Prognosebasiertes Batterieladen: Solarenergie richtig speichern statt abregeln

von Michael Ebel (Gastbeitrag), , 6 Kommentare

Das Ziel von Betreibern einer Solaranlage: Den höchsten Ertrag und den wirtschaftlichsten Betrieb. Die Praxis sieht jedoch auch mal anders aus. Einige Förderprogramme und das Erneuerbare-Energien-Gesetz schreiben eine Limitierung der maximalen PV-Einspeiseleistung am Netzanschlusspunkt vor. Produzieren Solaranlagen also zuviel Energie, müssen sie abgeregelt werden. Dann ist die wertvolle Ressource Solarstrom umsonst produziert. Dagegen hilft das SMA Feature „Prognosebasiertes Batterieladen“.

Warum prognosebasierte Batterieladung?

Wenn lokal Netzanschlussbedingungen, oder Förderprogramme eine Abregelung von Solaranlagen vorschreiben, können Anlagenbetreiber die Wirtschaftlichkeit ihrer Solaranlage mit prognosebasiertem Batterieladen steigern.

Was passiert ohne prognosebasiertes Batterieladen?

Vor allem an sonnenreichen Tagen steht bereits am Morgen viel PV-Energie zur Verfügung. Die  Batterie ist dann bereits vor dem Mittag vollgeladen. Dann wird eine Begrenzung der PV-Einspeisung zur Mittagszeit notwendig, da die Batterie die überschüssige PV-Energie nicht mehr aufnehmen kann.

Die Nachteile:

1. Weniger PV-Erzeugung
Eine hohe PV-Erzeugung zur Mittagszeit kann nicht mehr in die Batterie geladen werden, da diese in den sonnenreichen Monaten bereits vormittags geladen wurde. Die PV-Einspeiseleistung muss dann zur Mittagszeit abgeregelt werden (Bild 1).

Bild 1

2. Negativer Effekt für die kalendarische Lebensdauer der Batterie
Die Batterie steht in sonnenreichen Monaten häufig bis zum Abend für mehrere Stunden im vollgeladen Zustand (Bild 2). Aufgrund elektrochemischer Prozesse führt dies zu einer schnelleren kalendarischen Alterung bei Lithium-Ionen-Batterien (Bild 3). Möglichst kurze Zeiten mit Ladezustand von 100 Prozent sind von Vorteil. Das häufige Erreichen von 100 Prozent Ladezustand ist für die Batterien und dessen Ladezustandsberechnung unabdingbar.

Bild 2

 

Bild 3

So funktioniert die prognosebasierte Batterieladung

In SMA PV-Speichersystemen ermöglicht der Sunny Home Manager 2.0 (SHM 2.0) die prognosebasierte Batterieladung.

PV-Erzeugungsprognose

Mit Hilfe einer Wetterprognose aus Internetdaten und individueller Anpassung an die lokalen Gegebenheiten kann er die Sonneneinstrahlung für einige Stunden bis Tage genau vorhersagen.

Verbrauchsprognose

Darüber hinaus prognostiziert der SHM 2.0 ein individuelles Lastprofil über das Verbrauchsverhalten des Anlagenbetreibers.

PV-Abregelungsprognose

Dem System stehen somit die beiden wichtigsten Informationen zur Verfügung um berechnen zu können, wann die PV-Anlagenleistung die vorgegebene max. Einspeiseleitung am Netzanschlusspunkt überschreitet. Das tritt vornehmlich zur Mittagszeit auf und wird daher auch gerne als Mittagsspitze bezeichnet. Der Sunny Home Manager prognostiziert im Vorfeld, wie viel PV-Energie in dieser Mittagsspitze abgeregelt bzw. nicht erzeugt werden würde.

Ziel ist es, die Mittagsspitze in den Batterien zu speichern – und zwar genau dann, wenn die PV-Anlage eigentlich ihre Einspeiseleistung drosseln müsste. Die Grenze der Drosselung wird auch als Begrenzung der Wirkleistungseinspeisung bezeichnet (Bild 4).

