IT-N TN
DE
NL FI BG JO SA IT
-S GR
ES-S
ES-E SK LU HU
DK
GB
RO IE AT CZ SI BE
ES-N
W PL IT-N PT
BG SE CH DE
ES-S
ES-E DE
SK HU
IT-S GR PT LV LT EE
ES-N
WE
S-S
FR FI
ES-
NW SI
IT-S
ES-S
ES-E RO NL
BG
ES-E GR
GR BE
ES-N
WR
OB
G FR IT-N
IT-S
IT-N CH
HU
AT SI LU IE GB
DK
SK BE NL
DE
SE CZ
NO F
ILV PL EE LT
© TUM IfE 69-028-L11
0
0.5
1
LCOE [€/MWh]install ratio
Lehrstuhl für Energiewirtschaft und AnwendungstechnikProf. Dr.-Ing. U. Wagner, Prof. Dr. rer. nat. Th. Hamacher
Results
Lehrstuhl für Energiewirtschaft und AnwendungstechnikProf. Dr.-Ing. U. Wagner, Prof. Dr. rer. nat. Th. Hamacher
Lehrstuhl für Energiewirtschaft und AnwendungstechnikProf. Dr.-Ing. U. Wagner, Prof. Dr. rer. nat. Th. Hamacher
Results
Lehrstuhl für Energiewirtschaft und AnwendungstechnikProf. Dr.-Ing. U. Wagner, Prof. Dr. rer. nat. Th. Hamacher
Introduction
Integration of renewables in the
power system
Storage Super-Grids Smart-GridsPower-to-HeatPower-to-Gas
Lehrstuhl für Energiewirtschaft und AnwendungstechnikProf. Dr.-Ing. U. Wagner, Prof. Dr. rer. nat. Th. Hamacher
Storage Option
100 €
1,000 €
10,000 €
1 10 100 1,000 10,000 100,000 1,000,000
inve
stm
ent [
€/kW
]
power [kW]
pumpedstorage
flywheel
lead-acidbattery
flow battery
sodium-sulforbattery
li-ion battery
hydrogen storage
© TUM IfE 81-001-L-13
Lehrstuhl für Energiewirtschaft und AnwendungstechnikProf. Dr.-Ing. U. Wagner, Prof. Dr. rer. nat. Th. Hamacher
Storage Option
10 €
100 €
1,000 €
10,000 €
1 10 100 1,000 10,000 100,000 1,000,000 10,000,000
inve
stm
ent [
€/kW
h]
capacity [kWh]
pumped storage
flywheel
lead-acidbattery
flowbattery
sodium-sulforbattery
li-ionbattery
© TUM IfE 81-002-L-13
Lehrstuhl für Energiewirtschaft und AnwendungstechnikProf. Dr.-Ing. U. Wagner, Prof. Dr. rer. nat. Th. Hamacher
Model IMAKUS – structure
Model IMAKUS
© IfE, 61-074-F-11
Model MOWIKA
Power Plant Investment Planning
(Intertemporal)
Model MESTAS
Storage Investment Planning
(Green Field)
Unit Commitment and Economic Dispatch
Model MOGLIE
Determination ofSystem Firm Capacitiy
Determination of Required Minimum Installed Capacity
Input Data
Portfolio Data
Economic and Technical Parameters
Consumer Load
Must-run Feed-in(Renewable and CHP)
Constraint Parameters
Source: Kuhn, P.: Iteratives Modell zur Optimierung von Speicherausbau und –betrieb in einem Stromsystem mit zunehmend fluktuierender Erzeugung
Lehrstuhl für Energiewirtschaft und AnwendungstechnikProf. Dr.-Ing. U. Wagner, Prof. Dr. rer. nat. Th. Hamacher
Electricity Generation in Scenario with 15 % Lower Demand and 80 % Share of RES in 2050
-100
0
100
200
300
400
500
600
2010 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050
Year
Elec
tric
ity G
ener
atio
n in
TW
h
RES & CHP Curtailment
Storages
Solar
Wind - Offshore
Wind - Onshore
Hydro
CHP
Geothermal
Biomass
Oil
Gas Turbine
CCGT
Hard Coal
Hard Coal 700°C
Lignite
Lignite 700°C
Nuclear
61405B13
Source: Kuhn, P; Kühne, M.; Heilek, C.: Integration und Bewertung erzeuger- und verbraucherseitiger Energiespeicher, KW21-Bericht, 2012
Lehrstuhl für Energiewirtschaft und AnwendungstechnikProf. Dr.-Ing. U. Wagner, Prof. Dr. rer. nat. Th. Hamacher
Storage expansion in Scenario with 15 % Lower Demand and 80 % Share of RES in 2050
0
500
1.000
1.500
2.000
2.500
3.000
3.500
4.000
4.500
5.000
