Forschungsprojekt „FAST-Energy-Design“

am Zentrum für Innovative Energiesysteme (ZIES) der Hochschule Düsseldorf 

gefördert durch Weesbach-Stiftung

Projektleitung: Prof. Dr. Mario Adam 

Ansprechpartner: Justin Münch, M. Sc. 

Zusammenfassung

Effizienzmaßnahmen im industriellen und kommunalen Bereich sind vielfach komplex und durch hohen Gestaltungsspielraum gekennzeichnet. Der wünschenswerte Einsatz von erneuerbaren Energien und die Nutzung von Abwärme aus Prozessen oder Abwässern verstärkt die Komplexität weiter. Der Überblick über Nutzen und Kosten geht schnell verloren. Dies stellt ein starkes Hemmnis für den Einsatz effizienter Energieversorgungssysteme aus mehreren, miteinander verflochtenen Komponenten dar. Im Zweifel fällt die Entscheidung im Sinne von Versorgungssicherheit und Überschaubarkeit auf ein konventionelles System. Ein flexibles, schnelles und einfaches Planungswerkzeug zur Vorauslegung komplexerer Energieversorgungssysteme kann hier entscheidende Abhilfe schaffen.

Im Projekt „FAST-Energy-Design“ wurde ein einfach zu handhabendes Planungswerkzeug zur optimierten und automatisierten Schnell-Auslegung von industriellen und kommunalen Energieversorgungssystemen für Prozess-, Heiz- und/oder Trinkwasserwärme, Kälte- und Strombedarfe entwickelt. Durch dieses Planungstool ist der Anwender in der Lage, sich einen schnellen und fundierten Überblick über die ökonomisch sowie ökologisch vielversprechendsten Systemkonfigurationen und Dimensionierungen der Komponenten von komplexeren Energieversorgungsaufgaben mit mehreren und/oder kombinierten Wärme-/Kälte-/Stromerzeugern, Einbindung von erneuerbaren Energien und Abwärmequellen, Energiespeichern etc. zu verschaffen. Trotz der hohen Leistungsfähigkeit ist das Tool hinsichtlich der Bedienung und Ergebnisdarstellung so einfach und verständlich gehalten, dass nicht nur darauf spezialisierte Ingenieur- und Planungsbüros, sondern auch interessierte und vorgebildete Mitarbeiter von Energieversorgern, Industrieunternehmen und Handwerksbetrieben damit arbeiten können. Dies unterstützt die Verbreitung des Tools und die konkrete Umsetzung von Effizienzmaßnahmen in Industrieunternehmen und Kommunen bzw. Stadtwerken.

Der strukturelle Aufbau des Planungstools ist in Abbildung 1 schematisch dargestellt.

Über eine grafische Benutzerschnittstelle werden Lastgänge, Auswahl der Systemkomponenten, Variationsbereich der Parameter etc. vom Nutzer an den Rechenkern übergeben.

Im Rechenkern werden ganz gezielt die für die Optimierung benötigten Jahressimulationsergebnisse in einer stündlichen Auflösung für das so beschriebene Energiesystem erzeugt. Hierfür wurden unterschiedliche Gerätearten zur Wärme-, Kälte- und Stromerzeugung implementiert. Abgebildet werden diese sowohl physikalisch in Form von Energiebilanzen bzw. Wirkungsgradverläufen als auch aus wirtschaftlicher Sicht. Neben den Erzeugermodellen stehen Modelle für dynamische Wärme/Kälte- und Strom-Speicher zur Verfügung. Jahressimulationen in Stundenauflösung gewährleisten die Durchführung der sich anschließenden komplexen Modellbildungen und Optimierungen im Kompromiss zwischen hinreichender Genauigkeit und annehmbarer Optimierungsdauer.

Vor der eigentlichen Optimierung erfolgt eine Approximation des Systemverhaltens über Methoden des Maschinellen Lernens, auf Basis gezielt durchgeführter Systemsimulationen. Das gefundene Approximationsmodell ist anschließend in der Lage, das Optimum effizient aufzufinden, multikriteriell und ungewichtet in Form einer Paretofront. Zudem lassen sich damit auch weitere Analysen schnell durchführen. Dazu gehören grafische Visualisierungen des Systemverhaltens sowie die Bewertung der Wichtigkeit einzelner Einflussgrößen. Als Zielgrößen werden im Pareto-Diagramme eine ökologische und eine ökonomische Zielgröße betrachtet. Die bestmöglichen Systemkonfigurationen werden dann auf der Pareto-Front dargestellt. Anhand dieser kann der Nutzer den Nutzen-/Kostenfaktor einschätzen und eine für ihn bestmögliche Systemkonfiguration auswählen. Abbildung 2 zeigt eine schematische Darstellung eines Pareto-Diagrammes.

Innerhalb der Projektlaufzeit war eine allumfassende Validierung des Rechenkerns bzw. sämtlicher selbst erstellter Erzeuger- und Speicher-Modelle sowie aller möglichen Systemkonfigurationen nicht möglich. Allerdings zeigen erste Validierungsergebnisse, dass die mittleren betragsmäßigen relativen Abweichungen der von den einzelnen Erzeugern und Speichern gelieferten Energiemengen im Vergleich zu einer kommerziellen detaillierten Simulationsumgebung mit 3,7 % bis 6,3 % in einem guten Bereich liegen. Etwas erhöht sind die relativen Abweichungen bei Solarthermieanlagen (8,7 %) und Wärmepumpen (12,6 %), jedoch bei niedrigen absoluten Beiträgen (< 10 % der Gesamtenergiemengen). Vor allem vor dem Hintergrund, dass die Auflösung und Komplexität des Rechenkerns zu Gunsten der Simulationszeit reduziert wurde, ist die Genauigkeit des Rechenkerns zwar als hinreichend zu bewerten, dennoch wären weitere Arbeiten daran sinnvoll, um sämtliche im Rechenkern integrierten Erzeuger zu validieren und einen noch besseren Kompromiss zwischen Simulations- und Optimierungsgeschwindigkeit einerseits und genauen Komponenten- und Systemmodellen andererseits zu finden.

Das mit dem Projekt angestrebte Ziel, ein Planungstool zu entwickeln, welches interessierten Planern das wirtschaftliche und ökonomische Potenzial durch die Einbindung von erneuerbaren Energien bzw. von Energieeffizienzmaßnahmen aufzeigt, wurde mit dem FED-Planungstool erfüllt. Dieses Planungstool zeichnet sich vor allem durch die hohe Geschwindigkeit aus, mit der selbst komplexe Energieversorgungsysteme analysiert und optimiert werden können. Trotz der kurzen Simulationsdauer des Rechenkerns erreicht das FED-Planungstool ein hohes Maß an Genauigkeit und Detailtiefe bei der Auswertbarkeit der Ergebnisse. Nicht zuletzt wird dies durch die stündliche Auflösung im Vergleich zur Bilanzierung mit einzelnen Jahreskennwerten und die dadurch bewertbaren Synergieeffekte zwischen mehreren Systemkomponenten erreicht. Dies ist in Kombination mit dem entwickelten Optimierungsalgorithmus, der detailreichen automatisierten Auswertung und der großen Bandbreite an Erzeugern und Speichern, die das FED-Planungstool bietet, als wichtiges Alleinstellungsmerkmal unter verfügbaren nicht kommerziellen Planungstools zu werten. Zum Wissenstransfer wurden die Ergebnisse des Projektes auf der RET.Con 2020, der 3. Regenerative Energietechnik Konferenz in Nordhausen vorgestellt.