Ein Überblick zu Demand Side Management in Fernwärmenetzen

in Diskussionen über effizientere Fernwärmenetze nehmen wir immer wieder war, dass Demand Side Management und Demand Response als wichtige Themen gesehen werden und das Potenzial für größere Effizienzgewinne bieten. Und während es theoretisch viele verschiedene Möglichkeiten gibt, die Bedarfsseite des Netzes zu beeinflussen, ist in der Praxis nicht immer klar, wie tatsächlich positive Ergebnisse erzielt werden können. Deshalb freuen wir uns, dass ein kürzlich erschienener Artikel eine sehr gute Zusammenfassung zu den Themen Demand Response und Demand Side Management in Fernwärmenetzen bietet und dabei nicht nur die nötigen Begriffe klärt, sondern auch einen umfassenden Überblick über den aktuellen Stand der Technik zu diesen Themen gibt. Wir hoffen, dass ein besseres Verständnis des aktuellen Forschungsstandes in diesem Bereich die Übertragung dieser vielversprechenden Konzepte von Stromnetzen auf thermische Netze vereinfachen kann und damit ihre Umsetzung in die Praxis unterstützt.

Kurzfassung für Eilige

Für diese 10. Ausgabe unseres heatbeat Research Newsletters haben wir den Artikel Demand response and other demand side management techniques for Fernwärme: A review von Elisa Guelpa und Vittorio Verda am Politecnico di Torino in Italien ausgewählt. Nach eigenen Angaben ist dies der erste umfassende Überblick zum Demand Side Management in Fernwärmenetzen. Dabei gibt der Artikel nicht nur einen Überblick über den aktuellen Stand der Technik und die neuesten Erkenntnisse zu diesem Thema, sondern versucht auch, die notwendigen Begriffe zu klären: Das Paper definiert "Demand Side Management" (DSM) als Oberbegriff für alle Maßnahmen, die die Wärmenachfrage im Netz beeinflussen, um bestimmte Ziele wie Kosten- oder Emissionsreduzierung zu erreichen. Von diesen Maßnahmen bezieht sich Demand Response auf alle Aktionen, die nicht dauerhaft angelegt sind (was z.B. Gebäudesanierungen zur dauerhaften Reduzierung der Nachfrage nicht einschließt).

Darüber hinaus werden sechs Stufen für die Umsetzung des Demand Side Management in der Praxis definiert. Beginnend bei der Definition der Inputs und Ziele, über die Berücksichtigung der Auswirkungen auf das Innenraumklima der Gebäude und die Berücksichtigung der Netzdynamik bis hin zum Entwurf der Regelung und der Umsetzung. Darüber hinaus gibt der Artikel einen Überblick über Beispiele für DSM in realen Netzen und Gebäuden sowie über Simulationsstudien, die Lösungen und Potenziale von DSM in der Fernwärme untersuchen. Dieser Überblick zeigt, dass die Experimente bisher hauptsächlich auf etwa 30 Gebäude beschränkt waren. Dennoch kommt das Paper zu dem Schluss, dass die derzeitige Forschung ein erhebliches Potenzial für DSM in der Fernwärme aufzeigt, um die Nachfragespitzen durch Peak-Shaving um 30 % zu reduzieren, den Primärenergieverbrauch um 5 % zu senken und Emissionen und Kosten um 10 % zu reduzieren.

Ausführliche Zusammenfassung

Das Paper zeigt auf, dass eine solche Grundlage notwendig ist und dass die Anwendung von DSM in Wärmenetzen bisher weniger ausgereift ist als in Stromnetzen. Ein deutlicher Indikator dafür ist, dass die aktuelle Forschung zu DSM oft unter verschiedenen Begriffen ohne den allgemeinen Kontext von DSM veröffentlicht wird, was den gemeinsamen Fortschritt in diesem Bereich verlangsamt. Dies könnte überwunden werden, indem künftige Forschungsarbeiten eindeutig mit den Begriffen "Demand Response" und "Demand Side Management" arbeiten und die Fernwärmeanwendung klar benannt wird.

Der Artikel liefert weiterhin eine gute Einführung in das Thema, indem es die Motivation für DSM in Fernwärmenetzen analysiert, welche immer darauf hinausläuft, Lücken zwischen Angebot und Nachfrage effizient zu schließen. Und jede Maßnahme zur Entkopplung von Angebot und Nachfrage erfordert die Speicherung von Wärme. Um diese Wärme zu speichern, identifiziert das Paper 3 verschiedene Bestandteile des Energiesystems:

Während all diese Möglichkeiten der Wärmespeicherung Vor- und Nachteile haben,zeigt der Artikel allgemein die Vorteile auf, die DSM bieten kann, wenn die Speicheroptionen effizient genutzt werden. Einerseits kann DSM dazu beitragen, Engpässe und Überlastungen im Netz zu reduzieren und damit die notwendige Arbeit der Netzpumpen zu verringern, Störungen im Netz leichter zu erkennen sowie Potenziale für den Netzausbau zu erschließen, ohne dass die Kapazität des bestehenden Rohrnetzes erweitert werden muss. Andererseits kann DSM Flexibilität in der Wärmeerzeugung erschließen und damit helfen, die Integration erneuerbarer Energien zu optimieren und die Sektorkopplung in der Stromerzeugung (KWK) und im Verbrauch (Wärmepumpe) zu optimieren. Darüber hinaus kann DSM eine intelligentere Planung mit geringeren Rohrdurchmessern, kürzeren Laufzeiten für die Spitzenlast-Wärmeerzeuger und einer geringeren erforderlichen Gesamtleistung der Wärmeerzeuger ermöglichen.

