Energietechnik und Energiewirtschaft
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Im April 2000 wurde das Erneuerbare-Energien-Gesetz (EEG) in Deutschland beschlossen, mit dem ein Rechtsrahmen für die Förderung von regenerativen Stromerzeugungstechnologien geschaffen wurde. Zum 31.12.2020 sind erstmalig ca. 19.000 Anlagen aus dem zwanzigjährigen Förderzeitraum gefallen. Mit jedem Jahreswechsel folgt ein weiterer Jahrgang. Mit der EEG-Novelle 2021 wurden die Voraussetzungen für einen möglichen Weiterbetrieb der ausgeförderten Anlagen geschaffen.
In dieser Masterarbeit wird untersucht, welche Optionen betroffene Anlagenbetreiber von Photovoltaikanlagen mit maximal zehn Kilowattpeak haben und aufgezeigt, welche rechtlichen und technischen Vorgaben bestehen. Zu Beginn wird in die Grundlagen der Photovoltaikinstallation und die Regulatorik des EEG eingeführt. Der Anlagenbestand mit Inbetriebnahme im Zeitraum 2000 bis 2008 wird quantifiziert, die Regionalverteilung sowie bisherige Stilllegungen analysiert. Mit einer Systemsimulation wird ein Weiterbetriebsjahr einer Photovoltaikanlage zur Bewertung der Erlöse bei Umstellung auf Überschusseinspeisung mit teilweisem Eigenverbrauch des Solarstroms berechnet. Abschließend werden die Erlöse für die Weiterbetriebsvarianten unter der Preissituation des Jahres 2021 verglichen.
Es zeigt sich, dass der Großteil der Photovoltaikanlagen maximal zehn Kilowattpeak aufweist und sich in Bayern und Baden-Württemberg befindet. Die Mehrheit der bereits betroffenen Anlagen wird aktuell weiterbetrieben. Die höchsten finanziellen Überschüsse lassen sich mit der Umstellung auf Eigenverbrauch erzielen. Am einfachsten umzusetzen ist dahingegen der Weiterbetrieb in Volleinspeisung. Die sonstige Direktvermarktung kann eine Alternative zur Volleinspeisung darstellen. Mit einem Neubau ist eine deutliche Leistungssteigerung auf gleicher Dachfläche möglich, ohne einer Weiterbetriebsperspektive verbleibt die Demontage der Anlage.
A novel calorimetric technique for the analysis of gas-releasing endothermic dissociation reactions
(2020)
Diese Arbeit analysiert mithilfe von Umfragen allgemeine Themen über Erneuerbare-Energie-Gemeinschaft (EEG) und deren Verrechnungs-Visualisierung. Sie befasst sich im speziellen mit der Verrechnungs-Visualisierungsplattform der Firma Exnaton. Diese wird von den Teilnehmenden der Pilot-EEG-Schnifis für die Proformarechnung verwendet.
Die Umfrageergebnisse werden grafisch und in Textform dargestellt und präsentiert. Auf Basis einer eigenen Interpretation und einer SWOT-Analyse wurde die Bewertung durchgeführt. Es soll eine strategische Entscheidungsmöglichkeit, für die Anwendung einer Verrechnungs-Visualisierungsplattform, geschaffen werden.
Die meistgewählten Erwartungen bzw. Wünsche an eine EEG (Klimaschutz, Umweltschutz und Stärkung der regionalen Gemeinschaft) werden als großes Potential der Energiewende gesehen. Mit knapp 78 % kann sich die Mehrheit der Befragten „Gut“ bis „Sehr gut“ vorstellen, sich an einer EEG zu beteiligen. Die nutzerfreundliche Gestaltung der relevanten Daten und die einfache Anwendung werden als Stärke der Exnaton-Verrechnungs-Visualisierungsplattform angesehen. Von den Teilnehmenden der Pilot-EEG-Schnifis bestehen schon 50 % der Befragten im Jahr 2021 auf eine 15-minütige Visualisierung ihrer EEG-Daten. Dies lässt auf ein großes Potential an EEGs und den damit benötigten Verrechnungs-Visualisierungsplattformen schließen.
