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Die Zielsetzung des hier vorgestellten Projekts ist es, eine intelligente Steuerungsalgorithmik für Biogas-Blockheizkraftwerke (Biogas-BHKW) zu entwickeln und zu optimieren. Daran schließt sich eine Testphase an einer realen Biogasanlage an, an der die Algorithmik zu diesem Zweck in die Anlagensteuerung implementiert wird. Um beurteilen zu können inwieweit die Steuerungsalgorithmik einen Beitrag zur Entlastung von Stromnetzen leisten kann, wird für die Versuche neben dem elektrischen Bedarf des landwirtschaftlichen Betriebs, an dem die Anlage angesiedelt ist, zusätzlich die Residuallast des benachbarten Stromnetzes betrachtet. Diese basiert auf Daten vom nächstgelegenen Umspannwerk, die so skaliert werden, dass sie eine Siedlung repräsentieren, die von dem Biogas-BHKW der Anlage mitversorgt werden kann. Die Einbindung der Steuerungsalgorithmik in die Anlagensteuerung erfolgt über eine Kommunikationsstruktur mit einer Datenbank als zentraler Schnittstelle. Eine erste Versuchsreihe, bei der das Biogas-BHKW nach den Fahrplänen der intelligenten Steuerungsalgorithmik geregelt wird, zeigt vielversprechende Ergebnisse. Über die gesamte Versuchsreihe hinweg berechnet die Steuerungsalgorithmik zuverlässig neue Fahrpläne, die vom BHKW weitestgehend auch sehr gut umgesetzt werden. Zudem kann nachgewiesen werden, dass durch den Einsatz der Algorithmik das vorgelagerte Stromnetz entlastet wird.
Die bedarfsgerechte Steuerung dezentraler thermischer Energiesysteme, wie Kraft-Wärme-Kopplungs- (KWK-) Anlagen und Wärmepumpen, kann einen entscheidenden Beitrag zur Deckung bzw. Reduktion der Residuallast leisten und so für eine Verringerung der konventionellen Reststromversorgung und den damit einhergehenden Treibhausgasemissionen sorgen. Dafür wurde an der Hochschule Reutlingen in mehrjähriger Forschungsarbeit ein prognosebasierter Steuerungsalgorithmus entwickelt. Gegenstand dieses Beitrags bilden neben der Vorstellung eben jenes Steuerungsalgorithmus auch dessen praktische Umsetzungsvarianten: Eine auf einer speicherprogrammierbaren Steuerung (SPS) rein lokal ausführbare Version sowie eine Webservice-Anwendung für den parallelen Betrieb mehrerer Anlagen – ausgehend von einem zentralen Server. Erprobungen am KWK-Prüfstand der Hochschule Reutlingen bestätigen die zuverlässige Funktionsweise des Algorithmus in den verschiedenen Umsetzungsvarianten. Gleichzeitig wird der Vorteil der bedarfsgerechten Steuerung gegenüber dem, insbesondere im Mikro-KWK-Bereich standardmäßig vorliegenden, wärmegeführten Betrieb in Form einer Steigerung der Eigenstromdeckung von bis zu 27 % aufgezeigt. Neben der bedarfsgerechten Steuerung bedient der entwickelte Algorithmus zudem noch ein weiteres Anwendungsgebiet: Den vorhersagbaren KWK-Betrieb, der beispielsweise in Form täglicher Einspeiseprognose im Rahmen des Redispatch 2.0 eingefordert wird. Die Vorhersage des KWK-Betriebs ist dabei auf zwei Weisen möglich: Als erste Option kann der wärmegeführte Betrieb direkt über den Algorithmus abgebildet und prognostiziert werden. Eine andere Möglichkeit stellt wiederum die bedarfsgerechte Steuerung der Anlage dar; der berechnete optimale Fahrplan entspricht dabei gleichzeitig der Betriebsprognose des KWK-Geräts. Damit ist der entwickelte Steuerungsalgorithmus in der Lage, auf unterschiedliche Weisen zum Gelingen der Energiewende beizutragen.
