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Verbraucherseitige Laststeuerung (Demand Side Management – DSM) wird als ein möglicher Ansatz betrachtet, um die Auswirkungen des Ausbaus von fluktuierenden Erneuerbaren im Stromnetz auszugleichen. Sollen viele verteilte Energiesysteme damit angesprochen werden, stellen zentralistische Ansätze dabei hohe Anforderungen an die Kommunikationsinfrastruktur. Als Alternative wird vielfach eine autonome Laststeuerung (ADSM) mit anreizbasierter Optimierung direkt auf dem Verbrauchergerät betrachtet. Dabei kann die Anreizfunktion mittels unidirektionaler Kommunikation übertragen werden.
Am Forschungszentrum Energie der Fachhochschule Vorarlberg wurden in den letzten Jahren Algorithmen und Prototypen für den Einsatz von ADSM auf verschiedensten verteilten Energiespeichern im elektrischen Stromnetz entwickelt. Dabei werden sowohl thermische Energiespeicher (z. B. Haushalts-Warmwasserspeicher) als auch elektrochemische Speicher (z. B. Batteriespeichersysteme oder Elektroautos) betrachtet. Außerdem werden die Auswirkungen solcher Systeme auf das elektrische Verteilnetz untersucht. Dieser Artikel gibt einen Überblick über die entwickelten Methoden und Ergebnisse aus diesem Forschungsfeld mit dem Ziel, ein weitreichendes Verständnis für die Chancen und Grenzen des ADSM zu schaffen.
Ursprünglich wurde für das K-Projekt „LiTech“ eine mobile und intuitive Robotersteuerung – mit Touchbedienung und Augmented Reality – programmiert. Ziel war es, einen Industrieroboter spontan steuern zu können, mit besonderem Augenmerk auf Laienfreundlichkeit. Das System besteht aus einem Roboter und einem PC der als Bildschirm eine mit kapazitivem Touch ausgestattete und von einem Projektor bespielte Glasscheibe hat. Daten werden als String über eine serielle Schnittstelle übermittelt. Zur Erforschung der Nutzerfreundlichkeit werden Bälle auf einer Ebene hin- und herbewegt. Zur Cloud-Datenauswertung und Erstellung der Visualisierung wurden mittlerweile weitere Forschungszentren der FH Vorarlberg eingebunden. Im laufenden Wintersemester arbeitet ein Praktikant aus Südamerika an der Erweiterung auf den kompletten 3D-Raum mit möglicher Implementierung einer Gestensteuerung. Ziel des Beitrags ist es, den Versuchsaufbau und die Steuerung des Roboters zu beschreiben sowie geplante Weiterentwicklungen aufzuzeigen.
Der Presse kam zu Beginn des 20. Jahrhunderts eine außerordentlich wichtige Rolle in der Auseinandersetzung zwischen den politischen Lagern, Sozialdemokratie, Deutschnationalismus und Christlich-Soziale Bewegung zu. Jedes der drei Lager hatte ihm mal mehr mal weniger zugeordnete Zeitungen, die reichsweit erschienen oder kleinere Lokal- und Provinzblätter waren. Der Pius-Verein zur Unterstützung der katholischen Presse engagierte sich in dieser Auseinandersetzung für die Sache des politischen Katholizismus. Seine Methoden bestanden in der politischen Agitation und im Sammeln von Spenden für katholische Zeitungen. Im Kronland Tirol war einer der aktivsten Ableger des Pius-Vereins tätig, mit Ortsgruppen in fast jeder Gemeinde.
