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Energieeffizienz durch PV-Leistungsprognosen

Steigerung der Effizienz der Kühlanlage des Verwaltungsgebäudes der Lisboa Camara Municipal durch intelligente Kühllast- und PV-Leistungsprognosen.

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Herausforderung

Die Lisboa Camara Municipal am Campo Grande ist die zentrale Stadtverwaltung Lissabons. Dort arbeiten 700 Angestellte, die täglich von mehr als 2.000 Bürgern aufgesucht werden. Eine angemessene Klimatisierung des Verwaltungsgebäudes ist hier erforderlich, damit sich sowohl Arbeiter, als auch Besucher wohlfühlen. Das Gebäude verfügt über eine eigene Klimaanlage mit einem Verbrauch von 3GWh pro Jahr – dies entspricht jährlichen Kosten von circa 500.000 Euro.

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Smarte Klimatisierung

Diese Klimaanlage der Lisboa Camara Municipal ist in der Lage, Wasser zu kühlen und in Kältespeichern zu verwahren. Im Rahmen des Projekts BESOS prognostiziert enercast, welche elektrische Energie für die Kühlanlage am kommenden Tag (Day Ahead) benötigt wird.

In Lissabon gibt es je nach Tageszeit bei den Strompreisen einen Unterschied. Ein Ziel ist es daher, die Energie in Tagesstunden abzurufen, in denen sie besonders günstig ist. Weiterhin soll die Stromerzeugung der nahegelegenen PV-Anlage der Universität Lissabon intelligent genutzt werden. Durch die gezielte Steuerung der Kühlung mit PV-Leistungsprognosen kann somit der Eigenverbrauch der PV-Anlage erhöht werden.

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Analyse der Verbrauchsdaten

Doch wie funktioniert das? enercast bezieht zunächst über das projektinterne Datenhub die historischen Verbrauchsdaten der Kühlaggregate. Jene werden analysiert, sodass sich ein genügend großer Beobachtungszeitraum ergibt, um eine deskriptive Statistik anzuwenden. Anhand des Durchschnittswerts ist im Verlauf des Tages deutlich eine Temperaturabhängigkeit zu erkennen.

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Betrachtet man die einzelnen Wochen, lassen sich ebenfalls Muster erkennen. Unter anderem wird deutlich, dass das städtische Verwaltungsgebäude am Wochenende geschlossen ist und folglich weniger Kühlleistung als an Werktagen benötigt wird.

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Da der Tagestrend jedoch den Verbrauchswert der einzelnen Stunde viel stärker beeinflusst als das Wetter, müssen Tages- und Wochentrend getrennt vom Wettereinfluss betrachtet werden (Normalisierung).

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Auf Basis der normalisierten Daten wird dann der Wettereinfluss bestimmt. In einem letzten Schritt werden beide Einflussfaktoren wieder kombiniert (Denormalisierung), um eine Prognosezeitreihe für den darauffolgenden Tag berechnen zu können.

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Ressourcen schonen & Kosten sparen

Das Resultat ist eine Day Ahead-Prognose, die den erwarteten Verbrauch der Klimaanlage der Lisboa Camara Municipal unter Berücksichtigung des Wochentrends sowie der Temperatur vorhersagt. Da die exakten Ein- und Aus-Schaltvorgänge der Kühlaggregate im Facility-Management der Verwaltung der Lisboa Camara Municipal festgelegt sind, können diese allerdings nicht prognostiziert werden.

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Vielmehr kann die Vorhersage der enercast dahingehend genutzt werden, als dass man mit ihr Schaltvorgänge planen kann. So können der Eigenverbrauch der von der PV-Anlage erzeugten Energie erhöht und so die Kosten für den Energieverbrauch der Kühlanlage  eingespart werden.

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