Description: Das Ziel des Projektes Best.Heat.Net ist die praxisnahe Entwicklung und Erprobung eines intelligenten Optimierungs- und Regelungsverfahrens für ein multivariantes Niedertemperatur-Nahwärmesystem mit hohem Erneuerbaren Energieanteil und mehreren Wärme- und Stromerzeugern zur Steigerung der Energieeffizienz, der Wirtschaftlichkeit und der Systemdienlichkeit. Dazu wird das Nahwärmenetz mit einem Mix aus Beiträgen Erneuerbarer Energien (Solarthermie, Erdwärmepumpe, Photovoltaik), als auch energieeffizienten, fossil betriebenen Wärmeerzeugern (KWK-Modul, Brennwertkessel) sowie einem Elektroheizstab ausgestattet. Ein entsprechend komplexes Wärmeversorgungssystem benötigt zur Hebung der Kostenminderungs-, CO2-Minderungs- und Netzdienlichkeits-Potentiale ein geeignetes Regel- und Steuerungssystem. Dieses soll so ausgestaltet werden, dass mittels Messwerten aus der Anlage und Kurzzeitprognosewerten für externe Größen wie Wetter, Strompreis etc. jederzeit die kosten- und / oder energieeffizienteste Betriebsstrategie gefahren wird. Dafür wird das Nahwärmesystem mit Mess- und Steuerungstechnik ausgestattet, wodurch es flexibel auf unterschiedliche Markt-, Netz- und Bedarfsanforderungen reagieren kann. Da die Randbedingungen während der Lebensdauer des Systems kontinuierlichen Änderungen ausgesetzt sind, soll die Regelung zudem selbstlernend sein und gleichzeitig über ein Überwachungs- und Priorisierungssystem für den Betreiber verfügen. Zur weiteren Effizienzsteigerung des Wärmenetzes und zur Umsetzung eines Niedertemperaturnetzes mit möglichst geringen Vor- und Rücklauftemperaturen und damit Wärmeverlusten bedarf es verbraucherseitig angepasster Wärmeübergabestationen. Es ist geplant unterschiedliche Konzepte praxisnah zu untersuchen und auf Tauglichkeit zu prüfen. Erfahrungen zur kosten- und energieeffizienten Zusammenstellung sowie der innovativen Betriebsoptimierung des Wärmenetzes sollen in zukünftige Netze transferiert werden.
Types:
SupportProgram
Origins:
/Bund/UBA/UFORDAT
Tags:
Solarthermie
?
Erdwärmepumpe
?
Photovoltaik
?
Anlagenoptimierung
?
Brennwertnutzung
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Strompreis
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Erneuerbare Energie
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Regeltechnik
?
Wärmeerzeugung
?
Brennwertkessel
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Energie
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Wirtschaftlichkeit
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Energieeffizienz
?
Energieeffizienzsteigerung
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Kessel
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Wetter
?
Effizienzsteigerung
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Kontinuierliches Verfahren
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Lebenserwartung
?
Netz
?
Optimieren der Fahrweise
?
Wärmeverlust
?
Region:
Nordrhein-Westfalen
Bounding boxes:
6.76339° .. 6.76339° x 51.21895° .. 51.21895°
License: cc-by-nc-nd/4.0
Language: Deutsch
Organisations
Time ranges:
2018-12-01 - 2023-10-31
Alternatives
-
Language: Englisch/English
Title: EnEff:Wärme - BestHeatNet: Practical development and testing of an intelligent optimisation and control procedure for a multivariant low-temperature local heating system with a high renewable energy share and several heat/electricity generators; Focus: Implementation
Description: The aim of the Best.Heat.Net project is the practical development and testing of an intelligent optimization and control procedure for a multivariant low-temperature local heating system with a high proportion of renewable energy and several heat and power generators to increase energy efficiency, profitability and system serviceability. For this purpose, the local heating network will be equipped with a mix of contributions from renewable energies (solar thermal, geothermal heat pump, photovoltaic), as well as energy-efficient, fossil-fuelled heat generators (CHP module, condensing boiler) and an electric heating rod. A correspondingly complex heat supply system requires a suitable regulation and control system in order to increase the potential for cost reduction, CO2 reduction and grid service. This should be designed in such a way that the most cost-effective and/or energy-efficient operating strategy can be implemented at any time using measured values from the plant and short-term forecast values for external variables such as weather, electricity prices, etc. For this purpose, the local heating system will be equipped with measurement and control technology, enabling it to react flexibly to different market, network and demand requirements. Since the boundary conditions are subject to continuous changes during the life of the system, the control system should also be self-learning and at the same time have a monitoring and prioritisation system for the operator. To further increase the efficiency of the heating network and to implement a low-temperature network with the lowest possible supply and return temperatures and thus heat losses, heat transfer stations adapted to the consumer are required. It is planned to examine different concepts in a practical way and to test their suitability. Experiences for the cost- and energy-efficient composition as well as the innovative operational optimisation of the heat network are to be transferred to future networks.
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