Die Gebäudeenergieversorgung mittels kombinierter Erneuerbarer Energiesysteme wird in Zukunft häufiger realisiert werden. Dies liegt unter anderem am Fokus der aktuellen Energiepolitik, an der wachsenden Akzeptanz der Bevölkerung und an einer ständigen Verbesserung der Wohngebäudeeigenschaften. Die volatile Charakteristik des erneuerbaren Energieangebots stellt eine Herausforderung dar. Thermische Lastverschiebung ermöglicht es, durch die Speicherung thermischer Energie, Zeiten mit geringem Energieertrag zu überbrücken. Es werden in dieser Masterarbeit drei Methoden zur Lastverschiebung mittels Simulation einer Referenzwohnanlage mit 31 Wohnungen untersucht. Die Gebäudesimulation wird hierfür mit TRNSYS durchgeführt, die Simulation zum Vergleich der unterschiedlichen Methoden mit Polysun. Die untersuchten Methoden sind die Regeneration des Erdsondenfeldes einer Geothermiewärmepumpe, die Anhebung der Maximaltemperatur sensibler Wärmespeicher, sowie die Anhebung der Raumtemperatur in der Referenzwohnanlage. Die Ergebnisse zeigen, dass die Sondenregeneration eine effektive Methode zur Steigerung der Jahresarbeitszahl (JAZ) der Wärmepumpe und des solaren Deckungsbeitrags darstellt. Die Sondentemperatur kann im Referenzfall zeitweise sogar auf ein höheres Niveau angehoben werden. Durch die zusätzliche Kombination mit einer Erhöhung der Speichermaximaltemperatur, bei hohem solarthermischem Ertrag, kann eine weitere Steigerung der JAZ erreicht werden. Die Solarthermieanlage kann so den größten Temperaturbereich nutzen, was auch die solare Deckungsrate weiter anhebt. Die thermische Gebäudeaktivierung weist das größte Potential für die Steigerung des PV-Eigenverbrauchs auf und verbessert die JAZ der Wärmepumpe durch den vermehrten Betrieb im Niedertemperaturbereich bedeutend; Jedoch wächst der Heizwärmebedarf (HWB) für die untersuchte Referenzwohnanlage aufgrund der Raumtemperaturüberhöhung (RTÜ) dermaßen, dass sie den Benefit der zusätzlich genutzten erneuerbaren Energie übersteigt und diese Methode zur thermischen Lastverschiebung daher nicht empfehlenswert ist. Da die thermische Gebäudeaktivierung in dieser Studie für bestimmte Gebäudeeigenschaften und mittels Fußbodenheizung realisiert ist, wird darauf hingewiesen, dass die Ergebnisse nur bedingt übertragbar sind und bei veränderten Gebäudeeigenschaften stark abweichen können.
Low cost Solar Forecast
(2019)
In der vorliegenden Arbeit wird der Fokus auf die Konzeption eines kostengünstigen Systems zur Vorhersage der solaren Einstrahlung mittels stochastischer Methoden gelegt. Der Vorhersagezeitraum liegt zwischen einer und drei Stunden. Es wird auf die Gefahren der Stochastik und das Aufarbeiten von Daten für stochastische Methoden eingegangen. Bereits die zur Vorhersage verschiedener meteorologischer Daten verwendeten Methoden werden analysiert, angewendet und mittels des relativen Fehlers, dem Root Mean Square Error (Wurzel der mittleren Fehlerquadratsumme) (RMSE) und des Mean Absolute Deviation (MAD) untereinander verglichen. Es werden Kriterien zur Auswahl der zur Aufgabenstellung am besten passenden Methode ausgearbeitet. Die Recherche der vorhandenen stochastischen Methoden und die Anwendung dieser Methoden haben das Artificial Neural Network (künstliches neuronales Netzwerk) (ANN), das mit der Softwarebibliothek Tensorflow erstellt wurde, als die beste Methode hervorgebracht. Die Programmierung der einzelnen Methoden mittels Scikit-learn, Python und Tensorflow wird beschrieben und eine Vorhersage berechnet. Als Hardware wird einerseits ein kostengünstiger Einplatinencomputer, ein Raspberry Pi 3, und andererseits ein leistungsstarkes Notebook verwendet. Die jeweils benötigte Rechenzeit weist keine gravierenden Unterschiede auf. Anschließend wurden die berechneten Vorhersagen mit den vorhandenen Messdaten, der Persistence Method (Persistenz Methode) (PM) und der Vorhersage der Meteo-Schweiz verglichen. Die unterschiedlichen Diagramme der Vorhersagen und deren Genauigkeiten kommen im Verlauf zur Darstellung. Die relative Abweichung der Vorhersage des Artificial Neural Network (künstliches neuronales Netzwerk)(Tensorflow) (ANNT) von den Messdaten liegt über das Jahr 2017 gesehen bei 8.52% oder auf die Jahresenergie bezogen bei 87.3 kWh/m2 . Im Vergleich zur PM Methode weicht die ANNT Methode um 83.5 kWh/m2 und Jahr ab. Abschließend wird auf Verbesserungsmöglichkeiten und weiterführende Arbeiten eingegangen.