Energieflüsse in Industrie- und Gewerbegebieten: Strukturoptimierung industrieller Energiesysteme

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1 Energieflüsse in Industrie und Gewerbegebieten: Strukturoptimierung industrieller Energiesysteme Berliner Energietage Mai 2014 Univ.Prof. Dr.Ing. André Bardow, Lehrstuhl für Technische Thermodynamik, RWTH Aachen

2 Strukturoptimierung von Energiesystemen am Beispiel von Industrieparks (soptimo) Standortbetreiber InfraServ GmbH & Co. Knapsack KG Siemens AG Planer BFT Planung GmbH Carpus + Partner AG perpendo GmbH Chemiepark Knapsack, InfraServ GmbH & Co. Knapsack KG Forschungseinrichtungen RWTH Aachen, Technische Thermodynamik GFaI (Informatik), Berlin TU Dortmund, Algorithm Engineering Univ.Prof. Dr.Ing. André Bardow, RWTH Aachen 2

3 Optimierung industrieller Energiesysteme Herausforderungen kostengünstige und umweltschonende Energieversorgung Integration unterschiedlicher Energiewandler Vernetzung von Produktion und Energieversorgung Industriepark Marl (Quelle: Univ.Prof. Dr.Ing. André Bardow, RWTH Aachen 3

4 Entscheidungsebenen der EnergiesystemOptimierung Infrastruktur Struktur 250 kw 300 kw 150 kw 500 kw Auslegung Betrieb Univ.Prof. Dr.Ing. André Bardow, RWTH Aachen 4

5 Planung von Energiesystemen: Stand der Praxis Simulation von Varianten für jede Variante vorzugeben Anlagenwahl Dimensionierung Betriebsstrategien 15 kw 20kW AKM 15 kw 30 kw 10 kw 25 kw 5 kw Simulation bestimmt die beste der bedachten Varianten Univ.Prof. Dr.Ing. André Bardow, RWTH Aachen 250 kw 300 kw 150 kw 50 kw 5

6 Planung von Energiesystemen: Simulation vs. Optimierung dddd Simulation von Varianten für jede Variante vorzugeben Anlagenwahl Dimensionierung Betriebsstrategien mathematische Optimierung Superstruktur kodiert alle Varianten automatischer Vergleich 15 kw AKM 15 kw 20kW 10 kw 5.5kW?? kw 12.4kW? 30 kw 25 kw 5 kw Simulation bestimmt die beste der bedachten Varianten. AKM? kw AKM 12.1kW? AKM? kw Optimierung bestimmt die bestmögliche Lösung Univ.Prof. Dr.Ing. André Bardow, RWTH Aachen 6

7 Projekt soptimo Strukturoptimierung von Energiesystemen mathematische Problemformulierung praxisgerechte Modellierung Automatisierung SoftwareDemonstrator Test für reale Standorte mathematische Optimierung Superstruktur kodiert alle Varianten automatischer Vergleich? kw 5.5kW? 12.4kW? AKM? kw AKM 12.1kW? AKM? kw Optimierung bestimmt die bestmögliche Lösung Univ.Prof. Dr.Ing. André Bardow, RWTH Aachen 7

8 Mathematische Problemformulierung Anforderungen aus der Praxis Zielfunktion: Maximierung Kapitalwert, Minimierung CO 2 Emissionen, mathematische Modellierung Nebenbedingungen: Energiebilanzen (Strom, Wärme, Kälte ), zulässiger Betrieb der Anlagen, (Teillast)Wirkungsgrade Variablen: Existenz einzelner Anlagen (ja/nein), Nennleistung der (neuen) Anlagen, Betriebsweise der Anlagen Heiz und Kühlleistung [kw] Heiz und Kühlenergiebedarf Raumwärme Klimakälte Heiz und Kühlenergiebedarf Raumwärme Klimakälte Stunden im Jahr [h] SoftwareImplementierung 800 Stunden im Jahr [h] Heiz und Kühlleistung [kw] Univ.Prof. Dr.Ing. André Bardow, RWTH Aachen 8

