Nachhaltige Energiesysteme
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In Zeiten zunehmenden Umweltbewusstseins und steigender Energiekosten gewinnt die Optimierung der Energieeffizienz von Anlagen und Gebäudetechnik zunehmend an Bedeutung. Insbesondere im Kontext nachhaltiger und ressourcenschonender Heizungs- und Warmwassersysteme haben sich Wärmepumpen als maßgebliche Technologien etabliert. Die effiziente Bereitstellung von Warmwasser nimmt dabei eine essenzielle Position ein, da sie einen erheblichen Anteil am Gesamtenergieverbrauch eines Gebäudes ausmacht. Die vorliegende Masterarbeit widmet sich der Fragestellung, welchen Einfluss Zirkulationsleitungen auf die Effizienz von Wärmepumpen haben und wie sich alternative dezentrale Warmwasserbereitungssysteme auf diese auswirken. Konkret wird diese Fragestellung am Beispiel einer Mittelschule in Frastanz untersucht. Die Untersuchung erfolgt mithilfe von Simulationen mit der Software GeoT*Sol, wodurch verschiedene Szenarien der Warmwasserbereitung und deren Auswirkungen auf die Jahresarbeitszahl (JAZ) der Wärmepumpe simuliert werden. Es werden sechs Varianten verglichen, darunter der Ist-Stand mit Zirkulationsleitung, eine zeitlich angepasste Zirkulation, eine Variante ohne Zirkulation sowie dezentrale Warmwasserbereitung mit und ohne Photovoltaik-Einbindung. Die Ergebnisse zeigen, dass die Zirkulationsleitung einen signifikanten Einfluss auf die JAZ einer Wärmepumpe hat, da permanent Wärmeverluste entstehen, selbst ohne Warmwasserbedarf. Die dezentrale Warmwasserbereitung mit PV-Einbindung erweist sich als vielversprechend, sowohl in Bezug auf energetische Einsparungen als auch auf finanzielle Rentabilität. Die Masterarbeit bietet somit wichtige Erkenntnisse und Handlungsempfehlungen für die Mittelschule Frastanz, um ihre Energieeffizienz zu steigern und Kosten einzusparen. Die Empfehlungen zur Beibehaltung der Bestandswärmepumpe, der Installation dezentraler Warmwasserbereitungsanlagen und der PV-Anlage können als Grundlage für zukünftige Investitionsentscheidungen dienen und einen Beitrag zum nachhaltigen Energiemanagement der Schule leisten.
Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit verschiedenen Regelstrategien für eine nachträgliche Bauteilaktivierung zur Gebäudesanierung und deren Auswirkungen auf die Energieeffizienz. Im Rahmen einer Kooperation der Alpenländischen Gemeinnützigen Wohnbaugesellschaft und dem Energieinstitut Vorarlberg, wird ein Gebäude aus dem Altbestand der Südtiroler Siedlung in Bludenz saniert und mit einer nachtäglichen Bauteilaktivierung der Bestand-wand versehen. Um die Auswirkungen verschiedener Regelstrategien sowohl auf den Komfort in den Wohnungen als auch auf die Energieeffizienz des Gebäudes zu untersuchen, wird mithilfe der Simulationssoftware IDA ICE ein Gebäudemodell erstellt und verschiedene Regelungen simuliert. Dabei werden Parameter wie das Erreichen der Solltemperatur, der Komfort oder der benötigte Heizwärmebedarf als Bewertungskriterium herangezogen, um diese zu vergleichen. Zuerst werden Flächenregelungen untersucht, die anhand der Temperatur eines Raumes oder dem Mittelwert mehrerer Räume eine komplette Gebäudeseite regeln. Darauffolgend werden Etagen- und Einzelraumregelungen untersucht. Zur Anwendung kommen gewöhnliche Thermostat- und PI-Regler, sowie eine Rücklauftemperaturregelung und eine prädiktive Regelung, welche mithilfe einer idealen Wettervorhersage arbeitet. Ziel ist es, die Auswirkung der Regelungen auf die Raumtemperaturen zu untersuchen und eine geeignete Regelstrategie für das Gebäude zu finden.
