SmartControl - Standardisierte und smarte Steuerung von kommunalen Energiesystemen

Ausgangssituation/Motivation

Um das Ziel einer sauberen und versorgungssicheren Energiewende zu erreichen (#mission2030), muss zunehmend auf erneuerbare und dezentralisierte Energie gesetzt werden. Kommunale Energiesysteme bzw. regionale Energiegemeinschaften zeigen ein hohes Potential für die effiziente Nutzung aller dezentralen Einzeltechnologien, inkl. der volatilen Energieerzeugung aus erneuerbaren Ressourcen, mit Kosten- und CO2-Einsparungen von bis zu 17,6 und 37,2%^[1][2]. Daher werden kommunale Energiesysteme auch von der Politik forciert (EU Winter Package 2017, Erneuerbare Ausbaugesetz-EAG).

Bisher gibt es nur begrenzte Möglichkeiten, um ein kommunales Energiesystem in die Praxis umzusetzen. Neben den fehlenden regulatorischen Rahmenbedingungen beginnt dies bereits beim Fehlen von einheitlichen, standardisierten Verfahren für die Erfassung von Last- und Erzeugungsdaten (z.B. Smart Meter, PV, Speichersysteme, etc.) in Kommunen, Gemeinden bzw. Quartieren.

Ferner erfolgt die Echtzeit-Datenerfassung, wenn überhaupt, zurzeit meist nur vereinzelt. Weiters ist für einen optimalen, resilienten Betrieb von Energiegemeinschaften die Kommunikation der Einzeltechnologien mit einer intelligenten, übergeordneten Regelung unumgänglich. Derzeit verwenden Anlagenhersteller unterschiedliche Kommunikationsschnittstellen, was wiederum den Aufwand für die Entwicklung eines universell einsetzbaren, übergeordneten Regelungsalgorithmus erhöht, welcher ohne großen Aufwand und Kosten installiert werden kann.

[1] Stadler Michael, Groissböck Markus, Cardoso Gonçalo, Müller Andreas, Lai Judy. 2013. Encouraging Combined Heat and Power in California Buildings. California Energy Commission, PIER Program; 2019

[2] A. Cosic, M. Stadler, M. Mansoor, M. Zellinger. MILP-based optimization strategies for renewable energy communities. Energy

Inhalte und Zielsetzungen

Das SmartControl-Projekt stellt sich all diesen Herausforderungen und entwickelt ein standardisiertes, ganzheitliches Konzept für das Monitoring, die Regelung und den Betrieb von kommunalen Energiesystemen. Für den laufenden Betrieb wird auf adaptive, selbstlernende Methoden wie z.B. Machine Learning (ML) gesetzt, vor allem, um die Prognoseverfahren für Last- und Erzeugungsdaten zu optimieren und diese ohne Kalibrierungsaufwand auf andere Kommunen, Gemeinden bzw. Quartieren übertragen zu können.

In Kombination mit übergeordneten Regelungsalgorithmen wird eine optimale Energiebedarfsabdeckung durch erneuerbare und dezentrale Energie erzielt (z.B.: Eigenverbrauchsoptimierung), was wiederum zu CO2- und Kosteneinsparungen im Betrieb führt. Gleichzeitig werden dadurch Ortsnetze stark entlastet und stabilisiert, da über die optimierte Regelung auftretende Stromerzeugungsspitzen geglättet und entsprechend kompensiert werden.

Methodische Vorgehensweise

Im Projekt werden offene Kommunikationsprotokolle bzw. Standards für die Datenübertragung, wie z.B. TCP/IP, verwendet. Dabei wird für die Etablierung von Schnittstellen auf offene Standards und Open Source Lösungen (z.B. openHAB) gesetzt und aufgebaut. Über die gesamte Projektlaufzeit werden zwei unterschiedlich große Gemeinden, ein Energieversorger und ein Netzbetreiber in den Prozess mit einbezogen, um auf deren Herausforderungen und technischen Voraussetzungen Rücksicht zu nehmen.

Um das Umsetzungspotential aller Ansätze im Projekt zu testen, werden kommunale Energiesysteme in den Gemeinden Wieselburg und Yspertal im Labormaßstab (Einbindung von Realdaten und Evaluierung in einem Open Loop Test) in Betrieb genommen und evaluiert.

Erwartete Ergebnisse

Die in diesem Projekt geplanten Forschungsarbeiten bilden die Grundlage für darauf aufbauende, experimentelle Entwicklungen übergeordneter Regelungssysteme für lokale Energiegemeinschaften, Kommunen und Quartiere.

Projektleitung

BEST – Bioenergy and Sustainable Technologies GmbH

Projekt- bzw. Kooperationspartner:innen

• Gemeinde Yspertal
• Stadtgemeinde Wieselburg
• Wüsterstrom E-Werk GmbH

Unterstützende Partner

• University of California - San Diego, Prof. Jan Kleissl, Director des UCSD Center for Energy Research
• Innovationslabor act4.energy

BEST – Bioenergy and Sustainable Technologies GmbH
Stefan Aigenbauer
Gewerbepark Haag 3
A-3250 Wieselburg-Land
Tel.: +43 (5) 02378-9447
E-Mail: stefan.aigenbauer@best-research.eu
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