Optimierte Speicherbewirtschaftung unter Verwendung von Multi-Scale-Hydrologischen Vorhersagen am Beispiel der Speichergruppe Zillertal

Abstract ID: 3.6
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Frey, S. (1)
Haberl, U. (1); Schübl, M. (1); Stadlbacher, K. (1); and Hebenstreit, K. (1)
(1) VERBUND Energy4Business GmbH, Am Hof 6a; 1010 Wien; Österreich
How to cite: Frey, S.; Haberl, U.; Schübl, M.; Stadlbacher, K.; and Hebenstreit, K.: Optimierte Speicherbewirtschaftung unter Verwendung von Multi-Scale-Hydrologischen Vorhersagen am Beispiel der Speichergruppe Zillertal, #WAH26-3.6
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Keywords: Speicherbewirtschaftung, Klimawandel, Operatives Prognosesystem
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Die optimale Bewirtschaftung von Pumpspeichern in hochalpinen Regionen erfordert die Integration von hydrologischen Prognosen über unterschiedliche Zeithorizonte – von Stunden bis zu saisonalen Skalen. Am Beispiel der von VERBUND betriebenen Speichergruppe Zillertal wird ein integrierter Ansatz zur Speicheroptimierung vorgestellt.

Die Speicherbewirtschaftung wird durch gegenläufige Randbedingungen geprägt: Auf der einen Seite ist eine möglichst optimale Verwertung des Zulaufs im Frühjahr und Sommer erforderlich, welcher in relevanten Teilen aus Schnee- und Gletscherschmelze stammt. Auf der anderen Seite müssen die Anlagen auf Extremereignisse vorbereitet sein, um die Speicher und Unterlieger zu schützen und mögliche Hochwasserwellen aufnehmen zu können. Der Speichereinsatz (sowohl Pumpen- als auch Turbineneinsätze) wird generell stark durch Strompreissignale geprägt, die durch volatile Energieträger wie Wind und Photovoltaik beeinflusst werden. Kurzfristig erfolgen reaktive Anpassungen im Bereich von Stunden bis zu Tagen, während mittelfristig die Kenntnis der Schneedecke und Zuflussprognosen sowie langfristig die saisonale Speicherfüllungsplanung berücksichtigt werden.

Der Beitrag diskutiert die aktuellen und zukünftigen Aufgaben, einer effizienten Speicherbewirtschaftung, die Notwendigkeit von hydrologischen Vorhersagen, insbesondere im alpinen Regime, über verschiedene zeitliche Skalen hinweg und die anwendungsorientierte Implementierung in ein operatives Echtzeit-Prognosesystem. Eine besondere Herausforderung stellt dabei der Klimawandel dar.  

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