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Energieausweise Kreis Ostholstein

Energieausweise für die Liegenschaften des Kreises Ostholstein: - Gesundheitsamt, Holstenstraße 52 - Ostholstein Museum, Schloßplatz 1 - Landesbibliothek, Schloßplatz 4 - Kreisbibliothek, Schloßplatz 2 - Berufliche Schule Lensahn, Dr.-Julius-Stinde-Straße 4 - Berufliche Schule Bad Schwartau, Ludwig-Jahn-Straße 15 - Berufliche Schule Neustadt, Reiferbahn 2 - Berufliche Schule Oldenburg, Kremsdorfer Weg 31 - Berufliche Schule Eutin Nebenstelle Holsteinweg, Holstenweg 13 - Berufliche Schule Eutin, Wilhelmstraße 6 - KFZ-Zulassungsstelle, Bürgermeister-Steenbock-Straße 20 - Feuerwehrtechnische Zentrale Lensahn, Bäderstraße 47 - Kreisverwaltungsgebäude, Lübecker Str. 41 Seit 1982 betreibt der Kreis Ostholstein für seine Immobilien mit einer Energiebezugsfläche von ca. 60.700 Quadratmetern (Stand: 2019) ein kommunales Energiemanagement. Als Folge daraus konnten erhebliche Einsparungen bei den Energieverbräuchen und Energiekosten erzielt werden. Das bei der Kreisverwaltung im Jahre 2000 eingeführte computergestützte Energiecontrolling zur systematischen Schwachstellenanalyse mittels Energiekennwert hat sich bewährt. Für die Investitionsplanung und Sanierungsmaßnahmen ist das Energiecontrolling ein wirksames Steuerungsinstrument. Bei der Kreisverwaltung kann man sich jederzeit eine Übersicht über alle wichtigen objektspezifischen Rahmenbedingungen verschaffen. Hierdurch ist es viel leichter geworden, die richtigen Entscheidungen zu treffen und Prioritäten unter Berücksichtigung von Restlebensdauer und Wirtschaftlichkeit zu setzen.

Physikbasiertes, lernfähiges Energiemanagement zur Sektorenkopplung und Verteilnetzflexibilisierung, Teilvorhaben: Last- und Erzeugungsprognosen (Siemens)

Gebäude-Energie-Management-Systemen (GEMS) tragen dazu bei die steigende Anzahl fluktuierender Erzeuger (z.B. PV Anlagen) sowie elektrischer Lasten (z.B. Elektrofahrzeuge) in das Verteilnetz zu integrieren. Für den optimalen Betrieb von GEMS ist eine genaue Prognose von Erzeugungsanlagen sowie Lasten notwendig. Bisher verwendete Standardlastprofile können den Verbrauch gut abbilden, wenn ausreichend Verbraucher vorhanden sind und diese keine Flexibilität nutzen. Diese Lastabschätzung ist aktuell allerdings kaum in der Lage, Prognosen für wenige Verbraucher bzw. für Verbraucher mit Flexibilitäten wie Batteriespeichern abzubilden. Daher wird im Rahmen dieses Teilvorhabens ein adaptives Prognosewerkzeug entwickelt, das abhängig von den verfügbaren Daten die bestmögliche Verbrauchs- und Erzeugungsprognose liefert. Dieses Teilvorhaben stellt sicher, dass Prognosen mit hoher Verfügbarkeit und Skalierbarkeit bereitgestellt werden, was letztlich zu einer stabileren und nachhaltigeren Energieversorgung führt. Dazu werden verschiedene Prognoseverfahren und deren Kombination, z.B. klassische statistische Methoden, Regressionsmethoden, Machine-learning-Verfahren aber auch neuartigen Entwicklungen wie Pretrained Transformer Modelle erprobt und evaluiert. Insbesondere soll in Zusammenarbeit mit den Projektpartnern der Einfluss des jeweiligen Prognoseverfahren auf den Betrieb der im Projekt entwickelten GEMS evaluiert werden.

Monitoring, Betriebsoptimierung und Know-how-Transfer im Pfaff-Quartier Kaiserslautern, Teilvorhaben: Optimierung Kundenanlage

