Sektorkopplung als Schlüssel

Strombörse
Quelle: Bundesnetzagentur, SMARD.de

Größter CO2-Emittent in Deutschland ist der Energiesektor, d.h. die Stromproduktion durch fossile Kraftwerke spielt eine entscheidende Rolle bei der Bewältigung des Klimawandels. Im Mittel werden bei uns heute schon 40% des Strombedarfs durch regenerative Energieerzeugung gedeckt, mehr wäre technologisch durchaus realisierbar. Zu den Hintergründen ist das folgende Interview mit Prof. Volker Quaschning sehr empfehlenswert. Aktuell stehen wir also vor dem Problem, dass in sonnen- und windarmen Zeiten vor allem die Kohlekraftwerke für die Bedarfsdeckung und die Versorgungssicherheit sorgen. Wie läßt sich Angebot und Nachfrage im Strommarkt zur Deckung bringen und dabei der Einsatz von fossilen Brennstoffen möglichst minimal halten?

IoT als "Allesnetz" der Dinge, kennt jeden Stromverbraucher und seinen aktuellen Bedarf. Gleichzeitg kennt das Netz aber auch das aktuelle Angebot der zur Verfügung stehenden Energiequellen. Aufgabe von IoT2 als intelligente Komponente ist der Abgleich von Angebot und Nachfrage unter Optimierung der CO2 - Emissionen. Prognose und Steuerung der Lasten bei gleichzeitigem Vorrang von emissionsarmen Quellen ist ein Schlüssel zum Erfolg, ohne für den Verbraucher merkliche Komforteinbussen zu verursachen. Bei einem Überschuss an regenerativen Energiequellen werden am Strommarkt auch schon einmal negative Strompreise aufgerufen. Dann kann es durchaus sinnvoll sein, sein Gebäude mit Strom statt mit Öl zu heizen. Gibt es einen Mangel an regenerativen Energien, so könnten unwichtige Verbraucher vielleicht kurzfristig vom Netz getrennt werden. Dazu bedarf es einer denzentralen Steuerung, d.h. die Waschmaschine oder der eigene Ölkessel muss unter Klimaschutzgesichtspunkten selbst entscheiden, wie die optimale Betriebsweise aussieht.

An der Strombörse in Leipzig laufen Angebot und Nachfrage zusammen. Die Bundesnetzagentur bietet mit SMARD.de einen kostenlosen, quasi in Echtzeit arbeitenden offenen Zugang auf diese Daten. Zusammen mit den Kommunikations- und Vorhersagemöglichkeiten des IoT2 bieten sich viele Potentiale zur aktiven Optimierung.

Einer Untersuchung von Ericsson zufolge, kann die Informations- und Kommunikationstechnologie (einschließlich des IoT) dazu beitragen, die Treibhausgasemissionen bis 2030 um bis zu 63,5 Gigatonnen oder 15% zu senken. Andere Studien sehen sogar ein Potential von 20 % bis 2030. Neben den schon diskutieren Stromsektor sind dies:

  • Dienstleistungen und Industrie - Intelligente Lösungen in Wirtschaft, Verwaltung, Gesundheitswesen und Bildung werden die Kosten der Dienstleistungsbranche senken und die sozioökonomische Entwicklung in unterversorgten Teilen der Welt fördern - Teile, die der Klimawandel am stärksten treffen wird.
  • Verkehr - Intelligente Verkehrslösungen werden die Emissionen senken, indem sie die Verkehrswege optimieren, Parkplätze und Ladestationen vermitteln und den Übergang zum ÖPNV unterstützen.

Auch die Teams der IoT-Werkstatt suchen innovative Ideen zum Klimaschutz. Von der Überwachung der Wachstumsbedingungen und Schädlingsbefall in der Landwirtschaft, Solarzellen mit Sonnenstandsnachführung bis hin zur smarten Bushaltestelle finden sich in den 100 Ideen viele interessante Projektideen.

 

Welchen Eigenbedarf hat unsere IoT-Anwendung?

Nachdem wir so viel über Energieverbräuche, Einsparung und Reduktion von CO2 - Emissionen diskutiert haben, ist es an der Zeit, den Eigenbedarf unseres IoT-Kits zu analysieren. Alle IKT-Komponenten benötigen selbst Energie zum Betrieb. Das Kosten-/Nutzenverhältnis muss stimmen, andernfalls besteht die Gefahr von Reboundeffekten. Das Negativ-Beispiel Video-Streaming hat gezeigt, dass Vorteile (Dematerialisierung, keine Datenträgerproduktion, kein Transport) häufig durch übermäßigen Konsum mehr als wettgemacht werden. Neben Streaming über das Internet erzeugt auch das Training von KI einen signifikanten CO2-Footprint.

Schauen wir also ins Datenblatt des ESP8266 Mikrocontrollers und ermitteln den Eigenbedarf zum Betrieb des IoT-Kits: Der theoretische mittlere Strom beträgt 80 mA, in der Praxis kommen noch weitere Verbraucher (Spannungsregler LDO, Neopixel, BME680, USB-Controller) hinzu, so dass wir von ca. 100 mA ausgehen müssen. Bei einer Versorgungsspannung von 3.3 V sind das 330 mW elektrische Leistung, die wir unter Berücksichtigung von Netzteilverlusten großzügig auf 500 mW aufrunden.

