Die effiziente Energieversorgung von Plus-Energie-Quartieren (PEQ) stellt nach wie vor eine große Herausforderung dar. PEQ sind dadurch charakterisiert, dass diese über den Zeitraum eines Jahres eine positive Energiebilanz aufweisen. Noch wesentlicher erscheint jedoch in diesem Zusammenhang die Erreichung eines hohen Autarkiegrads. Nur wenn auch der zeitliche Anfall von Energiebedarf und -erzeugung berücksichtigt wird, können PEQ einen Beitrag zur Entlastung des öffentlichen Stromnetzes leisten und von einer erhöhten Versorgungssicherheit im Falle eines Stromausfalls profitieren. In dieser Hinsicht stellen Reversible Solid Oxide Cell (rSOC)-Systeme eine interessante Technologie dar. Sie können sowohl im Elektrolyse- als auch im Brennstoffzellenmodus betrieben werden. So kann überschüssiger Strom in grünen Wasserstoff umgewandelt und zu einem späteren Zeitpunkt wieder rückverstrom werden. Im Brennstoffzellenbetrieb wird neben Strom auch Wärme freigesetzt, die zur (teilweisen) Deckung des Wärme- und Warmwasserbedarfs genutzt werden kann. Dank der guten Speicherbarkeit von Wasserstoff ist es mit diesem System möglich, Energie saisonal zu speichern, d.h. von Sommer auf Winter zu verlagern. Dies kann den Autarkiegrad des PEQ deutlich erhöhen, bei denen Photovoltaikanlagen, deren Energiebereitstellungspotential saisonal schwankt, üblicherweise eine der wichtigsten Energiequellen darstellen. Aufgrund des verhältnismäßig frühen Entwicklungsstadiums stellt der wirtschaftliche Einsatz der rSOC-Technologie jedoch eine Herausforderung dar.

Das übergeordnete Ziel von CELL4LIFE war es daher, wirtschaftliche Betriebs- und Geschäftsmodelle für den Einsatz der rSOC-Technologie im Quartiersbereich zu entwickeln und entsprechend zu konzeptionieren, so dass der Anspruch an ein PEQ erfüllt werden kann.
Dazu wurden auf mehreren Systemebenen Analysen durchgeführt. Einerseits wurden anhand von Prüfstandsversuchen der instationäre Betrieb dieser Technologie untersucht, um den Einfluss der Lastwechsel (Lastgradienten bzw. Lastwechselgeschwindigkeit) im Elektrolyse- (SOEC) und Brennstoffzellenbetrieb (SOFC) auf die Performance zu untersuchen und in weiterer Folge die optimalen Betriebsbedingungen zu definieren. Für die Optimierung des instationären reversiblen Betriebs wurden die Prüfstände adaptiert und mit einer entsprechenden, im Rahmen des Projekts, entwickelte Regelstrategie ausgestattet. Außerdem wurden Machine Learning unterstützte rSOC-Optimierung und -Steuerungsteuerungsstrategien entwickelt, um den Betrieb der rSOC-Systeme weiter zu verbessern und die Notwendigkeit von aufwendigen Prüfstandsversuchen zu minimieren. All diese Ergebnisse und Erkenntnisse sind in ein techno-ökonomisches Optimierungsmodell eingeflossen anhand dessen die Dimensionierung der wichtigsten Komponenten durchgeführt wurde, verschiedene Betriebsmodelle evaluiert wurden und die optimale Einbettung der rSOC-Systeme in bestehende Energiesysteme von PEQ untersucht wurde.

Die Ergebnisse der Prüfstandsversuche haben gezeigt, dass der instationäre Wechselbetrieb zwischen SOEC und SOFC das Zellverhalten insbesondere in den initialen Zyklen beeinflusst. In dieser Phase treten vor allem Veränderungen der niederfrequenten Beiträge auf, begleitet von einer geringen Änderung des ohmschen Widerstands, was sich in einer anfänglich abweichenden Zellspannung widerspiegelt. Über den untersuchten Zeitraum wird die Degradation überwiegend durch den ohmschen Anteil bestimmt. Der ohmsche Widerstand nimmt im Wechselbetrieb weniger stark zu als im stationären Betrieb, während im abschließenden Dampfelektrolyse Abschnitt ein stärkerer Anstieg als im ersten Abschnitt beobachtet wird. Der Polarisationsanteil bleibt über alle Phasen hinweg weitgehend konstant und trägt nur gering zum Gesamtverlauf bei. Insgesamt deutet der Versuch darauf hin, dass der Wechselbetrieb kurzfristige Anpassungen in diffusions- und transportrelevanten Prozessanteilen bewirken kann, die ohmsch dominierte Degradation unter den untersuchten Bedingungen jedoch nicht nachhaltig verringert.