Obwohl der Energiebedarf eines Krankenhauses nur ca. 1,2% der Gesamtkosten ausmacht, werden Energieeinsparmaßnahmen und -optimierungen immer wichtiger. Neben dem steigenden Umweltbewusstsein wird auch der Kostendruck in diesem Dienstleistungssektor immer größer. Trotz der in vielen Krankenhäusern vorhandenen und gut ausgebauten Gebäudeleittechnik fehlt oft das Detailwissen über den Energieverbrauch und deren Verursacher.
Aufgrund der großen Anzahl an verwendeten Geräten und Kleinverbrauchern sowie der vielen gebäudetechnischen Großgeräte ist eine genaue Ursachensuche kein leichtes Unterfangen. Auch im Krankenhaus Feldkirch sind eine Vielzahl automatischer Stromzähler installiert und im Energiemonitoringsystem aufgeschaltet. Dennoch ist aktuell nur der Gesamtstromverbrauch bekannt und verwertbar. Analysen auf Gebäude oder Anlagen-Ebene werden nur sehr wenige durchgeführt.
In dieser Arbeit soll untersucht werden, wie die wesentlichen Einflussfaktoren auf den Stromverbrauch mithilfe der installierten automatischen Zähler identifiziert werden können.
Um herauszufinden, mit welchen Methoden der größte Informationsgehalt gewonnen werden kann, kommen verschiedene Methoden wie Kennzahlenvergleiche, die Darstellung als Sankey-Diagramm, objektspezifische Vergleiche und statistische Analysen sowie Energieganganalysen zur Anwendung.
Die erarbeiteten Auswertungen und Darstellungen zeigen sehr schnell, dass ohne eine Vielzahl an Subzählern keine sinnvollen Analysen möglich sind. Die große Anzahl an angeschlossenen Verbrauchern und deren variables Regelverhalten lassen aus den Daten (z. B. Summenzählern) anhand zusammengefasster Stromverläufe kaum Schlüsse für einzelne Gebäude zu. Es zeigt sich auch, dass eine einzelne Darstellungsform für alle Auswertungen keinen Sinn macht. In dieser Arbeit werden mögliche Einbauorte für die Stromzähler vorgeschlagen sowie Verfahren für eine durchdachte Auswertung der Energieverbräuche und Umsetzung in die Praxis angeführt.
Die EU-Ziele umfassen die Steigerung des Anteils an erneuerbaren Energien an der Energieerzeugung um 32 % bis 2030. Doch erneuerbare Energien bringen neben den Vorteilen für den Umweltschutz auch Probleme mit sich. Ihre Schwankungen und Unkontrollierbarkeit stellen große Herausforderungen für das Stromnetz dar. Um die Netz- und damit die Versorgungssicherheit weiterhin gewährleisten zu können, braucht es Lösungen, die weder das Stromnetz, die Verbraucher noch die Energieversorger benachteiligen. Eine Möglichkeit wäre es, zusätzliche Kraftwerke und Infrastruktur (Redundanzen) aufzubauen, welche potenzielle Schwankungen ausgleichen können. Dieser Lösungsansatz gilt als traditioneller Weg, der hohe Kosten und negative Umweltauswirkungen mit sich bringt. Demand Side Management hat das Potenzial, effiziente Lösungen diesbezüglich anzubieten. Welche Vorteile der Einsatz von DSM auf Ebene der Haushaltsverbraucher für die Energieversorger in Bezug auf den Abruf von Ausgleichsenergie bringt, wird in dieser Arbeit behandelt. Dafür wurde ein agentenbasiertes Modell entwickelt, welches darauf abzielt, die Abweichung zwischen dem von dem Energieversorger prognostizierten Verbrauch und dem realen Verbrauch seiner Haushaltskunden zu verringern. Jeder Haushalt in dem vorgestellten Modell ist mit einer Flexibilität in Form eines Batteriespeichers ausgestattet. Die Speicherbewirtschaftung wird basierend auf einem Signal, welches der