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Nowadays CHP units are discussed for the production of electricity on demand rather than for generation of heat providing electricity as a by-product. By this means, CHP units are capable of satisfying a higher share of the electricity demand on-site and in this new role, CHP units are able to reduce the load on the power grid and to compensate for high fluctuations of solar and wind power.
Evidently, a novel control strategy for CHP units is required in order to shift the operation oriented at the heat demand to an operation led by the electricity demand. Nevertheless, the heat generated by the CHP unit needs to be utilized completely in any case, for maintaining energy as well as economic efficiency. Such a strategy has been developed at Reutlingen University, and it will be presented in the paper. Part of the strategy is an intelligent management for the thermal energy storage (TES) ensuring that the storage is at low level in terms of its heat content just before an electricity demand is calling the CHP unit into operation. Moreover, a proper forecast of both, heat and electricity demand, is incorporated and the requirements of the CHP unit in terms of maintenance and lifetime are considered by limiting the number of starts and stops per unit time and by maintaining a certain minimum length of the operation intervals.
All aspects of this novel control strategy are revealed in the paper, which has been implemented on a controller for further testing at two sites in the field. Results from these tests are given as well as results from a simulation model, which is able to evaluate the performance of the control strategy for an entire year.
Wissen schaffen für klimafreundliche Energietechnik : das Erfolgsgeheimnis der Kraft-Wärme-Kopplung
(2017)
Als hocheffiziente Energieerzeugungstechnologie spielt die KWK eine wichtige Rolle bei der Energiewende und dem Klimaschutz. Gerade für den Gebäudebereich und Unternehmen kann die KWK eine wirtschaftliche und umweltschonende Möglichkeit sein, Strom und Wärme zu erzeugen. Für die Planung, Umsetzung und den Betrieb von KWK-Anlagen werden fachkundige Handwerke und Ingenieure gebraucht. Aus diesem Grund hat das Ministerium für Umwelt, Klima und Energiewirtschaft in den Jahren 2015 und 2016 zusammen mit dem Handwerkstag Baden-Württemberg ... den Qualifizierungskurs "Kraft-Wärme-Kopplung - Kompetenz für den Wärme- und Energiemarkt von heute und morgen" durchgeführt... Aufgrund des Erfolges der Seminarreihe wird diese auch 2017 ff. fortgesetzt.
Flexible KWK – aber wie?
(2021)
Es ist mittlerweile unstrittig, dass Kraft-Wärme-Kopplungs-Anlagen (KWK-Anlagen) zunehmend flexible betrieben werden müssen. Nur so kann es gelingen, die Anlagen optimal in das elektrische Energiesystem einzubinden, beispielsweise zur Deckung der Residuallast oder zur Unterstützung der Verteilnetze, und damit zur Umsetzung der Energiewende beizutragen. Auch der Gesetzgeber fordert den flexiblen Betrieb durch die Absenkung der förderfähigen Betriebsstunden im KWK-Gesetz ein. Um vor diesem Hintergrund jedoch parallel die Deckung des erforderlichen Wärmebedarfs unter Gewährleistung der hohen Effizienz der KWK sicherzustellen, ist eine intelligente Steuerung der Geräte erforderlich. Zu diesem Zweck ist an der Hochschule Reutlingen ein vorausschauender Steuerungsalgorithmus zum „stromoptimierten“ und netzdienlichen“ Betrieb von KWK-Anlagen bei voller Nutzung der KWK-Wärme als Alternative zum standardmäßig anzutreffenden wärmegeführten Betrieb entwickelt worden.
Für die erfolgreiche Umsetzung der Energiewende in Deutschland ist die Kraft-Wärme-Kopplung (KWK) aufgrund ihrer hohen Effizienz und Flexibilität nicht mehr wegzudenken. Um die verfügbare Flexibilität einer KWK-Anlage unter Gewährleistung ihrer hohen Effizienz optimal nutzen zu können, ist an der Hochschule Reutlingen in mehrjährigen Forschungsarbeit ein prognosebasierter Steuerungsalgorithmus für Blockheizkraftwerke (BHKW) in Verbindung mit Wärmespeichern entwickelt worden.