Was die mögliche Umsetzung von DSM betrifft, so unterscheidet der Artikel zwischen verschiedenen Arten von Maßnahmen und ordnet sie nach der Dauer ihrer Reaktionsfähigkeit ein. Die drei sich daraus ergebenden DSM-Klassen beginnen mit der Sanierung von Gebäuden mit langfristigen Auswirkungen auf der Zeitskala von Jahren bis Jahrzehnten. Die Klasse des Indirekten DSM besteht aus flexiblen Wärmetarifen, die Anreize schaffen sollen, die Wärmeabnahme in günstige Zeitfenster zu verlagern, und im Gegenzug niedrigere Preisen für die Wärme anbietet. Da die Kundinnen und Kunden zu häufige Tarifänderungen nicht akzeptieren, haben diese Maßnahmen einen Zeithorizont von Monaten bis Jahren. Und die Klasse des Direkten DSM besteht aus der direkten Steuerung der Wärmelasten, die eine Reaktionsschnelligkeit zwischen Sekunden und Tagen bietet. Direktes DSM hat zwar das größte Potenzial zur Verbesserung des Netzbetriebs, stellt aber auch hohe Anforderungen an die Infrastruktur für Regelung und Betrieb. Der allgemeine Trend zu Konnektivität, Digitalisierung und Automatisierung könnte jedoch die Machbarkeit des Direkten DSM in naher Zukunft unterstützen.

Für den Umsetzungsprozess schlägt die aktuelle Forschung 6 Phasen vor, um das bestmögliche DSM-Setup zu erreichen. In den ersten beiden Phasen müssen die Handelnden die relevanten Eingabedaten für das DSM-System definieren und eine oder mehrere Zielgrößen festlegen, die mit dem DSM optimiert werden sollen (z.B. Reduzierung von Spitzenlasten, Verringerung von Emissionen und/oder Kosten, Maximierung des Anteils erneuerbarer Energien usw.). In den Stufen 3 und 4 müssen die möglichen Auswirkungen von DSM auf den Innenraumkomfort der angeschlossenen Gebäude und auch die Netzdynamik berücksichtigt werden. Die Dynamik des Netzes kann dabei dem Artikel zufolge durch thermohydraulische Netzmodelle beurteilt werden. Die Stufen 5 und 6 umfassen die Auswahl der so genannten Entscheidungsintelligenz und schließlich die Implementierung der von DSM im Regelsystem des Netzes. Für die Entscheidungsintelligenz nennt das Paper z.B. agentenbasierte Systeme, heuristische Optimierung und modell-prädiktive Regelung als vielversprechende Optionen.

Nach dem Herausarbeiten dieser Eckpunkte zur Theorie gibt das Paper einen Überblick über die Literatur zur tatsächlichen Umsetzung von DSM in realen Netzen und Gebäuden sowie über Simulationsstudien. Dieser Überblick zeigt, dass es eine gewisse Anzahl von Anwendungsfällen gibt, die ein vielversprechendes Potenzial von DSM für Fernwärmenetze zeigen, auch wenn die Anzahl der Anwendungsfälle noch nicht sehr groß ist und die Umsetzungen bisher nur bis zu etwa 30 Gebäude umfassen. Nichtsdestotrotz bietet der Artikel einen guten Referenzsatz von Kennzahlen, die das Potenzial von DSM-Maßnahmen aufzeigen. Dies umfasst eine Reduzierung der Lastspitzen im Netz durch Peak-Shaving um 30 %, eine Senkung des Primärenergieverbrauchs um 5 % und die Möglichkeit, Emissionen und Kosten um 10 % zu reduzieren. Diese Werte können als gute Referenz für künftige Studien und als Ziele für künftige Umsetzungen dienen.

Bei heatbeat diskutieren wir häufig mit unseren Projektpartnerinnen und -partnern die möglichen Auswirkungen von DSM sowohl für bestehende Netze als auch in frühen Planungsphasen für neue Fernwärmesysteme. Wir denken, dass die systematische Übersicht und die Referenzwerte aus dem vorgestellten Artikel dazu beitragen können, unsere eigenen Simulationsergebnisse besser zu analysieren und die Auswirkungen von DSM detaillierter zu modellieren.

Weitere Informationen

Der Originalartikel ist frei zugänglich unter https://doi.org/10.1016/j.energy.2020.119440 und wir empfehlen ihn nicht nur für zusätzliche Details, sondern auch für die hilfreichen Abbildungen der wichtigsten Erkenntnisse, die uns bei der Erstellung dieser Zusammenfassung geholfen haben.

Die nächste Ausgabe unseres Newsletters erscheint am 1. September 2021.