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Coupling electricity and heat sector is one of the most necessary actions for the successful energy transition. Efficient electrification for space heating and domestic hot water generation is needed for buildings, which are not connected to any district heating network, as distributed heating demand momentarily is largely met by fossil fuels. Hence, hybrid energy systems will play a pivotal role for the energy transition in buildings. Heat pumps running on PV-electricity is one of the most widely discussed combination for this purpose. In this paper, a heuristic optimization method for the optimal operation of a heat pump driven by the objective for maximum onsite PV electricity utilization is presented. In this context, the thermal flexibility of the building and a thermal energy storage (TES) for generation of domestic hot water (DHW) are activated in order to shift the operation of the heat pump to times of PV-generation. Yearly simulations for a system consisting of heat pump, PV modules, building with floor heating installation and TES for DHW generation are carried out. Variation parameters for the simulation include room temperature amplitude (0.5, 1, 1.5 and 2 K) based on mean room temperature (21 °C), PV-capacity (4, 6, 8 and 10 kW) and type of heat pump (ground source and air source type). The yearly energy balances show that buildings offer significant thermal storage capacity avoiding an additional, large TES for space heating fulfillment and improving the share of onsite PV electricity utilization. With introduction of a battery, which has been analyzed as well for different sizes (1.9, 4.8, 7.7 and 10.6 kWh), the share of onsite PVelectricity utilization can even be improved. However, thermal flexibility supplemented by the varying room temperature amplitude for a bigger battery does not improve the share of onsite PV-electricity utilization. Nevertheless, even with a battery not more than 50% of the electrical load including operation of the heat pump can be covered by PV-electricity for the specific system under investigation. This is noteworthy on the one hand, since it indicates that a hybrid heating system consisting of heat pump and PV cannot solely cover the heat demand of residential buildings. One the other hand, this emphasizes the necessity to include further renewable sources like wind power, in order to draw the complete picture. This, however, is beyond the scope of this paper, which mainly focuses on introduction and verification of the novel control method with regard to a practical building.
Im Projekt "Heat4SmartGrid" soll untersucht werden, ob und wie mit Hilfe von Wärmepumpen der Anteil erneuerbarer Energien an der Wärmeversorgung in Baden-Württemberg (BW) gesteigert werden und gleichzeitig das Verteilnetz durch eine intelligente Steuerung der Wärmepumpensysteme entlastet werden kann. Hierzu ist im AP 1 für das Jahr 2050 ein Wärmebedarf in BW von 35 TWh errechnet worden, bei 40 TWh im Jahr 2030. Im Vergleich zum Jahr 2015 ergibt sich so ein Rückgang um 30 % zum Jahr 2030 und bis zum Jahr 2050 um 40 %. Weiterhin steigt auf Grund von energetischer Sanierung im Gebäudebestand das technische Potenzial für Wärmepumpen, ausgehend von 8 TWh im Jahr 2015, auf 20 TWh bis 2030 und auf 23 TWh bis 2040. Insgesamt könnten so 63 % aller Wohnanteile in BW durch Wärmepumpen mit thermischer Energie versorgt werden. Der Einsatz von Wärmepumpensystemen ist somit ein wichtiger Baustein für das Gelingen der Wärmewende. Zur Steuerung der Wärmepumpen sind in AP 2 Betriebsmodi in Abhängigkeit von Anwendung und Gebäudetyp entwickelt worden. Diese werden mittels Korrelationsfunktionen für die Heizleistung für Luft-Wasser- und Sole-Wasser-Wärmepumpen bestimmt. Hierauf aufbauend sind für die in AP 1 ermittelten Gebäudetypen die erreichbare Jahresarbeitszahl der beiden Wärmepumpentechnologien ermittelt worden. Zur intelligenten system- und netzdienlichen Steuerung dieser Wärmepumpensysteme werden Prognosen über die lokale Erzeugung und den lokalen Verbrauch benötigt, die in AP 5 erarbeitet werden. In Abhängigkeit der Prognose-anwendung sind sowohl univariate (elektrische Last und thermische Brauchwarmwasserlast) als auch multivariate Prognosemodelle (PV-Erzeugung und thermische Heizwarmwasserlast) implementiert worden.