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Forscherinnen und Forscher im Projekt iLESS haben die Amortisationszeit von Batteriespeichern für PV-Anlagen typischer Privathaushalte durchgerechnet. Das Ergebnis: oft werden zu große Batterien gekauft.
Für Besitzerinnen und Besitzer von Photovoltaik (PV)-Anlagen stellt sich die Frage: lohnt sich ein Batteriespeicher in meinem konkreten Fall? Wenn ja: welcher ist optimal? Um datenbasiert die richtige Entscheidung zu treffen, benötigt man detaillierte Lastprofile sowie eine Software, um die Auslastung einer potenziellen Batterie zu simulieren. Während die Daten zu Verbrauch, Produktion und Einspeisung üblicherweise vorliegen, scheitert es an der Berechnung. Ein Forschungsteam von Fraunhofer Austria hat im Rahmen des FFG-Forschungsprojekts iLESS ein prototypisches Programm entwickelt und dieses als „Proof of Concept“ auf Testhaushalte angewendet. Das Ergebnis: In einem Haushalt mit typischen Haushaltsgeräten und einer Wärmepumpe amortisiert sich eine 5 kWh Batterie erst nach acht Jahren. Die von Anbietern oft empfohlene 10 kWh Batterie wäre viel zu groß.
„Wir haben in unserer Recherche zu erneuerbaren Energien festgestellt, dass es keine frei verfügbaren Rechner gibt, die es Privatpersonen ermöglichen, den für sie optimalen Batteriespeicher auszuwählen,“ erklärt Marco Hudelist, Projektleiter beim Fraunhofer Austria Innovationszentrum Digitalisierung und Künstliche Intelligenz (KI4LIFE). „Daher haben wir mithilfe eines prototypischen Planspiels gezeigt, wie so ein Rechner datenbasierte Entscheidungen ermöglichen könnte.“
Wer sich mit dem Kauf eines Batteriespeichers auseinandersetzt, hat die für die Simulation benötigten Daten meist schon vorliegen: die Effizienz der PV-Anlage sowie der Batterie, den Preis der Batterie in €/kWh, die Installationskosten, den Strompreis für zusätzlich bezogene Energie sowie den Preis, den man für Einspeisungen erhält. Zusätzlich muss das Lastprofil vorliegen, das Stromverbrauch und -produktion im genauen Zeitverlauf abbildet. Dieses liefern moderne Smartmeter. In der Simulation wird dann festgestellt, wie sich der Ladezustand der Batterie im Zeitverlauf entwickelt.
„Man sieht in der Simulation genau, ob eine Batterie mit einer bestimmten Größe in dieser Konfiguration überhaupt jemals voll werden würde, wann Strom ins Netz gespeist und wann Batteriestrom verbraucht werden würde“, erklärt Claudia Maußner, wissenschaftliche Mitarbeiterin bei Fraunhofer Austria.
Das Programm liefert schlussendlich eine Tabelle, die die Batteriegröße ihrer jeweiligen Amortisationszeit gegenüberstellt. Hier zeigt sich: die oft empfohlenen 10 kWh Batterien sind für einen typischen Haushalt tendenziell nicht wirtschaftlich. Auch eine wesentlich günstigere 5 kWh Batterie rentiert sich erst nach acht Jahren – sehr spät, wenn man bedenkt, dass eine typische Batterie-Lebensdauer zehn Jahre beträgt.
„Die Entscheidung muss aber nicht allein auf der Amortisationszeit beruhen. Natürlich kann man sich im Sinne der Autarkie ganz bewusst für eine größere Batterie entscheiden, auch wenn diese sich wirtschaftlich nicht rechnet. Uns war es wichtig, den Menschen Transparenz und Information zu bieten, damit sie datenbasiert die individuell passende Entscheidung treffen können“, erklärt Marco Hudelist.
Noch ist das Simulationsprogramm nicht als fertige Software verfügbar. Da das Programm aus einem Forschungsprojekt hervorging, handelt sich um einen Prototyp, der derzeit noch eine manuelle Datenaufbereitung im Vorfeld erfordert. Das Forschungsteam hofft aber, dass im Sinne der Energiewende der Nutzen eines solchen Rechners erkannt wird. „Wir freuen uns, wenn der öffentliche Sektor die Relevanz wahrnimmt. Ideal wäre auch, wenn zum Beispiel Hersteller von Batterien oder PV-Anlagen hier die Initiative ergreifen und die Idee mit unserer Unterstützung zu einer produktiven Software weiterentwickeln“, sagt Marco Hudelist, der den Simulator Anfang März auf der International Conference on Agents and Artificial Intelligence (ICAART) präsentiert hat.
Marco Hudelist
Projektleiter Applied Data Science and Statistics
Innovationszentrum Digitalisierung und Künstliche Intelligenz (KI4LIFE)
Fraunhofer Austria
Die Photovoltaikanlage eines Testhaushalts, dessen Daten im Projekt iLESS von Fraunhofer Austria unt ...
Copyright: Fraunhofer Austria
Blick ins Tool. Die prototypische Software simuliert unter anderem den Ladezustand der potenziellen ...
Copyright: Fraunhofer Austria
Criteria of this press release:
Journalists, all interested persons
Energy, Information technology, Mathematics
transregional, national
Research results
German
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