Forschung
BHKW-Fahrplanerstellung
Anhand verschiedener Kriterien kann der optimale BHKW-Fahrplan erstellt werden
Optimierung:
Erstellung des BHKW-Fahrplanes
Durch die Zunahme von fluktuierenden Energieerzeugern im Stromnetz wird es zukünftig immer wichtiger, BHKWs nicht einfach mit möglichst vielen Volllaststunden im Jahr zu betreiben, sondern das Potenzial der Anlagen zur dezentralen Netzstabilisierung möglichst intelligent und effizient zu nutzen. Hier setzt der Optimierungsalgorithmus zur BHKW-Fahrplanerstellung an. Er ermöglicht es, die Strom- und Wärmeerzeugung eines BHKWs in Kombination mit unterschiedlichen fluktuierenden Erzeugern sowie verschiedenen Speichertechnologien, wie z.B. Wärmespeichern oder Batteriespeichern, basierend auf Prognosedaten für Strom und Wärme zu optimieren.
Das Grundprinzip des Algorithmus für die Erstellung eines optimalen BHKW-Fahrplans basiert ähnlich wie beim Futtermanagement auf dem Monte-Carlo-Verfahren, bei dem zunächst eine Vielzahl von zufälligen Fahrplänen für die nächsten 48 Stunden erzeugt wird. In einem zweiten Schritt werden diese Fahrpläne an die Randbedingungen der Anlage wie z.B. Mindestlaufzeit und Mindestruhezeit des BHKWs, Füllstand des Wärmespeichers, etc. angepasst. Als nächstes kann aus diesen modifizierten Fahrplänen der am besten geeignete Fahrplan anhand verschiedenster Zielfunktionen wie z.B. Betriebskosten, Netzdienlichkeit, Autarkiegrad, etc. ausgewählt werden. Über Nebenbedingungen ist es weiterhin möglich, die Auswahl des optimalen Fahrplans auf weitere Kriterien wie z.B. eine begrenzte Anzahl BHKW-Starts abzustimmen.
Durch diesen Aufbau ist der Algorithmus sehr flexibel und kann recht einfach auf bestehenden Anlagen mit unterschiedlichen Konfigurationen implementiert werden.
Forschung
Entwicklung eines thermodynamischen Modells für den Gasspeicher
Eine zentrale Randbedingung für den Fahrplanalgorithmus, die speziell bei Biogasanlagen hinzukommt ist, dass die Flexibilität des BHKW-Betriebs auch maßgeblich von einem guten Management des Gasspeichers abhängt. Um den Füllstand des Speichers korrekt prognostizieren zu können, muss u.a. der Temperatureinfluss berücksichtigt werden.
Dafür wird ein thermodynamisches Gasspeichermodell entwickelt (siehe Abbildung), das alle wesentlichen Wärmeströme bilanziert und daraus die künftige Temperatur im Gasspeicher prognostiziert. Neben Informationen aus der Anlagensteuerung benötigt das Modell lediglich eine Prognose der Außentemperatur sowie der solaren Einstrahlung.