Ansätze des maschinellen Lernens werden sowohl in der Forschung als auch in der Praxis eingesetzt, um gewünschte Ausgabedaten anhand bekannter Eingabedaten vorherzusagen. In dieser Masterarbeit wird die Anwendung des maschinellen Lernens in der Batteriedatenanalyse zur Bestimmung des Alterungsstatus von Lithium-Ionen-Batterien untersucht. Das Ziel dieser Arbeit besteht in der Vorhersage von Alterungskurven (englisch state of health - SoH) für Lithium-Ionen Batterien über die Anzahl der Entladezyklen (Zeitachse). Dies erfolgt auf der Grundlage zuvor erfasster Daten für drei Typen von Lithium-Ionen-Batterien, die bei Temperaturen von 15 °C, 25 °C und 35 °C sowie C-Raten von 0,5C, 1C und 2C aufgenommen wurden. Im Zuge dessen wurden die angewandten Methoden des maschinellen Lernens analysiert und ihre Ergebnisse verglichen. Der Umfang dieser Arbeit hebt sich von anderen Ansätzen des maschinellen Lernens in der Batteriedatenanalyse ab, da dieselben Methoden in einem breiteren Spektrum von Daten mit unterschiedlichen Temperaturen und Kathodenmaterialien verwendet wurden. Dies ist für die Analyse von Unterschieden im Verhalten in der Praxis relevant. Nach dem Erwerb und der Vorbereitung der Daten wurden Modelle mit vier ausgewählten Regressionsverfahren (lineare Regression, Ridge-Regression, Random-Forest-Regression und KNN-Regression) des überwachten Lernens trainiert und die Vorhersagen durchgeführt. Aus den Ergebnissen kann eine allgemeingültige Auslegungsgrundlage für weitere Untersuchungen und die praktische Anwendung abgeleitet werden, bei der die Vorhersagen von SoH-Kurven für Lithium-Ionen-Batterien mit linearer Regression und Ridge-Regression die höchste Genauigkeit aufweisen.
Erneuerbare Energiegemeinschaften (eEG) sind ein neues, innovatives und in der Entwicklung befindendes Thema bzw. Projekt. Entstanden ist es dadurch, dass Österreich die Vorschläge und neuen Gesetze aus dem Clean energy for all Europeans package mit der Verabschiedung des Erneuerbaren-Ausbau-Gesetz Ende 2021 in nationales Recht umgesetzt hat. In dem Leitfaden Energiegemeinschaften Ausschreibung 2021 ist in der Pionierphase und Integrationsphase klar vorgegeben, dass ein Monitoring über zwei Betriebsjahre zu betreiben ist. Das Monitoring von erneuerbaren Energiegemeinschaften wird in dieser Arbeit erstmalig behandelt. Es wurden Key Performance Indicators entwickelt, spezifiziert und erste Probeerhebungen durchgeführt. In dieser Arbeit wurde untersucht, welche Monitoring-Bereiche es geben könnte, mit welchem Erfolgsindikatoren-Set zum aktuellen Zeitpunkt ein sinnvolles Monitoring betrieben werden kann und welche Erfolgsindikatoren im Allgemeinen in Österreich erforderlich sind, um eine Aussage über den Erfolg von erneuerbaren Energiegemeinschaften treffen zu können. Hierfür wurde eine Grundlagenforschung im Bereich erneuerbare Energiegemeinschaften, ein normativer Vergleich zu ähnlichen Förderprogrammen und Experteninterviews durchgeführt. Anhand der daraus resultierenden Ergebnisse wurden finale KPIs spezifiziert. Mit diesen KPIs wurde in einem Monitoring-Tool ein Erfolgsindikatoren-Set angelegt und mit entsprechenden Zielwerten in Kontext gebracht. Zusätzlich wurden Daten von verschiedenen eEG angefragt und anhand dessen wurden in dem Tool erste Probeerhebungen durchgeführt, um die Machbarkeit zu untersuchen.
Die Anforderungen an gute Prognosen im Energiehandel der illwerke vkw AG steigen kontinuierlich an, da diese dazu verwendet werden, die richtigen Energiemengen auf dem Day-Ahead-Markt zu kaufen oder zu verkaufen. Zusätzliche Herausforderungen wie Wettereinflüsse und der steigende Energiebedarf von E-Autos erschweren die Prognose. Darüber hinaus gestaltet es sich mit den herkömmlichen Prognosebewertungen schwierig, die Kostenaspekte angemessen abzubilden. Aus diesem Grund wird in dieser Masterarbeit eine neue Methode zur Bewertung der Prognosequalität implementiert und mit bewährten Kennzahlen wie R², MAE, MAPE und RMSE verglichen. Diese Methode nutzt einen Preisverlauf, der die durchschnittlichen Marktpreise der Ausgleichsenergiepreise als Bewertungsmaßstab widerspiegelt. Die neue Bewertungsmethode wird mit Algorithmen wie dem Artificial Neural Network von Tensorflow, dem Decision Tree Regressor, der Linearen Regression, dem Multi-Layer Perception und dem Random Forest Regressor von Scikit-Learn verglichen. Zudem wird ein eigens erstelltes Gurobi-Modell, welches die Ausgleichsenergiepreise für die Gewichtung der absoluten Prognosefehler heranzieht, als Lineare Regression implementiert. Die genannten Modelle werden mithilfe von Python implementiert. Es werden tägliche Vorhersagen basierend auf viertelstündlichen Daten für Zeiträume von bis zu einem Jahr unter Verwendung eines Sliding-Window-Verfahrens mit unterschiedlichen Trainingsdaten erstellt. Die neue Bewertungsmethode mit der Einbeziehung von Kostenfaktoren, konnte sich im Vergleich zu MAPE, MAE, RMSE und R² nicht deutlich von den anderen unterscheiden. Die besten Ergebnisse wurden mit der Linearen Regression von Scikit-Learn und dem Gurobi-Modell mit der preisgewichteten Minimierung erzielt. Dabei sind die anderen Algorithmen nicht weit von den Resultaten der LR und GP entfernt. Unter dem Aspekt, dass das eigene Modell die Kosten minimieren soll, konnte es aber nicht als die beste Methode bewertet werden. Deswegen müssen das Modell und die gewählten Ausgleichsenergiepreise optimiert werden. Hierzu erzielte unter den sieben verwendeten Methoden die Lineare Regression das beste Ergebnis.
