Technologie

Das Kernziel des Multi-Energie Management und Aggregations-Plattform (MEMAP) Projekts ist die Entwicklung und Erprobung einer offenen Aggregationsplattform zum energieeffizienten Betrieb im Verbund. Die Plattform kombiniert unabhängige Energiemanagement Systeme (EMS), um Synergieeffekte der verschiedenen Bedarfs- und Produktionsprofile auszunutzen.

Im realen Betrieb soll die Plattform bidirektional mit den verteilten Energiemanagement Systemen kommunizieren und Vorschläge für den Betrieb der jeweiligen Subsysteme der EMSs innerhalb eines bestimmten Zeithorizonts machen. Grundlage für diese Vorschläge sollen die Ergebnisse einer mathematischen Optimierung des Betriebs aller EMS im Verbund durch die Plattform sein. Ob und wie die Vorschläge der Plattform auf Anlagenebene umgesetzt werden soll dem jeweiligen EMS individuell obliegen.

Für die Optimierung wurde im Projekt zunächst ein zentraler modellprädiktiver Regelungsansatz (MPC) gewählt. Darüber hinaus werden Ansätze aus dem Gebiet des maschinellen Lernens im Verbund mit klassischen regelungstechnischen Methoden erprobt. Es werden verschiedene Optimierungsziele, wie Energiekosten oder CO2-Emissionen betrachtet. Gängige Erzeugungs- und Speicheranlagen zur energetischen Versorgung von Gebäuden mit Strom- und Wärme werden hierfür kategorisiert und modelliert. Die Modelle werden über eine Formulierung der jeweiligen Systemdynamik und Betriebsgrenzen in die modellprädiktive Regelung integriert und letztere um Vorhersagen zu Lasten oder Witterungsbedingungen erweitert.

Zur Integration und Kommunikation der verteilten Automations- und Energiemanagement-systeme mit der MEMAP wird der Industriestandard OPC-UA eingesetzt. Die Service-Architektur ermöglicht eine plattformneutrale Machine-to-Machine-Kommunikation und garantiert die semantische Interoperabilität zu herstellerabhängigen Protokollen in der Feldebene.

Durch eine Schnittstelle mit dem Building Information Model (BIM)-Standard soll die Funktionalität der Plattform erweitert werden, um z.B. die Konfiguration und Parametrisierung anhand von BIM-Modellen zu erleichtern. Eine geeignete Simulationsumgebung soll die Nutzung des Kerns der Plattform als Planungstool unter Berücksichtigung der Betriebsoptimierung ermöglichen. Durch Simulation verschiedener Konfigurationen und Szenarien und einer vergleichenden Analyse der Ergebnisse könnte die Plattform auch als Entscheidungshilfe bei einer Ausbauplanung eingesetzt werden.

Um die Entwicklung der Plattform herum werden im Projekt die technischen, wirtschaftlichen und rechtlichen Aspekte bei der Anwendung einer solchen Aggregationsplattform als Quartierslösung skizziert, Anwendungsfälle definiert und mögliche Geschäftsmodelle für unterschiedliche Zielgruppen identifiziert. Zur Steigerung der Usability der Plattform, werden kontextspezifische Human-Machine-Interfaces für unterschiedliche Anwender und Anwendungsfälle erarbeitet.

In Simulationsstudien und Tests werden mit der Plattform unterschiedlichste Konfigurationen und Szenarien durchgerechnet und ausgewertet.

Die Funktionalitäten der MEMAP werden in Testgebieten im Großraum München sowie im CoSES Forschungslabor getestet. Über eine Feldstudie im Testgebiet Riemerling bei München sowie durch die Anbindung weiterer Liegenschaften der Projektpartner werden die Konnektivität und Messdatenerfassung an die Plattform im Echtzeitbetrieb erprobt. Im CoSES Labor der MSE an der TUM wird der Regelungsalgorithmus im Betrieb mit einem realen Anlagenverbund getestet. Das Labor bildet hierfür ein Quartier mit fünf Gebäuden inklusive deren Strom- und Wärmeerzeugung, sowie -Verbrauch nach. Die Gebäude sind über ein gemeinsames Wärmenetz und ein real abgebildetes Verteilnetz verbunden. Hier kann die Plattform im Zusammenspiel mit dezentralen Recheneinheiten, welche die EMSs einzelner Gebäude emulieren und daran angeschlossene reale energietechnische Anlagen (Heizkessel, etc.) inkl. Wärmenetz getestet und validiert werden. Unterschiedliche Szenarien, Betriebsstrategien und auch die Kommunikation via OPC-UA können hier realitätsnah nachgebildet werden.