Smarte Energiesysteme für smarte Stadtteile

Transkript

1 Smarte Energiesysteme für smarte Stadtteile Stephan Maier, Hans Schnitzer, Michael Narodoslawsky Institut für Prozess und Partikeltechnik, TU Graz, Inffeldgasse 13/3, / , Kurzfassung: Die Verwirklichung smarter Stadtteile setzt eine weitgreifende Planung der Energieversorgung voraus. Im Smart City Projektgebiet Graz Reininghaus wird die Nutzung vor Ort verfügbarer Ressourcen untersucht. Es besteht der Anspruch auf eine effiziente, ökonomisch und ökologisch vertretbare Umsetzung von Technologiesystemen, die die Versorgung in diesem Gebiet ermöglicht. Mittels Prozess Netzwerk Synthese (PNS) und einer ökologischen Bewertung mittels Energetischen Langzeitanalysen von Siedlungen (ELAS Rechner) kommt in dieser Fallstudie eine Methodik zum Einsatz, die so eine umfassende Bewertung ermöglicht. Keywords: Smarte Energiesysteme, Wärmepumpensystem, Prozess Netzwerk Synthese, ökologische Bewertung 1 Motivation und zentrale Fragestellung Die Planung von smarten Stadtteilen erfordert neue Wege in der Gestaltung der Energieversorgung. Die Nutzung vorhandener (oder erweiterter) Fernwärmesysteme tritt dabei in Konkurrenz zur Nutzung industrieller, der direkten Nutzung von Sonnenenergie und zentralen bzw. dezentralen Wärmepumpensystemen. Darüber hinaus kann Wärme und Elektrizität in gasbetriebenen KWK Anlagen, erneut in zentraler oder dezentraler Ausführung, bereitgestellt werden die damit eine Koppelung zwischen Wärmeund Stromnetzen darstellen. Zusätzlich dazu müssen auch die zu erwartenden Kühllasten bedient werden. 2 Methodische Vorgangsweise Die jeweilige optimale Gestaltung eines smarten Energiesystems hängt von den lokalen Rahmenbedingungen ebenso wie von der langfristigen Erwartung wirtschaftlicher Faktoren (etwa der Entwicklung von Strom und Gaskosten), den raumordnerischen Vorgaben und der Gebäudeausstattung ab. Prozess Netzwerk Synthese (PNS) [1] stellt eine Methode dar, die solche Energiesysteme optimieren und damit Szenarien in Abhängigkeit der Rahmenbedingungen zur Entscheidungsfindung generieren kann [2]. Um die Entscheidungsfindung auch aus ökologischer Sicht zu unterstützen wird der ökologische Fußabdruck der Szenarien mit dem Sustainable Process Index (SPI) bewertet [3, 4 und 5]. Die ökologische Bewertung wird mit dem Rechner für Energetische Langzeitanalysen für Siedlungsstrukturen (ELAS) durchgeführt [6]. Der ELAS Rechner

2 Modell: Stephan Maier TU Graz, Internationale Energiewirtschaftstagung an der TU Wien IEWT 2015 ermöglicht die Betrachtung der Entwicklung von Energieverbräuchen über betrachtete Lebenszyklusabschnitte und die daraus resultierenden Umweltauswirkungen und sozioökonomischen Auswirkungen. 3 Anwendung der Methodik auf die Reininghausgründe in Graz Im Rahmen der kombinierten green/brown field Entwicklung der Gründe der ehemaligen Brauerei Reininghaus in Graz wird diese Methode in der Stadtentwicklung erstmals umfassend zur Gestaltung eines smarten Stadtteiles eingesetzt. Dieser Stadtteil soll auf einer Fläche von 110 ha etwa zukünftigen Bewohnern und Bewohnerinnen Platz bieten. Die Vorgabe der Entwicklung ist dabei einen funktionsdurchmischten Stadtteil mit höchster Energieeffizienz und geringstmöglichem ökologischen Impact zu schaffen. Der Beitrag berichtet über den Einsatz der PNS für diese Planungsaufgabe und die Ergebnisse der Szenarienbildung auf der Basis wirtschaftlich optimaler Energiesysteme, die sich unter den verschiedenen Rahmenbedingungen ergeben. Dabei wird von einem umfassenden Technologieportfolio (siehe Abbildung 1) ausgegangen. Diese Maximalstruktur umfasst dabei sowohl zentrale Versorgungsquellen (z.b. Fernheizung der Stadt Graz, industrielle des Stahlwerks Marienhütte in unmittelbarer Nachbarschaft des Stadtteils aber auch Kälte aus einem Tiefenbrunnen am Gelände), die notwendigen Leitungssysteme sowie dezentrale Technologien (z.b. geothermische Wärmepumpen in den einzelnen Gebäudeblöcken, Gas-KWK Anlagen, Solarthermische Anlagen und PV Anlagen). M a x i m a l e s T e c h n o l o g i e n e t z w e r k Energieanbieter Gasnetz Stromnetz DEZENTRALE TECHNOLOGIEN (direkt in den Quartieren) ZENTRALE TECHNOLOGIEN (direkt bei den Industriebetrieben) Kraft Wärme Kopplung Gasbrenner Gasbrenner Kraft Wärme Kopplung Wärmebedarf Solarthermie Strombedarf Energy Demand ECR-Quarters Wärmepumpe PV Kühlenergie Kühlbedarf Kühlenergie Wärmepumpe Klimaanlage Wärmetauscher Legende vorhandene Energie(anbieter)... Energiean bieter Brunnen Erber Stamag Marienhütte Lindegas Fernwärme bestehend Energieanbieter mögliche Wärmetau Energietechnologie scher mögliche Gasleitung... mögliche Wärmeleitung... Kälte Tiefenbrunnen und Industriebetriebe mögliche Stromleitung... mögliche Kälteleitung...

