ASCR Abschlussbericht 2018

WISSEN IST MACHT
Use Case 3 „Self consumption optimization“
In diesem Anwendungsfall geht es darum, die
Energiekosten für den Gebäudebetreiber zu
minimieren. Dies erfolgt durch Verbrauchsoptimierung
und/oder Lukrieren zusätzlicher Einnahmen
durch Flexibilität. Gleichzeitig können CO 2
-Emissionen
durch Einbeziehen erneuerbarer Energiequellen
reduziert werden. Die Optimierung muss dabei den
Komfort für die BewohnerInnen oder NutzerInnen
des Gebäudes berücksichtigen, die Maßnahmen
müssen ohne Komfortverlust umsetzbar sein. Um
einen effizienten Betrieb zu gewährleisten, muss
die Optimierung automatisiert erfolgen. Dennoch
müssen berechtigte Personen jederzeit die Möglichkeit
haben, in diese Abläufe einzugreifen und
individuelle Anpassungen vorzunehmen.
Use Case 4 „Smart User interaction“
Ziel des Anwendungsfalls ist es, den EndkundInnen
adressatengerechte Produktlösungen anzubieten,
welche auf Kundenseite den Komfort heben und
die Kosten senken sollen sowie auf der Energieseite
spezifisch geringere CO 2
-Emissionen verursachen.
Betrachtet wurden der soziale Bereich (durch
Erforschen von Lebensstiltypen und Ableiten von
„Energietypen“), die technische Infrastruktur (mittels
Erforschen der notwendigen Technologien und
Lösungen inklusive Reflexion des vorhandenen
Regelwerkes) und der Produktbereich (durch
Untersuchen von möglichen Produktlösungen,
welche auf individuelle Bedürfnisse eingehen).
ÜBERSICHT ÜBER DIE BESCHLOSSENEN USE CASES
Use Case 5 „LV grid management“
Integration von dezentralen, auf einzelne Niederspannungsteilnetze
bezogene Regelungen (Spannung
und/oder Strom) in einen effizienten operativen
Netzbetrieb zur Reduktion der Netzbetriebskosten.
Der Fokus liegt dabei auf dem Einsatz von
bereits in anderen Projekten getesteten Lösungen
mit spezifischen Erweiterungen, um ein effizientes
Gesamtsystem zu ermöglichen. Schwerpunkte sind
eine automatische Anmeldung der erforderlichen
Komponenten, eine weitestgehend automatische
Parametrierung derselben und eine effiziente
Einbindung in das Fehlermanagement.
Use Case 6 „Building flexibilities“
Das Ziel dieses Anwendungsfalls ist es, Flexibilität
möglichst gewinnbringend zu vermarkten. Dieses
Ziel wird sowohl vom Gebäudebetreiber als auch
vom Energiepool-Manager verfolgt. Investitionen in
die notwendige Infrastruktur (Gebäudeleittechnik,
Erzeugung, Speicher etc.) müssen durch die Einnahmen
aus der Vermarktung amortisiert werden.
Neben elektrischen Speichern können vor allem
auch thermische Speicher eingesetzt werden. Aus
Sicht der Netzbetreiber können Kosten für einen
Netzausbau vermieden oder verschoben werden.
Use Case 7 „Benchmarks“
Hierbei geht es um eine vergleichende Analyse
(Benchmarking), wobei die Überprüfung der
Wirtschaftlichkeit im Vordergrund steht und ein
Vergleich der Investitionskosten mit den erzielbaren
Kosteneinsparungen durchgeführt wird. Neben der
wirtschaftlichen Analyse werden auch andere
Leistungsmerkmale (z. B. CO 2
-Emissionen) erhoben
und verglichen. Ein weiteres Ziel ist der Vergleich
auf verschiedenen Granularitätsebenen, also von
Gebäude-Ausstattungselementen, kompletten
Gebäuden oder auch Gebäudepools.
