Anreize des novellierten EEG1 und KWKG2 zur lokalen Nutzung regenerativ erzeugter Elektrizität ermöglichen eine attraktivere Betriebsführung von netzgekoppelten Fahrzeugen mit Batteriespeicher. In diesem Paper wird gezeigt wie die Freiheitsgrade durch den optimierten Betrieb von thermischen- (KWK) und elektrischen Speichern (Plug-in Fahrzeug) eine bessere Nutzung verschiedener Vergütungsoptionen erlaubt. Zur Optimierung der lokalen Betriebsführung wurde ein gemischt ganzzahliges lineares Modell der beteiligten Komponenten (KWK, Photovoltaik, thermischer Speicher, PIug-In-Fahrzeuge) entwickelt. An den Energieverbrauchsdaten einer Freiburger Reihenhaussiedlung wurden simulativ sowohl die verschiedenen lokalen Betriebsführungskonzepte als auch die Vergütungsoptionen nachgebildet und anhand des Deckungsbeitrags monetär bewertet. Die beiden simulierten Fahrzeuge und nutzerspezifischen Anforderungen wurden auf Basis einer Analyse des Mobilitätsverhaltens nachgebildet. Des Weiteren wurden viertelstündlich aufgelöste reale thermische und elektrische Lastgänge aus der Reihenhaussiedlung sowie Erzeugungsdaten einer Freiburger Photovoltaikanlage verwendet. Um Zukunftsszenarien wie eine potenzielle Rückspeisung der Energie aus der Fahrzeugbatterie abzubilden, wurde ein Batteriemodell entwickelt, das die Batterieabnutzungskosten bewertet. Im Vergleich zum Basisszenario3 wird durch die auf das Lade- und RUckspeiseverhalten der Fahrzeuge abgestimmte Betriebsführung der KWK- Anlage der Deckungsbeitrag im Simulationszeitraum (Januar bis Juli) um bis zu 2100 € (~ 40%)verbessert.

Amendments of the two German directives that define feed- in tariffs, the EEG and the KWKG, guarantee a higher payment for decentrally generated energy which is consumed locally instead of being fed into the public grid. In the context of an emerging Plug-In vehicle market this legislation is a promising option for additional revenues: Batteries of Plug-In vehicles serving as energy storages in combination with smart charging schedules present an opportunity to optimize the amount of local energy consumption. The approach used in this paper for evaluating this complex scenario is model-based optimisation using mixed integer linear programming (MILP) algorithms. Underlying data of the modelbased analysis are load and heat consumption data measured every quarter of an hour, PV generation data, realistic assumptions for driving patterns, a model for battery degradation of the Plug-In vehicle, and CHP production of a terraced housing estate located in Freiburg, a city in the southern part of Germany. The simulation considering technical operation parameters as well as costs and revenues revealed a potential benefit for optimized local operation management. Within the simulated period (January to July) benefits increased up to 2100 € (which is -40% of the contribution margin) compared to feeding the electricity into the grid completely.