Biomethan-Clustertool

Ausgangssituation

Infolge des Auslaufens der EEG-Vergütung für Strom aus Biogas und der diesbezüglich fehlenden Zukunftsperspektive steigt die Anzahl von Biogasproduzenten, die künftig Biogas zu Biomethan aufbereiten und dieses in das Erdgasnetz einspeisen wollen. Verteilnetzbetreiber (VNBs) sind mit einer Vielzahl von Netzanschlussanfragen konfrontiert, die hohe Investitionen, hohen Abwicklungsaufwand und lange Realisierungszeiten mit sich bringen.
Eine strategische Lösung dafür besteht darin, mehrere Biogasanlagen über eine Sammelleitung zu zentralen Aufbereitungs- und Einspeiseanlagen zu verbinden – ein sogenannter Biogas-Cluster (siehe Case Study zu Clustering).

Diese Clusterinfrastruktur muss wirtschaftlich tragfähig sein, um langfristig nachhaltige Lösungen für den Markt zu schaffen. Ziel des Projekts war es daher, ein Tool zu entwickeln, das auf Basis sinnvoller Netzanschlussmöglichkeiten wirtschaftlich rentable Biogas-Cluster im Netzgebiet identifizieren kann und so eine Basis für eine proaktive Ansprache der Biogasanlagenbetreiber und die wirtschaftlich sinnvolle Einspeisung von Biomethan zu schaffen.

Herausforderungen

Beim Aufbau des Cluster-Tools von WECOM standen mehrere konzeptionelle und technische Herausforderungen im Vordergrund:

1. Konzeptionelle Herausforderungen: Welche Struktur, Anlagenanzahl und Produktionsmenge sind wirtschaftlich sinnvoll für einen Cluster? Wie wird eine möglichst hohe Nutzung des Biomethanpotenzials gewährleistet? Wie können robuste Cluster identifiziert werden, deren Erfolg nicht von der Teilnahme einzelner Produktionsanlagen abhängt?
2. Verbindung unterschiedlicher Datenquellen: Als Datenbasis für die Clusterbildung werden die teilweise sehr heterogenen Daten aus dem deutschen Marktstammdatenregister, dem Energieatlas des betroffenen Bundeslandes, Netzdaten des Verteilernetzes und verschiedene topografische Informationen abgeglichen und verschränkt.
3. Minimierung der Rechenzeiten: Aufgrund des komplexen Optimierungsalgorithmus war die Minimierung der Rechenzeiten gefordert, um die "Live"-Anwendung mit wechselnden Vorgaben zu ermöglichen.

Ergebnis

Das modular aufgebaute Tool zur optimierten Clusterbildung kombiniert räumliche Programmierung mit datenbasierter Modellierung und ist flexibel für individuelle Netzgebiete einsetzbar. Features sind u.a.:

• Integration unterschiedlicher Datensets
• Identifikation aller geeigneter "Anker-Anlagen" in unmittelbarer Nähe eines Gasnetzes
• Ermittlung der robusten Cluster-Regionen ("Hot Spots") für den Auswahlbereich (Bundesland, Netzbereich, ...), die unabhängig von der Zu- oder Absage eines Teils der umfassten Produzenten sind
• Algorithmus zur Berechnung der optimalen Clusterverbindungen (und damit der Länge der Rohgas-Sammelleitung)
• Berechnung der optimalen Clusterteilnehmer unter vorgegebenen Constraints (z.B. maximale Leitungslänge, Beschränkung der Teilnehmeranzahl, späteste Inbetriebnahme)
• Ableitung der Anforderungen an Biogasproduktionsanlagen, die nicht Teil eines optimierten Clusters sind
• Multi-kriterielle Auswahllogik zur Identifikation der interessantesten Cluster
• GIS-basierte Darstellung und Exportmöglichkeiten

Beispielhafter Einblick in den Optimierungsvorgang:

Nutzen

Das WECOM Cluster-Tool bietet viele Möglichkeiten:

• effiziente Reaktion auf die hohe Nachfrage nach Biomethan-Einspeisungen
• Identifikation wirtschaftlich tragfähiger Cluster
• Unterstützung der Auswahlentscheidung für die Produzenten-Ansprache & Informationsveranstaltungen
• Senkung von Infrastruktur-Investitionsbedarfen und Verkürzung von Planungszeiten beim Netzbetreiber
• Klassifikation von Biogasproduktionsanlagen hinsichtlich Nutzenbeitrag im Cluster
• Die proaktive Clusterbildung erlaubt die gezielte Ansprache von Biogasanlagenbetreibern und die Initiierung von Pilotprojekten in Hotspot-Regionen.