Energieeffizienz durch den Einsatz prädikativer Regelung in der Gebäudeautomation

Energieeffizienz durch den Einsatz prädikativer Regelung in der Gebäudeautomation

Lars Albisser / Michael Brauchli

In der Schweiz sind rund 30% des Primärenergieverbrauchs auf die Deckung des Raumwärmebedarfs zurückzuführen (Abb. 1). Durch die Annahme der Energiestrategie 2050 wird der Schweizer Gebäudesektor zu einem effizienteren Umgang mit der Energie gezwungen. Ein möglicher Ansatz, um die Energieziele zu erreichen, ist die prädiktive Regelung. Dabei werden Prognosedaten berücksichtigt, bspw. für die Aussentemperatur. In der vorliegenden Arbeit wurde folgende Hypothese geprüft: Je träger ein gebäudetechnisches System, desto grösser fällt der Nutzen einer prädiktiven Regelung aus.
In der Praxis wird zwischen drei prädiktiven Regelansätzen unterschieden. Die regelbasierte, prädiktive Regelung (RBC) beruht auf dem Grundsatz «wenn Bedingung erfüllt, dann Handlung». Die modellprädiktive Regelung (MPC) simuliert das dynamische Verhalten eines Gebäudes mittels eines Gebäudemodells über einen bestimmten Prognosehorizont. Der dritte Ansatz ist die datengetriebene, prädiktive Regelung (DDC). Diese beruht meist auf einem künstlichen neuronalen Netz, das mit entsprechenden Ein- und Ausgangsdaten trainiert wird.
Eine Literaturstudie hat ergeben, dass mittels prädiktiver Regelung und in Abhängigkeit der Wärmeabgabesysteme zwischen 5.1% und 35% Energie eingespart werden können (Tab. 1 und 2). Die Komfortverletzungen können gleichzeitig um 50% reduziert werden. Diese Ergebnisse sollten durch eigene Simulationen verifiziert werden. Simuliert wurde ein Grossraumbüro in Luzern mit vier Wärmeabgabesystemen. Letztere wurden sowohl konventionell als auch prädiktiv geregelt (Vorlauftemperatursteuerung mittels Aussentemperatur). Dabei hat sich gezeigt, dass durch den Einsatz von Aussentemperaturprognosen zwischen 2% und 11% Energie eingespart werden können (Abb. 2). Im Vergleich zur geläufigen PI-Regelung verbrauchen jedoch alle prädiktiven Varianten deutlich mehr Energie. Der Komfortvergleich hat weiter gezeigt, dass ein PI-Regler aufgrund des Raumtemperaturfeedbacks den Komfortbereich besser einhalten kann als die Steuerung.
Basierend auf den Erkenntnissen aus Literaturstudie und Simulationen konnte die ursprüngliche Hypothese nicht abschliessend bestätigt werden. Dies, weil sich die berechneten Energieeinsparungen sowohl bei trägen als auch bei flinken Systemen in einem ähnlichen Grössenbereich bewegten.
Abbildung 1: Primärenergieverbrauch Schweiz nach Verwendungszwecken 2018.
Quelle: Bundesamt für Energie BFE. Analyse des schweizerischen Energieverbrauchs 2000 – 2018 nach Verwendungszwecken.
Tabellen 1 und 2: Energieeinsparpotenzial durch prädiktive Regelung in verschiedenen Nutzungen
Abbildung 2: Energieeinsparpotenzial durch prädiktive Regelung in verschiedenen Nutzungen
Quelle: Zusammenstellung aus untersuchten Quellen

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