IEA EBC Task 84 - Lastmanagement von Gebäuden in Wärme- und Kältenetzen

Bei der Einbindung von Bewohner*innen und Gebäuden in Fernwärmesystemen ist das Wissen um den Energiebedarf von Bedeutung. Für die Bewohner*innen ist Energie meist unsichtbar und wird im Alltag einfach verbraucht. Experimente mit dem Stromnetz haben jedoch gezeigt, dass die Bewohner*innen in gewissem Maße flexibel in ihrem Stromverbrauch sind und zum Beispiel auf eine zeitabhängige Preisgestaltung reagieren. Die Situation in Bezug auf Heiz- und Kühlbedarf ist anders und ergibt sich aus den eigenen Komfortansprüchen, der Steuerung der Raumheizung oder -kühlung, des Warmwasserverbrauchs sowie dem aktuellen Wetter. Das Wissen darüber, wie die Bewohner*innen eingebunden werden können, ist entscheidend für die Verbesserung des Managements von Heizung respektive Kühlung und einer möglichen Bedarfsanpassung beziehungsweise einer zeitlichen Verschiebung zum Beispiel durch die Integration von Speichern.

Das übergeordnete Ziel des Projektes ist es, umfassendes Wissen und Werkzeuge für eine erfolgreiche Implementierung von Lastmanagement von und in Gebäuden von Fernwärme- und Fernkälte (FWK)-Netzen bereitzustellen und somit den Gebäuden eine flexible Rolle in diesem System zu ermöglichen. Die Arbeiten des Projektes beschäftigen sich einerseits mit der Untersuchung der technischen und sozio-ökonomischen Herausforderungen und andererseits mit deren Überwindung für verschiedene Gebäudetypologien, Klimazonen und lokale Bedingungen. Außerdem werden gebäudeseitige Digitalisierungsmaßnahmen in Hinblick auf die Ermöglichung und Optimierung von Laststeuerung analysiert.

Das Projekt verfolgt als spezifische Ziele:

• Die Bereitstellung von Wissen über die an der Energiekette beteiligten Akteur*innen und über Instrumente für ein erfolgreiches Lastmanagement.
• Die Klassifizierung, Bewertung und Bereitstellung von Designlösungen für neue und bestehende Gebäudeheizungs- und -kühlungsanlagen für ein erfolgreiches Lastmanagement in verschiedenen DHC-Netzen.
• Die Entwicklung von Methoden und Werkzeugen zur Nutzung von Daten aus Überwachungsgeräten (z. B. intelligente Zähler, Sensoren) für die Echtzeit-Datenmodellierung des thermischen Demand-Response-Potenzials in Gebäuden und Stadtteilen.
• Die Bereitstellung von Wissen und Förderung der Anpassung und Visualisierung von Task-Ergebnissen durch Fallstudien.