3 Abbildung 1: Maximalstruktur der Energietechnologien Auf der Basis der Vorgaben des Instituts für Städtebau 1 (Geschoßflächen, Mindestausstattung der Gebäude, Funktionsmischung) für die einzelnen Quartiere im Stadtteil werden Heiz- und Kühllasten sowie der Stromverbrauch für insgesamt 17 Quartiere definiert. Dabei wurden die zu erwartenden zeitlichen Lastprofile mitberücksichtigt, die durch das Institut für Wärmetechnik 1 und das Institut für Elektrotechnische Anlagen 1 errechnet wurden. Abbildung 2 zeigt die einzelnen Energiebedarfe für Gebäude nach OIB Standard 2 des Österreichischen Instituts für Bautechnik in MWh pro Monat und die zusammengefassten Lastperioden über das Jahr. Winter Winter Zwischenperioden Sommer Abbildung 2: Energiebedarfe Gebäude nach OIB Standard in MWh pro Monat und Lastperioden Die Energiebedarfe sind in der Energiesystemoptimierung, die mit Hilfe der PNS umgesetzt wurde, verwendet worden. Die Optimierung mit Hilfe der PNS ergibt für den gesamten Stadtteil jenes Energiesystem, das bei gegebenen Rahmenbedingungen die geringsten Kosten ergibt, wobei das Optimierungsergebnis quartiersscharf errechnet wird und sowohl zentrale als auch dezentrale Technologien umfassen kann. Die Optimierung wird dazu eingesetzt smarte Energiesysteme für unterschiedliche Rahmenbedingungen (etwa Preise und Erlöse von Fernwärme, Gas und Elektrizität) zu errechnen. Diese Szenarien werden den Stakeholdern des Entwicklungsprozesses als 1 Institut für Städtebau, Institut für Elektrotechnische Anlagen, Institut für Wärmetechnik (alle TU Graz) 2 Österreichisches Institut für Bautechnik, und EU-Bauproduktenrichtlinie (89/106/EWG) für Bauprodukte

4 Grundlage der Entscheidung zur Verfügung gestellt, wobei insbesondere jene Rahmenbedingungs-Konstellationen ermittelt werden, bei denen sich die Struktur des Energiesystems wesentlich ändert. Zusätzlich zu dieser ökonomischen Bewertung werden die Szenarien auch mit Hilfe des ELAS Calculators ( ökologisch bewertet [6]. Dabei werden sowohl der ökologische Fußabdruck (nach der SPI Methode) als auch das Global Warming Potential ermittelt [7]. Die aus der Maximalstruktur zur Versorgung von nach OIB Standard ausgeführten Bauten errechnete ökonomische Optimalstruktur des Projektgebietes unter Berücksichtigung des technologischen ökologischen Optimums 3 durch eine Volleinbindung von bisher ungenützter industrieller wird in Abbildung 3 dargestellt. Zentrale Technologien zur Energieversorgung des Gebietes sind Wärmepumpen und Photovoltaikanlagen. Heizen, Warmwasser und Kühlen kann mit der vor Ort verfügbaren Energie vorgenommen werden. Durch eine sehr moderate Ausweisung von möglichen Dachflächen zur direkten Nutzung der Sonnenenergie (nur 25% der Dachflächen) kann nur ein sehr geringer Teil (5 bis 7%) der elektrischen Energie vor Ort erzeugt werden. 3 Das technologische ökologische Optimum stellt hier keineswegs das gesamtökologische Optimum dar. Hierzu müsste die ökologische Fußabdrucksrechnung durch SPI über die Bewertung technischer Prozessketten um weitere Bewertungsaspekte, wie ethische und soziale Gesichtspunkte erweitert werden.

