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Heft 57 "Hochflexible stromgeführte KWK durch thermische Speicher und P2H" in der AGFW Heftreihe F&E erschienen

18.11.2020
Die AGFW Heftreihe F&E ist mit Heft 57 „KWK-Flex - Hochflexible stromgeführte Kraft-Wärme-Kopplung durch thermische Speicher und 'Power-to-Heat'-Technologien (KWKflex)“ weiter gewachsen. Wir freuen uns, Ihnen den Abschlussbericht bereitstellen zu können.

Heft 57: „KWK-Flex - Hochflexible stromgeführte Kraft-Wärme-Kopplung durch thermische Speicher und 'Power-to-Heat'-Technologien (KWKflex)“

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Die Anforderungen an die Flexibilität thermischer Kraftwerke steigen durch die Integration von zum Teil fluktuierenden erneuerbaren Erzeugungsanlagen sowohl in das nationale Stromnetz als auch in das europäische Verbundnetz. Dies wirkt sich besonders auf die Betriebsführung von Kraft-Wärme-Kopplungs-(KWK)-Anlagen aus, die neben der Netzstabilisierung und bedarfsgerechten Abdeckung der verbleibenden Residuallast des Stromnetzes auch die Wärmeversorgung sicherstellen. Aus diesem Grund hat sich Ihr AGFW im projektbegleitenden Arbeitskreis des Forschungsvorhabens „KWK-Flex - Hochflexible stromgeführte Kraft-Wärme-Kopplung durch thermische Speicher und 'Power-to-Heat'-Technologien (KWKflex)“ engagiert. Wir freuen uns, Ihnen mit Heft 57 den Abschlussbericht des an der Hochschule für angewandte Wissenschaften in Kempten durchgeführten Forschungsvorhabens bereitstellen zu können.
Ziel des Forschungsvorhabens „KWK-Flex“ ist die Entwicklung innovativer technischer und wirtschaftlicher Flexibilisierungskonzepte für KWK-Anlagen in bestehenden Fernwärmesystemen. Hierzu wurde neben der Modellierung bestehender Erzeugungsanlagen und Wärmespeicher auch ein Werkzeug zur Lastprognose für die Fernwärme erstellt. Basierend auf Simulationsergebnissen des Anlagenverbundes in zwei Fernwärmesystemen wurden numerisch optimierte Anlageneinsatzplanungen und –regelungen erarbeitet. Für die Bewertung der Ergebnisse wurden die Zielgrößen Dynamik und Flexibilität der Stromerzeugung, Ressourceneffizienz und Versorgungssicherheit verwendet. Dabei wird das Potenzial zur optimierten Anlageneinsatzplanung durch den Einsatz numerischer Methoden wie dem maschinellen Lernen verdeutlicht.

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