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WindNODE: Grünen Strom nutzen statt Abregeln

Oft müssen Windparks abgeregelt werden, weil zu viel Strom im Netz ist. Im Schaufensterprojekt WindNODE werden neue Möglichkeiten gesucht, den Öko-Strom zur Wärme- und Kälteerzeugung zu nutzen.

Wir sind es gewohnt, dass Strom immer und zu jeder Zeit verfügbar ist. In kaum einem anderen Land der Erde ist die Stromversorgung so zuverlässig wie in Deutschland – knapp 14 Minuten fiel 2018 der Strom aus.

Das soll auch so bleiben, wenn Sonne und Wind als Hauptquelle die Stromversorgung übernehmen.

Ist zu viel Strom im Netz, werden Windparks und PV-Anlagen abgestellt

Doch wie kann das funktionieren? Denn anders als konventionelle Kraftwerke sind Windparks und Photovoltaikanlagen auf natürliche Quellen angewiesen. Sie produzieren nur, wenn der Wind weht oder die Sonne scheint. Da aber gleichzeitig noch viele konventionelle Kraftwerke am Netz sind, wird häufig mehr Strom produziert als zum gleichen Zeitpunkt verbraucht wird. Derzeit lautet die Lösung für dieses Problem: Wind- und Solaranlagen werden abgeschaltet. Das ist teuer und gleichzeitig wird viel Strom verschenkt.

Angebot und Nachfrage nach Strom in der regenerativen Energiewelt besser miteinander in Einklang zu bringen, ist eines der Ziele von WindNODE. Als Teil der Schaufenster für intelligenten Energie (SINTEG) wollen mehr als 70 Mitstreiter , darunter Unternehmen, Kommunen und wissenschaftliche Einrichtungen, im Nordosten Deutschlands zeigen, wie auf fluktuierende Einspeisung intelligent reagiert werden kann. Wir stellen zwei dieser Projekte vor.

Der Stahlspeicher in Berlin-Tegel

Zu viel Strom im Netz, der aber später gebraucht wird? Die Lösung scheint auf der Hand zu liegen – ein Speicher muss her! Noch fehlt es in Deutschland an großen Speicherkapazitäten.

Wie aber eine dezentrale Lösung aussehen kann, erproben die WindNODE-Partner Gewobag, Lumenion und Vattenfall derzeit in Berlin-Tegel. Dort wurde Anfang Mai 2020 ein Stahlspeicher des Start-Ups Lumenion in Betrieb genommen, der nicht benötigte Stromspitzen aufnehmen, als Wärme speichern und diese später bei Bedarf in die Wärmeversorgung einspeisen kann. Dazu wird der Speicher, der über eine Kapazität von 2,4 Megawattstunden verfügt, mit einem bestehenden gasbetriebenen Blockheizkraftwerk (BHKW) der Vattenfall Energy Solutions in die Quartierstrom- und Nahwärmeversorgung des Gewobag-Wohnquartiers integriert.

Grafik: Lumenion

Stahl ist ein langlebiges, günstiges und effektives Speichermedium, argumentieren die Projektpartner. Dank seiner Robustheit und Dichte könne er sehr hohe Temperaturen speichern und ein hohes Temperaturgefälle erzielen. Der Gesamtwirkungsgrad des Systems liegt deshalb bei bis zu 95 Prozent.

Durch die thermische Speicherung wird ein wichtiger Schritt Richtung Sektorenkopplung erreicht, also der Verbindung von Stromerzeugung mit dem Wärmeverbrauch oder dem Treibstoffbedarf.

Der Stahlspeicher des Start-Ups Lumenion verfügt über eine Kapazität von 2,4 Megawattstunden. (Foto: Kerstin Reisch, Lumenion)

Rückverstromung: Wärme kann auch wieder zu Strom werden

Aber auch Rückverstromung ist möglich: Der Berliner Speicher kann seine Wärme auch an eine Dampfturbine abgeben, in der ‒ je nach Wirkungsgrad der Turbine ‒ etwa 25 bis 35 Prozent der Wärme in Strom umgewandelt werden. Die bei der Rückverstromung verbleibende Restwärme von etwa 80 bis 120°C kann wiederum ins Nah- und Fernwärmenetz eingespeist werden.

Dass die Technik funktioniert, konnte Lumenion bereits mit einem 450 kWh großen Prototyp auf dem Campus der Hochschule für Technik und Wirtschaft (HTW) in Oberschöneweide unter Beweis stellen, wo Regelung und Betriebsführung des innovativen Speichers getestet wurden. Mittelfristig sollen deutlich größere Speicher bereitgestellt werden: Das Unternehmen plant bereits Speicher mit 40, 500 und sogar 5.000 MWh Kapazität.

In Deutschland einmalig: die Power-to-Heat-/Power-to-Cold-Anlage der GASAG Solution Plus GmbH (Foto: GASAG Solution Plus)

Intelligent: Wärme und Kälte aus Strom

Strom kann als Wärme gespeichert werden ‒ aber was ist mit Kälte? Denn in heißen Sommern ist der Wärmebedarf lange nicht so groß wie an kalten Wintertagen, stattdessen wird Klimatisierung ein wichtiges Thema. Auch Rechenzentren und Forschungseinrichtungen mit großen Serverräumen sind rund ums Jahr eher an Kälte als an Wärme interessiert.

Auf dem EUREF Campus im Berliner Stadtteil Schöneberg installierte deshalb die GASAG Solution Plus GmbH im Rahmen von WindNODE eine in Deutschland bislang einzigartige Power-to-Heat-/Power-to-Cold-Anlage, die die Gebäude auf dem Campus heizt und kühlt. 

Herausforderung: Speicher anwerfen, wenn der Strom billig und der CO2-Ausstoß geringer ist

Die Wärmeerzeugung wird über verschiedene Technologien sichergestellt: Die Grundlast liefern vier Blockheizkraftwerke, von denen zwei mit Biomethan betrieben werden. Für Spitzenlasten können Erdgas-Spitzenlastkessel „einspringen“ (je 2.100 kW). Für die Kälteerzeugung steht eine Kompressionsanlage mit 2.000 kW zur Verfügung. Um nun diese Anlagen vor allem dann zu betreiben, wenn der Strompreis günstig ist, können aktuell nicht gebrauchte Wärme und Kälte in zwei Wassertanks mit je 22 Kubikmetern Fassungsvermögen gespeichert werden. Die großen Wasserspeicher werden also vor allem dann aufgeladen, wenn ein besonders hohes Angebot an Strom aus Solar- oder Windkraftanlagen besteht, während die Nachfrage gering ist.

Doch was im Prinzip einfach klingt, ist in der Praxis anspruchsvoll. Power-to-Heat-/Power-to-Cold-Anlagen können nicht einfach in Abhängigkeit vom aktuellen Strompreis an- und ausgeschaltet werden, beschreibt die GASAG Solution Plus im Jahrbuch von WindNODE. Das Hoch- und Herunterfahren benötige eine gewisse Zeit, zudem wirke sich eine hohe Zahl von Schaltzyklen schlecht auf die Lebensdauer der Komponenten aus. Gleichzeitig müssen Wetterprognosen und Strompreisdaten berücksichtigt werden. Die Innovation des Projektes liegt dementsprechend weniger in den einzelnen Komponenten, sondern vielmehr in der intelligenten und automatisierten Steuerung des Systems: der eigens entwickelten Software EcoTool mit selbstlernenden Algorithmen.