Vorgehensmodell zur Simulation von gebündeltem Energiebedarf

Benjamin Jacobsen, Maximilian Stange
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Abstract

Im Projekt GRIDS – Grüne Energie in industriellen Verbünden werden die Potentiale und Verbesserungsmöglichkeiten innovativer Energieversorgungskonzepte in Gewerbeund Industrieparks untersucht. Für die Planung neuer (Greenfield) sowie den Ausund Umbau bereits bestehender Gewerbeparks (Brownfield) werden Leitfäden zur Planung der Energiekonzepte erstellt. Eine elementare Herausforderung ist die Voraussage (Prädiktion) des (gebündelten) Energiebedarfs, die zur ökologisch und ökonomisch langfristig tragfähigen Auslegung von Versorgungskonzepten mit ihren Ressourcen (Betriebsmittel, Rohstoffe, Verlustenergie etc.) notwendig ist. Allein durch Datenerhebungen und Auswertungen vergleichbarer Energienutzer kann nicht umfänglich auf die jeweilige Situation am Ort der Planung rückgeschlossen werden. Denn bei Energiedaten handelt es sich für die meisten (Industrie) Unternehmen um sensible Daten, somit ist eine detaillierte Datenerhebung in aller Regel ausgeschlossen. Daneben besteht speziell bei kleineren Unternehmen keine Transparenz bezüglich ihrer Energiedaten. Diese sind meist sehr grobgranular und stützen sich allein auf monatliche Abrechnungen des Energieversorgers. Weiterhin könnte selbst bei hervorragender Datengrundlage nicht davon ausgegangen werden, dass selbst Betriebe identischer Branche, Größe und Struktur den gleichen Lastgang haben. Damit sollte zur allgemeinen Simulation von Lastgängen von Unternehmen immer eine Methode zum Einsatz kommen, die den Lastgang als stochastische Größe ermittelt, um Verfälschungen zu vermeiden. Aber das Wissen über den zeitlichen Verlauf des Energieund Leistungsbedarfs ist eine Grundvoraussetzung für eine nachhaltige Gestaltung des Energieversorgungssystems mit dem Ziel der Erhöhung des Anteils regenerativer Energien. Nur so können Betriebsmittel, insbesondere Speicher und regenerative Erzeugungsanlagen effizient geplant werden, was aufgrund der oft enormen Investitionshöhe sowie der Langfristigkeit der größtenteils irreversiblen Investitionen von hoher Bedeutung ist [1]. Es besteht demnach ein Mangel an Daten für eine verlässliche Planung von Energienetzen. Auf dieser Grundlage wird eine Methodik erstellt die ein Vorgehensmodell zur Simulation des Energiebedarfs von gebündelten Versorgungskonzepten bereitstellt. Mit Hilfe der Simulation des Energiebedarfs von (heterogenen) Gruppen, wie sie durch Unternehmen in Gewerbeparks repräsentiert werden, kann die Simulation und die Auslegung der elektrischen Anlagen verbessert werden, somit kann die auf Erfahrungswerten basierende Netzplanung durch eine zielführende Methode unterstützt werden [2]. Neben der Unterstützung bei der Planung von Versorgungsnetzen, kann das Vorgehensmodell auch zur Generierung weiterer Energiedaten für andere Anwendungszwecke genutzt werden. Dazu zählt beispielsweise die energieorientierte Materialflusssimulation. Mit deren Hilfe können unter anderem Maßnahme zur Energieflexibilität auf Unternehmensund Gewerbeparkebene untersucht werden. Dadurch können zusätzlich organisatorische Maßnahmen zur Senkung der Spitzenlast untersucht werden und wie sich diese auf die Produktion und damit den Unternehmenserfolg auswirken.
创造出一种能量能量的模拟系统
在工业巨头格林能源计划中,我们研究了各种可能性,以及如何改进企业和工业园中的创新能源供给解决方案。用于设计新的旅游(格林菲尔德)以及扩展现有的“布朗菲尔德旅游公园”。一个根本性的挑战是预测(预先塑造)能源需求,这是对资金、资金、损失能量等方面的在环境和经济上可持续地解释供应概念的必要条件。光是进行数据调查和处理后的分析,都不能使人对规划地的特定情况有所反应。因为对大部分(产业)企业来说,能源数据是敏感的,因此,全面数据收集通常无法开展。此外,特别是小公司,其能源数据没有透明度。他们通常都很细小每天都需要能源供给者的帐单而且,即使基于出色的数据,一般也不会认为即使是相同行业、规模和结构的负荷是相同的。因此,典型的企业负端模拟法应该是利用识别负端的线性计算来避免杂质的方法。但对能源和性能要求随时间变化的了解是可持续地设计能源供应体系以增加可再生能源份额的必要条件。这是唯一合理的方式,标志着资金、特别是储存量和可再生供应工厂得到有效规划,这一点尤其重要,因为这些资金通常投资水平高,而且投资期限也远高于那些大多是不可持续持续的长期投资。[1]归根结底,缺乏数据,可以确保可靠地规划能源的应用。在此基础上建立一种方法,提供被解决的供应概念对能源需求的预测模型。通过模拟企业所代表的“基本需求”组的需求,可以改善对电动设备的模拟和解读,因此目标方法可以支持以经验为基础的网络规划[2]。除了支助社区网络规划工作之外,利用基因模型为其他应用项目提供能源数据。例如,能源导向材料模拟。这些措施都可以帮助研究在公司和企业产房层面产生能源灵活性的措施。方案还可显示削减顶尖压力的组织方式,以及如何影响产出和企业成功。
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