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SGMS-C2G – Smart Grids Modellregion Salzburg – Consumer to Grid

Das Projekt Building2Grid untersucht, wie Gebäude aktive Teilnehmer eines Smart Grids sein können.
Dazu werden geeignete Lastmodelle, eine kohärente Repräsentation dieser Modelle und interoperable
Interfaces geschaffen, um übergeordnete Optimierungsalgorithmen und Strategien darauf aufsetzen
können.
Die Ziele des Projektes orientieren sich an der Ausrichtung des Programmes NE2020 3. Ausschreibung.
Das Projekt „Building to Grid“ orientiert sich wesentlich an dem Schwerpunkt „intelligente
Energiesysteme“ der Ausschreibung, berücksichtigt aber auch die anderen beiden grundlegenden
Ausrichtungsschwerpunkte „effizienter Energieeinsatz“ und „erneuerbare Energieträger“.

Ausgangssituation

Die Entwicklung eines allgemein wachsenden Bedarfs an Elektrizität in vielen Lebensbereichen und
einer angebotsabhängigen, dezentralen Energieerzeugung stellt die elektrischen Versorgungs- und
Verteilnetze der Zukunft vor eine große Herausforderung. Neben unvermeidlichen Investitionen in
Erzeugung und Verteilung ist vor allem lastseitig die Effizienz und Flexibilität zu erhöhen. Es ist dringend
erforderlich, den Herausforderungen mit innovativen Lösungen aus dem Bereich der Informations- und
Kommunikationstechnologie (IKT) zu begegnen.
Innovative IKT eröffnen dem Energiesektor die Möglichkeiten, Netzwerke zu etablieren, die sich zum Ziel
setzen, die Versorgungs- und Verteilnetze optimal im Zusammenspiel mit intelligenten („aktiven“)
Gebäuden im Wohn- und Nichtwohnbereich zu betreiben. Dies hat positive Auswirkungen auf
Gesamteffizienz und Emissionen. Neben der Erzeugungs- und Verteilseite, ist es nämlich die Lastseite,
die ein erhebliches Potenzial zur Optimierung aufweist.
Bis heute ist lastseitige Automatisierung fast immer gleichzusetzen mit Lastabwurf: Vertraglich geregelt
werden Verbraucher, deren Prozesse temporäre Unterbrechungen erlauben (z.B. Pumpen oder
Belüftungsanlagen), über ein ausgestrahltes Signal abgeschaltet. Je nach Modell dauert diese
Unterbrechung eine definierte Zeitspanne oder wird mit weiteren Signalen aufgehoben.

Projektverlauf

Studienobjekte (statistisch repräsentative Gebäude) werden mittels Gebäudeleittechnik und
kooperativem Fernwirken zu einem konzertierten Lastkollektiv verbunden. In der Experimentphase
werden verschiedene Szenarien auf ihre Machbarkeit, auf ihr Potenzial und auf ihre Eigenschaften hin
untersucht. Herausragend dabei sind die verwendeten lokalen Lastmodelle, die es erstmals
ermöglichen, antizipativ zu regeln, bislang unbemerktes Potenzial zu nutzen und auf den jeweiligen
Prozess Rücksicht zu nehmen. In Abbildung 1 ist das Zusammenspiel der kooperativen Fernwirkung,
der Gebäudeleittechnik und dem Smart Grid schematisch dargestellt.

Ergebnisse

Das Projekt zeigt, dass Bestandsgebäude mit überschaubarem technischem Aufwand zu aktiven
Teilnehmern im elektrischen Netz aufgerüstet werden können. Es ist gelungen, eine effiziente Methode
zur Modellierung der Dynamik von thermischen Prozessen in Gebäuden zu entwickeln. Basierend auf
den Daten eines Energieausweises ist es hiermit möglich, Modelle erster Ordnung zu erstellen, die die
wesentlichen Qualitäten der thermischen Prozesse für einen elektrischen Lastabwurf abbildet.
Mithilfe der oben genannten Modellierung konnte eine realistische Hochrechnung des Verhaltens von
elektrischen Heizsystemen erstellt werden, die nicht nur den gewünschten Lastabwurf zu einem
bestimmten Zeitpunkt zeigt, sondern auch den darauf folgenden Rebound-Effekt, in dem die zuvor
geringere Heizleistung wieder von den Systemen eingefordert wird. Damit ist eine quantitative
Bewertung der Auswirkungen von Lastabwürfen in ihrer vollen Konsequenz berechenbar geworden.
Technisch wurde im Projekt der erste Prototyp eines Building Agents entwickelt. Dazu wurden die
Kommunikationsschnittstellen zum Netzmanagement sowie zur Gebäudeautomatisierung auf Basis der
vorhandenen Kommunikationsprotokolle OpenADR und BACNet implementiert.
Eine Optimierung des Gebäudebetriebs in Richtung Kosten (Spotpreis) hat gezeigt, dass, basierend auf
der Spotpreisprognose eine Ersparnis von 11% im Vergleich zum Normalverbrauch möglich ist.