Implementierung eines Vorhersage- und Optimierungsalgorithmus in eine Datenschnittstelle für Smart Meter Gateways (SmartMinCO2)

Erneuerbare Energien nutzen oft zeitlich schwankende Energieressourcen wie Sonne oder Wind. Dies stellt die Energieversorgung vor Herausforderungen, da hierdurch Angebot und Nachfrage häufig
nicht abgestimmt sind. Aufgrund dessen müssen auf der Verbraucherseite vermehrt Flexibilitätspotenziale durch Speicher genutzt werden, um Lastverschiebungen zu erlauben. Smart-
Meter-Gateways sollen nicht nur die Digitalisierung des Gebäudesektors vorantreiben, sondern auch den flexiblen Betrieb von Gebäuden unterstützen. Bisher gibt es noch wenige Applikationen, die den
Stromverbrauch auf Basis von Strommarktdaten, wie Kosten oder CO 2 -Emissionen des Strommixes anpassen können.
Das Ziel von SmartMinCO2 ist die Erstellung eines Applikationsmodells zur Vorhersage der Heizlast
eines Gebäudes (Modellprädiktion) und der anschließenden Optimierung der Beladung eines
Speichers zur Lastverschiebung auf Basis von netzseitigen Signalen (Kosten oder Emissionen).
Dafür werden folgende Funktionen des Modells implementiert:

  • Automatisiertes Abrufen von aktuellen Wetterprognosen und Strommarktdaten
  • Vorhersage der Heizlast mit einem neuronalen Netz
  • Optimierung der Speicherbeladung mit einem Optimierungsmodell auf Basis netzseitiger Marktsignale

Das Applikationsmodell wird mittels "Model in the Loop"-Simulation untersucht und soll perspektivisch in einem realen Gebäude mit einem Smart Meter Gateway getestet werden.

 

Laufzeit: 07/2021-12/2021

Förderkennzeichen: VdF 2021-1


Der Abschlussbericht steht Ihnen hier als Download zur Verfügung.