Das Planungstool für Quartiere

Wissenschaftliche Beiträge

Auf dieser Seite finden Sie einen Überblick über Forschungsaktivitäten, die in die Entwicklung der Berechnungsverfahren des nPro-Tools im Bereich der künstlichen Intelligenz und mathematischen Optimierung eingeflossen sind.

Kalte Nahwärme

nPro ist das erste Tool, das speziell für die Planung von kalten Nahwärmenetzen (auch Anergienetze genannt) entwickelt wurde. Auf dem Gebiet der kalten Nahwärme sind vom nPro-Entwicklerteam mehrere Publikationen in wissenschaftlichen Journalen erschienen.

In der Publikation mit dem Titel 5th Generation District Heating: A novel design approach based on mathematical optimization wurde das erste mathematische Auslegungsoptimierungsmodell für Wärmenetze der 5. Generation, wie kalte Nahwärmenetze auch bezeichnet werden, vorgestellt. Es verfolgt den Ansatz das gesamte Quartier mit allen Gebäuden in einem ganzheitlichen Modell abzubilden und sowohl die optimalen Anlagen in der Energiezentrale als auch in den Gebäuden in einem einzigen Berechnungsschritt auszuwählen und zu dimensionieren. Die Methodik der mathematischen Optimierung wird auch in nPro im Modul Energiezentrale zur Struktur- und Auslegungsoptimierung verwendet.

In einer weiteren Publikation mit dem Titel Quantifying Demand Balancing in Bidirectional Low Temperature Networks wurden Methoden zur Quantifizierung des Ausgleichs von Wärme- und Kältebedarfen entwickelt. In kalten Nahwärmenetzen kann Abwärme von Gebäuden, die in das kalte Nahwärmenetz eingespeist wird, zur Beheizung von anderen Gebäuden verwendet werden. In diesem Fall nutzen die dezentralen Wärmepumpen in den Gebäuden die Abwärme als Wärmequelle und stellen damit Raumwärme oder Wärme zur Trinkwarmwassererwärmung bereit. Die Publikation führt einen sogenannten Bedarfsüberlappungskoeffizienten (englisch: Demand Overlap Coefficient, kurz: DOC) ein, welcher den Anteil der Wärme- und Kältebedarfe beschreibt, der zwischen den Gebäuden durch das kalte Nahwärmenetz ausgeglichen werden kann. Die im Paper vorgestellten Auslegungskennzahlen werden auch im nPro-Tool berechnet und graphisch aufbereitet.

In der Publikation Temperature control in 5th generation district heating and cooling networks: An MILP-based operation optimization wurde ein Optimierungsmodell zur Betriebsoptimierung kalter Nahwärmenetze entwickelt. Das Besondere am Modell ist, dass es auch die Netztemperaturen des kalten Nahwärmenetzes optimiert und so die Leistungszahlen (COPs) der Wärmepumpen maximiert und den Strombezug des Gesamtsystems minimiert.

Vorstellung von nPro auf Siemens RIE Konferenz

Auslegungsoptimierung für Energiezentralen

nPro nutzt ein neuartiges Berechnungsverfahren zur Planung von komplexen, sektorenkoppelnden Energieversorgungssystemen. Die eigens für nPro entwickelte Berechnungsmethode wird im Modul Energiezentrale verwendet. Sie basiert auf einer Publikation mit dem Titel Design optimization of multi-energy systems using mixed-integer linear programming: Which model complexity and level of detail is sufficient?, welche 2021 im wissenschaftlichen Journal Energy Conversion and Management erschien. In der Publikation wird untersucht, welchen Detaillierungsgrad mathematische Optimierungsmodelle für die Auslegung von Energiezentralen aufweisen müssen. Sie stellt eine wichtige Vorarbeit für die Entwicklung von nPro dar: nPro basiert zwar auf detaillierten Berechnungsverfahren, gleichzeitig wird stets berücksichtigt, dass in einer frühen Planungsphase nur wenige Rahmenbedingungen für ein Quartier bekannt sind und daher alle Berechnungsansätze eine möglichst geringe Anzahl von Eingangsparametern umfassen. Es ist daher wenig zielführend Modelle zu verwenden, welche tausende von Eingabeparametern benötigen, wenn nur ein Bruchteil dieser Parameter überhaupt bekannt ist und letztlich fast alle Parameter auf Annahmen basieren. Aus diesem Grunde nutzt nPro Berechnungsmethoden, die physikalisch exakt sind, jedoch bestimmte physikalische Effekte mit nur wenigen Parametern abbilden können. nPro folgt damit der unter Ingenieuren bekannten Maxime: Nicht so exakt wie möglich, sondern so genau wie nötig!

Akademische Planungstools für komplexe Energiesysteme

Am Lehrstuhl für Gebäude- und Raumklimatechnik der RWTH Aachen wurde 2020 das Webtool EHDO entwickelt. Dieses nutzt ein vereinfachtes Berechnungsmodell basierend auf mathematischen Optimierungsverfahren zur Auslegungsoptimierung von Energiezentralen. Hierzu wurde eine wissenschaftliche Publikation mit dem Titel EHDO: A free and open-source webtool for designing and optimizing multi-energy systems based on MILP veröffentlicht. Heute wird EHDO in der Lehrveranstaltung Alternative Energietechniken an der RWTH Aachen eingesetzt, um Studierende zu unterstützen, erste eigene Erfahrungen bei der Auslegung komplexer Energiesysteme zu machen.

Referenzen

  1. Survey of 53 Fifth-Generation District Heating and Cooling (5GDHC) Networks in Germany. M. Wirtz, T. Schreiber, D. Müller. Energy Technology, 2200749, 2022. DOI: 10.1002/ente.202200749
  2. 5th Generation District Heating: A novel design approach based on mathematical optimization. M. Wirtz, L. Kivilip, P. Remmen, D. Müller. Applied Energy, 260, 114158, 2020.
  3. Quantifying Demand Balancing in Bidirectional Low Temperature Networks. M. Wirtz, L. Kivilip, P. Remmen, D. Müller. Energy and Buildings, 224, 110245, 2020.
  4. Temperature control in 5th generation district heating and cooling networks: An MILP-based operation optimization. M. Wirtz, L. Neumaier, P. Remmen, D. Müller. Applied Energy, 288, 116608, 2021.
  5. Design optimization of multi-energy systems using mixed-integer linear programming: Which model complexity and level of detail is sufficient? M. Wirtz, M. Hahn, T. Schreiber, D. Müller. Energy Conversion and Management, 240, 114249, 2021.
  6. EHDO: A free and open-source webtool for designing and optimizing multi-energy systems based on MILP. M. Wirtz, P. Remmen, D. Müller. Computer Applications in Engineering Education, 2020. DOI: 10.1002/cae.22352

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