Ziel der Entwicklung

Logo: Schematische Darstellung eines temperatursensitiven Wärmeversorgungssystems mit Solarthermieanlage, Wärmepumpe und Heißwasserkessel, © GFaI
Schematische Darstellung eines temperatursensitiven Wärmeversorgungssystems mit Solarthermieanlage, Wärmepumpe und Heißwasserkessel, © GFaI

Häufig werden zur Analyse oder Auslegung von Energieversorgungssystemen, beispielsweise für Energieberatungsdienstleistungen von Ingenieurbüros, Optimierungen zur Minimierung von Betriebskosten, zur Einsparung von Primärenergie oder zur Reduktion von CO2-Emissionen für unterschiedlichste Versorgungssysteme durchgeführt. Problematisch ist in diesem Kontext die Modellierung von temperatursensitiven Systemen, da hierfür nichtlineare Modellgleichungen als Randbedingungen berücksichtigt werden müssen.
Aufgrund der (zukünftig) verstärkten Nutzung erneuerbarer Energiequellen entstehen zunehmend neue Anwendungsfälle für diese Problemklasse mit Komponenten, wie zum Beispiel Wärmepumpen in Kombination mit Solarthermie- oder Geothermieanlagen, Wärmetauschern oder einer Wärmerückgewinnung.
In diesem Vorhaben wurde ein anwenderfreundliches Lösungsverfahren, unter Einhaltung angemessener Rechenzeiten, zur Optimierung der erwähnten nichtlinearen Systeme entwickelt. Aufgrund der Nichtlinearitäten konnte hierbei nicht auf die gängigen Algorithmen der gemischt-ganzzahligen linearen Optimierung (MILP) zurückgegriffen werden.

Vorteile und Lösungen

Die Optimierung von temperatursensitiven Energiesystemen wurde als nichtlineares gemischt-ganzzahliges Problem klassifiziert. Nach einer Literaturrecherche wurden vier vielversprechende Lösungsverfahren für diese Problemklasse prototypisch in TOP-Energy (Software zur Analyse und Optimierung von Energiesystemen) implementiert. Die ausgewählten Lösungsmethoden, Diskretisierung, Fixpunktiteration, McCormick-Relaxation und Linearisierung wurden im weiteren Verlauf des Projektes mit unterschiedlichen Anwendungsfällen anhand der Rechenzeit, Umsetzbarkeit und Genauigkeit bewertet. Die besten Ergebnisse zeigte das Verfahren der McCormick-Relaxation, das entsprechend für den weiteren Projektverlauf ausgewählt wurde.
Anhand der gewählten Lösungsmethode wurden weitere Untersuchungen zur Einsparung von Rechenzeiten, die für ein anwenderfreundliches Verfahren ausschlaggebend sind, durchgeführt. Durch die Entwicklung von effektiven Modellformulierungen und die Reduktion von nicht benötigten Modelltermen konnten die Rechenzeiten um 70 Prozent reduziert werden.
Die entwickelte Methodik bietet die Möglichkeit, reale Anwendungsfälle von temperatursensitiven Energiesystemen in annehmbaren Rechenzeiten zu optimieren. Entsprechend kann das Verfahren zur Analyse, Bewertung und Auslegung der genannten Systeme beispielsweise zur Erstellung von Energieversorgungskonzepten von Energieberatern verwendet werden.

Zielgruppe und Zielmarkt

Mit dem Ergebnis dieses Projekts wird dem Anwender ein Werkzeug geliefert, mit dem er temperatursensitive Energieversorgungssysteme mit vergleichsweise einfachen Mitteln und mit annehmbaren Rechenzeiten optimieren kann. Die (zukünftigen) Anwender sind Energieberatungsunternehmen, die anhand der entwickelten Methodik zur strategischen oder operativen Planung jetzt auch temperatursensitive Komponenten (wie Wärmepumpen) berücksichtigen können. Dafür sind vom Nutzer keine weiteren Anpassungen und Programmierkenntnisse erforderlich, denn die Gleichungen zur Formulierung des Optimierungsproblems werden auf der Basis eines allgemeingültigen Verfahrens automatisch generiert. Der Zugewinn dieser bedienungsfreundlichen Methode besteht darin, den komplexen allgemeinen Sachverhalt der nichtlinearen Gleichungen durch die Beschränkung auf den speziellen Anwendungsfall der Energietechnik einer breiten Masse an Anwendern zugänglich zu machen.
Durch die Implementierung der Methodik in die nutzerfreundliche Software TOP-Energy kann das Verfahren für eine große Zahl an Nutzern bereitgestellt werden, da dieses Softwaretool bereits von Ingenieuren aus dem Bereich Energietechnik, -planung und -beratung sowie an Hochschulen im Bereich der Forschung und Lehre genutzt wird.