2010 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050
H2-CCGT
AA-CAES
PSP
PSP(existing)
61412B13
0
500
1.000
1.500
2.000
2.500
3.000
3.500
4.000
4.500
2010 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050
Year
Inst
alle
d St
orag
e C
apac
ity in
GW
h
H2-CCGT
AA-CAES
PSP
PSP(existing)
61412D13
0
5.000
10.000
15.000
20.000
25.000
30.000
35.000
40.000
2010 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050
Year
Inst
alle
d C
harg
ing
Pow
er in
MW
H2-CCGT
AA-CAES
PSP
PSP(existing)
61413D13
0
5.000
10.000
15.000
20.000
25.000
30.000
35.000
40.000
2010 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050
Year
Inst
alle
d D
isch
argi
ng P
ower
in M
W
61414D13
Source:Kuhn, P; Kühne, M.; Heilek, C.:Integration und Bewertung erzeuger- und verbraucherseitiger Energiespeicher, KW21-Bericht, 2012
Charging Discharging
Capacity
Lehrstuhl für Energiewirtschaft und AnwendungstechnikProf. Dr.-Ing. U. Wagner, Prof. Dr. rer. nat. Th. Hamacher
Introduction
Integration of renewables in the
power system
Storage Super-Grids Smart-GridsPower-to-HeatPower-to-Gas
Lehrstuhl für Energiewirtschaft und AnwendungstechnikProf. Dr.-Ing. U. Wagner, Prof. Dr. rer. nat. Th. Hamacher
A few first examples:
Lehrstuhl für Energiewirtschaft und AnwendungstechnikProf. Dr.-Ing. U. Wagner, Prof. Dr. rer. nat. Th. Hamacher
A few first examples
Lehrstuhl für Energiewirtschaft und AnwendungstechnikProf. Dr.-Ing. U. Wagner, Prof. Dr. rer. nat. Th. Hamacher
Introduction
Integration of renewables in the
power system
Storage Super-Grids Smart-GridsPower-to-HeatPower-to-Gas
Lehrstuhl für Energiewirtschaft und AnwendungstechnikProf. Dr.-Ing. U. Wagner, Prof. Dr. rer. nat. Th. Hamacher
Overview Smart Grid
TrafficAgricultureServiceIndustryHousehold
Source: bdew
Electricity consumption Germany 2011
Lehrstuhl für Energiewirtschaft und AnwendungstechnikProf. Dr.-Ing. U. Wagner, Prof. Dr. rer. nat. Th. Hamacher
Storage capacity expansion – comparison of different scenarios
28
Source: Kuhn, P; Kühne, M.; Heilek, C.: Integration und Bewertung erzeuger- und verbraucherseitiger Energiespeicher, KW21-Bericht, 2012
4,0
4,9
0,2
3,1
1,4
2,0
0 1 2 3 4 5
15% lower demand / 80% RES
25% lower demand / 80% RES
3% higher demand / 60% RES
with V2G
storage heating
NTC unbounded - 25 € per MWh
storage capacity expansion in the year 2050 in TWh
EVD
SMEx
port
© If
E, 4
8364
H13
Bas
e
Lehrstuhl für Energiewirtschaft und AnwendungstechnikProf. Dr.-Ing. U. Wagner, Prof. Dr. rer. nat. Th. Hamacher
Model predictive control of building automation
MPC electricalHVAC system buildingelectricityprice,
weatherdata
self-adaptingmodel
€ °C
Lehrstuhl für Energiewirtschaft und AnwendungstechnikProf. Dr.-Ing. U. Wagner, Prof. Dr. rer. nat. Th. Hamacher
Compressed Air
Lehrstuhl für Energiewirtschaft und AnwendungstechnikProf. Dr.-Ing. U. Wagner, Prof. Dr. rer. nat. Th. Hamacher
Conclusion
Large networks favour the integration of renewables, especially wind orlarge networks would favour the penetration of wind.
A better understanding of storage requires a better understanding of cross sector couplings and depends on the final mix.
Flexible demand is already possible in current systems (for examplebuilding controls) but requires quite sophisticated prediction systems.