Technische Trends und Normung denstellende Konvergenz erreicht ist. Diese Konvergenz bezieht sich auf die Veränderungen des Anlagenparks zwischen zwei aufeinanderfolgenden Iterationsschritten nach der Investitionsoptimierung. Die Iteration wird als abgeschlossen betrachtet, wenn sich der Anlagenpark innerhalb des Quartiers nur noch minimal oder gar nicht mehr ändert. Diese iterative Vorgehensweise, bestehend aus Investitions- und Betriebsoptimierung, gewährleistet eine optimale Anpassung des Anlagenparks an den Betrieb innerhalb eines zellularen Energiesystems. Um diesen Anpassungsprozess sicherzustellen, findet ein Datentransfer zwischen den beiden Optimierungsstufen statt. Nach der Investitionsoptimierung wird der konfigurierte Anlagenpark an die Betriebsoptimierung übergeben. Dieser Optimierungsschritt ermöglicht es, zu ermitteln, welche Anlagengrößen aufgrund der veränderten Betriebsbedingungen angepasst werden müssen und wie hoch die Stromgestehungskosten innerhalb des Quartiers sind. Abbildung 6: Iterativer Optimierungsalgorithmus Zusammenfassung und Ausblick Die Technische Gebäudeausrüstung steht vor erheblichen Herausforderungen im Hinblick auf die aktive Förderung einer fossilfreien Zukunft. Die Umstellung auf Erneuerbare Ener gien und die zunehmende Digitalisierung in der TGA führen zu einer spürbaren Dezentralisierung und zu Schwankungen in der Energieerzeugung und -nutzung. Das vorgestellte zellulare Energiesystem bietet einen vielversprechenden Ansatz, um den steigenden Anforderungen der TGA zu begegnen. Durch seine hierarchische Struktur und das Prinzip der Subsidiarität ermöglicht dieses System eine hohe Autonomie bzw. Selbstständigkeit jeder Energiezelle. Das führt zu einer erheblichen Reduzierung des zentralen Steuerungs- und Kommunikationsaufwands. Die Integration eines lokalen Strommarkts in Verbindung mit fest bio masse ba sier ten Hybridsystemen sowie die Einbeziehung des Wärmesektors als Flexibilitätspotenzial haben gezeigt, dass ein zuverlässiges Energieversorgungssystem in ländlichen Gebieten geschaffen werden kann, das gleichzeitig die Komplexität gegenüber zentral organisierten Ansätzen reduziert. Die Kombination aus Investitionsoptimierung, Betriebsoptimierung und der Nutzung von Wärme als Flexibilitätspotenzial kann zu einer kosteneffizienten Anlagenkonfiguration führen und dabei die individuellen Bedürfnisse jedes Gebäudes berücksichtigen. Der entwickelte Algorithmus, der diese verschiedenen Aspekte integriert, zeigt vielversprechende Perspektiven für die Zukunft der Technischen Gebäudeausrüstung auf. Dies ermöglicht nicht nur eine nachhaltige und kostengünstige Energieversorgung, sondern trägt auch dazu bei, die Heraus forderungen im Zusammenhang mit der Dezentralisierung und den Schwankungen in der Energieerzeugung und -nutzung zu bewältigen. Obwohl die hier vorgestellten Erkenntnisse bereits vielversprechend sind, wird der Algorithmus noch weiter optimiert. Zukünftige Arbeiten werden sich auf die Identifizierung geeigneter Indikatoren zur quantitativen Erfassung der Wechselwirkungen zwischen Investitions- und Betriebsoptimierung konzentrieren. Außerdem wird die aktuell noch sehr lange Berechnungszeit, die hauptsächlich von der Investitionsoptimierung beeinflusst wird, durch den Einsatz eines Hochleistungscomputers perspektivisch auf einige Stunden reduziert werden. Abschließend wird der bisher theoretische Algorithmus anhand eines Use Cases erprobt und validiert. Dabei liegt der Fokus auf der Untersuchung und Bewertung des Einflusses des Einsatzes von festbiomassebasierten Hybridsystemen auf die Versorgungssicherheit und Wirtschaftlichkeit in einem zellular strukturierten ländlichen Energiesystem, wie im definierten Anwendungsfall spezifiziert. Literatur: [1] J. Seifert und P. Schegner: Zellulare Energiesysteme: Grundlagen, Teilsysteme, Märkte, Rahmenbedingungen, Praxisbeispiele. Berlin, Offenbach: VDE Verlag GmbH, 2023. [2] L. Richter, V. Lenz, M. Dotzauer and J. Seifert: „A 2-stage optimisation approach to ensure security of supply in rural cellular energy structures with solid biomass-based (hybrid) systems“ ETG Congress 2023, Kassel, Germany, 2023, pp. 1-7. [3] L. Kriechbaum, G. Scheiber und T. Kienberger: „Grid-based multi-energy systems—modelling, assessment, open source modelling frameworks and challenges“, Energ Sustain Soc, Jg. 8, Nr. 35, 2018, doi: 10.1186/s13705-018-0176-x. [4] J. Beyer et al.: „Zellulares Energiesystem: Ein Beitrag zur Konkretisierung des zellularen Ansatzes mit Handlungsempfehlungen“, Verband der Elektrotechnik, Frankfurt am Main, Mai 2019. [5] V. Lenz, H. Haufe, K. Oehmichen, N. Szarka, D. Thrän und M. Jordan: „Systemlösungen im Wärmesektor: 52 Modellkonzepte für eine klimaneutrale Wärme“, Focus On, Nr. 1, 2020. [6] Umweltbundesamt (Hrsg.): „BioRest: Verfügbarkeit und Nutzungsoptionen biogener Abfall- und Reststoffe im Energiesystem (Strom-, Wärme- und Verkehrssektor): Abschlussbericht“, Dessau-Roßlau, 2018. [7] Bundesministerium für Wirtschaft und Ener gie (Hrsg.): „Dialog Klimaneutrale Wärme: Zielbild, Bausteine und Weichenstellungen 2030/2050“, Feb. 2021. [8] Triebel, Marc-André, Steingrube, Annette, G. Stryi-Hipp und P. Reggentin: „Modellierung Sektorintegrierter Energieversorgung im Quartier: Untersuchung der Vorteile der Optimierung von Ener giesystemen auf Quartiersebene gegenüber der Optimierung auf Gebäudeebene“, Berlin, Apr. 2022. [9] Wirtschaftlichkeit gebäudetechnischer Anlagen Grundlagen und Kostenberechnung, VDI 2067, Verein Deutscher Ingenieure e. V., Berlin, Sep. 2012. [10] oemof.solph. Zenodo, 2023. [11] R. Fischer und A. Toffolo: „Is total system cost minimization fair to all the actors of an energy system? Not according to game theory“, Energy, Jg. 239, 2022, doi: 10.1016/j.energy.2021.122253. [12] Agent-based Market model for the Investigation of Renewable and Integrated energy Systems AMIRIS, 2022. [Online]. Verfügbar unter: https://gitlab.com/dlr-ve/esy/amiris/ amiris. [13] Z. Ma, M. J. Schultz, K. Christensen, M. Værbak, Y. Demazeau und B. N. Jørgensen: „The Application of Ontologies in Multi-Agent Systems in the Energy Sector: A Scoping Review“, Energies, Jg. 12, Nr. 16, 2019, doi: 10.3390/en12163200. 28 <strong>BTGA</strong>-<strong>Almanach</strong> <strong>2024</strong>
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