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Am Beispiel von zwei Unternehmen mit stark unterschiedlichen Strom- und Wärmebedarfswerten zeigt sich, dass aufgrund einer Amortisationszeit im günstigsten Fall von etwa 2 Jahren der Einsatz von Blockheizkraftwerken in jedem Fall wirtschaftlich lohnenswert ist. Dabei wird deutlich, dass die Auslegung des Blockheizkraftwerkes stark von den Strom- und Wärmebedarfswerten abhängt und dass der Pufferspeicher keinesfalls zu klein ausgelegt werden sollte. Das gute wirtschaftliche Ergebnis gilt bereits für den standardmäßig eingesetzten wärmegeführten Betrieb des Blockheizkraftwerkes, wobei eine intelligente stromoptimierte Steuerung mit Lastspitzenmanagement die Wirtschaftlichkeit weiter verbessert. Grundsätzlich ist darauf zu achten, dass Blockheizkraftwerke auf einen längerfristigen Betrieb ausgelegt sind. Bei jährlichen Betriebszeiten von 4.000 Stunden bis 8.000 Stunden ergibt sich ein Betrieb des Blockheizkraftwerkes über 6 bis 12 Jahre.
Im Rahmen dieses Aufsatzes soll anhand eines Praxisbeispiels aufgezeigt werden, wie sich vor dem Hintergrund des aktuellen KWK-Gesetzes die Entscheidung für eine KWK-Anlage mit einer größeren Leistung bereits heute wirtschaftlich auswirkkt. Darüber hinaus wird eine Methode zur Festlegung des optimalen Pufferspeichervolumens vorgestellt.
This paper examines the deployment of Power to-X technologies in the US energy system through 2040. For this analysis, Power-to-X technologies have been added to an input database representing the US energy system as a single region, which is used in conjunction with an energy system optimization model called Tools for energy model optimization and analysis (Temoa). Detailed data for each individual technology, including water electrolysis, hydrogen compression and storage, chemical processing to synthetic natural gas (SNG) and methanol was collected and entered to the input database. Under a deep decarbonization scenario, Power-to-X is deployed beginning in 2035 under the assumption of no new nuclear power plants installed and a restriction on biodiesel production based on limited area for growing crops. The major portion of the hydrogen generated by electrolysis from excess PV- and wind-generated electricity goes into the production of methanol. This result suggests that Power-to-X is used to generate transport fuels in order to reduce CO2 emissions especially in this sector.
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.
Das Thema Energieflexibilität und Anpassung der eigenerzeugten Energie an die Energieerzeugung aus regenerativen Energien gewinnt an Bedeutung. Regulierbare Eigenerzeugungsanlagen können zur Stabilisierung des Netzes einen enormen Beitrag leisten. Dieser Aufsatz zeigt, welchen Effekt der Einsatz von BHWK auf die Galvanikbranche hat und wie nicht nur die eigenen Energiekosten reduziert, sondern auch die Möglichkeit geschaffen wird, auf Signale der Energiewirtschaft zu reagieren, ohne die Energieversorgung zu unterbrechen.
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 druch 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 umd 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 Betriebsmodei 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 Prognoseanwendung sind sowohl univariate (elektrische Last und thermische Brauchwarmwasserlast) als auch multivariate Prognosemodelle (PV-Erzeugung und thermische Heizwarmwasserlast) implementiert worden.
The coupling of the heat and power sector is required as supply and demand in the German electricity mix drift further and further apart with a high percentage of renewable energy. Heat pumps in combination with thermal energy storage systems can be a useful way to couple the heat and power sectors. This paper presents a hardware-in the-loop test bench for experimental investigation of optimized control strategies for heat pumps. 24-hour experiments are carried out to test whether the heat pump is able to serve optimized schedules generated by a MATLAB algorithm. The results show that the heat pump is capable of following the generated schedules, and the maximum deviation of the operational time between schedule and experiment is only 3%. Additionally, the system can serve the demand for space heating and DHW at any time.