Das Wärmequartier wird als entscheidende räumliche Einheit betrachtet, um Effizienzsteigerungen zu ermöglichen. Dabei spielt die Nutzung regionaler Wärmequellen eine wichtige Rolle, um den steigenden Energiebedarf der Menschheit zu decken. Neben der vielversprechenden Nutzung der Erdwärme durch eine Erdwärmepumpe werden in Uferregionen zunehmend Seewasserwärmepumpen eingesetzt, denn diese nutzen die thermische Energie aus dem See, um den Heiz- und Kühlbedarf zu decken. Dabei ist der geschlossene Kreislauf im Vergleich zu dem offenen Kreislauf weniger effizient, aber dafür stabiler und zuverlässiger, da der Wärmeübertrager im See Vereisungs- und Korrosionsprobleme abmildern kann. Aus diesem Grund werden zunehmend Überlegungen an einem in den See eingetauchten Wärmeübertrager angesetzt. Allerdings wird dieses Potential im deutschsprachigen Raum kaum ausgeschöpft. In dieser Studie erfolgt anhand eines Referenzgebäudes eines Wärmequartiers ein simulativer Vergleich eines Erdwärmepumpensystems mit Erdsonden und eines Seewasserwärmepumpensystems mit einem in den See eingetauchten Rohrbündelwärmeübertrager. Für den Rohrbündelwärmeübertrager wurde die Auswirkungen von einer sich veränderten Übertragungsfläche auf die Effizienz analysiert und optimale Eigenschaften definiert. Der Effekt von einem veränderten Nennvolumen der Pufferspeicher auf die Effizienz, die Heizzyklen und die Vorlauftemperatur der Fußbodenheizung und Brauchwarmwassers wurde untersucht. Die Folgen von Temperaturänderungen des Erdreichs und des Seewassers auf die Effizienz des Gesamtsystems wurde zudem betrachtet. Die Ergebnisse zeigen, dass die Systemeffizienz durch die Übertragungsfläche und das Verhältnis zwischen Rohrbündelanzahl und -länge verbessert werden kann. Weitere Ergebnisse zeigen, dass die Seewasserwärmepumpe empfindlicher auf Temperaturänderungen der Wärmequelle reagiert als die Erdwärmepumpe. Es wurde ein abschließender jährlicher Vergleich basierend auf den Erkenntnissen aus den Analysen zu dem Rohrbündelwärmeübertrager und dem Nennvolumen der Pufferspeicher mit dem bestehenden geothermischen Referenzsystem durchgeführt. Die Untersuchung der Ergebnisse ergab, dass die Jahresarbeitszahl der Erdwärmepumpe für die Trinkwassererwärmung höher als die der Seewasserwärmepumpe ist. Für den Heizbetrieb wurde eine geringfügig höhere Jahresarbeitszahl bei der Erdwärmepumpe festgestellt. Dafür ist die Seewasserwärmepumpe robuster hinsichtlich der Effizienz und zuverlässiger bezüglich der Wärmebedarfsdeckung von Heizwärme- und Brauchwarmwasserbedarf.
