"Smart Energy" mit Computational Fluid Dynamics

Transkript

1 "Smart Energy" mit Computational Fluid Dynamics Energieeffizienz regelbarer Heizsysteme mittels nummerischer 3D-Strömungssimulation Prof. M. Geller 1

2 Vorgestellt vom Forschungsschwerpunkt Computersimulation im Maschinenbau Akkreditierte Forschungseinrichtung und benannter Partner der SMART ENERGY 2017 Forschungsschwerpunkt Computersimulation im Maschinenbau Prof. M. Geller

3 Rückblick Smart Energy 2014 Tageszyklus einer Gebäudeerwärmung abhängig von Sonneneinstrahlung/Tageszeit Prof. M. Geller 3

4 Aufheizvorgang eines Gebäudes mit konventioneller Heizung und Sonneneinstrahlung Prof. M. Geller 4

5 Die Energie war 2014 und ist 2017 das weltumspannende Thema Prof. M. Geller 5

6 Der Endenergieverbrauch Der Gebäudesektor ist der größte Einzelposten in der Verbrauchsbilanz 3% Fast 40% des Endenergieverbrauchs in Deutschland entfallen auf den Gebäudesektor 37% 31% Beleuchtung Raumwärme Warmwasser 1% 22% 4% 0,4% 2% Klimakälte Inform./Kommunikationstechnologie Sonstige Prozesswärme Prozesskälte mechanische Energie (inkl.verkehr) Die Haushalte nehmen einen erheblichen Anteil ein Die Raumwärme besitzt dabei das größte Einsparpotential Prof. M. Geller 6

7 Energieeinsparung Behaglichkeit Der gordische Knoten Ein Widerspruch? Prof. M. Geller 7

8 Lösung Smart Home? Prof. M. Geller 8

9 Inhalt des Vortrages 1. Aufbau der Simulationsmodelle CAD-Modell Diskretisierung Ersatzmodell Heizung Regelung 2. Effizienz eines "smarten" Heizungsvorgangs Zur Simulation Vergleich "smart" zu manueller Steuerung 3. Vergleich von "smart" und "smart ++" 4. Fazit Prof. M. Geller 9

10 Einige wenige Begriffe zum Verständnis Gewünschte Temperatur: Die physiologische Vorgabe Raumtemperatur: Nur eine virtuelle synthetische Größe, weil ein Mittelwert Wichtig für Energiebilanzen Keine Aussage zum Komfort Sensortemperatur: Wert am Temperaturfühler = Istwert der Regelung Nur wenn alles gut ist, dann ist das der Komfort Sollwerttemperatur: Nur eine Regelgröße = Eingabe für den Regler Prof. M. Geller 10

11 Inhalt des Vortrages 1. Aufbau der Simulationsmodelle CAD-Modell Diskretisierung Ersatzmodell Heizung Regelung 2. Effizienz eines smarten Heizungsvorgangs Zur Simulation Vergleich smart zu manueller Steuerung 3. Vergleich von smart und smart Fazit SMART ENERGY 2017 Forschungsschwerpunkt Computersimulation im Maschinenbau Prof. M. Geller 11

12 Arbeitsschritte der Simulationen 1. Grundriss Projekt Guided-Autonomic Building von Prof. Dr. Kunold 4. CFD Simulation und Auswertung 2. CAD Volumenmodell 3. CFD Vernetzung Prof. M. Geller 12

13 CAD Volumenmodell 2,5 Zimmer Wohnung CAD-Volumenmodell Grundriss Prof. M. Geller 13

14 Erstes Simulationsnetz: CFD Vernetzung Feine Diskretisierung: 8,5 Mio. Knoten ca. 4 Wochen (!) Simulationszeit Optimierte Diskretisierung: 2,5 Mio. Knoten ca. 2 Tage Simulationszeit Grenzschichtauflösung beibehalten Vergröberung im wandfernen Bereich (geringer Einfluss auf das thermische Verhalten) Prof. M. Geller 14

15 CFD Vernetzung Grenzschichtvernetzung => Fluid-Struktur-Interaktion Netzverdichtung an den Wandschichten zwingend erforderlich Heizkörper Prof. M. Geller 15

16 Heizkörper als Ersatzmodell Abbildung des realen Modells bewirkt enorme Netzgrößen und Simulationszeiten Prof. M. Geller 16