Dieser Bericht fasst die wesentlichen Arbeiten und Ergebnisse zusammen, die in dem Verbundvorhaben „GalvanoFlex_BW“ im Kalenderjahr 2018 durchgeführt und erzielt wurden. Dazu lässt sich zunächst sagen, dass die Messwertaufnahme und –auswertung abgeschlossen ist. Es wurden verschiedene Messkampagnen bei der Fa. NovoPlan durchgeführt. Bei C&C Bark konnte man teilweise auf bestehende Daten zurückgreifen, die punktuell durch weitere Messungen ergänzt wurden. Bei der Fa. Hartchrom konnten aufgrund von Personalmangel keine Messungen durchgeführt werden. Die aufgenommenen Daten wurden in eine Effizienzbewertung überführt, aus der im Folgenden allgemeine Aussagen abgeleitet werden sollen. Dazu ist ein Simulationsprogramm aufgesetzt worden, das in der Lage ist, Prozessketten energetisch abzubilden und zu optimieren. Zudem sollen aus den Messdaten verbesserte Profile für den Wärmebedarf in den Unternehmen entwickelt werden, die daraufhin der KWK-Optimierung zur Verfügung gestellt werden. Im Zuge der Entwicklung und Bewertung stromoptimierter KWK- Strategien ist ein bestehendes Simulationsmodell entsprechend weiterentwickelt worden. Konkret wurde das Modell um eine verbesserte Lastprognose für Strom und Wärme für Industriebetriebe ergänzt, und das Optimierungsverfahren wurde um eine zweite Dimension erweitert. Während bislang allein die Optimierung der Eigenstromdeckung mit einer Begrenzung der BHKW-Starts als Nebenbedingung möglich war, ist jetzt die Kappung der elektrischen Lastspitze zusätzlich in der Zielfunktion integriert. Gerade bei Industrieunternehmen lässt sich auf diese Weise eine weitere, zum Teil nicht unerhebliche Energiekosteneinsparung erreichen, was durch die ersten Berechnungen anhand der drei im Reallabor vertretenden Betriebe bestätigt wird. Die Ergebnisse werden unter AP 8 (Umsetzung) diskutiert. Der Dialog mit weiteren Unternehmen und Institutionen außerhalb des Vorhabens konnte über die Branchenplattfom weitergeführt werden. In 2018 wurden zwei Veranstaltungen dieser Art durchgeführt, und im Frühjahr 2019 wird ein weiterer Workshop zu diesem Thema durchgeführt. Die sozialwissenschaftliche Begleitforschung wurde mit der zweiten Phase der Firmenbefragungen ebenfalls planmäßig weitergeführt. Mit Blick auf die Umsetzung eines BHKW-Konzeptes haben sich dabei zwei wichtige Punkte wie folgt gezeigt: Zum einen muss die umsetzende Firma eine gewisse „Energieeffizienz-Reife“ besitzen, die sich u.a. in der Erfahrung bei der Durchführung von Energieeffizienzmaßnahmen zeigt, da die Installation eines BHKWs eine äußerst komplexe Maßnahme darstellt. Zum anderen müssen andere unternehmensspezifische Kontextfaktoren hinzukommen, wie z.B. aus anderen Gründen durchzuführende bauliche Maßnahmen, so dass gewisse zeitliche Entscheidungsfenster entstehen, in denen die Umsetzung von KWK-Maßnahmen sinnvoll sind.
Bis zum Jahr 2050 soll in Baden Württemberg mit dem Ziel „50-80-90“ der Energiebedarf um 50% reduziert werden, die erneuerbaren Energien sollen zu 80% an der Energieversorgung beteiligt sein und die Emissionen von Treibhausgasen um 90% sinken.Entsprechende Ziele sind für andere Regionen und Länder in ähnlicher Weise festgelegt.
Damit diese Ziele erreicht werden, muss bei der Gebäudewärmeversorgung ein konsequenter Umbau stattfinden. Hier spielt die Sektorenkopplung mit Hilfe von Wärmepumpen (WP) eine entscheidende Rolle. Zur Abschätzung des Potenzials sowie des Aufwandes für einen großflächigen Einsatz von Wärmepumpen ist es unmöglich, eine spezifische und angepasste Dimensionierung der Wärmepumpensysteme für jedes einzelne Gebäude durchzuführen. Stattdessen müssen auf Seiten der Bebauung Referenzgebäude definiert und auf Seiten der Wärmepumpensysteme mittlere Leistungsdaten der am Markt befindlichen Modelle verwendet werden. Während die Festlegung von Referenzgebäuden verschiedentlich in der Literatur zu finden ist, widmet sich der erste Teil der Veröffentlichung der Vorstellung von Korrelationsfunktionen für die thermische und elektrische Leistung sowie die Leistungszahl (COP) von Wärmepumpen, die auf Basis von Herstellerdaten in Abhängigkeit der Quellen- und Vorlauftemperatur ermittelt wurden.
