Energieeffizienzbasierte Regelung von dezentral gespeisten Wärme- und Kältenetzen unter Berücksichtigung von Lebensdauereffekten, Teilvorhaben: Netzregelungskenngrößen Energieeffizienz und Lebensdauer

Description: Ziel des Vorhabens ist es, die Grundlagen für den energieeffizienz- und lebensdaueroptimalen Betrieb von Fernwärme- und Fernkältenetze zu erarbeiten. Berücksichtigt werden dabei die zukünftig regenerative und eher dezentrale Erzeugungsstruktur, niedrigere Vorlauftemperaturen sowie ein zunehmender Ausbau der Sensorik durch Smart Metering. Zum Erreichen dieser Ziele sollen Modelle zur Ermittlung von Energieverlusten sowie Stressfaktoren entwickelt und durch Messungen von z.B.Temperatur und Feuchtigkeit im Boden kalibriert werden. Weiterhin soll ein vorhandenes, hydraulisches Netzberechnungsverfahren um die thermische Komponente erweitert sowie für die Anwendung auf Kältenetze angepasst werden. Lebensdauerverluste sollen auf Basis von Erkenntnissen aus dem Forschungsvorhaben 'FW-Instandhaltung' abgeschätzt werden. Zudem sollen diesbezüglich neue, KI-basierte Algorithmen entwickelt werden. Das Verfahren zur Netzberechnung soll um diese Lebensdauerprognose erweitert werden, sodass jederzeit die hydraulischen und thermischen Zustandsgrößen sowie Stressfaktoren vorliegen und bei der Netzregelung berücksichtigt werden können. Auf Basis dessen soll sowohl ein modellprädiktiver als auch ein KI-basierter Ansatz zur optimalen Netzregelung entwickelt und im praktischen Einsatz erprobt werden. Teilvorhaben: Alterung und Stressfaktoren Im Rahmen dieses Teilvorhabens werden Algorithmen zur Ermittlung von Alterungseffekten und Stressfaktoren in Wärme- und Kältenetzen entwickelt. Dabei sollen sowohl vorhandene Messdaten verwendet als auch neue, innovative Messkonzepte entwickelt werden, um eine möglichst genaue Lebensdauervorhersage treffen zu können. Um in Echtzeit eine Lebensdauerbewertung durchführen zu können, kommen und A. KI-basiert Verfahren zum Einsatz. Die entwickelten Ansätze sollen zudem in ein thermo-hydraulisches Netzmodell integriert werden, sodass dieses im Rahmen einer modellprädiktiven Regelung zur Effizienz- und Lebensdaueroptimierung verwendet werden kann.

SupportProgram

Origins: /Bund/UBA/UFORDAT

Tags: Smart Meter ? Belastungsfaktor ? Energieverlust ? Messdaten ? Thermisches Verfahren ? Energieeffizienz ? Sensorische Bestimmung ? Forschungsprojekt ?

Region: Hamburg

Bounding boxes: 9.99302° .. 9.99302° x 53.55073° .. 53.55073°

License: cc-by-nc-nd/4.0

Language: Deutsch

Organisations

• Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (Finanzielle Förderung)
• HafenCity Universität Hamburg, Technisches Infrastrukturmanagement (Projektverantwortung)
• SWM Infrastruktur GmbH & Co. KG (Mitwirkung)
• Umweltbundesamt (Bereitstellung)

Time ranges: 2023-06-01 - 2026-05-31

Alternatives

• Language: Englisch/English
  Title: Subproject: Network control parameters energy efficiency and lifetime
  Description: The aim of the project is to develop the basis for the energy-efficient and lifetime-optimized operation of district heating and cooling networks. The future regenerative and rather decentralized generation structure, lower flow temperatures and an increasing expansion of sensor technology through smart metering will be taken into account. To achieve these goals, models for determining energy losses and stress factors are to be developed and calibrated by measuring, for example, temperature and humidity in the soil. Furthermore, an existing hydraulic network calculation method is to be extended to include the thermal component and adapted for application to refrigeration networks. Service life losses are to be estimated on the basis of findings from the research project 'FW maintenance'. In addition, new AI-based algorithms are to be developed in this regard. The procedure for network calculation is to be extended to include this service life prediction, so that the hydraulic and thermal state variables as well as stress factors are available at all times and can be taken into account in network control. Based on this, both a model-predictive and an AI-based approach for optimal grid control will be developed and tested in practical use. Subproject: Aging and stress factors In this subproject, algorithms will be developed to determine aging effects and stress factors in heating and cooling networks. Existing measurement data will be used as well as new, innovative measurement concepts will be developed in order to be able to predict service life as accurately as possible. In order to be able to carry out a lifetime evaluation in real time, AI-based methods will be used, among other things. The approaches developed will also be integrated into a thermo-hydraulic network model so that it can be used as part of a model-predictive control system to optimize efficiency and service life. https://ufordat.uba.de/UFORDAT/pages/PublicRedirect.aspx?TYP=PR&DSNR=1124560

Status

Aktiv

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