Energieversorger übermittelt, automatisch vom Haushalt für jeden Tag im Betrachtungszeitraum optimiert. Jede Abweichung zwischen der vom Energieversorger erstellten Prognose und der tatsächlich bezogenen Strommenge stellt dabei einen Bezug von Ausgleichsenergie dar. Untersucht werden die Auswirkungen der Anzahl an Haushalten sowie ein unterschiedlicher Wissensstand auf die Prognose. Weiters werden zwei unterschiedliche Arten von Demand Side Management analysiert. Einmal die Einflussnahme auf die Last der Haushalte durch ein Preissignal, einmal durch das Vorgeben eines Lastgangs. Um die Effektivität der beiden Varianten bestimmen zu können, wird auch die Menge an Ausgleichsenergie erhoben, welche ohne das Vorhandensein eines Batteriespeichers (also ohne Steuerung) anfallen würde. Das Modell wurde entwickelt, um einen Trend aufzuzeigen und keine spezifische Einsparungsmenge zu ermitteln, da dies von der jeweiligen Situation des Energieversorgers abhängt. Die Erstellung der unterschiedlichen Wissensstände basiert auf den österreichischen rechtlichen Vorgaben bezüglich der Datenübertragung bei intelligenten Messgeräten. Dabei ist einmal der Jahresverbrauch, einmal der Tagesverbrauch und einmal die stündlichen Verbrauchswerte bekannt. Das Preissignal ist negativ korreliert zu den am Day-Ahead-Markt gehandelten Mengen und das Lastsignal basiert auf einer der Prognosen des Energieversorgers, je nach Variante, die untersucht wird. Es zeigte sich, dass ein besserer Wissensstand nur teilweise eine Verbesserung der Prognose erzielte. Wobei die unterschiedlichen Wissensstände auf den realen Werten der nicht verwendeten Haushalte aus dem gleichen Datensatz aufbauen und so beispielsweise Wettereinflüsse in der Prognose schon bekannt waren, was die Prognose basierend auf Jahreswerten sehr genau machte. Der Aggregationseffekt von mehreren Haushalten beeinflusst die Prognose positiv. Auf einzelner Haushaltsebene schneiden die Vorhersagen deutlich schlechter ab als bei Prognosen des Gesamtverbrauchs aller Haushalte. Die Optimierung basierend auf dem Lastsignal generiert eine geringere Menge an Ausgleichsenergie als das Preissignal. Das liegt unter anderem daran, dass die Prognose nur die Verbräuche der Haushaltskunden berücksichtigt und nicht die Mengen, die am Markt gehandelt werden. In den untersuchten Varianten stellte sich heraus, dass am wenigsten Ausgleichsenergie über alle Haushalte erzeugt wird, wenn kein Demand Side Management betrieben wird, also keine Batteriespeicher vorhanden sind und die Prognose des Energieversorgers auf Stundenwerten basiert. Auf einzelner Haushaltsebene fällt bei der Optimierung mittels Lastsignal am wenigsten Ausgleichsenergie an.
Weltweit hatten 2017 840 Millionen Menschen keinen Zugang zu Strom. Hinzu kommen Millionen weitere Menschen, die an unzuverlässige Stromquellen angeschlossen sind. Für das Wirtschaftswachstum, die menschliche Entwicklung und ökologische Nachhaltigkeit ist eine zuverlässige Stromversorgung jedoch von großer Bedeutung.
Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich daher mit der Konzeptionierung einer zuverlässigen Stromversorgung für eine Hochschule in Benin (Westafrika), die sich mit einem unzuverlässigen Netzanschluss konfrontiert sieht. Die Konzeptionierung erfolgt mithilfe der Software HOMER.
Aufgrund unsicherer Systembedingungen wurden mehrere Szenarien und der Einfluss verschiedener Systemparameter untersucht.