Für die ML-basierte Optimierung und Regelung wurde ein neuronales Netz mit einem genetischen Algorithmus (GA) gekoppelt, um den SOFC- sowie SOEC-Betrieb evolutionär zu optimieren. Die Optimierung erfolgte jeweils nach der elektrischen Leistung sowie elektrischen Effizienz. Diese Optimierungsfälle wurden anschließend für die GA-Optimierung der Polarisationskurve verwendet. Dabei hat sich gezeigt, dass die Ergebnisse der GA-Optimierung der Polarisationskurve mit großen Schwankungen verbunden sind, die bei einer direkten Anwendung auf das rSOC-System mit hoher Wahrscheinlichkeit zu Schädigung der Zelle und damit des Stacks führen können. Es wird daher empfohlen die Optimierungsergebnisse nicht direkt anzuwenden, sondern einen Zwischenschritt einzuziehen, um basierend auf den Optimierungsergebnissen Steuerstrategien abzuleiten.

Für den neuen rSOC-Prüfstand wurde ein Regelkonzept basierend auf einem kaskadierten PI-Lead-Regler entwickelt, bei dem mit der inneren Regelschleife die Ofentemperatur und mit der äußeren Regelschleife die Luft- Austrittstemperatur geregelt wird. Dadurch kann der Ausgang des äußeren Reglers, der die Solltemperatur für den Ofen darstellt, leicht und intuitiv mit einer Ratenbegrenzung beaufschlagt werden, bevor er als Sollwert für den inneren Regler verwendet wird. Ein PI-Lead-Regler kann in einen (realisierbaren) PID-Regler übergeführt werden, hat aber den großen Vorteil der leichten und intuitiven Parametrierbarkeit – man kann die beiden Polstellen der Teilstrecke mit den Nullstellen des Reglers kürzen und erhält so eine sehr einfach handhabbare Übertragungsfunktion des offenen Kreises.

Die techno-ökonomische Bewertung hat gezeigt, dass rSOC-Systeme aus technischer und energetischer Sicht zwar eine interessante Technologie für den Einsatz in PEQ darstellen, es jedoch unter den derzeitigen Rahmenbedingungen nicht möglich ist einen wirtschaftlichen Anwendungsfall zu finden. Das liegt vor allem an den hohen Investitionen und den verhältnismäßig niedrigen elektrischen Wirkungsgrad für die Erzeugung, Speicherung und anschließenden Rückverstromung von Wasserstoff. Da es sich bei rSOC-Systemen jedoch um eine relativ junge Technologie handelt, kann davon ausgegangen werden, dass es in den kommenden Jahren eine positive Entwicklung geben wird, sowohl in Bezug auf die Investitionen als auch auf die erzielbare Effizienz. Die durchgeführten Sensitivitätsanalysen zeigen, dass bei einer positiven Entwicklung, die rSOC-Technologie in Zukunft auch aus ökonomischer Sicht eine interessante Option für den Einsatz in PEQ sein kann. Die Integration von rSOC-Systemen ist insbesondere dann vorteilhaft, wenn ein hoher Autarkiegrad erreicht werden soll.

Da kein wirtschaftlicher Anwendungsfall für rSOC-Systeme in PEQ gefunden werden konnte wird empfohlen die Forschung zunächst auf die Weiterentwicklung der rSOC-Technologie selbst zu konzentrieren und bei positiver Entwicklung dieser das Potenzial für den Einsatz in PEQ erneut zu prüfen.

Projektleitung

4ward Energy Research GmbH

Projekt- bzw. Kooperationspartner:innen

• Institut für Wärmetechnik, Technische Universität Graz
• Kristl, Seibt & Co. Gesellschaft m.b.H.

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