Betreiben wir das IoT-Kit also 24 Stunden am Tag, so kommen wir im Jahr auf 0.5 W * 24 h * 365 Tage = 4.4 kWh/Jahr. Bei einem Strompreis von 30 Cent pro kWh sind das Betriebskosten von 1.3 €/Jahr. Legen wir den deutschen Strommix zugrunde (lt. Umweltbundesamt derzeit 474 gCO2/kWh), so entspricht dies einer jährlichen CO2-Emission von rund 2 kg CO2

Was das für den mobilen Betrieb bedeutet, lässt sich auch einfach abschätzen: Mikrozellen (AAA) mit ca. 800 mAh erlauben uns damit eine Betriebsdauer weniger als 8 Stunden – ein in der praktischen Anwendung eher unbefriedigender Wert.

Wie können wir den Energiebedarf optimieren?

Betrachten wir unsere bisherigen Programme, so stellen wir fest, dass diese die meiste Zeit im Wartemodus (delay) verbringen. Die eigentliche Datenerfassung und die Kommunikation sind dagegen schnell erledigt. So ein Betriebsverhalten ist typisch für Datalogger-Anwendungen.

Schauen wir also, welche Schlafmöglichkeiten der ESP neben dem delay noch bietet: Deep-sleep ist im Datenblatt mit 10 µA angegeben. Selbst wenn sich der Bedarf in der Praxis eher bei 50 µA einpendelt, so bedeutet das eine Batterielebensdauer von (800 mAh/ 50µA = 16.000 Stunden (oder 666 Tage). Je länger unser Kit im deep-sleep verweilt, desto länger hält die Batterie bzw. desto geringer sind die CO2-Emissionen. Leider müssen wir zwischendurch ab und zu zur Messung aufwachen. Je nach Zykluszeit ergibt sich aber trotzdem eine praktische Laufzeit von mehreren Tagen bis Wochen. Unsere Werkzeugkiste besitzt dazu ein entsprechendes Puzzleteil für den Tiefschlaf, bei dem wir sogar einstellen können, ob der Mikrocontroller mit oder ohne aktivem WLAN-Interface aufwachen soll. Das spart nochmals einige Energie – vorausgesetzt, wir benötigen das WLAN gar nicht und funken z.B. über LoRaWAN.

Ein Nachteil des deep-sleep soll nicht verschwiegen werden: Leider wacht unser ESP nach dem deep-sleep systembedingt wie nach einem Reset auf, d.h. alle Variablen haben ihren Inhalt verloren und das Programm startet wieder vom Anfang an. Als Programmierer stellt sich die Herausforderung, trotzdem einen sinnvollen Programmablauf zu realisieren. Das funktioniert nur deshalb, weil es einen kleinen nichtflüchtigen Speicherbereich innerhalb des Uhrenmoduls (RTC, Realtime Clock) gibt, den wir zur Zustandsspeicherung nutzen können. Die Anwendung solcher Tricks sprengt aber den Rahmen unserer grafischen Programmierplattform und bleibt dem C-Programmierer vorbehalten.

Jumper – So flexibel wie möglich

Verschiedene Lötbrücken auf dem Kit ermöglichen die flexible Anpassung der Hardware an die eigene Aufgabenstellung. Je nach Anwendung können Neopixel, USB-Brücke oder gar der Spannungsregler deaktiviert werden. Hierzu existieren Lötbrücken, die aufgetrennt bzw. neu verlötet werden müssen (näheres auch im Schaltplan):  

Bei mobilem Betrieb mit zwei AAA-Batterien ist ein sehr energieeffizienter Betrieb ohne Spannungsregler (LDO) möglich. Hierzu existieren die Lötbrücken SJ6/SJ11 auf der Vorderseite, mit denen die Versorgungsspannung direkt auf zwei Zellen umgeschaltet werden kann. Der ESP-8266 ist für den Betrieb zwischen 3 V und 3.6 V spezifiziert. Bei kleinerer Spannung (entladene Batterie) kann es zu unvorhergesehenen Betriebsverhalten kommen, weshalb diese Variante hier als „hack“ bezeichnet wird und für Anfänger nicht zu empfehlen ist. Eine weitere Stromsparmöglichkeit bietet die Lötbrücke SJ10 zur Versorgung der USB-Bridge (CP2104). Diese hat auch im Ruhemodus (ohne USB-Verbindung) einen Strombedarf von 100 µA. Ein Durchtrennen der Lötbrücke legt diesen Chip still, verhindert aber auch das Aufspielen neuer Programme per USB-Upload – also erst abschalten, wenn die Software ok ist! Auch die beiden NeoPixel besitzen einen Ruhestrombedarf von ca. 800 µA. Wenn diese Pixel von der Anwendung nicht benötigt werden, kann die Lötbrücke SJ9 durchtrennt werden (sinnvoll z.B. beim Betrieb mit LoRaWAN).

Strombedarf
Im Normalbetrieb (activ) benötigt das IoT-Kit einen mittleren Strom von 100 mA. Im deep-sleep reduziert sich der Bedarf auf 1 mA. Durch Abschalten einzelner Komponenten erreichen wir Verbräuche von wenigen µA.
Jumper auf der Platine
Durch öffen von Lötbrücken lassen sich einzelne Komponenten gezielt deaktivieren und so eine hohe Energieeffizienz erreichen.
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