Intelligentes Lastmanagement in der Industrie am Beispiel Stahlwerk Energiewende mit grünem Strom - KEM

Intelligentes Lastmanagement in der Industrie am Beispiel Stahlwerk

Energiewende mit grünem Strom

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Teure Belastungsspitzen frühzeitig erkennen und durch manuelle Eingriffe vermeiden, das sind die Herausforderungen und Potenziale des industriellen Lastmanagements. So ist beispielsweise für die Stahlindustrie die Software-Lösung „Melt Shop Schedule Optimizer“ (MSO) entwickelt worden. Damit kann der Energieverbrauch eines kompletten Stahlwerkes sowie jedes einzelnen Teilschrittes jederzeit sichtbar dargestellt werden.

Der Beitrag stammt vom Forschungszentrum der ABB AG, Ladenburg

Im Zuge der Energiewende wird die Energieerzeugung aus erneuerbaren Quellen in den kommenden Jahren weiter zunehmen. Da die Energieerzeugung aus diesen Quellen allerdings von äußeren Einflüssen wie Wind und Sonne abhängig ist, wird das Energieangebot stark schwanken. Um diese Schwankungen auszugleichen, wird Ausgleichsenergie (negative und positive Regelenergie) benötigt. Berechnungen des Fraunhofer Instituts für System- und Innovationsforschung ISI gehen von einem Bedarf von 8,5 GW Ausgleichsenergie im Jahr 2030 aus. Dieser Wert entspricht einem zusätzlichen Energiebedarf von etwa 50 % im Vergleich zum Jahr 2007. In Zukunft kann somit nicht mehr davon ausgegangen werden, dass Energie zu jedem Zeitpunkt, zu einem im Voraus bekannten Preis und in beliebiger Menge zur Verfügung steht. Wer in der Lage ist, auf diese zeitlichen Schwankungen in Preis und Angebot flexibel zu reagieren, unterstützt deswegen zum einen die Integration von erneuerbaren Energien und kann zum anderen auch noch Geld damit verdienen.
Bedarf an intelligenten Lastmanagement-Lösungen
Die Wissenschaft und die Industrie haben sich schon vor längerem dieser Problematik angenommen und an Lösungsmöglichkeiten gearbeitet. Ein Ergebnis dieser Forschung wurde 2010 im Rahmen der „Dena-Netzstudie II – Integration erneuerbarer Energien in die deutsche Stromversorgung im Zeitraum 2015–2020 mit Ausblick 2025“ von der Deutschen Energie-Agentur GmbH (Dena) veröffentlicht. In diesem Bericht werden verschiedene Szenarien untersucht, wie sich die weitere Integration von erneuerbaren Energien in das deutsche Stromnetz auswirken wird und welche begleitenden Maßnahmen ergriffen werden können, um diese notwendige Integration zu unterstützen beziehungsweise weiter zu forcieren. Eine wichtige, dort betrachtete derartige begleitende Maßnahme stellt das sogenannte Lastmanagement in Haushalten und energieintensiven Industrien dar. Lastmanagement umfasst dabei sämtliche Maßnahmen auf Verbraucherseite, die dazu dienen, den Energieverbrauch in gewünschter Weise zu verändern beziehungsweise zu flexibilisieren. Denkbare Maßnahmen sind dabei der Verzicht auf Energieverbrauch und das zeitliche Verschieben des Energieverbrauchs. Einzelne praktische Umsetzungen dieser Methoden sind dabei schon seit Jahrzehnten bekannt. Beispielsweise macht sich die Nachtspeicherheizung zunutze, dass Strom nachts billiger angeboten wird, während die gespeicherte Wärme hauptsächlich tagsüber abgegeben wird. Wie am Beispiel der Nachtspeicherheizung deutlich wird, kann mittels dieser Maßnahmen effektiv auf Energieknappheit beziehungsweise auf daraus resultierende, hohe Energiepreise reagiert werden.
Komplexe industrielle Prozesse