Die Ergebnisse zeigen, dass eine zuverlässige Stromversorgung durch die Implementierung eines Mini-Grids erreicht werden kann. Dabei hat die Ausgangssituation einen bedeutenden Einfluss auf die Systemauslegung. Für das untersuchte Szenario, in dem die Hochschule keine Stromkosten bezahlte, erwies sich ein PV/Dieselgenerator/Batterien-Mini-Grid als geeignet. Dabei entstehen Stromkosten von mindestens 0,013 USD pro kWh, was leicht erhöhte Kosten gegenüber den Bezugskosten bedeutet. Dieser Kostenzuwachs lässt sich aber mit der erhöhten Zuverlässigkeit rechtfertigen. Auch unter der Annahme, dass die offiziellen Bezugskosten bezahlt werden müssen, erwies sich ein PV/Dieselgenerator/Batterie-Mini-Grid als geeignet. Die Größe der PV-Anlage fällt in diesem Fall deutlich größer aus, was zu einem reduzierten Einsatz des Dieselgenerators führt. Ein untersuchtes Off-Grid erwies sich als unwirtschaftlich.
Somit enthält die Arbeit wichtige Erkenntnisse darüber, wie sich verschiedene Parameter auf ein geeignetes System auswirken. Zudem wurde ein Systemvorschlag ausgearbeitet. Diese Informationen sollen nicht nur den beteiligten Personen vor Ort helfen, sondern auch als Grundlage für zukünftige Projekte dienen.
Mit dem entwickelten, gemischt-ganzzahligen linearen Optimierungsmodell wird ein grosser Beitrag geleistet, das die wichtigen Betriebskennzahlen einer PV-Speicheranlage, wie der Eigenverbrauchsanteil um bis zu 89 % und der Autarkiegrad um bis zu 73 % durch eine variable Grenzkostenoptimierung bei zusätzlicher E-Auto Berücksichtigung gesteigert werden können. Der Eigenverbrauch der PV-Erzeugung wird durch den stationären Batteriespeicher auf 71 % mehr als verdoppelt. Das beispielhafte Szenario hat einen Haushaltsverbrauch von 5 MWh pro Jahr und besteht aus einer 5 kWp PV-Anlage, mit einem 5 kWh Batteriespeicher und dem Tesla Model 3 mit einer Jahresfahrleistung von 16778 km.
Das erstellte Softwareprogramm kann einfach auf weitere verschiedene Anlagenkonstellationen und mit eigenen Eingangszeitreihenprofile der Haushaltslast, der PV-Erzeugung und der E-Auto Nutzung parametriert werden. Neben der Kennzahlenberechnung des konkreten Szenarios wird der jeweilige Einfluss einer Anlagenkomponente, wie PV, Batterie und Last bei deren Variation, auf die Kennzahlen grafisch gut sichtbar dargestellt.
Die Ergebnisse bestätigen bisherige Arbeiten, dass die Dimensionierung der Anlagenkomponenten nach der einfachen Faust-Formel 1:1:1 erfolgen soll: Der stationäre Batteriespeicher und die PV-Anlage sollen gleich gross sein und ihre Grösse in kWh soll der Jahreslast in MWh entsprechen. Damit wird nahezu schon ein gutes Optimum von Eigenverbrauch, Eigenverbrauchsanteil und Autarkiegrad bei minimalen Energiekosten gefunden und die Netzbelastung durch Bezug und Einspeisung kann reduziert werden.
In Anbetracht einer immer größer werdenden Diskussion über den Klimaschutz und einer anvisierten Energiewende finden umweltschonende Energietechniken immer mehr an Aufmerksamkeit in der Gesellschaft. Die Kombination von Stromerzeugung und gleichzeitiger Wärmeproduktion macht die Biomassevergasung zu einem interessanten Untersuchungsobjekt. Die anfallenden Biokohlestäube versprechen in Zukunft von großem Nutzen zu sein, um zum Beispiel Kohlenstoff in der Erde abzuspeichern. Die sogenannten ”Terra Preta“ Böden steigerten merklich das Interesse am Einsatz von Kohle in der Landwirtschaft, um in Böden verbessernde Eigenschaften zu erzielen. In dieser Masterarbeit wird die Auswirkung der Biokohle einer Schwebefestbettvergaseranlage auf das Pflanzenwachstum, die verfügbaren Nährstoffe und auf die Anzahl der Mikroorganismen untersucht. Hierfür wurden zwei verschiedene Versuchspflanzen herangezogen. Es wurde auf Hafer und Rübse zurückgegriffen. Der Versuch fand unter Laborbedingungen in einem Wachstumsschrank statt. Es wurden Böden mit unterschiedlichen Kohlegehalten hergestellt (0 %, 2,5 % 5 %, 12,5 %). Des Weiteren wurde auf zwei verschiedene Arten eine oberflächenaktivierte Kohle hergestellt. Einmal erfolgte dies durch Ko-Kompostierung der Biokohle in Grünschnitt und das zweite Mal durch die Beladungmit künstlichem Dünger. Die chemische Aktivierung erfolgte über einen Rührversuch. Dabei wurde die Kohle über einen längeren Zeitraum mit dem künstlichen Dünger in einem Gefäß gerührt.
