Energieflussregelung in Wohngebäuden

Die Energietechnik in Wohngebäuden wandelt sich weg von monovalenten, verbrennungsbasierten Systemen, hin zu multivalenten Systemen mit Technologien wie Solarkollektoren, Pelletkesseln, Wärmepumpen, KWK und größeren Speichern. Multivalente Wärmeerzeugung, Stromerzeugung und zusätzliche Energiespeicher erhöhen die Zahl der möglichen Stellgrößen im System. Sie ermöglichen der Regelung Freiheitsgrade in der Wahl der Energiewandler und dem Zeitpunkt der Energiewandlung. Neue Funktionalitäten der Regelung, wie beispielsweise die Priorisierung der Energieerzeuger, Optimierung des Eigenverbrauchs am erzeugten Strom und eine Speicher- und Einspeisesteuerung sind erforderlich.

Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung und Bewertung neuer Ansätze zur bedarfsangepassten, optimalen Regelung der Energieflüsse in multivalenten Hausenergiesystemen. Die Bewertung der Ansätze erfolgt anhand der verursachten Energiekosten und Betriebsemissionen. Zur Parametrierung der Regelung wird ein leicht verständliches Bedienkonzept entwickelt.

Die Energieflussregelung wird in Form eines Multiagentensystems (MAS) und einer nichtlinearen modellprädiktiven Regelung (MPC) implementiert. Der Nachweis für die Funktionsfähigkeit und Stabilität des Multiagentensystem und der modellprädiktiven Regelung wird in der Simulation für zwei Beispielenergiesysteme erbracht.

Der MPC-Regler erzielt aufgrund der systemweiten globalen Optimierung und der detaillierten Systembeschreibung im Regler in beiden Beispielen geringere Energiekosten und Betriebsemissionen. Der Multiagentensystem-Ansatz erweist sich als besser geeignet in Systemen mit einer hohen Anzahl an Komponenten, wie es beispielsweise in Hausautomations- und Energiemanagementsystemen der Fall ist.

Eine signifikante Reduktion der Energiekosten und Betriebsemissionen gegenüber den Referenzstrategien ist mit einer Energieflussregelung aufgrund der guten Leistung der Referenzstrategien nur bedingt möglich. Insbesondere Systeme zur Wärmeerzeugung bieten wenig Optimierungspotential aufgrund der geringe Schwankungen in den Wärmegestehungskosten. Die Anpassung der Betriebsweise des Energiesystems an die Nutzerpriorisierung, sowie an Veränderungen in der Nutzungscharakteristik und den Energiepreisen wird aufgezeigt.

Die von der Energieflussregelung benötigte Vorhersage der Gebäudeheizlast erfolgt über einen modellprädiktiven Algorithmus anhand eines Gebäudemodells. Zur Bestimmung der Modellparameter des Gebäudemodells wird ein Online-Identifikationsverfahren entwickelt, welches im Betrieb die Parameter ermittelt und nachführt. Hierzu wird basierend auf einer Sensitivitätsanalyse eine dynamische Auswahl der zu identifizierenden Parameter vorgenommen. Die Robustheit des Verfahrens gegenüber Fehlern in den Startparametern wird im Simulationsexperiment nachgewiesen. Bezüglich des Startzeitpunkts der Identifikation weist das Verfahren eine deutliche Sensitivität auf. Durch den modellprädiktiven Algorithmus wird eine deutliche Steigerung der Vorhersagegenauigkeit gegenüber mittelwertbasierten Vorhersageverfahren gezeigt.