Simulations-Tools und KI-Methoden zur Multi-Einspeiseroptimierung in Fernwärmenetzen

Description: Von großer Bedeutung wird künftig die zunehmende Dezentralisierung der Netze sein. Aufgrund der angestrebten Dekarbonisierung der Wärmeerzeugung (nach Paris-Abkommen bis 2035!) werden die großen Kraftwerke zunehmend durch kleinere, dezentral verteilte Kraftwerke und Einspeiser ersetzt werden. Auch die Gestehungskosten der einzelnen Wärmeerzeuger wird künftig deutlich stärker variieren. Es besteht daher Bedarf, dass der Einsatz dieser dezentralen Kraftwerke künftig dynamisch optimiert werden muss. Dazu muss neben genauen Lastprognosen und den zeitvariablen Kosten der Energieträger auch das hydraulische Verhalten des Netzes in Echtzeit berücksichtigt werden. Die übergeordneten Projektziel bestehen darin, den Einsatz regenerativer Energien in der Fernwärme zu erhöhen sowie den Betrieb der FW-Netze effizienter zu gestalten. Das vorgeschlagene Projekt verfolgt folgende vier Teil-Ziele, welche in enger Kooperation mit drei Fernwärmenetz-Betreibern untersucht werden: 1. Systematik zum effizienten Aufsetzen und Pflegen von datengetriebenen und thermo-hydraulischen Simulationsmodellen 2. Methoden und Tools zur Auswahl und Platzierung von neuen Sensoren 3. Untersuchung möglicher Optimierungspotentiale im Fernwärmenetzbetrieb 4. Methoden und Tools zur dynamischen Einsatzplanung bei dezentralen Kraftwerken und dynamischen Gestehungskosten. Die Fraunhofer IOSB ist Verbund-Koordinator und wird bei allen Arbeitspaketen mitarbeiten. Schwerpunkt der Arbeiten des IOSB liegt in der Realisierung eines modellprädiktiven Reglers zur Multi-Einspeiseroptimierung in Fernwärmenetzen.

SupportProgram

Origins: /Bund/UBA/UFORDAT

Tags: Fernwärmeversorgung ? Fernwärme ? Sensor ? Solarthermisches Kraftwerk ? Energieträger ? Erneuerbare Energie ? Wärmeerzeugung ? Dekarbonisierung ? Übereinkommen von Paris ? Produktionskosten ? Simulationsmodell ? Klassifikation ?

Region: Baden-Württemberg

Bounding boxes: 9° .. 9° x 48.5° .. 48.5°

License: cc-by-nc-nd/4.0

Language: Deutsch

Organisations

• 3S Consult GmbH (Mitwirkende)
• Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung (Betreiber*in)
• KT-Elektronik, Klaucke und Partner GmbH (Mitwirkende)
• Umweltbundesamt (Bereitsteller*in)

Time ranges: 2023-06-01 - 2027-05-31

Alternatives

• Language: Englisch/English
  Title: Simulation tools and AI methods for multi-feeder optimization in district heating networks
  Description: The increasing decentralization of the grids will be of great importance in the future. Due to the targeted decarbonization of heat generation (according to the Paris Agreement by 2035!), the large power plants will increasingly be replaced by smaller, decentrally distributed power plants and feeders. The prime costs of the individual heat generators will also vary significantly more in the future. There is therefore a need to dynamically optimize the use of these decentralized power plants in the future. To this end, in addition to accurate load forecasts and the time-variable costs of the energy sources, the hydraulic behavior of the network must also be taken into account in real time. The overall project objectives are to increase the use of renewable energy in district heating as well as to make the operation of FW networks more efficient. The proposed project pursues the following four sub-objectives, which will be investigated in close cooperation with three district heating network operators: 1. systematics for the efficient setup and maintenance of data-driven and thermo-hydraulic simulation models 2. methods and tools for the selection and placement of new sensors 3. investigation of possible optimization potentials in district heating network operation 4. methods and tools for dynamic deployment planning for decentralized power plants and dynamic prime costs. Fraunhofer IOSB is the network coordinator and will collaborate on all work packages. The focus of IOSB's work is the realization of a model predictive controller for multi-feeder optimization in district heating networks. https://ufordat.uba.de/UFORDAT/pages/PublicRedirect.aspx?TYP=PR&DSNR=1119310

Status

Aktiv

Quality score

• Overall: 0.47
• Findability: 0.54

  • Title: 0.00
  • Description: 0.22
  • Identifier: false
  • Keywords: 1.00
  • Spatial: RegionIdentified (1.00)
  • Temporal: true
• Accessibility: 0.67

  • Landing page: Specific (1.00)
  • Direct access: false
  • Publicly accessible: true
• Interoperability: 0.00

  • Open file format: false
  • Media type: false
  • Machine-readable metadata: false
  • Machine-readable data: false
• Reusability: 0.67

  • License: ClearlySpecifiedAndFree (1.00)
  • Contact info: false
  • Publisher info: true

Accessed 1 times.