Die Versuchsdauer erstreckte sich jeweils über einen Zeitraum von ca. 3 Wochen. Am Ende der Versuche wurden die Pflanzen geerntet. Anschließend wurde ihre Wuchshöhe und deren Durchmesser erfasst und statistisch ausgewertet. Die Nährstoffe im Boden wurden mittels Macherey Nagel Schnelltest ermittelt. Hierfür wurden Proben sowohl am Anfang als auch am Ende des Experiments genommen und anschließend aufbereitet und ebenfalls statistisch ausgewertet. Es konnte durch den Zusatz von Kohle einen signifikant höherer Mittelwert des Pflanzenwachstums erzielt werden. Und auch bei den Nährstoffen konnten Unterschiede zum Referenzboden nachgewiesen werden. Im Gegensatz dazu konnte bei den Mikroorganismen statistisch kein Unterschied festgestellt werden. Leider traten während des Versuches vermehrt Probleme auf, die aber entsprechend in der Arbeit adressiert und dokumentiert werden. Aus diesem Grund muss darauf verwiesen werden, dass einige Ergebnisse nicht verwertbar waren.
Autonome Steuerung für das Demand Side Management von Wärmepumpenboilern mit linearer Optimierung
(2020)
Wärmepumpen, im Speziellen Wärmepumpenboiler, stellen mit ihrer thermischen Speicherkapazität eine gute Möglichkeit für autonome verbraucherseitige Laststeuerung (Autonomes Demand Side Management ADSM) dar. Zudem gewinnt diese Art der Brauchwarmwassererzeugung durch ihren dezentralen Ansatz und das Auskommen ohne fossile Energieträger im privaten Wohnbau immer mehr an Bedeutung. In Kombination mit staatlichen Fördergeldern ist die Anzahl verkaufter Einheiten in den letzten 5 Jahren am deutschen Markt um circa 25 % gestiegen. Obwohl das Lastverschiebungspotenzial von Wärmepumpenboilern unter Anwendung von Optimierungsalgorithmen in der Literatur theoretisch nachgewiesen ist, fehlen Verifikationen unter realen Bedingungen. Diese Arbeit will einerseits das theoretische Potential aufzeigen und andererseits mit dem vorgestellten Laborversuch einen Beitrag dazu liefern, die Verifikationslücke zu schließen. Für die Untersuchung im Labor wird ein handelsüblicher Wärmepumpenboiler bestehend aus einer Luft-Wärmepumpe und einem 300 Liter Warmwasserspeicher mit Sensoren und Aktoren ausgestattet. Insgesamt vier Temperatursensoren befinden sich am Speicherzulauf und -ablauf, sowie nahe der Speichermitte. Für die Aufzeichnung des Volumenstroms wird ein magnetisch-induktiver Messsensor am Speichereingang installiert. Zusätzlich wird mithilfe eines Proportionalventils am Speicherausgang das gewünschte Zapfprofil realisiert. Die Datenakquisition wird durch einen Datenlogger durchgeführt und die Optimierungsroutine auf dem PC implementiert. Die autonome Steuerung basiert auf einer von Day-Ahead-Marktpreisen der Energy Exchange Austria (EXAA) getriebenen linearen Optimierung mit dem Ziel, die Kosten der elektrischen Energie zu minimieren. Das Warmwasserverbrauchsprofil bildet den Verbrauch eines 4- Personen-Haushalts ab. Alle Mess- und Simulationsreihen basieren auf den gleichen Day-Ahead Preisfunktionen und Nutzerprofilen. Zur Verifikation des Lastverschiebungspotentials werden