5 O p t i m u m T e c h n o l o g y N e t w o r k Energy supplier Electricity grid DECENTRAL TECHNOLOGIES (located directly in quarters) CENTRAL TECHNOLOGIES (located directly at origin of waste heat) Heatpump PV Electricity Demand District heat demand (all groups) Energy Demand ECR-Quarters Cooling Demand waste heat Heat exchanger waste heat Well Erber Waste heat Stamag Waste heat Marienhütte Cooling deep wells and waste heat industry Waste heat Lindegas Abbildung 3: Energiebedarfe Gebäude nach OIB Standard in MWh pro Monat und Lastperioden (ökonomisches u. ökologisches Optimum) Die Ergebnisse in Abbildung 4 und Abbildung 4 zeigen Energieverbrauch, ökologische Bewertung und volkswirtschaftliche Effekte für das Untersuchungsgebiet bei der Annahme, dass alle Bauten nach dem OIB Standard ausgeführt werden. wird aus den Industriestandorten Lindegas, Marienhütte und Stamag bereitgestellt. Am Standort Marienhütte wird bereits in das bestehende Fernwärmenetz Graz eingespeist, ein großes weiteres Potenzial ist vorhanden.

6 Abbildung 4: Berechnungsergebnisse Projektgebiet, ELAS Rechner, Mit den Ergebnissen aus Energieverbrauch, Ökologischer Fußabdruck, CO 2 Lebenszyklus Emissionen den möglichen volkwirtschaftlichen Effekten für den Stadtteil, wird eine Grundlage geschaffen, das Gebiet nachhaltig weiter zu entwickeln. 4 Schlussfolgerungen Die im Beitrag dargestellten Szenarien zeigen wesentliche Strukturunterschiede der Energieversorgung bei Änderung der ökonomischen Rahmenbedingungen auf. Die Grenzpreise also jene Preise, bei denen eine Versorgungsstruktur durch eine andere abgelöst wird, sind durchaus in der Schwankungsbreite der derzeitigen Versorgungskosten. Dies bedeutet, dass die Aushandlung zwischen den einzelnen Stakeholdern (Grundstücksentwickler, Energieversorger, Stadtplanung) sowie deren Erwartungen zukünftiger Trends der Energie- und Technologiekosten im Planungsprozess von zentraler Bedeutung sind. Literatur [1] F. Friedler, J. B. Varga, L. T. Fan, 1995, Decision-mapping: a tool for consistent and complete decisions in process synthesis. Chemical Engineering Science Vol. 50: [2] Narodoslawsky, M., Niederl, A., Halasz, L., 2008, Utilising renewable resources economically: new challenges and chances for process development, Journal of Cleaner Production, 16/2, P

7 [3] Kettl K.-H., Narodoslawsky M., 2013, SPIonWeb Dynamic Life Cycle Impact Assessment (LCIA) process modelling based on Sustainable Process Index (Ecological Footprint), Journal of Environmental Accounting and Management 1(1), 1-5. [4] Narodoslawsky M., Niederl A., 2005, Sustainable Process Index, Renewable-Based Technology: Sustainability Assessment, Chapter 10 Ed: Dewulf, J.; van Langhove, H., John Wiley & Sons. [5] Krotscheck C. and Narodoslawsky M., 1996, The Sustainable Process Index - A new dimension in ecological evaluation. Ecological Engineering 6: [6] ELAS calculator: Energetic Longterm Assessment of Settlement Structures, 2011, Gernot Stöglehner, Universität für Bodenkultur Wien, Technische Universität Graz, STUDIA- Schlierbach, last accessed on 27/08/2014. [7] Stoeglehner G., Baaske W., Mitter H., Niemetz N., Kettl K.-H., Weiss M., Lancaster B., Neugebauer G., 2014, Sustainability appraisal of residential energy demand and supply - a life cycle approach including heating, electricity, embodied energy and mobility, Energy, Sustainability and Society2014,4:24.