„nachhaltige technologien 02 | 2024"

spielsweise um etwa 75 Prozent über den typischen Bedingungen, während er mit CIRLEM bei 50 Prozent liegt. Für das 90. Perzentil beträgt der Anstieg ohne CIRLEM 68 Prozent und mit CIRLEM 43 Prozent. Ein Blick auf die Werte für den Monat Dezember zeigt, dass mit CIRLEM sowohl der Durchschnitts- als auch der Spitzenbedarf niedrigere Werte als in einem typi- schen Winter ohne Kältewelle erreicht. Schlussfolgerungen Die Ergebnisse der Untersuchungen zeigen, dass CIRLEM den Energiebedarf von Gebäuden sowohl bei normalen als auch bei extremen Wetterbedingungen wirksam reduzieren kann und das Energienetz bei der Bewältigung von extremen Bedingungen und Be- darfsspitzen unterstützt. Darüber hinaus hält es den Innenraumkomfort auf einem akzeptablen Niveau, wobei die Einschränkungen der betrachteten Gebäu- de berücksichtigt werden. CIRLEM kann die Energie- leistung von Gebäuden in einem Netzwerk effektiv verwalten, ohne dass es eine zentrale Steuerung gibt. CIRLEM kann für das Energiemanagement und die Steuerung des Flexibilitätsmarktes im gesamten Netz eingesetzt werden und deckt sowohl die Ange- bots- als auch die Nachfrageseite ab. Dadurch wird die synergetische Leistung eines mehrschichtigen Energienetzes mit verteilten Nachfrage-, Angebots- und Speicheragenten verbessert. Eine wichtige Auswirkung des Energie-Managements ist die Senkung des Spitzenenergiebedarfs. In Abb. 3 sind die Boxplots des Energiebedarfs für drei sepa- rate Wintermonate dargestellt, wobei die Werte für die drei Fälle in Abb. 2-links verglichen werden. Für jeden Fall werden die 80. bis 99. Perzentile angege- ben, sowie statistische Werte wie Mittelwert und Median. Die erste und kürzere Kältewelle tritt im Januar auf und erhöht den durchschnittlichen Ener- giebedarf ohne CIRLEM um etwa 18 Prozent, während es mit CIRLEM fast keinen Anstieg gibt. Im Februar, mit längerer Kältewelle, steigt der durchschnittliche Energiebedarf ohne CIRLEM um etwa 40 Prozent, während CIRLEM den Wert etwa 15 Prozent über den typischen Wetterbedingungen hält. In Bezug auf die Spitzenwerte liegt der Anstieg des 80. Perzentils bei- Vahid M. Nik, Division of Building Physics, Department of Building and Environmental Technology und Centre for Innovation Research (CIRCLE), Universität Lund, Schweden. vahid.nik@byggtek.lth.se; nik.vahid.m@gmail.com Mohammad Hosseini, Department of Ocean Operations and Civil Engineering, Faculty of Engineering, NTNU Norwegian University of Science and Technology, Ålesund, Norwegen. Kavan Javanroodi, Division of Building Physics, Department of Building and Environmental Technology, Universität Lund, Schweden. Weiterführende Informationen / Links im E-Paper [1] Perera ATD, Javanroodi K, Nik VM. Climate resilient interconnected infrastructure: Co-optimization of energy systems and urban morphology. Appl Energy 2021;285:116430. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2020.116430. [2] Nik VM, Perera ATD, Chen D. Towards climate resilient urban energy systems: a review. Natl Sci Rev 2021;8. https://doi.org/10.1093/nsr/nwaa134. [3] Vázquez-Canteli JR, Nagy Z. Reinforcement learning for demand response: A review of algorithms and modeling techniques. Appl Energy 2019;235:1072–89. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2018.11.002. [4] Nik VM, Hosseini M. CIRLEM: a synergic integration of Collective Intelligence and Reinforcement learning in Energy Management for enhanced climate resilience and lightweight computation. Appl Energy 2023;350:121785. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2023.121785. [5] Dahlström L, Johari F, Broström T, Widén J. Identification of representative building archetypes: A novel approach using multi-parameter cluster analysis applied to the Swedish residential building stock. Energy Build 2024;303:113823. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2023.113823. [6] Nik VM. Making energy simulation easier for future climate – Synthesizing typical and extreme weather data sets out of regional climate models (RCMs). Appl Energy 2016;177:204–26. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2016.05.107. Projekt DigiCiti CRAFTCIRLEM DigiCiti COLLECTiEF Danksagung: Diese Arbeit wurde vom schwedischen Forschungsrat für nachhaltige Entwicklung, Formas, CRAFTCIRLEM projekt (Projekt-ID: 2022-01120), dem Joint ERA-Net Call 2020 (MICall20) zur digitalen Transformation für die grüne Energiewende im Rahmen des DigiCiti-Projekts (Projekt-ID: 108807) und dem Forschungs- und Innovationsprogramm Horizon 2020 der Europäischen Union im Rahmen des COLLECTiEF-Projekts (Finanzhilfevereinbarung-ID: 101033683) unterstützt. Abb. 3. Energiebedarf im Winter ohne (TDY) und mit (ECY) Kältewellen, Regelung ohne (Ref) und mit CIRLEM Quelle: Lund University 23 22 ENERGIEINNOVATIONEN IN QUARTIEREN