die Kosten pro MWh elektrischer Energie und die Kosten pro MWh thermischer Nutzenergie im Hysteresebetrieb (Normalbetrieb) denen des optimierten Betriebs gegenübergestellt. Durch eine Jahressimulation konnte das theoretische Potential nachgewiesen werden. Die Auswertungen der Kosten pro MWh elektrischer Energie zeigen Kosteneinsparungen am Day-Ahead-Markt von rund 18 %. Die Kosten pro MWh thermischer Nutzenergie konnten durch die Optimierung um rund 19 % gesenkt werden. Die thermische Effizienz konnte somit um rund 1 % gesteigert werden. Der Wärmepumpenboiler wurde insgesamt zwei Wochen betrieben; eine Messreihe davon fand dabei im Normalbetrieb statt. In einer weiteren Messreihe wurde die Wärmepumpe mit der Optimierungsroutine betrieben. Die Auswertungen der Kosten pro MWh elektrischer Energie zeigen Kosteneinsparungen am Day-Ahead-Markt von circa 23 %. Ebenso konnten die Kosten pro MWh thermischer Nutzenergie um 19 % gesenkt werden. Gleichzeitig sank die thermische Effizienz um 6 %.
Aufgrund des anhaltenden Klimawandels wird eine Reduzierung des Ausstoßes von Kohlendioxid (CO2) immer wichtiger. Dabei könnte die Verwendung und Weiterentwicklung von CO2-Gashydraten als „Carbon Capture“-Methode (CC) einen großen Beitrag leisten. Bei der Bildung von Gashydraten wird Gas in den Hohlräumen eines Hydratgitters, welches sich unter hohen Drücken und niedrigen Temperaturen bildet, eingeschlossen. In dieser Arbeit wurden verfahrenstechnische Methoden getestet, um die Dynamik der Gashydratbildung zu verbessern. Dies wird vor allem durch eine Verbesserung von Massen- und Wärmetransport erreicht. Das Hauptproblem für die langen Bildungszeiten ist unter anderem eine sehr geringe Kontaktfläche. Diese kann durch den Einsatz eines Rührers, eines permanenten Gasdurchflusses und durch die Verwendung von Dry Water erhöht werden. Dry Water besteht aus vielen winzigen Wassertröpfchen, die von hydrophobiertem Siliziumdioxid (SiO2) umschlossen sind. Dadurch kann die Dauer der Induktions- und Wachstumsphase der Gashydratbildung verkürzt werden.
In dieser Arbeit wird ein Reaktor mit 30 ml Volumen und ein Schrägblattrührer mit einem Durchmesser von 17 mm verwendet. Der Rührer wurde bei einer maximalen Drehzahl von 15 000 rpm ca. alle 10 min für max. 30 s betrieben, bis die Wachstumsphase der Gashydratbildung beginnt. Der Gasdurchfluss hatte einen Volumenstrom von ca. 4 slm. Das verwendete Dry Water wurde in einem Haushaltsmixer bei 25 000 rpm aus Kieselsäure und Wasser hergestellt und besitzt einen Wasseranteil von 95 %. Es wurden unterschiedliche Kombinationen getestet. Die kürzeste Induktionszeit wurde mit durchschnittlich 6,9 min durch den Einsatz eines Rührers in Kombination mit einem Gasdurchfluss und Wasser erreicht, bei einem Volumenverhältnis zwischen Gas und Wasser von 8,8 v/v nach 60 min. Die größte Menge an Gashydrat konnte durch den Einsatz von Dry Water in Kombination mit einem Gasdurchfluss erreicht werden. Das führte nach 60 min zu einem Volumenverhältnis zwischen Gas und Wasser von 14,9 v/v. Die Induktionszeit betrug dabei 120 min.