„nachhaltige technologien 3|2018“

11 10 Simulationen und Tests zeigten, dass ein intelligen- tes Regelungssystem die Versorgungstemperatur des Wärmenetzes erfolgreich reduzieren kann. Außerdem konnte die Anwendbarkeit der reduzierten Vorlauftem- peratur in einem Zweig des Netzwerkes validiert und so die mögliche Verwendung von Kogeneration und geothermischer Wärmequelle bestätigt werden. Ein Gebäude wurde während der praktischen Anwendung des dynamischen Regelungssystems vermessen, und es gab keine Beschwerden bezüglich des Komforts. In den Projektberichten findet sich eine ausführliche Übersicht der Simulationsergebnisse 2, 3, 4 . Die nachfolgende Abbildung zeigt ein Beispiel der gemessenen Rücklauftemperaturen des untersuch- ten Wärmenetzzweiges im Februar 2017 (NT2 - blau), verglichen mit den Rücklauftemperaturen in zwei anderen Wärmenetzzweigen. (ZT1 - grün, ZT2 - violett). Dabei wurden im Wärmenetzzweig NT2 ausreichend niedrige Rücklauftemperaturen für die Nutzung von Geothermie gemessen. Diese Ergebnisse waren für die Verantwortungsträger interessant, doch zeigten sich Hindernisse in Hinblick auf notwendige Modifikationen von Hardware, Bau- teilen, Gebäuden und Systemen. Die praktischen Tests eines prototypischen dynamischen Regelungssystem zeigten dieNotwendigkeit der Integration von Servern, Fernwärmereglern an jeder Station, die Entwicklung von geeigneten Geräten für die Kommunikation und Datenkopplung der Simulationsumgebung und der Re- gelung der Wärmeproduktion, des Wärmenetzes und der Wärmeversorgung der Gebäude. Außerdem war die mangelnde Interoperabilität zwischen Gebäudema- nagement, Regelung und Datenübertragungssystemen problematisch. Verschiedenartige Datenquellen von unterschiedlichen Herstellern mussten verbunden werden, wie z. B. von Simulationstools (LEA, Wanda), Building-Management-Systemen (Johnson Controls, Siemens, Honeywell), Reglern (ABB für die Wärmeer- zeugungseinheit und Priva für die Verbindung zu LEA und Wanda), Messgeräten (GMC in den Gebäuden), Energiemonitoringsystemen des Campus (Erbis) und meteorologischen Daten (Meteorologie-Service). Nur die größeren Gebäude sind derzeit mit einem programmierbaren Gebäudemanagement-System ausgerüstet und Energieverbrauchsinformationen können für die meisten Gebäude noch immer nicht zentral abgerufen werden. ENERGIEFLEXIBILITÄT Gemessene Rücklauftemperaturen für drei Wärmenetzzweige mit Verwendung einer prädiktiven Regelung in Wärmenetz NT2 (blau dargestellt, Messzeitraum Februar 2017). Fast während der ganzen Messzeit wurden in NT2 zufriedenstellend niedrige Rücklauftemperaturen gemessen (für die Nutzung von Geothermie gleich oder unter 65 °C). Quelle: Stoelinga et al., 2017. 2 Stoelinga, P., Kind, R., Aalbers, R., Wesdorp, D., van der Zwan, S., Pothof, I., Staal, M., Beekwilder, M., van der Hoeven, G., Veldkamp, M., (2016), Intelligent Warmtenet Campus TU Delft (in Dutch), Pro- ject number: RNL.160.12.04043.04. IPINS01013-eindrapportage- 20161223-v1.0, Deerns Nederland B.V., Rijswijk, The Netherlands. 3 Stoelinga, P., Kind, R., Aalbers, R., (2017), Intelligent Warmtenet Campus TU Delft, Fase 2 Validatie van de dynamische warmtenetre- geling na implementatie in Noordtak 2 (in Dutch), Project number: RNL.160.12.04043.04. IPIN-Validatie-rapportage-20170323-v0.4, Deerns Nederland B.V., Rijswijk, The Netherlands. 4 Mlecnik, E., Hellinga, C., Stoelinga, P., (2018) Energy Flexible Online abrufbar unter http://www.annex67.org/publications/reports/. Häufigkeit (Anzahl Stunden) Tiefe Geothermie anwendbar Kraft-Wärme-Kopplung anwendbar Rücklauftemperatur (°C) NT2 ZT1 ZT2 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 120 100 80 60 40 20 0