9 Praxisbeispiel: Pharmazeutische Industrie Bürogebäude Spitzenlast 9.5 MW 14.0 MW 7.9 MW Erdgas: 6 ct/kwh Strom: 16 ct/kwh Quelle: Einspeisung: 10 ct/kwh Forschungseinrichtung Produktionsanlagen NPV: i = 8 % t = 10 a Durchschnittlicher monatlicher Energiebedarf/ MW Jan Mär Mai Jul Sep Nov Wärme Kälte Elektrizität Univ.Prof. Dr.Ing. André Bardow, RWTH Aachen 9

10 Modellierung Infrastruktur Ausgangspunkt: Import in den Kartenausschnitt Demonstrator oder Lageplan des Standortes Bürogebäude Modellierung von Platzierungsgebieten für Bedarfe und Energiewandlungsanlagen Forschungseinrichtung Produktionsanlagen Univ.Prof. Dr.Ing. André Bardow, RWTH Aachen 10

11 Modellgenerierung mögliche Technologien: Automatische Generierung eines MILPModells Univ.Prof. Dr.Ing. André Bardow, RWTH Aachen 11

12 Optimale Lösung Anlagenstruktur Ergebnisdarstellung Dimensionierung und Betrieb automatisch identifiziert komplexe Verschaltungen z.b. KraftWärmeKälte Kopplung 1.2 COP/COP N / Absorptionskälte N1 Ausgabe der Ergebnisse auf dem graphischen Infrastrukturmodell Absorptions Bürogebäude kälte TurboKälte TurboKälte N1 Forschungseinrichtung Produktionsanlagen Energiekosten (Kapitalwert) 0 39% 0 zeitlich gemittelte Teillast / B Bestandsanlage N Neuanschaffung Installierte Anlage TurboKälte B1 TurboKälte N2 MHKW 2,2 MW el Vollaststunden h/a Investitionskosten Univ.Prof. Dr.Ing. André Bardow, RWTH Aachen 12

13 Strukturoptimierung in industrieller Praxis Ergebnisse soptimo Praxistaugliche Formulierung der Strukturoptimierung Potenzial für reale Standorte prototypisch nachgewiesen Breite Anwendungsfelder: Gebäude Industrie Stadt Bisher: Werkzeug für Experten Steuerung Anlagenauslegung Standortplanung soptimo+: Integration in Arbeitsprozesse von Standortbetreibern und Planungsbüros Schnittstellen: Optimierung Arbeitsprozess Handhabung der Methoden erleichtern Kooperation mit Forschung und Praxis Anwenderworkshops EnEff:Stadt Bottrop, Welheimer Mark EnEff:Wärme HEATLOOP Univ.Prof. Dr.Ing. André Bardow, RWTH Aachen 13

14 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit! Univ.Prof. Dr.Ing. André Bardow Lehrstuhl für Technische Thermodynamik, RWTH Aachen University Schinkelstr Aachen, Germany Tel.: (++49) Univ.Prof. Dr.Ing. André Bardow, RWTH Aachen 14

15 Ein Vortrag im Rahmen der Die Leitveranstaltung für Energieeffizienz in Deutschland fand in diesem Jahr vom 19. bis zum 21. Mai 2014 im Ludwig Erhard Haus in Berlin statt. Weitere Informationen und alle Vortragsunterlagen zu über 250 Vorträgen aus 47 Veranstaltungen im Rahmen der Berliner Energietage 2014 finden Sie unter Eine kommerzielle Weiterverbreitung darf nur nach schriftlicher Genehmigung der Rechteinhaberin erfolgen Referent(in) / ARGE Berliner ImpulsE Diese Seite darf nicht entfernt werden. Für die in diesen Unterlagen bereit gestellten Informationen kann keine Haftung übernommen werden.

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