X-Store

Die Integration Erneuerbarer Energieerzeugung in Strom- und Wärmenetze macht ein koordiniertes Management von Energiespeichern notwendig. Dieses legt für jeden Speicher zu jedem Zeitpunkt den Modus (Laden, Entladen oder nichts tun) fest. Konzepte der ingenieurwissenschaftlichen Disziplin Regelungstechnik ermöglichen solche Entscheidungen - z.B. basierend auf Modellen des Systemverhaltens.

Im Teilprojekt X-Store wurden prädiktive Regelungen (engl. model predictive control MPC) für existierende Wärmespeicher entworfen und unter Echtzeitbedingungen getestet. Der wissenschaftliche Fokus lag in der Adaption tensorbasierter Methoden zum Entwurf dezentraler lernender Regelungen am Beispiel der Speicher. Das anwendungsorientierte Ziel war der optimierte Betrieb von Speicherkomponenten mit unterschiedlichen dynamischen Eigenschaften, die in heterogene Netzwerke eingebunden sind. Dadurch können die oft als intelligent bezeichneten regelungstechnischen Komponenten eines sog. Smart-Grids nicht nur systematisch entworfen, sondern auch im Betrieb mit Hilfe gemessener Daten kontinuierlich verbessert werden.

Ergebnisse

Im Projekt wurde die Anwendbarkeit der Regelkonzepte am Technologiezentrum Energie-Campus (TEC) des Competence Center für Erneuerbare Energien und Energieeffizienz (CC4E) in Hamburg Bergedorf demonstriert.

Am TEC konnte eine speicherzentrierte modellprädiktive Regelung implementiert und Betriebsparameter ermittelt werden, die bei erhöhtem Raumkomfort zu einer Energie-Einsparung von bis zu 40% gegenüber der vorherigen konventionellen Heizungsregelung führten. Zudem wird die für die Sektorenkopplung wichtige Bereitstellung von Flexibilitäten durch eine Umstellung auf modellbasierte Regelungen prinzipiell vereinfacht. Die durchgeführte Charakterisierung des Speicher-Verhaltens half bei der rückblickenden Bewertung der Auslegung des Heizungssystems und kann bei der Planung zukünftiger Komponenten helfen.