Untersuchung hoher Durchdringung verteilter Erzeuger zur Verbesserung technischer, emissions- und wirtschaftlicher Beschränkungen von Verteilnetzen

Warum die Verteilung von Kraftwerken wichtig ist

Während Haushalte und Unternehmen mehr Geräte anschließen und Elektroautos sowie Wärmepumpen hinzukommen, werden unsere Stromnetze stärker beansprucht als je zuvor. Gleichzeitig wollen wir die Verschmutzung reduzieren und Platz für mehr saubere Energie wie Wind und Sonne schaffen. Dieser Beitrag untersucht, was passiert, wenn viele kleine Kraftwerke – etwa Solaranlagen auf Dächern, Windturbinen und Mini-Gasturbinen – tief in lokale Verteilernetze eingebracht werden, statt sich hauptsächlich auf große entfernte Kraftwerke zu stützen. Außerdem schlägt er eine neue, intelligente Planungsmethode vor, um zu entscheiden, wo und in welcher Größe diese kleinen Erzeuger platziert werden sollten, damit das Netz kostengünstiger, sauberer und zuverlässiger läuft.

Von großen Kraftwerken zu vielen kleinen Helfern

Traditionelle Stromnetze wurden um einige wenige große Kraftwerke herum aufgebaut, die Energie über weite Leitungen zu den Verbrauchern schicken. Heute werden immer mehr „verteilte“ Erzeuger – Solarpaneele auf Dächern oder in nahegelegenen Flächen, Windturbinen am Ortsrand und kompakte Mikroturbinen – direkt an lokale Verteilernetze angeschlossen. Diese kleinen Anlagen können die Strecke verkürzen, die Strom zurücklegen muss, wodurch Wärmeverluste sinken und lokale Spannungen bei hoher Nachfrage unterstützt werden können. Die Vorteile hängen jedoch stark davon ab, wie viele Einheiten installiert werden, wie leistungsstark sie sind und an welchen Leitungen und Knotenpunkten sie angeschlossen werden. Schlecht platzierte Erzeuger können Spannungen verschlechtern, Leitungen überlasten oder die erwarteten Einsparungen nicht liefern.

Eine smarte Suche nach den besten Standorten

Die Autoren stellen eine Planungsmethode vor, die einen Algorithmus namens Energy Valley Optimizer mit Fuzzy-Logik kombiniert. Die Fuzzy-Logik durchsucht das Netz zunächst, um Bereiche zu markieren, in denen Spannungen absinken und Verluste hoch sind. Sie verengt dann die Liste der potenziellen Anschlussstellen auf die vielversprechendsten Regionen und verkleinert so den Suchraum. Auf dieser reduzierten Karte erkundet der Energy Valley Optimizer viele Kombinationen aus Erzeugergrößen und -standorten. Er bewertet jeden Kandidatenplan anhand mehrerer Ziele gleichzeitig: Verringerung der Leitungsverluste, Einhaltung der Spannungen nahe ihren Idealwerten, Senkung der Kosten für den Bezug von Strom aus dem Hauptnetz und Reduzierung von Kohlendioxid- und sonstigen Schadstoffemissionen. Durch Gewichtung dieser Ziele sucht die Methode nach einer ausgewogenen Lösung statt nach der Optimierung nur eines einzelnen Faktors.

Test des Konzepts an einem virtuellen Stromnetz

Um die Leistungsfähigkeit dieser Planungsstrategie zu prüfen, testen die Forschenden sie an einem standardisierten Referenznetz mit 69 Anschlussstellen, das in der Energietechnik weit verbreitet ist. Sie betrachten drei Hauptszenarien. Zuerst betrachten sie einen einfachen Fall, in dem drei verteilte Erzeuger mit festem Output hinzugefügt werden, mit dem alleinigen Ziel, die Energieverluste zu verringern. Zweitens betrachten sie ein gemischtes Ziel, das auch Kosten, Spannungen und Emissionen einschließt, wiederum unter Annahme fester Nachfrage und Erzeugung. Drittens nähern sie sich der Realität, indem sie Nachfrage und erneuerbaren Ertrag über den Tag und die vier Jahreszeiten variieren lassen und gleichzeitig Windparks, Solaranlagen und Mikroturbinen kombinieren. In jedem Fall wird die neue Methode mit mehreren anderen in der Fachliteratur verbreiteten Optimierungstechniken verglichen.

Wie viel sauberer und günstiger kann das Netz werden?

In den verschiedenen Testszenarien findet die Kombination aus Energy Valley Optimizer und Fuzzy-Logik Lösungen, die alle konkurrierenden Methoden übertreffen oder einholen. Mit dem alleinigen Ziel der Verlustreduktion senkt sie die Leistungsverluste um etwa 69 Prozent – geringfügig besser als dreizehn andere veröffentlichte Ansätze. Werden alle Ziele gemeinsam betrachtet, reduziert sie die Verluste immer noch um ungefähr zwei Drittel, verbessert die niedrigsten Spannungswerte im Netz deutlich und senkt unter dem Szenario mit konstanter Nachfrage die stündlichen Kosten für importierten Strom und die Emissionen um fast 99 beziehungsweise 98 Prozent. Im realistischeren saisonalen Szenario schlägt die Methode eine Mischung aus Wind-, Solar- und Mikroturbinen vor, die etwa zwei Drittel des lokalen Bedarfs deckt. Diese Konfiguration senkt die jährlichen Strombeschaffungskosten um rund 1,36 Millionen Dollar, reduziert die Netzverluste um fast 85 Prozent, bringt die Spannungswerte in einen komfortableren Bereich und verringert schädliche Emissionen um etwa 69 Prozent.

Was die Ergebnisse für den Alltag bedeuten

Für Nichtfachleute ist die Botschaft klar: Viele kleine Erzeuger sinnvoll im lokalen Netz zu platzieren kann die Stromversorgung sauberer, günstiger und zuverlässiger machen – vorausgesetzt, die Planung wird sorgfältig durchgeführt. Die Studie zeigt, dass fortgeschrittene Suchmethoden, unterstützt von Fuzzy-Logik zur Fokussierung auf problematische Netzteile, Versorgungsunternehmen zu Konfigurationen führen können, die Verschwendung und Verschmutzung drastisch reduzieren und zugleich Versorgungssicherheit und Geräteschutz gewährleisten. Wenn Gemeinden mehr Dachsolaranlagen, lokale Windkraft und andere dezentrale Quellen hinzufügen, könnten Werkzeuge wie dieses helfen, ein Patchwork kleiner Projekte in ein gut koordiniertes System zu verwandeln, das sowohl der Umwelt als auch der Stromrechnung zugutekommt.

Zitation: alromithy, F.s., Hosseinnia, H., Rostami, R. et al. Investigating distributed generator high penetration in improving technical, emission and economic constraints of distribution network. Sci Rep 16, 11430 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-37797-0

Schlüsselwörter: dezentrale Erzeugung, Planung erneuerbarer Energien, Stromverteilernetze, Netzoptimierung, Emissionsminderung