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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.
Heat pumps are a vital element for reaching the greenhouse gas (GHG) reduction targets in the heating sector, but their system integration requires smart control approaches. In this paper, we first offer a comprehensive literature review and definition of the term control for the described context. Additionally, we present a control approach, which consists of an optimal scheduling module coupled with a detailed energy system simulation module. The aim of this integrated two part control approach is to improve the performance of an energy system equipped with a heat pump, while recognizing the technical boundaries of the energy system in full detail. By applying this control to a typical family household situation, we illustrate that this integrated approach results in a more realistic heat pump operation and thus a more realistic assessment of the control performance, while still achieving lower operational costs.
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.