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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.
In the course of a more intensive energy generation from regenerative sources, an increased number of energy storages is required. In addition to the widespread means of storing electric energy, storing energy thermally can contribute significantly. However, limited research exists on the behaviour of thermal energy storages (TES) in practical operation. While the physical processes are well known, it is nevertheless often not possible to adequately evaluate its performance with respect to the quality of thermal stratification inside the tank, which is crucial for the thermodynamic effectiveness of the TES. The behaviour of a TES is experimentally investigated in cyclic charging and discharging operation in interaction with a cogeneration (CHP) unit at a test rig in the lab. From the measurements the quality of thermal stratification is evaluated under varying conditions using different metrics such as normalised stratification factor, modified MIX number, exergy number and exergy efficiency, which extends the state of art for CHP applications. The results show that the positioning of the temperature sensors for turning the CHP unit on and off has a significant influence on both the effective capacity of a TES and the quality of thermal stratification inside the tank. It is also revealed that the positioning of at least one of these sensors outside the storage tank, i.e. in the return line to the CHP unit, prevents deterioration of thermal stratification, thereby enhancing thermodynamic effectiveness. Furthermore, the effects of thermal load and thermal load profile on effective capacity and thermal stratification are discussed, even though these are much smaller compared to the effect of positioning the temperature sensors.
The majority of people in sub-Saharan Africa (SSA) rely on so-called “paratransit” for their mobility needs. The term refers to a large informal transport sector that runs independent of government, of which 83% comprises minibus taxis (MBT). MBT technology is often old and contribute significantly to climate change with their high carbon dioxide (CO2) emissions. Issues related to sustainability and climate change are becoming more important world-wide and hardly any attention is given to MBTs. Converting the MBTs from internal combustion engines (ICEs) to electric motors could be a possible solution. The existing power grid in SSA is largely based on fossil power plants and is unstable. This can be seen by frequent local power blackouts. To avoid further strain on the existing power grid, it would therefore make sense to charge the electric minibus taxis (eMBTs) through a grid consisting of renewable energies. A mobility map is created via simulations with collected data points of the MBTs. By using this mobility map, the energy demand of the eMBTs is calculated. Furthermore, a region-specific photovoltaic (PV) and wind simulation can be realised based on existing weather data, and a tool to size the supply system to charge the eMBTs is developed after all data has been collected. With the help of this work, it can be determined to what extent renewable energies such as PV and wind power can be used to support the transition from ICEs to electric engines in the MBT sector.
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.
Der elektrische Wirkungsgrad stellt eines der wichtigsten Bewertungskriterien für BHKW dar, da über diese Größe ausgedrückt wird, wie viel des Wertproduktes „elektrische Energie“ bezogen auf die eingesetzte oder aufzuwendende Brennstoffenergie produziert werden kann. Ein hoher elektrischer Wirkungsgrad ist somit gleichbedeutend mit hohen Erlösen aus dem Verkauf der erzeugten elektrischen Energie und damit eine grundlegende Voraussetzung für einen wirtschaftlichen Betrieb eines BHKWs. Folglich sind die Hersteller von BHKW bestrebt, den elektrischen Wirkungsgrad ihrer Geräte kontinuierlich zu verbessern und nach oben zu treiben. Dieses Bemühen zeigt sich eindrucksvoll an der Entwicklung der mechanischen Effizienz von Gasmotoren der Firma GE Jenbacher. Während mit Motoren der Baureihe 6 im Leistungsbereich 1,8 – 4,4 MWel im Jahr 1988 eine mechanische Effizienz von 34% erreichbar war, liegt dieser Wert mittlerweile bei etwa 47,5%. Diese enorme Steigerung konnte im Wesentlichen durch eine Erhöhung des mittleren effektiven Zylinderarbeitsdrucks von etwa 10 bar im Jahr 1988 auf derzeit 24 bar erzielt werden. Dabei hilft der Magerbetrieb, der gleichzeitig ein Zurückdrängen der NOx-Emissionen bewirkt, die Klopfgrenze zu höheren Drücken hin zu verschieben. Eine sichere Zündung des Gas-Luft-Gemisches wird durch die Vorkammerzündung erreicht.
Virtuelle Kraftwerke bieten durch große Flexibilitätspotentiale die Chance, die Integration fluktuierender, erneuerbarer Energieerzeuger zu ermöglichen und dadurch die Netzstabilität positiv zu beeinflussen. Für einen wirtschaftlichen Betrieb virtueller Kraftwerke sind jedoch neue Geschäftsmodelle notwendig. Der folgende Artikel behandelt die Anforderung an Geschäftsmodelle für virtuelle Kraftwerke sowie konkrete Ausgestaltungsmöglichkeiten eines Marktes, der auf virtuelle Kraftwerke ausgerichtet ist. Die Untersuchungen wurden im Rahmen einer Projektarbeit im Masterstudiengang SENCE an der Hochschule Reutlingen im Forschungsprojekt „Virtuelles Kraftwerk Neckar- Alb“ durchgeführt. Das „Virtuelle Kraftwerk Neckar- Alb“ wird vom BMWi als Kooperationsnetzwerkprojekt im Rahmen der Förderlinie ZIM-KN unterstützt.