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Die fluktuierende Verfügbarkeit regenerativer Energiequellen stellt eine Herausforderung bei der Planung und Auslegung regenerativer Gebäudeenergiesysteme dar. Die in einem System benötigten Speicherkapazitäten hängen dabei sowohl von der eingesetzten Regelungsstrategie als auch von den temperaturabhängigen Wirkungsgraden der Anlagenkomponenten ab. Genauere Einblicke in das Betriebsverhalten eines Gesamtsystems können dynamische Simulationen liefern, die eine Analyse der Systemtemperaturen und von Teilenergiekennwerten ermöglichen.
Drawing off the technical flexibility of building polygeneration systems to support a rapidly expanding renewable electricity grid requires the application of advanced controllers like model predictive control (MPC) that can handle multiple inputs and outputs, uncertainties in forecast data, and plant constraints amongst other features. In this original work, an economic-MPC-based optimal scheduling of a real-world building energy system is demonstrated and its performance is evaluated against a conventional controller. The demonstration includes the steps to integrate an optimisation-based supervisory controller into a standard building automation and control system with off-the-shelf HVAC components and usage of state-of-art algorithms for solving complex nonlinear mixed integer optimal control problems. With the MPC, quantitative benefits in terms of 6–12% demand-cost savings and qualitative benefits in terms of better controller adaptability and hardware-friendly operation are identified. Further research potential for improving the MPC framework in terms of field-level stability, minimising constraint violations, and inter-system communication for its deployment in a prosumer-network is also identified.
Optimisation based economic despatch of real-world complex energy systems demands reduced order and continuously differentiable component models that can represent their part-load behaviour and dynamic responses. A literature study of existing modelling methods and the necessary characteristics the models should meet for their successful application in model predictive control of a polygeneration system are presented. Deriving from that, a rational modelling procedure using engineering principles and assumptions to develop simplified component models is applied. The models are quantitatively and qualitatively evaluated against experimental data and their efficacy for application in a building automation and control architecture is established.
Thermisch angetriebene (Adsorptions-)Kältemaschinen können mit einem verhältnismäßig geringen elektrischen Energieaufwand bzw. mit einer hohen elektrischen Leistungszahl Kälte bereitstel-len. Wird die zum Antrieb erforderliche Wärme aus industrieller Abwärme bereitgestellt, ist diese Kältebereitstellung energetisch effizienter als die Kältebereitstellung über eine Kompressionskäl-temaschine. Wird die Wärme jedoch in Kraft-Wärme-Kopplung bereitgestellt, ist die primärenergetische Bewertung sowohl von mehreren Teilwirkungsgraden als auch den Primärenergiefaktoren für den eingesetzten Brennstoff und die erzeugte bzw. bezogene elektrische Energie abhängig. Eine umfangreiche Messkampagne im Sommer 2018 liefert unter realitätsnahen Randbedingungen in einer Labor umgebung detaillierte Energiekennzahlen für einen typischen Tagesgang des Kältebedarfs. Damit gelingt es, Teilenergiekennwerte für die Planungspraxis abzuleiten und das Gesamtsystem energetisch mit einer konventionellen Kompressionskältemaschine zu vergleichen.
Membrane distillation (MD) is a thermal separation process which possesses a hydrophobic, microporous
membrane as vapor space. A high potential application for MD is the concentration of hypersaline brines, such as
e.g. reverse osmosis retentate or other saline effluents to be concentrated to a near saturation level with a Zero
Liquid Discharge process chain. In order to further commercialize MD for these target applications, adapted MD
module designs are required along with strategies for the mitigation of membrane wetting phenomena. This
work presents the experimental results of pilot operation with an adapted Air Gap Membrane Distillation
(AGMD) module for hypersaline brine concentration within a range of 0–240 g NaCl /kg solution. Key performance
indicators such as flux, GOR and thermal efficiency are analyzed. A new strategy for wetting mitigation
by active draining of the air gap channel by low pressure air blowing is tested and analyzed. Only small reductions
in flux and GOR of 1.2% and 4.1% respectively, are caused by air sparging into the air gap channel.
Wetting phenomena are significantly reduced by avoiding stagnant distillate in the air gap making the air blower
a seemingly worth- while additional system component.
Techno-economic comparison of membrane distillation and MVC in a zero liquid discharge application
(2018)
Membrane distillation (MD) is a thermally driven membrane process for the separation of vapour from a liquid stream through a hydrophobic, microporous membrane. However, a commercial breakthrough on a large scale has not been achieved so far. Specific developments on MD technology are required to adapt the technology for applications in which its properties can potentially outshine state of the art technologies such as standard evaporation. In order to drive these developments in a focused manner, firstly it must be shown that MD can be economically attractive in comparison to state of the art systems. Thus, this work presents a technological design and economic analysis for AGMD and v-AGMD for application in a zero liquid discharge (ZLD) process chain and compares it to the costs of mechanical vapour compression (MVC) for the same application. The results show that MD can potentially be ~40% more cost effective than MVC for a system capacity of 100 m3/day feed water, and up to ~75% more cost effective if the MD is driven with free waste heat.
With the need for automatic control based supervisory controllers for complex energy systems, comes the need for reduced order system models representing not only the non-linear behaviour of the components but also certain unknown process dynamics like their internal control logic. At the Institute of Energy Systems Technology in Offenburg we have built a real-life microscale trigeneration plant and present in this paper a rational modelling procedure that satisfies the necessary characteristics for models to be applied in model predictive control for grid-reactive optimal scheduling of this complex energy system. These models are validated against experimental data and the efficacy of the methodology is discussed. Their application in the future for the optimal scheduling problem is also briefly motivated.
In der Planungs- und Betriebspraxis herrscht im Bereich der Betriebsführung von thermisch aktivierten Bauteilsystemen und insbesondere der thermisch trägen Bauteilaktivierung noch große Unsicherheit. Trotz einer weiten Verbreitung dieser Systeme im Neubau von Nichtwohngebäuden hat sich bis heute keine einheitliche Betriebsführungsstrategie durchgesetzt. Vielmehr kritisieren Bauherren und Nutzer regelmäßig zu hohe bzw. niedrige Raumtemperaturen in den Übergangsjahreszeiten und bei Wetterwechsel sowie generell eine mangelhafte Regelbarkeit. Demgegenüber weisen Monitoringprojekte immer wieder einen hohen thermischen Komfort in diesen Gebäuden nach. Offensichtlich unterscheiden sich hier subjektiv empfundene Behaglichkeit und objektiv gemessener Komfort. Gleichzeitig sind Heiz- und Kühlkonzepte mit Flächentemperierung dann besonders energieeffizient, wenn das Regelkonzept auf deren thermische Trägheit angepasst ist. Eine gute Regelung gewährleistet also einen hohen thermischen Komfort und sorgt für einen möglichst niedrigen Energieeinsatz. Das Rechenverfahren mit Anlagenaufwandszahlen (in Anlehnung an DIN V 18599) bietet eine gute Möglichkeit, Anlagenkonzepte inklusive deren Betriebsführungsstrategie zu bewerten. Damit ist es möglich, eine auf das Gebäude angepasste Betriebsführungsstrategie für die Bauteilaktivierung zu finden und einheitlich zu bewerten.