Forschung für unsere Zukunft

Die Energie von morgen heute verstehen.

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CoOpt Koordinierte Optimierung von erneuerbarer Energie in Netz und Gebäude bei Planung und Betrieb

Projektziel ist, die Energieeffizienz und die Eigenbedarfsdeckung durch erneuerbare, jedoch fluktuie-rende Energieträger innerhalb des Verteilnetzes und der Gebäude in urbanen Stadteilen durch vo-rausschauende Regelung und Prognose zu verbessern und zu optimieren. Die Validierung der entwi-ckelten Methoden und Strategien erfolgt anhand realer Gebäude (ENERGYBase, SOL4). Neben vali-dierten Optimierungsmethoden und Modellen stehen die Nachhaltigkeit der Auswirkungen und der Nutzen für Planung und Betrieb von Verteilernetzen einer Smart City im Zentrum dieses Projekts.

Ausgangssituation

Die Integration volatiler erneuerbarer Energiequellen in existierende Stromnetzinfrastruktur stellt eine Herausforderung in zweierlei Hinsicht dar. Einerseits kann es zu lokalen Beschränkungen in den Verteilernetzen kommen, andererseits spielt bei einer signifikanten installierten Leistung die Einhaltung der Balance aus Erzeugung und Verbrauch eine zunehmende Rolle. Stand der Technik vor Projektbeginn und auch noch zu Projektabschluss ist, dass Erzeugungsanlagen zunehmend Netzdienstleistungen wie Blindleistungsregelung oder Wirkleistungsreduktion erbringen müssen. Auf der Verbrauchsseite werden mehr und mehr Konzepte wie virtuelle Kraftwerke und Aggregatoren in der Praxis umgesetzt, um auf diese Weise örtliche Verbrauchsflexibilitäten zu bündeln und als ein kontrollierbares und durch Pooling ausreichend zuverlässiges Werkzeug einsetzen zu können. In Österreich werden zurzeit die Kriterien für die Vermarktung von Flexibilitäten an mehreren Energiemärkten ausgearbeitet. Ein wesentliches Flexibilitätsdargebot in städtischen Stromnetzen ist im Bereich größerer funktionaler Gebäude zu verorten. Durch eine vorausschauende („prädiktive“) und optimierende Regelung von Lasten innerhalb von Gebäuden kann die dezentral erzeugte und lokal benötigte Energie optimal eingesetzt werden, indem potentiell verschiebbare Lasten unter Ausnutzung von thermischer und elektrischer Speicherung verschoben werden (Demand Side Management – DSM). Herkömmliche Gebäudemanagementsysteme wenden Optimierungskonzepte nur in geringem Ausmaß an, wobei für SmartCityGrid: CoOpt auch Prognosedaten (die Erzeugung und den Verbrauch betreffend) berücksichtigt werden.

 

Projektverlauf

Das Projekt SmartCityGrid: CoOpt Projekts erarbeitete Einsatzstrategien für die Aktivierung von Lastflexibilität innerhalb von Gebäuden in Smart Cities auf Gebäudeebene und auf Verteilnetzebene. Dazu werden optimierende und prädiktive Regelungsstrategien zum Energiemanagement von Gebäuden und elektrischen Verteilnetzen erarbeitet.

Die Ziele des Projektes sind:

  1. Optimierende und prädiktive Regelungsstrategien und -methoden für die koordinierte Optimierung eines urbanen Verteilnetzes und Gebäudeverbundes
  2. Effizienzsteigerung gegenüber dem herkömmlichen Betrieb der Gebäude und des elektrischen Netzes und gegenüber der Einzeloptimierung
  3. Erhöhung des Anteils dezentraler Erzeuger, Kosten-Einsparung und CO2 Reduktion durch optimierte Nutzung aktiver (thermisch, elektrisch) und passiver Speicher (Gebäude)
  4. Vermeidung der Abschaltung dezentraler Erzeuger aufgrund von Spannungsqualität oder Überschreitung der Leitungskapazitäten
  5. Gesamtheitliche Optimierung der Energieeffizienz eines Verbundes aus verschiedenen aktiven Gebäuden mit integrierten Erzeugern im Sinne der Maximierung der Eigenbedarfsdeckung
  6. Darstellung der Nachhaltigkeitsperformance der gesamtheitlichen Optimierung unter Einbeziehung der gesamten Wertschöpfungskette der einzelnen zusätzlich eingesetzten Technologien (Lebenszyklusanalyse)
  7. Analyse der technischen und (makro-)ökonomischen Auswirkungen der gesamtheitlichen Optimierung und des Nutzens für die Planung und den Betrieb von Smart City Grids