17 Heizkörper als Ersatzmodell innerer Wärmeübergang Wasser/Heizkörper Vereinfachter konvektiver Wärmeübergang T Rück T Vor ff(zz) T Vor T, α ( VV) T Rück lineare Temperaturverteilung Innenwand TT HHHHHHHHHHHHHH = TT RRRRRRRRRRRRRRR 1 ff zz + TT VVVVVVVVVVVVVV ff(zz) Prof. M. Geller 17

18 Bedeutung der Strahlung in der CFD-Simulation Raumluft Heizkörper Dämmung Parkett Zementestrich Mauerwerk (Kalksandstein) Dämmung Boden (Stahlbeton) Prof. M. Geller 18

19 Bedeutung der Strahlung in der CFD-Simulation ohne Einfluss von Wärmestrahlung mit Einfluss von Wärmestrahlung Prof. M. Geller 19

20 CFD-Randbedingungen bedarfsgerechte Raumtemperatur im Tageszyklus Luftspalte an Türen Außentemperatur tageszeitabhängig mit Wärmeübergangskoeffizient Prof. M. Geller 20

21 Kalibrierung des PID-Reglers Kalibrierung des PID-Reglers nach der Ziegler/Nichols Methode: T [ K ] 294,15 Wendetangente 293,65 293,15 292,65 292,15 291,65 291,15 290,65 290,15 TT uu Offene Regelstrecke als Basis t [ s ] TT gg KK ss = IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIII SSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSS = xx yy Separat für jeden Raum Einstellparameter: PPPPPP RRRRRRRRRRRR KK pp = 1,2 KK ss TT gg TT uu ; TT nn = 2 TT uu ; TT vv = 0,5 TT uu Prof. M. Geller 21

22 Möglichkeiten der CFD Darstellungen Prof. M. Geller 22

23 Die Komplexität der Simulation Sollwertvorgaben Regelung Wärmeleistung über α VV [W / m 2 K] Raumtemperaturen Auswirkung Regelung Auswirkung Sensortemperaturen Prof. M. Geller 23

24 Die Szenarien Beispiel Wohnzimmer Gewünschter Temperaturverlauf (Bedarf) gelber Verlauf manuelles Szenario; die Heizung wird auf Basis des Bedarfs gesteuert gelber Verlauf smartes Szenario Programmierung der Sollwerttemperatur weisser Verlauf (15min Vorlauf) Fenster auf/zu magenta Verlauf Prof. M. Geller 24

25 Inhalt des Vortrages 1. Aufbau der Simulationsmodelle CAD-Modell Diskretisierung Ersatzmodell Heizung Regelung 2. Eine smarte Heizung Zur Simulation Vergleich smart zu manueller Steuerung 3. Vergleich von smart und smart Fazit Prof. M. Geller 25

26 Zur Komplexität der Regelung Es existiert eine Geschwindigkeitsverteilung Prof. M. Geller 26

27 Zur Komplexität der Regelung Prof. M. Geller 27

28 Zur Komplexität der Regelung Eine Temperaturschichtung ist die Folge Das wirkt auf die Regelung ein! Die Höhenlage des Sensors spielt eine Rolle Prof. M. Geller 28

29 Zur Komplexität der Regelung Δ T > 1 K Der Unterschied der Temperaturen zum Sollwert ist zu groß => der Regler muß optimiert werden Prof. M. Geller 29

30 Optimierte Regelung ΔT = 0.25 C ΔT = 0.75 C Die Temperatur am Sensor liegt nahe an der Sollwerttemperatur Die Raumtemperatur hat einen größeren Abstand zur Sollwerttemperatur Der Aufheizvorgang ist nach ca. 12min abgeschlossen Ein erfolgreiches Szenario! Die Abkühlung dauert erheblich länger Ich habe diese Wohnung noch nie betreten! Prof. M. Geller 30

31 Jetzt kommt s: Eine Simulation mit einer Lüftung Prof. M. Geller 31

32 Vergleich der Strömungszustände Fenster geschlossen Fenster 5min geöffnet Prof. M. Geller 32

33 Vergleich der Strömungszustände Fenster geschlossen Fenster 5min geöffnet Prof. M. Geller 33

34 Eine Simulation für kurze Zeit mit einer Belüftungsphase ΔT = 0.25 C ΔT = 0.75 C Beispiel Wohnzimmer Eine realistische Vorhersage der Temperaturen sogar für die Belüftung Prof. M. Geller 34

35 Die Frage: Was bringt smart? Prof. M. Geller 35

36 Inhalt des Vortrages 1. Aufbau der Simulationsmodelle CAD-Modell Diskretisierung Ersatzmodell Heizung Regelung 2. Eine smarte Heizung Zur Simulation Vergleich smart zu manueller Steuerung 3. Vergleich von smart und smart Fazit Prof. M. Geller 36

