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Schulgebäude im Liegenschaftsbestand vieler Kommunen treten in den vergangenen Jahren immer stärker ins Interesse der Öffentlichkeit. Viele der Gebäude stammen aus den 70-er oder 80-er Jahren und stehen im Rahmen der Bestandserhaltung für Modernisierungsmaßnahmen an. Insbesondere die hohen Betriebskosten für die Heizung hatten bisher Maßnahmen für den winterlichen Wärmeschutz in den Vordergrund gestellt. Die verstärkt auftretenden sommerlichen Extremtemperaturen an Unterrichtstagen der vergangenen Jahre zeigen zudem einen Handlungsbedarf im Bereich des sommerlichen Wärmeschutzes auf. Für die Aufgaben des Gebäudemanagements und zur Umsetzung eines energieeffizienten Gebäudebetriebs zeigen sich immer stärker die Vorteile einer vielseitig einsetzbaren Gebäudeautomation, die über zentrale Stellen des FM (z.B. Technisches Rathaus) zugänglich ist.
Encapsulant-free N.I.C.E. modules have strong ecological advantages compared to conventional laminated modules but suffer generally from lower electrical performance. Via long-term outdoor monitoring of fullsize industrial modules of both types with identical solar cells, we investigated if the performance difference remains constant over time and which parameters influence its value. After assessing about a full year’s data, two obvious levers for N.I.C.E. optimization are identified: The usage of textured glass and transparent adhesives on the module rear side. Also, the performance loss could be alleviated using tracking systems due to lower AOI values. Our measurements show additionally that N.I.C.E. module surfaces are in average about 2.5°C cooler compared to laminated modules. With these findings, we lay out a roadmap to reduce today’s LIV gap of about 5%rel by different optimizations.
Beim vorliegenden EnBau-Forschungsvorhaben sollte im Rahmen des ENOB-Förderprogramm ein Langzeitmonitoring des Neubauvorhabens Solar Info Center Freiburg (SIC) mit folgenden Untersuchungsschwerpunkten durchgeführt werden:
• Natürliche Klimatisierung mit Nachtlüftung und Einzelanbindung der Büroflächen
• Erdsondenkühlung für Seminarraum und Foyer
• Zonenweise Abschaltung und Optimierung des Heizbetriebs
• Optimierung Lüftungsbetrieb
• Sonnenschutzanlagen
• Analyse Stromverbrauch / Gesamtenergiebilanz
• Bedarfsanalyse der Nutzer
• Erstellung einer „Betriebsanleitung“ für das Gebäude
• Kurzzeitmessungen
• Gebäudeautomation
Die gesamte Projektlaufzeit wurde auf drei Jahre angesetzt die Datenerfassung für das Monitoring sollte dabei mindestens 2 Jahre betragen.
Das Projektvorhaben "Energienetzmanagement dezentraler KWK‐Anlagen mit diversen Verbraucherstrukturen", das vom Innovationsfonds der badenova AG & Co KG von Mai 2012 bis Juli 2016 unter der Fördernummer 2012‐09 gefördert wurde kann aus Sicht des Projektnehmers Hochschule Offenburg und seiner Partner Stadt Offenburg und G. und M. Zapf Energie GbR mbH als sehr erfolgreich umgesetztes Fördervorhaben bezeichnet werden. Während der ca. vier Jahre Projektlaufzeit konnten mehrere Reallabore geschaffen werden, die an die Eigenschaften eines Subnetzes in einem Smart Grid sehr nah herangeführt wurden. Alle Objekte bzw. Netzstrukturen verfügen über typische Komponenten eines Microgrids mit Energiequellen, Speichern und Senken. Auch wurde die Trigeneration als Netzvariante mit Strom‐ Wärme und Kältebereitstellung aufgegriffen und für Verteilnetzmodelle der Niederspannungsebene beschrieben. Ausgehend von einem Mikronetzmodell für jede Energieart kann hinter jeder Trafostation eine beliebig komplexe Energieversorgungsstruktur aufgespannt werden.
In this paper we report on further success of our work to develop a multi-method energy optimization which works with a digital twin concept. The twin concept serves to replicate production processes of different kinds of production companies, including complex energy systems and test market interactions to then use them for model predictive optimizing. The presented work finally reports about the performed flexibility assessment leading to a flexibility audit with a list of measures and the impact of energy optimizations made related to interactions with the local power grid i.e., the exchange node of the low voltage distribution grid. The analysis and continuous exploration of flexibilities as well as the exchange with energy markets require a “guide” leading to continuous optimization with a further tool like the Flexibility Survey and Control Panel helping decision-making processes on the day-ahead horizon for real production plants or the investment planning to improve machinery, staff schedules and production
infrastructure.
Meeting the requirements of smart grids local, decentralized subnets will offer additional potentials to stabilize and compensate the utility grid mainly on the low voltage level. In a quite complex configuration these decentralized energy systems are combined power, heat and cooling power distributions. According to the regional and local availability of renewable energy sources advanced energy management concepts should consider climatic conditions as well as the state of the interacting utility grid and consumption profiles. The approach uses demonstrational setups to develop a forecast based energy management for trigeneration subnets by taking into account the running conditions of local electrical and thermal energy conversion units. This should lead to the best coverage of the demand and supporting/stabilizing the utility grid at the same time. For the first of three demonstrational projects the priorities of the subnet are given with the maximization of the CHP operation to substitute a major part of the heating and cooling power delivered by electric heaters or compression chillers.
A former remote area power supply was converted to a smart cogeneration subnet with combined heat and power to develop and validate a forecast based energy management at the University of Applied Sciences in Offenburg/Germany. Locally processed weather forecasts and forecasted demand profiles are integrated to allow a precise reaction to changes of fluctuating power sources, changes in scheduled demand profiles and to improve the energy efficiency of the supply. The management of the electrical and thermal storages is influenced by the forecasted energy contributions and the forecasted demand. Further approaches should improve the accuracy of forecasting algorithms and integrate parameter models gained of a detailed monitoring to realize predictive controllers.