Flexibler Betrieb von Biogasanlagen zur Abdeckung der Residuallast

Abstract

Der vollständige Umstieg von fossilen auf erneuerbare Energien birgt große Herausforderungen. Durch den überwiegenden Anteil der fluktuierenden Energiequellen, Wind- und Solarkraft, werden Versorgungsengpässe auftreten. Um Strombedarf und -produktion auszugleichen und die Netzstabilität aufrechtzuerhalten, sind Energiespeichersysteme oder steuerbare erneuerbare Energien erforderlich. Flexible Biogasanlagen könnten hierbei als Schlüsseltechnologie fungieren. Die Flexibilisierung von Biogasanlagen wird derzeit noch nicht vollständig ausgeschöpft. Eine Möglichkeit stellt die bedarfsgerechte Biogasproduktion durch eine flexible Fütterung dar. Um die Deckung der Residuallast über ein Fütterungsmanagement einer Biogasanlage zu untersuchen, wurde ein Prozessmodell basierend auf dem Anaerobic Digestion Model No. 1 (ADM1) mit einem Fütterungsalgorithmus (PI-Regler) verknüpft. Anhand von Batch-Experimenten und der Weender-Futtermittelanalyse mit der van- Soest-Erweiterung wurden ausgewählte Modellparameter bestimmt und das Modell kalibriert. Des Weiteren wurden Aussagen über die Abbaubarkeit verschiedener Substrate getroffen. Es zeigte sich, dass die Reaktionszeit aller untersuchten Substrate lediglich ausreicht, um im Intraday-Handel und Spotmarkt auf längerfristige Bedarfe zu reagieren. Kurzfristige Regelenergie innerhalb von einigen Minuten lässt sich mithilfe dieser Substrate nicht bereitstellen. Anhand von verschiedenen Fütterungsszenarien an einem Laborfermenter wurde gezeigt, dass eine flexible Fütterung eine hohe Innertages- und Langzeitdynamik der Biogasproduktion ermöglicht, ohne dass sich diese negativ auf die Prozessstabilität auswirkt. Die durchgeführten Laborversuche konnten mithilfe des ADM1xp-Modells im flexiblen Betrieb nur bedingt simuliert werden. Für eine genauere Vorhersage bedarf es einer Verknüpfung des Regelungskonzeptes mit Ansätzen einer adaptiven, kontinuierlichen Kalibrierung von ausgewählten Parametern. Abschließend wurde anhand verschiedener Betriebsszenarien eine bedarfsgerechte Methanproduktion untersucht. Mithilfe des ADM1xp-Modells und des Fütterungsalgorithmus wurde der nötige Substrateinsatz in einer Biogasanlage berechnet, um ein definiertes Methanbedarfsprofil zu decken. Für alle Szenarien konnte eine sehr gute Übereinstimmung zwischen der simulierten Methanproduktion und dem Methanbedarf erzielt werden. Das beste Regelergebnis wurde bei einer Grundlastfütterung mit Maissilage, einer flexiblen Fütterung mit Zuckerrüben und einem Nachgärer erreicht. Aufgrund der starken Trägheit des Biogasprozesses war jedoch eine verzögerte Reaktion auf die Stellgrößenänderung zu beobachten. Fehlende Produktionsmengen lassen sich allerdings durch eine Zwischenspeicherung der vorherigen Überproduktionen ausgleichen. Neben dem Ausgleich von Strombedarf und -produktion bietet der flexible Betrieb ökonomische Vorteile, da Substratmengen und Gasspeicherkapazitäten eingespart und die Einnahmen über eine Direktvermarktung erhöht werden können.

The complete switch from fossil to renewable energies holds major challenges. Due to the large share of fluctuating energy sources, wind and solar energy, supply shortages will occur. To balance power demand and production as well as to maintain grid stability, energy storage systems and systems for demand-driven energy production will be necessary. For this purpose, flexible biogas plants could be used as a key technology. Actually, the technical possibilities of flexible operation of biogas plants are not fully realized on the market. One possibility is the demand-driven biogas production by flexible feeding. In order to cover residual load by feeding management of biogas plants a process model based on the Anaerobic Digestion Model No. 1 (ADM1) was linked to a feeding algorithm (PI controller). Based on batch experiments and the Weende analysis with van Soest method, model parameters were determined and the model was calibrated. Furthermore, statements were made about the degradibility of different substrates. The results showed that the reaction time of these substrates is only sufficient to react to long-term demands by intraday trading and spot market. Short-term control energy within a few minutes cannot be provided using these substrates. Using different feeding scenarios at a lab fermenter it was shown that flexible feeding results in high intraday and long-term dynamics of biogas production without a negative effect on the process stability. The executed lab tests could only be limitedly simulated using the ADM1xp model for the flexible operation. For a more accurate prediction the control concept has to be linked with approaches of an adaptive, continuous calibration of selected parameters. Finally, a demand-driven methane production was investigated by different operating scenarios. Using the ADM1xp model and the feeding algorithm, the necessary substrate input at a biogas plant was calculated to cover a defined methane demand profile. For all scenarios the simulated methane production was in good accordance with the methane demand. The best control result was achieved by a basic load feeding with maize silage, a flexible feeding with sugar beets and an additional secondary fermenter. However, due to the strong inertia of the biogas process a delayed reaction to the change in the control variable was observed. But missing production can be compensated by intermediate storage of previous overproduction. In addition to balancing power demand and production, flexible operation of biogas plants offers economic advantages like saving substrate input and gas storage capacities as well as increasing income by direct marketing.