37 Smarte Regelung manuelle Regelung Vergleich der sich einstellenden Temperaturen Zeitverzug Beispiel Wohnzimmer manuell Stufe 1 manuell Stufe 5 manuell Stufe 1 Einstellung durch Verbraucher Eine smarte Regelung trifft den gewünschten Temperaturverlauf sehr gut (blaue Kurve) Temperatur bei manueller Regelung (rote Kurve) deutlich oberhalb der gewünschten Temperaturkurve Die manuelle Regelung hat zudem im Aufheizvorgang einen Zeitverzug Die Abkühlung ist wesentlich langsamer, jedoch im smarten Fall ohne Heizleistung Prof. M. Geller 37

38 Was bringt smart energetisch? Prof. M. Geller 38

39 Smarte Regelung manuelle Regelung Energieeffizienz Verluste Die Grafik zeigt deutlich die enormen Unterschiede in den aufgebrachten Heizleistungen Im smarten Fall treten nur zu Beginn des Aufheizvorgangs und in der Belüftungsphase maximale Heizleistungen (grüne Fläche) auf Prof. M. Geller 39

40 Inhalt des Vortrages 1. Aufbau der Simulationsmodelle CAD-Modell Diskretisierung Ersatzmodell Heizung Regelung 2. Effizienz eines smarten Heizungsvorgangs Zur Simulation Vergleich smart zu manueller Steuerung 3. Vergleich von smart und smart Fazit Prof. M. Geller 40

41 smart smart ++ Fragestellung: Was bringt es, wenn während einer Stoßlüftung der Heizkörper abgeschaltet wird? Prof. M. Geller 41

42 smart smart ++ Analyse der Strömung Es entsteht keine Wärmeleistung der Heizung, die entweichen kann Heizung bleibt an Heizung ausgeschaltet Fenster 5 min geöffnet Die Wärmeleistung der Heizung entweicht direkt aus dem offenen Fenster Prof. M. Geller 42

43 smart smart ++ Analyse der Strömung Heizung bleibt an Es entsteht keine Luftstrom nach außen Heizung ausgeschaltet Fenster 5 min geöffnet Der Luftstrom entweicht direkt aus dem offenen Fenster Prof. M. Geller 43

44 smart smart ++ Vergleich der Temperaturen Beispiel Wohnzimmer Die Temperaturverläufe sind nahezu identisch => Keine Einbußen im Wohnkomfort Prof. M. Geller 44

45 Was bringt smart++ energetisch? Prof. M. Geller 45

46 smart smart ++ Energieeffizienz Heizleistung auf Basis des Warmwasservolumenstroms In der Phase der Belüftung arbeitet die smart ++ Variante effizienter Eingesparte Heizleistung (rote Fläche) beträgt bei 7,5 min Belüftung ca. 0,1375 kwh Dies sind ca. 1 cent Einsparung Prof. M. Geller 46

47 Simulation einer Werkhalle Achtung: Bei großen Werkhallen ist die Frage nach den Energieverlusten komplett verschieden! ca. 100 m Hallentor ca. 7 m mit Öffnungszeiten von bis zu 1 ½ h Prof. M. Geller 47

48 Simulation einer Werkhalle Achtung: Bei großen Werkhallen ist die Frage nach den Energieverlusten komplett verschieden! ca. 100 m Hallentor ca. 7 m mit Öffnungszeiten von bis zu 1 ½ h Prof. M. Geller 48

49 Inhalt des Vortrages 1. Aufbau der Simulationsmodelle CAD-Modell Diskretisierung Ersatzmodell Heizung Regelung 2. Effizienz eines smarten Heizungsvorgangs Zur Simulation Vergleich smart zu manueller Steuerung 3. Vergleich von smart und smart Fazit Prof. M. Geller 49

50 Fazit CFD ist optimal für Analysen thermischer Art von Raum/Wohnung/Gebäude Smart Home steigert die Energieeffizienz erheblich Der Wohnkomfort wird ebenfalls gesteigert Die Einsparung durch smart ++ sind auf einen Raum bezogen relativ gering Die Einsparung durch smart ++ bezogen auf andere Gebäudestrukturen können jedoch erheblich sein Prof. M. Geller 50

51 Vielen Dank für Ihr Interesse SMART ENERGY 2017 Forschungsschwerpunkt Computersimulation im Maschinenbau Prof. M. Geller