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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.
Das Thema Energiewende ist in aller Munde. Sie soll eine sichere, umweltverträgliche und wirtschaftlich erfolgreiche Zukunft ermöglichen. Ein Ansatz dafür ist die dezentrale, also verbrauchernahe Energieversorgung. Der Trend geht weg vom konventionellen Kraftwerk und hin zur Kraft-Wärme-Koppelung und erneuerbaren Energien. Für einen absehbaren Zeitraum geht es auch darum, zentrale und dezentrale Elemente sinnvoll miteinander zu verknüpfen. Mit der Frage, wie Energiesysteme angepasst und kombiniert werden müssen, um den Energiehaushalt – den nationalen wie den von Unternehmen und Privatpersonen – optimieren zu können, beschäftigt sich das Reutlinger Energiezentrum für Dezentrale Energiesysteme und Energieeffizienz in Lehre und Forschung. Es ist die Kombination aus Technik und Betriebswirtschaft, aus einzelwirtschaftlicher Optimierung und aus Gesamtsicht, die das Reutlinger Energiezentrum ausmacht. Im Folgenden werden die Schwerpunkte des Forschungsteams dargestellt.
Für das Gelingen der Wärmewende und des von Klimaschutzminister Robert Habeck eingeforderten Wärmepumpenhochlaufs gilt es mannigfaltige Herausforderungen zu lösen. Welche Chancen in diesem Zusammenhang eine Kombination von Wärmepumpe und Kraft-Wärme-Kopplung (KWK) eröffnet, wird im folgenden Beitrag erörtert.
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.
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.
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 zunehmende erneuerbare Stromerzeugung erfordert Anstrengungen, um den Angebotsschwankungen und der Verteilungsproblematik entgegen zu wirken. Eine dezentrale und am Bedarf orientierte Stromerzeugung mittels Kraft-Wärme-Kopplung (KWK) kann einen wesentlichen Beitrag leisten, um diese Schwankungen auszugleichen und die Netze zu entlasten. Zu diesem Zweck ist aber ein Steuerungssystem für die KWK-Anlagen erforderlich, das sowohl für die Deckung des Wärmebedarfs im Objekt sorgt, als auch gewährleistet, dass die elektrische Energie genau zu den Zeiten erzeugt wird, zu denen sie im Objekt benötigt wird. Die Entkopplung von Stromerzeugung und Deckung des Wärmebedarfs kann dabei über den standardmäßig vorhandenen Wärmespeicher erfolgen. Dieser stellt damit das zentrale Element der Gesamtanlage dar, für die das Steuerungssystem zur Eigenstromoptimierung im Rahmen des Forschungsvorhabens entwickelt und erprobt werden soll.
Im Rahmen des vorliegenden Zwischenberichtes werden die Ergebnisse des 2. des auf insgesamt drei Jahre angelegten Forschungsprojektes vorgestellt. Im Einzelnen sind die Themen Prognose, Bestimmung des Energieinhaltes im Wärmespeicher, stromoptimiertes Steuerungssystem, Aufbau der Feldtestanlagen, Simulation und sozialwissenschaftliche Begleitforschung beschrieben.
Bei den umfangreichen Arbeiten zur Wärme- und Strombedarfsprognose hat sich gezeigt, dass die naive Prognose, die auf der Übernahme der Daten der Vortage beruht, aufgrund des starken Einflusses des individuellen Nutzerverhaltens eine nur schwer zu verbessernde Vorhersagegüte aufweist. Zur Bestimmung des Energieinhaltes im Wärmespeicher wird eine Sigmoidfunktion zur Beschreibung des Temperaturverlaufs über der Speicherhöhe verwendet. Schwierig ist dabei die Anpassung der vier Funktionsparameter mit nur drei Temperaturmesswerten, was jedoch durch geeignete Randbedingungen erreicht werden kann. Das stromoptimierte Steuerungssystem verwendet die Wärmebedarfskurven bei minimalem und maximalem Energieinhalt des Wärmespeichers als Begrenzungen des Optimierungsbereiches, um so die Deckung des Wärmebedarfs zu jeder Zeit zu gewährleisten. Die zwei im Projekt zur Verfügung stehenden Feldtestanlagen wurden mit zusätzlicher Mess- und Steuerungstechnik nachgerüstet, um das entwickelte Steuerungssystem implementieren und testen zu können. Das Simulationsmodell ist im Hinblick auf verschiedene Speicherkonfigurationen erweitert und auf Basis am BHKW-Prüfstand der Hochschule gewonnener Versuchsdaten verifiziert worden, und im Zuge der sozialwissenschaftlichen Begleitforschung werden die Ergebnisse einer im Rahmen des Projektes angefertigten Studie zu den Hemmnissen der KWK vorgestellt.
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.