Bild 4

Hier wird auch geprüft, ob für den folgenden Tag Abregelungsverluste aufgrund der Begrenzung der PV-Einspeisung zu erwarten sind. In diesem Fall wird bereits am Nachmittag des aktuellen Tages oder am nächsten Vormittag gerade so viel PV-Energie in die Batterie geladen, dass sich mit der vorhandenen Batterieladung ein Netzbezug in der Nacht und die prognostizierten Abregelungsverluste des Folgetages vermeiden lassen. Dadurch wird die Batterie stärker entladen und hat am nächsten Tag mehr freie Speicherkapazität: Dann wird geladen, statt abgeregelt.

 

Beispiel für prognosebasiertes Batterieladen

Reale freigeschaltetes PV-Speichersystem aus dem Sunny Portal → SMA Flexible Storage System

Am 19. Juni .2014 wurde die Batterie tagsüber nur bis zu einem Batterieladezustand (SOC = State of Charge) von rund 70 Prozent geladen, obwohl weitere PV-Überschüsse zur Batterieladung zur Verfügung gestanden hätten. Warum? Der Sunny Home Manager hatte prognostiziert, dass die bis dahin gespeicherte Energie in den Batterien sowie die noch verfügbare PV-Energie des aktuellen Tages ausreicht, um Netzbezug zu vermeiden (Bild 5 – 8).

Bild 5

Bild 6

Am Folgetag steht für die frühen Morgenstunden noch genügend zwischengespeicherte Energie aus dem Batteriespeichersystem zur Verfügung.  Und: Die PV-Einspeiseleistung muss zur Mittagszeit nicht abgeregelt werden, da die Batterieladung ab ca. 12 Uhr verzögert einsetzt und die überschüssige PV-Energie aufnimmt (Bild 7 und 8).

Bild 7

Bild 8

Vorteil: Mehr PV-Ertrag

Beispielkonfiguration für ein Speichersystem bestehend aus Sunny Tripower, Sunny Boy Storage und Sunny Home Manager 2.0

Beispielkonfiguration für ein Speichersystem bestehend aus Sunny Tripower, Sunny Boy Storage und Sunny Home Manager 2.0

Was brauche ich für prognosebasiertes Batterieladen?

SMA Speichersystem

  1. Solar-Wechselrichter Sunny Boy oder Sunny Tripower
  2. Batterie-Wechselrichter Sunny Island oder Sunny Boy Storage
  3. Sunny Home Manager 2.0 mit aktiviertem Feature „Prognosebasiertes Batterieladen”

 

Auswirkungen der Limitierung der PV-Einspeiseleistung

Solaranlage: 7,5 kWp Solarleistung mit Einstrahlungswerten in Mitteldeutschland

Limitierung der PV-Einspeiseleitung am Netzanschlusspunkt: auf 50 Prozent

Bei 50 % Abregelung (siehe Vorschrift KfW-Förderung, Bayrische-Förderung, Baden-Württemberg Förderung) ergibt sich ein jährlicher Vorteil von 25 bis38 € durch den höheren PV-Ertrag (Einspeisung)!

 

*Bei 12,3 ct. Einspeisevergütung und 28 ct Strombezugskosten

 

Weitere Vorteile

Einige Förderprogramme bieten zusätzliche Anreize für die Nutzung der prognosebasierten Batterieladung:

Das Förderprogramm für PV-Speichersysteme in Baden-Württemberg bietet z.B. einen einmaligen Bonus von 250,00 Euro für prognosebasiertes Batterieladen.

Zusammenfassung

Mit prognosebasiertem Batterieladen erwirtschaften Anlagenbetreiber höhere PV-Erträge und verlängern zusätzlich die kalendarische Lebensdauer der Lithium-Ionen-Batterie.

Alles in allem können wir sagen: Wenn deine Batterie mal wieder nicht auf 100 Prozent geladen wird, ist das kein Grund zur Beunruhigung. IT IS NOT A BUG …. IT IS A FEATURE!

Made by SMA.

Prognosebasiertes Batterieladen: Solarenergie richtig speichern statt abregeln
4.7 (94.29%) 7 votes

Schlagworte:
6 Kommentare
  1. Christian sagte:

    Jetzt im Winter stehen viele private Speicherbatterien leer da und warten vergeblich auf Arbeit. Die Wärmepumpe läuft und ich muss „teueren“ Strom dafür einkaufen.
    Auf der anderen Seite exportieren wir derzeit gerade 10GW Leistung in die Nachbarländer und haben in Deutschland ein Überangebot.