Validierung der Stromnetzberechnungsansätze anhand realer Messungen in der Niederspannungsebene
(2023)
Die politischen Ziele der Energiewende und insbesondere der zunehmende Ausbau der Elektromobilität führt zu steigenden Belastungen in den Niederspannungsnetzen. Eines der Hauptprobleme besteht darin, dass die genauen Informationen über den Zeitpunkt und die Dauer der Ladevorgänge fehlen, was eine präzise Bestimmung des Netzzustandes erschwert - auch deshalb, weil dieser durch die statische Netzberechnung erhoben wird, welche weitestgehend auf Annahmen und nicht zeitreihenbasierten Werten beruht. Im Folgenden wird daher untersucht, wie groß die Abweichungen der Niederspannungsparameter zwischen Trafostation und letztem Kabelverteilschrank bei realen Messungen im Winter im Vergleich zur statischen Worst-Case Berechnung sind. Weiters wird ermittelt, welche Änderungen der Eingangsparameter zu einer Optimierung der Ergebnisse führen. Dafür werden reale Messungen in verschiedenen Niederspannungsspannungsnetzen realisiert und nach einer Analyse der Messergebnisse werden die Eingangsparameter für die Netzberechnung bestimmt. Auf Basis dieser Inputparameter werden vier verschiedene Szenarien gebildet und die Berechnung mit diesen Szenarien durchgeführt. Anschließend werden die Berechnungsergebnisse mit den Messergebnissen verglichen. Der Vergleich der Methoden zeigt, dass die Berechnung den Worst-Case-Fall im Netz sehr realistisch abbildet. Jedoch ist aufällig, dass dieser Fall nur selten vorkommt und die betrachteten Verteilernetze zum größten Teil viel geringer belastet sind. Die 95%-Szenario-Betrachtungen zeigen, dass eine Vernachlässigung der selten vorkommenden Ausreißer zu einer Änderung der Eingangsparameter und einer Optimierung der Netzberechnung führt. Aus der Untersuchung geht zusätzlich hervor, dass die Annahme des Leistungsfaktors cos ϕ mit 0,90 zu niedrig angesetzt ist. Es kann festgehalten werden, dass sich dieser bei allen Netzen zwischen 0,999 und 0,990 befindet. Dieser Eingangsparameter für die statische Worst-Case-Berechnung kann aufgrund der gewonnenen Erkenntnisse optimiert werden.
Der Klimawandel und der damit einhergehende Temperaturanstieg stellen den Gebäudesektor in Bezug auf die sommerliche Überhitzung vor erhebliche Herausforderungen. Zur Abschätzung der Auswirkungen ist es relevant, Klimadaten für einen angemessenen Zeitraum zu verwenden, um geeignete Maßnahmen zur Hitzeminderung ergreifen zu können.Die sommerliche Überhitzung variiert je nach Gebäudetyp, Standort und örtlichen Gegebenheiten. Aus diesem Grund werden in dieser wissenschaftlichen Untersuchung Wohngebäude mit mehr als zehn Wohneinheiten für das Klimaszenario RCP4.5 im Jahr 2060 in Österreich analysiert. Zur Beurteilung des Wohnkomforts wurden umfangreiche Messungen im Rahmen einer Studie des Energieinstituts Vorarlberg an einem repräsentativen Gebäude über einen längeren Zeitraum durchgeführt. Basierend auf den gewonnenen Messwerten wird ein Referenzgebäude im Gebäudesimulationsprogramm IDA ICE konstruiert und simuliert. Um verschiedene Klimazonen angemessen abzubilden, werden die Standorte Bregenz, Klagenfurt und Wien für das Gebäude im Jahr 2022 betrachtet. Diese Ergebnisse bilden die Grundlage, um den Einfluss des Klimawandels auf die sommerliche Überhitzung abschätzen zu können. Im nächsten Schritt werden die neuen Klimadatensätze für das Klimaszenario RCP4.5 im Jahr 2060 für dieselben Standorte implementiert und mit den Ergebnissen von 2022 verglichen. Dadurch können verschiedene Kennziffern wie maximale Temperaturen, Stundenanzahl mit Temperaturen über 25 °C bzw. 27 °C und die Häufigkeit von Übertemperaturgradstunden herangezogen werden, um die zukünftige Hitzebelastung zu bewerten. Die Ergebnisse zeigen, dass mit einer Erhöhung der maximalen Temperatur, der mittleren Temperatur zwischen Mai und September sowie der Stundenanzahl mit Temperaturen über 25 °C bzw. 27 °C zu rechnen ist. Der Grenzwert von 25 °C wird dabei um 12 bis 29 Prozent überschritten. Die Maximaltem-peratur steigt um vier bis neun Prozent, während sich der Wert für die mittlere Temperatur um zwei bis drei Prozent erhöht. Besonders stark nimmt die Häufigkeit von Übertemperaturen über einen längeren Zeitraum zu. Für die Umsetzung passiver Maßnahmen zeigt sich, dass diese zu einer signifikanten Reduk-tion der Stundenanzahl mit Temperaturen über den Grenzwerten führen können. Auch durch simple Maßnahmen, wie die Integration einer Nachtlüftung, kann eine Absenkung der Tem-peraturen und folglich der Stundenanzahl über den Grenzwerten erreicht werden. Ein thermischer Komfort basierend ausschließlich auf passiven Maßnahmen kann nicht für sämtliche Standorte in der Zukunft gewährleistet werden.