This paper covers test and verification of a forecast-based Monte Carlo algorithm for an optimized, demand-oriented operation of combined heat and power (CHP) units using the hardware-in-the-loop approach. For this purpose, the optimization algorithm was implemented at a test bench at Reutlingen University for controlling a CHP unit in combination with a thermal energy storage, both in real hardware. In detail, the hardware-in-the-loop tests are intended to reveal the effects of demand forecasting accuracy, the impact of thermal energy storage capacity and the influence of load profiles on demand-oriented operation of CHP units. In addition, the paper focuses on the evaluation of the content of energy in the thermal energy storage under practical conditions. It is shown that a 5-layer model allows to determine the energy stored quite accurately, which is verified by experimental results. The hardware-in-the-loop tests disclose that demand forecasting accuracies, especially electricity demand forecasting, as well as load profiles strongly impact the potential for CHP electricity utilization on-site in demand-oriented mode. Moreover, it is shown that a larger effective capacity of the thermal energy storage positively affects demand-oriented operation. In the hardware-in-the-loop tests, the fraction of electricity generated by the CHP unit utilized on-site could thus be increased by a maximum of 27% compared to heat-led operation, which is still the most common modus operandi of small-scale CHP plants. Hence, the hardware-in-the-loop tests were adequate to prove the significant impact of the proposed algorithm for optimization of demand-oriented operation of CHP units.
The objective of the project presented here is to develop an intelligent control algorithm for an energy system consisting of a biogas CHP (combined heat and power), various storage technologies, such as thermal energy storages (TES) and gas storages, and other renewable energy sources, such as photovoltaics. A corresponding algorithm based on the Monte-Carlo method has already been developed at Reutlingen University for CHP units running on natural gas and for heat pumps. The project presented here concentrates on the further development of this algorithm for application to biogas CP units. In this context, an adequate implementation of the gas storage is of primary importance, as it mainly determines the flexibility of the plant. In the course of the validation of the new optimization algorithm, simulations were carried out based on data from the Lower Lindenhof, an agricultural experimental station of the University of Hohenheim. Both an optimization with regard to onsite electricity utilization and an optimization driven by residual load were investigated. Preliminary results show that the optimization algorithm can improve the operation of the biogas CHP unit depending on the selected target function.
Micro grids often consist of energy generators, storages and consumers with controllers which are not prepared for their integration into communication networks for energy systems. In this paper it will be presented, how standards from the field of energy automation can be applied in such controllers. The data for communication interfaces can be structured according to the IEC 61850- or the VHPREADY standard. It is investigated which requirements must be supported to implement such data models within the controllers. For the transmission of the data we propose the OPC UA protocol, which supports extensive security measures and which is today available for nearly all modern types of controllers and computers.
Ziel eines aktuellen Forschungsprojektes an der Hochschule Reutlingen, das gemeinsam mit dem Ingenieurbüro Ganssloser und der Universität Tübingen durchgeführt wird, ist es, Flexibilitäten in Unternehmen, die im Verbund als virtuelles Kraftwerk am Strommarkt agieren, zu erkennen und nutzbar zu machen. Zu diesem Zweck soll eine Steuerbox für Industrie- und Gewerbebetriebe entwickelt werden, die einerseits mit der zentralen Leitwarte des virtuellen Kraftwerks kommuniziert und andererseits die Anlagen des Unternehmens so steuert, dass die zur Verfügung stehenden Flexibilitäten möglichst optimal genutzt werden. Die Hochschule Reutlingen beschäftigt sich innterhalb des Projekts mit der Erkennung und Beschreibung von Flexibilitäten in Unternehmen.
The increasing share of renewable energy with volatile production results in higher variability of prices for electrical energy. Optimized operating schedules, e.g., for industrial units, can yield a considerable reduction of energy costs by shifting processes with high power consumption to times with low energy prices. We present a distributed control architecture for virtual power plants (VPPs) where VPP participants benefit from flexible adaptation of schedules to price forecasts while maintaining control of their operating schedule. An aggregator trades at the energy market on behalf of the participants and benefits from more detailed and reliable load profiles within the VPP.