Die Vorgehensweise des Projektes basiert auf dem Ansatz Modellierung, Simulation und Praxistest. Betrachtungsgegenstand ist hier jeweils ein konkretes Bürogebäude mit innovativer Regelung in einem exemplarischen Stromnetzabschnitt. Die Besonderheit bei der Verwendung modellprädiktiver Regler besteht darin, dass der Regler selbst ein Modell des geregelten Prozesses verwendet, welches jedoch in seiner Komplexität beschränkt ist. Daher wurde sowohl für die Domäne Gebäude als auch für die Domäne Stromnetz jeweils ein detailliertes und ein vereinfachtes Modell erarbeitet. Ersteres wird vor allem im Rahmen von Simulationen verwendet, das vereinfachte Modell hingegen für den Regler selbst, in einigen Fällen auch für die Simulation für erhöhte Simulations-Performance. Im Praxistest wird dann das vereinfachte Modell gemeinsam mit echter Gebäudephysik kombiniert.

Über die Betrachtung eines exemplarischen Gebäudes hinaus wurde parallel eine Studie durchgeführt, welchen Einfluss die Verwendung von Lastflexibilität in Nutzgebäuden, wie sie im Projekt im Detail analysiert wurde, großflächig auf die Hosting Capacity der Wiener Stromnetze für Photovoltaik hat. Zudem wurden Nachhaltigkeit und Wirtschaftlichkeit der Technologie kritisch betrachtet.

Meilensteine
1 Erweitertes Monitoring umgesetzt
2 Netzdatenmodelle und Profile erstellt
3 Einfache / Detaillierte Gebäudemodelle erstellt
4 Integration der Einzeldomänen und Co-Simulation durchgeführt
5 Gebäudebetriebsführung mit modellprädiktiver Regelung erreicht
6 Netzbetriebsführung mit modellprädiktiver Regelung umgesetzt
7 Strategien für den Betrieb vom SmartCityGrids erarbeitet
8 Kriterienkatalog für die Nachhaltigkeitsbewertung
9 Klimabilanz und Nachhaltigkeitsperformance evaluiert
10 Kosten-Nutzen Analyse durchgeführt
11 Systemanbindung für die Hardware-in-the-Loop Experimente
12 Reglerplattform implementiert
13 Validierung der Gebäudeoptimierung
14 Validierung der Systemoptimierung
Ergebnisse

Durch die intensive Beschäftigung mit dem realen Gebäude- und Energiesystemverhalten im Rahmen der komplexen physikalischen Modellierung, haben sich gleichzeitig neue Horizonte für etwaige weitere minimalinvasive Verbesserungen und Optimierungen des Gebäudebetriebs mittels mathematischer Modele und fortgeschrittener Methoden der Gebäudeautomation eröffnet. Der Umfang der internen Modell-Libraries wurde entsprechend erweitert und steht dem Geschäftsbereich SBC des Austrian Institute of Technology für künftige Unterfangen in diesem Forschungsbereich weiter zur Verfügung.

Das entwickelte modulare prädiktive Gebäuderegelungskonzept ermöglicht die optimale und energieeffiziente Betriebsführung unter Einhaltung des thermischen Komforts und unter Ausnutzung von Wetter- und Lastprädiktionen. Die Simulations- und Validierungsergebnisse zeigen, dass das Konzept großes Potential zur Steigerung der Energieeffizienz und Flexibilität des Gebäudeverhaltens aktiviert. Die Koordination derartiger Gebäuderegelungen mit einer hierarchisch-kooperativen Netzregelung erschließt die Möglichkeit, Netzparameter wie Auslastung, Übertragungseffizienz und Vermeidung von Verletzungen der Netzbeschränkungen global zu optimieren und Lastverschiebungspotentiale der aktiven Gebäude auszunutzen. Schließlich zeigt die erfolgte HiL-Validierung der Regelung an der ENERGYbase die Praxistauglichkeit und liefert wertvolle Erkenntnisse für zukünftige Anwendungen der Konzepte. Der außergewöhnliche Neuigkeitsanspruch und die wissenschaftliche Relevanz der Ergebnisse werden durch die Publikation der Regelkonzepte in hochrangigen Zeitschriften und durch den Patentantrag untermauert.

