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Betriebsoptimierung großtechnischer Kälteversorgungsverbunde bei limitierter Datengrundlage

Methodenentwicklung und Verifizierung

  • 06.07.2018
Erschienen in:

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Zusammenfassung

Kälteenergie wird in vielen Bereichen in Gewerbe- und Industriebetrieben in Deutschland benötigt. 2012 wurden in Deutschland etwa 14 % der nachgefragten elektrischen Energie für die Bereitstellung von Kälte eingesetzt. Der Einsatz reicht von einfacher Raumkühlung über die Kühlung von Lebensmitteln und anderen verderblichen Produkten bis hin zu Anwendungen mit sehr spezifischen Anforderungen (z. B. medizinische Großgeräte). In der Regel wird die Kälteversorgung über ein zentrales Kältenetz realisiert, in das typischerweise mehrere Kältemaschinen einspeisen. Oftmals ist die Aufgabe, die an das Energiemanagement gestellt wird, lediglich sicherzustellen, dass die geforderte Kälteleistung jederzeit gedeckt wird. In diesen Fällen findet dann keine effizienztechnische Betrachtung statt, woraus sich ein hohes Potenzial für eine betriebliche Optimierung und damit einhergehende Energie- und Kosteneinsparungen ergibt. Existierende Ansätze können in vielen Fällen nicht in der Praxis angewendet werden, da sie eine Vielzahl von Messpunkten bzw. historischen Messwerten benötigen. Deshalb wird hier ein methodischer Ansatz vorgestellt, mit dem einerseits das Effizienzverhalten von Kältemaschinen modelliert und andererseits eine energetisch optimierte Folgesteuerung für einen Verbund mehrerer Kältemaschinen erstellt werden kann und dies bei einer limitierten Datengrundlage. Der präsentierte Modell- und Optimierungsansatz wird anschließend exemplarisch auf einen konkreten Anwendungsfall übertragen und verifiziert.

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Titel
Betriebsoptimierung großtechnischer Kälteversorgungsverbunde bei limitierter Datengrundlage
Methodenentwicklung und Verifizierung
Verfasst von
Christian Wulf
Martin Kaltschmitt
Frank Dzukowski
Publikationsdatum
06.07.2018
Verlag
Springer Fachmedien Wiesbaden
Erschienen in
Zeitschrift für Energiewirtschaft / Ausgabe 4/2018
Print ISSN: 0343-5377
Elektronische ISSN: 1866-2765
DOI
https://doi.org/10.1007/s12398-018-0234-2
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