Die Evaluierung
13. Eintrag (10.11.2017)
Förderjahr 2016 / Stipendien Call #11 / ProjektID: 1876 / Projekt: Energy Management Optimization

Zum Testen der Optimierung stehen verschiedene Gebäudemodelle zur Verfügung. Diese unterscheiden sich in ihrer Funktion (Mehrfamilienhaus, Bürogebäude), aber auch in ihrer Grundfläche, der Anzahl der Stockwerke, der Kapazität einer angeschlossenen PV-Anlage oder ihrem Standort. Mithilfe des Tools EnergyPlus wird eine thermische Simulation der Gebäudemodelle durchgeführt. Ausgehend von einer initialen Baseline wird die Optimierung auf einzelne Tage angewendet. Um eine Aussage über die Energiekosten zu treffen, werden darüber hinaus verschiedene Preiskurven betrachtet.

Die Ergebnisse zeigen, dass die Optimierung bei bereits gut kalibrierten Systemen klarerweise kaum oder wenig Verbesserungspotenzial erkennt. Außerdem ist durch eingeschränkte Verfügbarkeit von steuerbaren Geräten der Handlungsspielraum der Optimierung ebenfalls limitiert. Gibt es wie in den verwendeten Gebäudemodellen nur ein HVAC System, das gesteuert werden kann, und keine anderen steuerbaren Geräte, die Einfluss auf den thermischen Komfort haben, dann ist der Spielraum für Flexibilitäten stark eingeschränkt. Im Energieverbrauch kann die Optimierung ihr Potenzial erst richtig entfalten, wenn darüber hinaus mehrere Energiequellen zur Verfügung stehen und auch Pufferung z.B. durch Batteriespeicher oder thermische Speicher angeboten wird. 

Eine weitere wesentliche Erkenntnis ist, dass die Ontologie des Semantic Abstraction Layers eine notwendige Basis für die automatisierte Verarbeitung der Information bzw. die universell einsetzbare Erzeugung eines generischen Optimierungsproblems bildet, wodurch die Wiederverwendbarkeit des Ansatzes gefördert wird.

Daniel Schachinger

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Daniel Schachinger arbeitet seit 2014 im Rahmen seines Doktorats am Entwurf von Energiemanagementsystemen für Heim- und Zweckbauten, die eine flexible Optimierung an der Schnittstelle zwischen dem Smart Grid, dem Semantic Web und der Gebäudeautomation ermöglichen sollen. Seine Dissertation trägt den Titel "Energy Management Optimization based on a Semantic Abstraction Layer".
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