Als Produktentwickler sieht AutomationX die Highlights vor allem in der erweiterten Funktionspalette die in Zukunft den Kunden geboten werden kann. Praxisorientierte Produktentwicklung so wie sie im Zuge des CoOpt Projektes betrieben worden ist, liefert eine sehr anwenderorientierte Lösung. Sowohl die implementierten Kommunikationsprotokolle als auch die erweiterte MPC Technologien sind bereits in weiteren Projekten zum Einsatz gekommen. Weiters kann der erfolgte Know-How Transfer herausgehoben werden, der in gewissen Phasen der Projektumsetzung stattgefunden hat. Enge Abstimmung bzw. Zusammenarbeit mit Gebäudebetreiber und der Technischen Universität Wien war dafür ausschlaggebend. Hervorzuheben sind die guten Bedingungen im ENERGYbase in Bezug auf Implementierung und Test in der HIL-Phase.

 

1.1 Technische Erkenntnisse

Lastflexibilität von Gebäuden – Bei modernen Bürogebäuden sind viele Lastverschiebepotentiale durch energetische Optimierung oft bereits ausgenutzt. Dennoch zeigen einzelne Ergebnisse im Projekt teils beachtliche Einsparungspotentiale in Simulationen. Das Treffen allgemeiner Aussagen auf Grundlage der geringen Stichprobe im Projekt (ENERGYbase, SOL4) ist zwar nicht zulässig, jedoch zeigt die Erfahrung der Projektpartner und Subvertragsnehmer mit ähnlichen Projekten, dass in der Praxis die vorhandenen Verschiebepotentiale nur zum Teil genutzt werden können. Die im Projekt durchgeführten Gebäudesimulationen mit prädiktiver Regelung zeigen, dass mit klassischer Bauteilaktivierung Verschiebezeiten der Wärmepumpen bis zu acht Stunden ohne Komfortverluste möglich sind. In den praktischen Versuchen mit dem realen Gebäude wurden testweise bestehende Kühlfenster um 2 Stunden ohne Komfortbeeinträchtigung unterbrochen; auch größere Verschiebungspotentiale erscheinen tatsächlich realisierbar, erfordern jedoch die Bewältigung folgender Schwierigkeiten in der praktischen Umsetzung:

  • Fehlende technisch mögliche Angriffspunkte. im vorliegenden Projekt konnte nur auf die Wärmepumpe bzw. den Kühlkreislauf zugegriffen werden. Andere Angriffspunkte wurden zu Projektbeginn zur Minimierung des technischen Risikos ausgeschlossen. Die Risikominimierung spielt nicht nur in diesem Forschungsprojekt, sondern auch bei kommerziell motivierten Lastverschiebeprojekten eine wesentliche Rolle. Oft entstehen hohe Kosten durch aufwändiges Engineering beim Nachrüsten weiterer technischer Angriffspunkte für Lastverschiebung (zusätzliche Sensorik und Aktuatoren, Integration in Automations- und Regelungssysteme)
  • Vorgegebene Zeitfenster oder Wertebereiche. Oft ist es nicht möglich, ohne Umgehung von im Steuerungssystem hinterlegten Grenzwerten, die für einen sicheren Betrieb der Gebäudetechnik notwendig sind,  die gegebene Flexibilität voll auszunutzen.
  • Kein einheitliches Interface. Schnittstellen ins Gebäudeleitsystem sind (noch) nicht klar definiert, bzw. sind existierende Standards wie BacNet oder selbst das domänenspezifische OpenADR so generisch, dass die tatsächliche Implementation viel Spielraum hat und auch Fehlerquellen eröffnet.
  • Fehlende Information über Systemzustand. Dazu gehören z.B. Beschattungssysteme, deren Stellung nicht rückgemeldet wird, was in der Praxis leider nach wie vor häufig vorkommt. Ebenso sind interne thermische Lasten meist weder gut mess- noch prädizierbar, sie beeinträchtigen jedoch die erzielte Regelleistung maßgeblich.
  • Messwerte in unzureichender Genauigkeit oder Auflösung. Trivial, aber kritisch: Die Genauigkeit üblicherweise verbauter Temperatursensoren ist sehr gering. Abweichungen von bis zu einem °Celsius können auftreten, und die Datenerfassung kann weitere signifikante Messfehler (Quantisierung, Toleranzen für Signaländerung vor Messwertupdate) hervorrufen. Dies beeinträchtigt die Regelperformance des modellprädiktiven Reglers, der entsprechend robust bzw. konservativ eingestellt werden muss.