    Wann vernetzt SMA die Speicher, nimmt an den Energiemärkten damit teil und füllt diese z.B. im Winter mit Windstrom? Und warum kann der Home Manager nicht meine Wärmepumpe laufen lassen, wenn gerade Überangebote im Stromnetz vorhanden sind? Ja, und wenn dann noch nachts der Home Manager meinem E-Auto mitteilt, dass gerade die Windräder glühen und auf Abnahme warten, dann wäre es geschafft!

    Die ganze Technik ist schon da, warum wird diese Potential nicht abgerufen?

    Antworten
  2. Arvid Neumeister sagte:

    Super Sache die Prognose basierende Ladung. Wenn sie denn funktioniert.
    Meiner Erfahrung über 3,5 Jahre ist das die Prognose nach langem warten tut was sie soll aber nicht perfekt.
    Es wird trotz alledem bei bestem Wetter die PV Erzeugung abgeregelt da die Prognose bei 12kwp Leistung Süd von maximal 9kw aus geht zur Mittagszeit und deshalb zu früh die Batterie beginnt zu laden um sie sicher voll zu bekommen.
    Zum anderen ist seit einem Update kein automatischer Standbye vorhanden. Somit entläd der SI die Batterie mit ca 30W weiter. Das führt dazu das er nach einer Weile die Batterie mit Netzstrom nach läd…

    Antworten
    • Anke Baars
      Anke Baars sagte:

      Hallo Arvid,
      sind bei dir die PV-Strings entsprechend der Ausrichtung und Neigung deines Systems konfiguriert? Das ermöglicht oft bessere Prognosen. Grundsätzlich versuchen wir natürlich immer, bestmöglich zu prognostizieren. Dafür gleichen wir beispielsweise die aktuelle Ist-Leistung des PV-Systems mit den Online-Wetterdaten mehrerer Anbieter ab. Aber leider sind auch die besten Prognosen nicht immer perfekt. Ein Beispiel: Der Sunny Home Manager (SHM) arbeitet sowohl mit Prognosen für die Erzeugung als auch für den Verbrauch. Um die individuellen Gewohnheiten zu lernen, benötigt er etwa zwei Wochen Zeit. Dabei kann es durch spontane Änderungen im Verbrauchsverhalten leider auch mal zu falschen Prognosen kommen. Wenn du dein Elektroauto eigentlich immer zur Mittagszeit auflädst, es dann aber doch mal spontan zur Mittagszeit nutzt, weiß der Sunny Home Manager nicht, wohin mit der Energie. Er hatte sie ja eigentlich für das Laden des Elektroautos vorgesehen. Er lädt dann leider stattdessen nicht die Batterie, weil sie aus seiner Sicht erst nachmittags dran ist. Hier arbeiten wir derzeit an Lösungen, um unsere Systeme künftig noch intelligenter zu machen.
      Dein beschriebenes Problem mit dem Standby-Mode kannst du vermutlich mit einer seit Mai 2018 verfügbaren Firmware für den Sunny Island beheben. Ab der FW4.100/4.000 geht der Sunny Island nach erreichtem Mindestladezustands wieder in den Standby-Mode. Die Firmware findest du beim entsprechenden Produkt im Download-Bereich unter „Firmware“.
      Ich hoffe, das hilft dir weiter.
      Viele Grüße, Anke

      Antworten
    • Anke Baars
      Anke Baars sagte:

      Hallo Mike,
      das Feature „Prognosebasiertes Laden“ steht mit der neuen Firmware ab Ende Januar auch für den Sunny Boy Storage 3.7 zur Verfügung.

      Viele Grüße,
      Anke

      Antworten
      • Mike Dietsche sagte:

        Ok, bin gespannt… mit dem Sunny Boy 2.5 den ich übergangsweise vor dem 3.7 hatte funktionierte es eigntlich einwandfrei.

Dein Kommentar

An Diskussion beteiligen?
Hinterlasse uns Deinen Kommentar!

Schreibe einen Kommentar

Deine E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht.

You may use these HTML tags and attributes: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <s> <strike> <strong>