Konkret wurden als Ausgangsbasis für die Korrelationsfunktionen Datenblätter verschiedener Sole- und Luft-Wasser Wärmepumpen (SWP, LWP) zusammengestellt und ausgewertet. Die Grundlage hierfür war die Liste „Wärmepumpen mit Prüfnachweis eines unabhängigen Prüfinstituts“ des Bundesamts für Wirtschaft und Ausfuhrkontrolle (BAFA).
In dem vorliegenden Zwischenbericht sind die Arbeiten und Ergebnisse zusammengefasst, die im Rahmen des Projektes GalvanoFlex_BW während der ersten acht Projektmonate der insgesamt 2 1/2 jährigen Laufzeit durchgeführt und erzielt wurden. Ziel des Projektes ist die Untersuchung und Verbesserung der Energieeffizienz in Industrieunternehmen mit dem speziellen Fokus auf der Einführung stromoptimiert betriebener KWK-Anlagen. Entsprechend des Arbeits- und Zeitplans sind die Literaturrecherche, die Festlegung von Prozesstypen, die Datenerfassung, die Strategieentwickung zur stromoptimierten KWK, die Optimierung der Schnittstelle zwischen KWK und Gleichrichtern, der Aufbau der Branchenplattform und die sozial-wissenschaftliche Begleitforschung beschrieben. Der aktuelle Projektstand deckt sich dabei im Wesentlichen mit den Vorgaben aus dem vorgelegten Zeitplan.
Mit dem Betrieb von KWK-Anlagen lässt sich nennenswert Primärenergie einsparen. KWK-Anlagen werden aus diesem Grund aufgrund verschiedener Gesetze und Richtlinien gefördert. Zum wirtschaftlichen Betrieb einer KWK-Anlage ist es erforderlich, den größtmöglichen Teil des erzeugten elektrischen Stroms entweder selbst zu verbrauchen oder an Dritte (Mieter, Wohnungseigentümer…) zu verkaufen. Mit dem KWKG 2016 werden größere KWK-Anlagen interessant, und Anlagen mit geringerer jährlicher Laufzeit können sich sogar wirtschaftlicher darstellen als reine Grundlastanlagen.
Der Wärmespeicher einer KWK-Anlage kann genutzt werden, um den Betrieb des BHKWs in die Zeiten des Stromverbrauchs zu verlagern. Die Ad-hoc-Zuschaltfunktion verbessert das Ergebnis gegenüber eines auf Basis von Prognosen erstellten Fahrplans. Zu beachten sind allerdings eine erhöhte Anzahl BHKW-Starts und erhöhte Wärmeverluste am Speicher. Die deutlich besten Ergebnisse werden für BHKW mit Leistungsmodulation erzielt.
Der Wärmespeicher einer KWK-Anlage kann genutzt werden, um den Betrieb des BHKWs in die Zeiten des Stromverbrauchs zu verlagern. Die Ad-hoc-Zuschaltfunktion verbessert das Ergebnis gegenüber eines auf Basis von Prognosen erstellten Fahrplans. Zu beachten sind allerdings eine erhöhte Anzahl BHKW-Starts und erhöhte Wärmeverluste am Speicher. Die deutlich besten Ergebnisse werden für BHKW mit Leistungsmodulation erzielt.
- Verschiebung des KWK-Betriebs in die Phasen mit hohem Stromverbrauch
- Wärme- und Stromlastprognose
- Bestimmung des Wärmeinhaltes im Pufferspeicher
- Erstellung eines optimierten Fahrplans für das KWK-Gerät
- Ergebnisse von praktischen Anlagen im Feldtest
- Simulation der Temperaturen im Pufferspeicher im praktischen Betrieb von KWK-Anlagen