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The conversion of space heating for private households to climate-neutral energy sources is an essential component of the energy transition, as this sector as of 2018 was responsible for 9.4 % of Germany’s carbon dioxide emissions. In addition to reducing demand through better insulation, the use of heat pumps fed with electricity from renewable energy sources, such as on-site photovoltaics (PV) systems, is an important solution approach.
Advanced energy management and control can help to make optimal use of such heating systems. Optimal here can e.g. refer to maximizing self-consumption of self-generated PV power, extended component lifetime or a grid-friendly behavior that avoids load peaks. A powerful method for this is model predictive control (MPC), which calculates optimal schedules for the controllable influence variables based on models of the system dynamics, current measurements of system states and predictions of future external influence parameters.
In this paper, we will discuss three different use cases that show how artificial intelligence can contribute to the realization of such an MPC-based energy management and control system. This will be done using the example of a real inhabited single family home that has provided the necessary data for this purpose and where the methods are implemented and tested. The heating system consists of an air-water heat pump with direct condensation, a thermal stratified storage tank, a pellet burner and a heating rod and provides both heating and hot water. The house generates a significant portion of its electricity needs through a rooftop PV system.
In der Studie "Technisch-wissenschaftliche Analyse zur Energieeffizienz unterschiedlicher Trinkwasser-Erwärmungssysteme im Vergleich" im Auftrag der Viega GmbH & Co. KG werden verschiedene Trinkwasser-Erwärmungssysteme hinsichtlich ihrer Energieeffizienz in Wärmepumpensystemen vergleichend untersucht. Neben Aufbau und Parametrierung eines Simulationsmodells sowie Integration von Lastreihen nach Norm umfasst die Studie eine detaillierte Abbildung aller untersuchten Systeme. Dabei liegt ein Schwerpunkt auf der Einordnung des Energieeinsparpotenzials durch eine Warmwassertemperaturreduktion mit dem Viega AVS Trinkwasser Management System. Die untersuchten Varianten sind: Referenzsystem 1: Durchflusstrinkwassererwärmer DTE (1 stufig) mit Rücklaufeinschichtung. System 2: Viega DTE (2 stufig). System 3: Viega AVS Trinkwasser Management System mit DTE (2 stufig) und Ultrafiltrationsmodul im Zirkulationsrücklauf UFC. System 4: Wohnungsstation, 4-Leiter-System. System 5: Wohnungsstation, 2-Leiter-System. System 6: Elektrischer Durchlauferhitzer. Die Studie ergab, dass sich bei Einsatz einer Niedertemperatur-Wärmepumpe mit maximaler Vorlauftemperatur von 58 °C das Viega AVS System mit DTE und UFC, dezentrale elektrische Durchlauferhitzer sowie das 4-Leiter-System bei einer Trinkwassertemperatur von 45°C im Vergleich als energetisch am besten erweisen. Bei einer Wärmepumpe mit einer höheren maximalen Vorlauftemperatur von 64 °C kann auch das 4-Leiter-System bei einer Trinkwassertemperatur von 50°C sinnvoll eingesetzt werden. Die Ergebnisse zeigten auch, dass je höher die durch die Wärmepumpe bereitgestellte Temperatur (maximale Vorlauftemperatur), desto besser lassen sich auch die anderen Systeme einsetzen, da sich dadurch der Einsatz des Backup-Systems minimieren lässt. Das Viega Aqua VIP System mit Temperaturabsenkung schneidet im Vergleich sehr gut hinsichtlich des Einsatzes der Endenergie und der zu erreichenden Jahresarbeitszahl ab. Der Einsatz dieses Systems in Kombination mit einer Wärmepumpe bietet Potenzial für den Einsatz erneuerbarer Energien.