 

Mindestanforderungen an die Kommunikation zum Gebäude – Zwischen Gebäude und Flexibilität abrufender Stelle muss mindestens kommuniziert werden:

  1. Grenzwert-Vorgaben zum Gebäuden (elektrische Leistung und Spannung, oberer Wert und unterer Wert z.B. im Stundenraster day-ahead
  2. Geplante Trajektorie vom Gebäude nach außen (z.B. zwei Tage im Stundenraster)

1.2 Wirtschaftliche Erkenntnisse

Die zwei Schlüsselfaktoren für die Wirtschaftlichkeit von Lastflexibilitätsnutzung in Nutzgebäuden liegen 1. in der konsequenten Reduktion von individuellem Engineering und 2. Im Vorhandensein von Vergütungsmodellen für die Flexibilitätsnutzung. Das Beispiel CoOpt zeigt dies anhand des Gebäudes ENERGYbase sehr deutlich.

  • Die Kosten für Anpassungen waren hoch (z.B. allein 15 k€ für Datenbereitstellung im Gebäudemanagementsystem). Durch Arbeitsstunden für Hardwareanpassung und vor allem Systemprogrammierung, aber auch Kosten für neue IT-Komponenten und zusätzliche Softwarelizenzen können bei einem Projekt dieser Art schnell Kosten bis 100 kEUR erreicht werden. Dies lohnt sich nur bei signifikanter Vergütung der Flexibilität, wie es heute im Bereich der Schwerindustrie für Leistungsbegrenzung der Fall ist.
  • Kostenfaktor Gebäudemodellierung. Die für einen Einsatz modellprädiktiver Regelung notwendige Modellierung des thermischen und elektrischen Gebäudeverhaltens ist Anhand von Plandaten nur in seltenen Fällen möglich. Das Hinzuziehen von Messwerten aus dem Betrieb des Gebäudes ist nahezu unumgänglich. Zusätzlich erfordert die vorherrschende Tool-Vielfalt (Dymola, Engery+, TRNSYS, Matlab, uvm.) breite Kompetenz. Selbst wenn ein geeignetes Modell erstellt wurde, bleiben nach wie vor große Unsicherheit im Bereich der internen Gebäudelasten (inkl. Nutzerverhalten).
  • Wirtschaftlicher Nutzen für den Netzbetrieb nur schwer quantifizierbar. Auch wenn ein „netzdienliches“ Verhalten von Nutzgebäuden im Interesse des Netzbetreibers liegt (siehe Diskussion des Nutzens unten), ist eine direkte wirtschaftliche Einsparung auf Netzseite oft nicht darstellbar, da die Infrastruktur auf den maximal möglichen Belastungsfall ausgelegt sein muss. Dies gilt insbesondere im urbanen Kontext, wo Netze auf hohe Ströme ausgelegt werden. Dennoch kann ein massiver Ausbau von dezentralen Einspeisern, neue Lasten (Elektromobilität, etc.) und geändertes Lastverhalten (z.B. marktgesteuertes Kundenverhalten) die bestehenden Stromnetze an die Belastungsgrenzen bringen. Die  potentielle  „Dienstleistung“ die das Gebäude erbringen kann, ist das Angebot bzw. die Nutzung  der (Gebäude-)Flexibilität bei gleichzeitiger Wahrung der Netzstabilität. Dies kommt dem Konzept  des „Ampelmodells“ sehr nahe (vgl. z.B. [TP SG Roadmap] oder Projekt INTEGRA FFG #838793 mit dem deutschen Schwesterprojekt IN2VPP) Vergütungsmodelle dürften vorwiegend in bereits etablierten Märkten für Ausgleichs- und Regelenergiebereitstellung auf Systemebene,  unter Berücksichtigung der lokalen Netzverhältnisse, zu finden sein.

Nachhaltigkeit:

  • Die Optimierung der Gebäude kann einen positiven Beitrag zu nachhaltiger Entwicklung leisten. Die Verringerung des Netzbezugs durch die Lastverschiebung wirkt sich auf Emissionen, Rohstoffeinsatz, uns Klimabilanz positiv aus. Der zusätzliche Einsatz einer Batterie kann jedoch diese positive Wirkung nur wenig verbessern (ERNERGYbase) oder sogar verschlechtern (SOL4).
  • Die erhöhte Flexibilität aller Optimierungsszenarien gegenüber unterschiedlichen Anforderungen der Gebäude-NutzerInnen verbessert jedenfalls die Performance der Gebäude im Sinne von Nachhaltigkeit.