Ein moderner Elektrolichtbogenofen als größter elektrischer Verbraucher in einem Stahlwerk hat eine Stromintensität von etwa 280 kWh pro produzierter Tonne Stahl. Bei einer Gesamtproduk- tionsmenge von 1,35 Mio. t pro Jahr ergibt sich somit ein Gesamtverbrauch von 378 Mio. kWh pro Jahr. Theoretisch lassen sich davon laut dena II-Studie 70 % oder 264,6 Mio. kWh pro Jahr für Lastmanagement Maßnahmen verwenden. Im Vergleich dazu verbraucht eine durchschnittliche Nachtspeicherheizung in einem Haushalt (Reihenhaus) etwa 16 700 kWh pro Jahr (laut IZES-Studie Energieeffizienzpotenzialen durch Ersatz von elektrischem Strom im Raumwärmebereich), die sich laut der Studie theoretisch zu 100 % für Lastmanagementmaßnahmen verwenden lassen. Um das theoretische Potenzial eines modernen Elektrolichtbogenofens zu erreichen, wären somit 15 844 Nachtspeicherheizungen notwendig. Rechnet man dieses Potential hoch auf alle in Deutschland installierten Elektrolichtbogenöfen und Nachtspeicherheizungen, wird deren Leistungsvermögen noch deutlicher. Für das Jahr 2015 werden in der Studie Werte für das theoretische Potential für Lastmanagement Maßnahmen von 1098 MW (Elektrolichtbogenöfen) zu 36 MW (Nachtspeicherheizungen) angegeben. Des Weiteren sind die erforderlichen Anfangsinvestitionen zu beachten. Da moderne Industrieanlagen bereits heute einen hohen Automatisierungsgrad besitzen, lassen sich Lastmanagementmethoden ohne nennenswerte zusätzliche Kosten für Hardware installieren. In Haushalten müssen dagegen zunächst teure Smart Meter und intelligente Steuerungseinheiten für Haushaltsgeräte installiert werden, um die Anwendung von Lastmanagement Methoden zu ermöglichen.
Automatisierungstechnik als Basis
Industrielle Laststeuerung soll durch eine Verknüpfung von Methoden zur zeitoptimalen Produktionsplanung und Methoden zur Überwachung und Messung von Energieeinsätzen erreicht werden, sodass energieintensive Prozessschritte genau dann ausgeführt werden, wenn der Energiepreis niedrig ist. Da in komplexen Produktionsprozessen wie der Stahlherstellung viele verschiedene Arbeitsschritte in einer klar definierten Reihen- und Zeitfolge auf einem großen Anlagenpark ausgeführt werden müssen und häufig mehrere unterschiedliche Produkte hergestellt werden, kommen solche Prozesse nicht ohne eine intelligente Produktionsplanung aus. ABB hat für die Stahlindustrie die Software-Lösung Melt Shop Schedule Optimizer (MSO) im Forschungszentrum Ladenburg entwickelt, die, basierend auf der Auftragslage und der dafür benötigten Arbeitsschritte, einen zeitoptimierten Ablaufplan entwickelt. Der „cpm Plus Energy Manager“ von ABB ermöglicht nun, basierend auf einem solchen Ablaufplan, die Prognose der Energieverbrauchskurve.
Integration in den Betriebsablauf
Unter der Annahme eines flexiblen Strompreises können mit der Verbrauchsprognose die kostenintensivsten Zeitpunkte sichtbar gemacht werden. Damit wird es möglich, die Produktionsplanung nicht nur zeitoptimal, sondern auch energiekostenoptimal durchzuführen. Diese Abhängigkeit vom Strompreis erfordert für die Produktionsplanung eine hohe Flexibilität, vor allem wenn der Strompreis nicht im Voraus bekannt ist. Aber auch für den Fall, dass die Energie im Voraus zu Festpreisen eingekauft wird, lohnt sich diese Vorgehensweise. Treten ungeplante Änderungen im Produktionsablauf auf, beispielsweise durch dringend notwendige, unvorhergesehene Wartungsmaßnahmen, muss Energie an der Strombörse nachgekauft beziehungsweise verkauft werden. Die Optimierung des vorhandenen Produktionsplanes bezüglich des dortigen Energiepreises stellt eine besondere Herausforderung dar. Die Entwicklung von Lösungen, die diese Optimierung ermöglichen, liegt im Fokus der Forschergruppe aus Ladenburg.
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