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Steuerung und Vermarktung von Akteuren in Stromverteilnetzen – Verknüpfung von Elektromobilität und Power-to-X-Anwendungen mit einem Smart Grid

Martin Zapf, HS Coburg

Porträtfoto Martin Zapf

Martin Zapf

 

Martin Zapf, wurde 1990 in Sonneberg, Deutschland geboren. 2016 erhielt er den Master of Engineering (M.Eng.) im Bereich Energiemanagement und Energietechnik an der Hochschule Ansbach. Zuvor konnte er bereits Berufserfahrung in der Projektierung von energie- und gebäudetechnischen Anlagen sammeln. 2011 schloss er sein Studium als Dipl.-Ing. (BA) der Versorgungstechnik ab. Im Jahr 2017 veröffentlichte er das Buch „Stromspeicher und Power-to-Gas im deutschen Energiesystem“. Derzeit ist er als wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Hochschule Coburg tätig.

 

Betreuer:

Prof. Dr.-Ing. habil Christian Weindl, HS Coburg

Prof. Dr.-Ing. Reinhard German, FAU

 

Steuerung und Vermarktung von Akteuren in Stromverteilnetzen –
Verknüpfung von Elektromobilität und Power-to-X-Anwendungen mit einem Smart Grid

Im Rahmen dieses Projektes sollen wirtschaftlich tragfähige Systemlösungen für die „Grünstromversorgung“ von steuerbaren Verbrauchern, welche integrativ und geschlossen im Energiesystem anwendbar sind und die Möglichkeit neuer Geschäftsmodelle erschließen, entwickelt und weitergehend untersucht werden. Diese erfordern eine system- und marktorientierte Ansteuerung und Regelung von steuerbaren Verbrauchern und/oder Prosumern. Hierfür sind einerseits Kommunikationsschnittstellen als Bindeglied zwischen den steuerbaren Verbrauchern, dem Stromnetz, der Stromerzeugung und dem Strommarkt notwendig, andererseits eine Lokalisierung der Energieanwendung. Durch den flexiblen Einsatz von steuerbaren Verbrauchern soll dabei eine Reduktion des Energieaustauschs zu anderen Netzebenen oder -bereichen sowie eine gezielte und optimierte Nutzung regenerativer Energien in bestehenden Netzstrukturen ermöglicht werden. Darüber hinaus wird eine Unterstützung der innerhalb der Netze notwendigen Systemdienstleistungen sowie eine Vermeidung bzw. Reduktion von temporären Überlast-Situationen untersucht.