1.3 Nutzen für verschiedene Stakeholder

1.3.1         Nutzen für den Gebäudebetreiber/Eigentümer

Die Akzeptanz eines modellprädiktiven Regelungssystems für das Lastmanagement im Gebäude durch den Facility Manager ist eine Grundherausforderung, vor der alle ähnlich gelagerten Projekte, gleich ob Forschungs- oder Umsetzungsprojekte stehen. Dies begründet sich daraus, dass die Ziele des Lastmanagements sich teilweise von den Betriebszielen des Gebäudes unterscheiden. Der modellprädiktive Regler  erlaubt durch Anpassen der Zielfunktion eine sehr genaue Wahl des Kompromisses aus unterschiedlichen Zielen. Doch es macht für den Gebäudebetreiber einen Unterschied, ob dieses Betriebsziel selbst fix eingestellt wird oder von einer neuen, nicht 100% transparenten Komponente automatisch geregelt wird.

Der Nutzen einer modellprädiktiven Regelung ist hingegen vielfältig:

  • Wirtschaftlichkeit durch effizienten Betrieb (Voraussetzung: geeignetes Gebäudemodell)
  • Möglichkeit von automatischer Berücksichtigung zeitvariable Energiepreise
  • Eigenbedarfsoptimierung
  • Minimierung von Leistungsspitzen im Falle eines Leistungstarifs von Netzseite

Welche Ziele tatsächlich umgesetzt werden, lässt sich durch die Zielfunktion des Reglers einstellen. Im Rahmen des Projektes wurde umgesetzt:

  • Gesamtenergieminimierung (-20 bis -40% gegenüber herkömmlicher regelbasierter Regelung)
  • Thermischen Nutzerkomfort einhalten (-25 bis -75% Komfortverletzungen gegenüber herkömmlicher regelbasierter Regelung)
  • Einhalten von durch einen externen Netzregler vorgegebenen Leistungsgrenzen (temporäre mehrstündige Lastreduktionen von -20 bis -70% können ohne Komfortverluste abgefedert werden)

1.3.2         Nutzen für den Netzbetreiber

Grundsätzlich erlaubt die untersuchte Technologie, die Netzauslastung (sei es durch Strombelastung oder Spannungseffekte) durch Flexibilität lokal zu reduzieren bzw. vorgegebene Grenzwerte einzuhalten. Damit wird die Möglichkeit geschaffen Überlastungen des Stromnetzes vorausschauend entgegenzusteuern, während Marktakteure die Flexibilitätsoptionen des Gebäudes nutzen können. In der Sprache des Ampelmodells sorgt die entwickelte Regler Kaskade für den Verbleib des Stromnetzes im grünen Bereich. Voraussetzung dafür ist das Vorhandensein eines entsprechendes Interfaces zum und Regelungsmöglichkeiten im Gebäude. Der im Projekt entwickelte Netzregler greift nicht direkt auf die Gebäudetechnik durch, sondern es werden entsprechende Grenzwerte vorgegeben, deren Einhaltung durch den lokalen Gebäuderegler sichergestellt wird.

Wie bei den meisten Smart-Grid-Technologien hat der Netzbetreiber die strategische Entscheidung zu treffen, ob und wo Investitionen eher ins physikalische Netz oder in IKT und Betriebsaufwand zur Flexibilitätsnutzung fließen sollen. Der Nutzen der Flexibilitätsbewirtschaftung für den Netzbetreiber ist nach wie vor schwer quantifizierbar.

1.3.3         Nutzen für einen Marktakteur

Im Rahmen bestehender Flexibilitätsmärkte für den weiträumigen Leistungs- und Energieausgleich (z.B. Bilanzgruppenausgleich, Regelenergie) ist der Abruf von Lastflexibilität heute schon Stand der Technik, jedoch nicht für Nutzgebäude sondern eher im Bereich der Industrie. Die im Projekt entwickelte Technologie trägt dazu bei, dass die Verwendung von Nutzgebäuden in diesem Kontext attraktiver wird. So erlaubt der modellprädiktive Regler, Anforderungen von Markt und Netz gemeinsam in einer Zielfunktion geeignet abzubilden. Damit leistet das Projekt auch einen Beitrag zur Diskussion über lokale Flexibilitätsmärkte.

Steckbrief

Projektnummer
834677
Koordinator
AIT Austrian Institute of Technology GmbH
Projektleitung
Friederich Kupzog, friederich.kupzog@ait.ac.at
Partner
Austrian Institute of Technology GmbH
Wiener Netze
AutomationX
TU Wien
Hakom
Technikum Wien
Förderprogramm
Neue Energien 2020
Dauer
01.2012 - 07.2017
Budget
1.683.742 €