Entwurf dezentraler Energiesysteme durch Strukturoptimierung Dr.Ing. Philip Voll 18. November 2014, Green Economy Konferenz, Berlin
Optimierung industrieller Energiesysteme Industriepark Marl (Quelle: www.chemsite.de) Herausforderungen kostengünstige und umweltschonende Energieversorgung Integration unterschiedlicher Energiewandler Vernetzung von Produktion und Energieversorgung Standardlösungen sind nicht optimal 2
Entscheidungsebenen der EnergiesystemOptimierung Struktur Standortplanung (zentrale/ dezentrale Versorgung) 250 kw 300 kw 150 kw 500 kw Auslegung Dimensionierung von Speichern, KWK, Betrieb Einsatzplanung 3
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 250 kw 300 kw 150 kw 50 kw Simulation bestimmt die beste der bedachten Varianten. 4
Planung von Energiesystemen: Optimierung für jede Variante vorzugeben Anlagenwahl Dimensionierung Betriebsstrategien 15 kw Simulation von Varianten 20kW mathematische Optimierung Superstruktur kodiert alle Varianten 5.5kW?? kw 12.4kW? AKM 15 kw 30 kw 10 kw 25 kw AKM? kw AKM 12.1kW? AKM? kw 5 kw Simulation bestimmt die beste der bedachten Varianten. automatischer Vergleich Optimierung bestimmt die bestmögliche Lösung. 5
Praxisbeispiel: Pharmazeutische Industrie Bürogebäude Quelle: www.openstreetmap.org Tarife Erdgasbezug Strombezug/einspeisung Forschungseinrichtung Produktionsanlagen NPV: i = 8 % t = 10 a 5 4 3 2 1 0 Spitzenlast 9.5 MW 14.0 MW 7.9 MW Durchschnittlicher monatlicher Energiebedarf/ MW 6 Jan Mär Mai Jul Sep Nov Wärme Kälte Elektrizität 6
Systemweite Modellierung Schritt 1: Import Kartenausschnitt in FlussschemaEditor Bürogebäude Forschungseinrichtung Produktionsanlagen Schritt 2: Modellierung von (potenziellen) Standorten für Energiewandler, Verteilnetze und Verbraucher Schritt 3: Import von Energiebedarfsdaten (z.b. aus Excel) 7
Automatische Modellgenerierung mögliche Technologien: Automatische Generierung des Optimierungsmodells 8
COP/COP N / Optimale Lösung Energiekosten 39 % Amortisationsdauer < 2 Jahre optimale Anlagenstruktur automatisch identifiziert komplexe Verschaltungen z.b. KraftWärmeKälte Kopplung optimale Dimensionierung und Betrieb Ergebnisse im graphischen Infrastrukturmodell B Bestandsanlage N Neuanschaffung Installierte Anlage 1.2 Absorptionskälte N1 MHKW 2,2 MW el Vollaststunden 6.600 h/a Investitionskosten 750.000 Absorptionskälte Bürogebäude 0 0 TurboKälte TurboKälte N1 Forschungseinrichtung Produktionsanlagen TurboKälte B1 TurboKälte N2 zeitlich gemittelte Teillast / 1.0 9
Ergebnisse Projekt soptimo soptimoergebnisse automatisierter Entwurf optimaler Energiesysteme Potenzial für reale Standorte nachgewiesen industrielle Dienstleistungsprojekte CHEMPARK (Currenta, Bayer, Lanxess, ) Stadtwerke (Wuppertal, Oldenburg, ) aber: bisher nur ExpertenSoftware Forschungsbedarf Integration in Arbeitsprozesse von Planern/Beratern Detailtiefe Modellierung Datenbasis Rechenzeiten Algorithmen effizienter gestalten 10
Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit Dr.Ing. Philip Voll Abteilungsleiter Energiesystemtechnik Lehrstuhl für Technische Thermodynamik, RWTH Aachen Schinkelstr. 8 52062 Aachen Telefon: +49 241 8095376 Fax: +49 241 8092255 Email: philip.voll@ltt.rwthaachen.de
Beispiel: Energiekonzept für Chemieparks (1) IstZustand: konventionelle Energieversorgung angesiedelte Unternehmen Mieter 1 Mieter 2 (BHKW) Mieter 3 ( s) Mieter x ( s) Energieverteilung Strom Dampf zentrale Versorgung Strom, Wärme 12 Energiesystemoptimierung mit TOPEnergy
Beispiel: Energiekonzept für Chemieparks (2) Optimale Lösung: integriertes Energiekonzept angesiedelte Unternehmen Mieter 1 (Gasturbine) Mieter 2 (BHKW) Mieter 3 ( s) Mieter x ( s, AKM s) Energieverteilung Strom Dampf Nahwärme Nahkälte zentrale Versorgung Strom, Wärme Fernwärme 13 Energiesystemoptimierung mit TOPEnergy
Strukturoptimierung von Energiesystemen am Beispiel von Industrieparks (soptimo) Standortbetreiber InfraServ GmbH & Co. Knapsack KG Siemens AG Chemiepark Knapsack, InfraServ GmbH & Co. Knapsack KG Planungsbüros BFT Planung GmbH Carpus + Partner AG perpendo GmbH Forschungseinrichtungen RWTH Aachen, Technische Thermodynamik GFaI (Informatik), Berlin TU Dortmund, Algorithm Engineering 14
Heiz und Kühlleistung [kw] Heiz und Kühlleistung [kw] Aufgabenverteilung im Konsortium Anforderungen aus der Praxis Zielfunktion: Maximierung Kapitalwert, Minimierung CO 2 Emissionen, Nebenbedingungen: Energiebilanzen (Strom, Wärme, Kälte ), zulässiger Betrieb der Anlagen, (Teillast)Wirkungsgrade mathematische Modellierung Heiz und Kühlenergiebedarf Raumwärme Klimakälte 20 15 10 5 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 5 10 15 Heiz und Kühlenergiebedarf Variablen: Existenz einzelner Anlagen (ja/nein), Nennleistung der (neuen) Anlagen, Betriebsweise der Anlagen Raumwärme Klimakälte 20 600 Stunden im Jahr [h] 400 200 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 200 400 600 800 Stunden im Jahr [h] SoftwareImplementierung 15