„nachhaltige technologien 03 | 2020"

ie Europäische Union hat sich in Bezug auf die Ver- ringerung der Treibhausgasemissionen um 80-95 Prozent bis 2050 im Vergleich zu den Werten von 1990 ehr- geizige Ziele gesetzt. Um dieses Ziel zu erreichen, muss ein besonderes Augenmerk auf die langfristige Planung und Nachhaltigkeit unserer Wärme- und Kälteversorgung gelegt werden, da laut Zahlen von Eurostat aus dem Jahr 2019 51 Prozent des Gesamt- energieverbrauchs in Europa für Heiz- und Kühl- zwecke verwendet werden. Heizen und Kühlen ist mit 52 Prozent des österreichischen Endenergiebedarfs auch für Österreich der Bereich mit dem größten Energieverbrauch, wobei 2019 ca. 13 Prozent des gesamten österreichischen Energiebedarfs durch Fernwärme bereitgestellt wurden. Bei der Integration verschiedener erneuerbarer Energieträger in die flexiblen Fernwärmenetze ist einerseits Speicherung essentiell. Andererseits steigt jedoch durch dieses Potenzial der Fernwärme, als Energiedrehscheibe für verschiedene erneuerbare Energieträger zu fungieren aufgrund der Anzahl der technischen Komponenten und potenziellen Wechselwirkungen die Komplexität dieser Systeme enorm. Um dieser Komplexität gerecht zu werden, sind die Anforderungen an Modellierung und Simu- lation gestiegen, nicht nur in der Planungs- und Entwurfsphase, sondern auch in der Betriebsphase, z. B. bei der vorausschauenden Überwachung dieser Systeme sowie bei der modellprädiktiven Steuerung oder der Merit-Order-Optimierung 1 . Obwohl bei der numerischen Modellierung physika- lischer Prozesse große Fortschritte erzielt wurden und große Verlässlichkeit gegenüber den Resultaten erzielt werden kann, sind die Modelle nach wie vor rechenintensiv. Diese Problematik motiviert einer- seits die Analyse, welches Werkzeug und welches Paradigma für die ((voll-)dynamische) Simulation von (großen) Fernwärme- und Fernkühlsystemen ge- eignet ist. Andererseits sind Ansätze notwendig, um die Rechenzeit ohne großen Informationsverlust zu verringern. Hier gibt es mehrere vielversprechende Methoden für reduzierte Modelle, die effektiv auf die Simulationen eines Netzes angewendet werden. Das Dissertationsprojekt ComRed zielt darauf ab, große, flexible Fernwärme- und Fernkältesysteme in ihrer Komplexität zu reduzieren und effizient zu modellieren und zu simulieren. Bei den untersuchten Methoden handelt es sich um topologische Vereinfa- chung der Netzstruktur, Aggregationsmethoden, Re- duzierung der Modellordnung durch mathematische Verfahren sowie datengetriebene Modelle. Die für die Untersuchungen im Rahmen von Ko-Simulationen verwendeten Simulationsumgebungen sind Dymola, IDA-ICE und TRNSYS. D Auftraggeber : Österreichische Forschungsförderungsgesellschaft mit Mitteln der Nationalstiftung Forschung/ Technologie/Entwicklung und des Österreich-Fonds Ansprechpersonen : Basak Falay, MSc., b.falay@aee.at Komplexitätsreduktion bei Planung, Simulation, Optimierung und Steuerung von Fernwärmesystemen 1 Für die modellprädiktive Steuerung werden z. B. Wetterprognosen für die Regelung der Systeme herangezogen. Unter Merit-Order-Optimie- rung versteht man die Einsatzreihenfolge von Kraftwerken aufgrund der Grenzkosten der Energieerzeugung. Quelle: AEE INTEC