Use Case 8 „Operational grid planning“
Unterstützung von Entscheidungen bei der operativen
Netzplanung durch domänenübergreifende
und dezentrale Integration von Daten aus verschiedenen
Quellen mit gemeinsamen Datenmodellen
zur Reduktion der Netzbetriebskosten. Dabei soll der
einfache und effiziente Datenzugriff mit Bereitstellung
(Provisionierung) der Daten von Sensoren aus
dem Feld gewährleistet sein. Ferner geht es um den
Aufbau von Schnittstellen und Interaktionen
zwischen den Domänen.
Use Case 9 „Strategic grid planning“
Aufbau von Simulationsumgebungen zur Potenzialabschätzung
der Maßnahmen im strategischen
Netzausbau mit Berücksichtigung externer Faktoren
zur Reduzierung der Netzanschlusskosten. Durch die
modellbasierte Optimierung mit Validierung sowie
komplexe Datenanalytik sind Zusammenhänge zu
identifizieren und neue Informationen aus den
Daten zu generieren. Weiters ist Unterstützung beim
Aufbau einer App bzw. API-Plattform zu bieten.
Use Case 10 „Grid load forecast“
Verbesserung der Prognosequalität (Erzeugung und
Verbrauch) an den Übergabepunkten zum Verbundnetz
durch eine automatisiert erstellte Day-ahead-
Prognose und eine Intraday-Prognose auf Basis von
selbstlernenden Algorithmen zur Reduktion der Ausgleichskosten.
Es erfolgt eine laufende Erfassung der
Lastflüsse der Trafostationen (bidirektional), Wetterdaten
(über Sensorik in den Trafostationen) und der
Aufbau einer historischen Datenbank. Auch werden,
soweit bekannt, kalenderbezogene Events (z. B.
Großveranstaltungen) erfasst. Weiters erfolgt die
Erstellung der Prognosen über intelligente Algorithmen,
die die aktuellen und historischen Daten pro
Transformatorstationen verarbeiten und anschließend
über die relevanten Transformatorstationen
pro Übergabepunkt summieren.
Use Case 11 „Predictive maintenance“
Ziel dieses Anwendungsfalls ist es, periodisch
durchgeführte Wartungsarbeiten bei Bedarf jetzt
durchzuführen und damit die Wartungskosten
zu senken. Auch die Kundenorientierung soll
verbessert werden, indem Störungen vermieden
oder behoben werden, bevor die KundInnen die
Auswirkungen bemerken.
Ergebnisaufbereitung
Die Ergebnisse des ASCR-F&E-Programms sind allen
Gesellschaftern in Form sogenannter „Deliverables“
zugänglich. Hinsichtlich der Forschungsfragen
wurden sowohl Kurzantworten als auch Detailbeantwortungen
innerhalb der Dokumentationen der
einzelnen Use Cases erstellt. Bei den entwickelten
Demos (Applikationen, Services, Tools) handelt es
sich um 15 konkrete Implementierungen (Prototypen
und adaptierte Produkte), die sich in den
Testbeds im Realbetrieb befinden.
Durch nationale Förderprojekte (die Projekte
SCDA, iNIS und FACDS wurden mit knapp 5,8
Millionen Euro gefördert – siehe auch Abschnitt
„Förderungen“) konnte ein Großteil der Use Cases
noch detaillierter und umfangreicher als ursprünglich
geplant behandelt werden (Additionalität).
Für diesen Abschlussbericht wurden die wichtigsten
Forschungsergebnisse in Form von Storylines
übersichtlich zusammengefasst.
Verbindungen zur Smart City
Wien Rahmenstrategie
Die Smart City Wien Rahmenstrategie umfasst
quantitative als auch qualitative Ziele für 2030 und
2050 und dient somit als verbindliche Richtschnur
für strategisches und nachhaltiges politisches
Handeln. Insbesondere im Rahmen des Förderprojekts
SCDA wurde die Anwendbarkeit einzelner
Aspekte des Gesamtprojekts auf ein Quartiers-
Monitoring analysiert. Erkenntnisse daraus können
wertvolle Inputs für die Stadtplanung oder das
Stadtteilmanagement geben.
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