Das Vorhaben EnStadtPfaff_2 monitort den Betrieb des Pfaff-Quartiers in Kaiserslautern, seiner Gebäude und Technologien. Einzelne Technologien werden im Betrieb untersucht und optimiert, wie das Niedertemperatur­Wärmenetz mit Abwärme-Einspeisung einer Kältemaschine, das bidirektionale Laden von E-Mobilen zur Stützung des Stromnetzes, die Kundenanlage zur Erhöhung der Eigenstromnutzung und die Nutzerfreundlichkeit digitaler Services. Weiter erfolgt der Transfer der Erkenntnisse aus der Quartiersentwicklung an lokale, regionale und überregionale Zielgruppen. Das Pfaff-Quartier ist ein 20 ha großes ehemaliges Fabrikgelände, das die Stadt Kaiserslautern zu einem modernen Mischquartier mit dem Ziel der Klimaneutralität entwickelt. Im vorausgehenden Leuchtturm-Vorhaben EnStadt:Pfaff wurden Energie-, Mobilitäts- und !KT-Konzepte für das Quartier erarbeitet und die Erstellung des Bebauungsplans begleitet. Im ersten Bauabschnitt wurden die Infrastruktur umgesetzt und zwei Bestandsgebäude energetisch saniert, eine Energiezentrale neu erstellt und innovative Technologien und Komponenten zur Erreichung der Klimaneutralität installiert. Werkzeuge und Leitfäden in den Bereichen Energie, Gebäude, Mobilität und Digitalisierung wurden entwickelt sowie die Prozesse der Quartiersentwicklung sozialwissenschaftlich untersucht. Ein Reallabor-Zentrum wurde erstellt, um mit verschiedenen Zielgruppen Lösungen weiterentwickeln zu können. Das Teilvorhaben nutzt die Betriebserfahrungen mit der im Pfaff-Quartier umgesetzten Kundenanlage nach §3 Nr. 23a EnWG, um die Messstellentechnik, die Abrechnung und die Betriebsweise zu optimieren. Das Ziel ist dabei die Erhöhung der Eigenversorgung der angeschlossenen Verbraucher mit lokal erzeugtem Solarstrom. Untersucht wird weiter, wie die E-Mobil-Ladesäulen im Parkhaus optimal in das Energiemanagement integriert werden können. Ermittelt werden die energetischen und ökonomische Vorteile einer Kundenanlage für die Quartiersenergieversorgung.

Physikbasiertes, lernfähiges Energiemanagement zur Sektorenkopplung und Verteilnetzflexibilisierung, Teilvorhaben: Modulares Energiemanagement zur Erzeugung von Flexibilität beim Endkunden

Das Projekt PhyLFlex zielt darauf ab, die Resilienz und Effizienz von Verteilnetzen in Deutschland durch die Entwicklung und Implementierung fortschrittlicher Gebäude-Energie-Management-Systeme (GEMS) zu verbessern. Angesichts der steigenden Anforderungen an das Stromnetz durch den Ausbau erneuerbarer Energien wie Photovoltaik und der zunehmenden Nutzung von Elektrofahrzeugen und Wärmepumpen, werden im Projekt intelligente Lösungen zur Laststeuerung und Netzflexibilisierung entwickelt. Basierend auf den Ergebnissen des Forschungsprojektes STROM wird erwartet, dass durch den Einsatz effektiver GEMS erhebliche Einsparungen bei den Netzausbaukosten erzielt werden können. Diese Systeme werden den Energieverbrauch optimieren und gleichzeitig die Netzstabilität sicherstellen, ohne dass sensible Nutzerdaten an Netzbetreiber übermittelt werden müssen. Durch die Kombination von physikalisch basierten Modellen mit modernen Machine-Learning-Methoden wie Reinforcement Learning werden innovative GEMS entwickelt, die sich selbstständig an unterschiedliche Gebäudetypen und Netzbedingungen anpassen können. Die im Projekt entwickelten Lösungen werden in realen Umgebungen getestet und weiterentwickelt, um sicherzustellen, dass sie nicht nur theoretisch, sondern auch praktisch anwendbar sind. PhyLFlex trägt so maßgeblich zur Reduzierung von Netzausbaukosten bei und fördert die Integration erneuerbarer Energien, was die Energiewende beschleunigt und die Versorgungssicherheit erhöht. ÜZW testet und evaluiert verschiedene Flexibilisierungsmaßnahmen und stellt als Praxispartner seine Erfahrungen als Energieversorger im Verteilnetz zur Verfügung. Die Entwicklung eines netzfreundlichen Signales soll etabliert werden, um steuerbare Akteure und zentrale Speicher nutzbar zu machen. Darüber hinaus unterstützt PhyLFlex die Ziele des 8. Energieforschungsprogramms der Bundesregierung und leistet einen entscheidenden Beitrag zur erfolgreichen Umsetzung der Energiewende in Deutschland.

Energiepark Herzogenrath Forschung und Entwicklung, Teilvorhaben: Gesamtenergiesystemoptimierung inklusive Mobilität

Um dem Klimawandel zu begegnen, ist das Ziel, die Technologie für eine stabile, sichere und CO2-neutrale Energieversorgung einer mittelgroßen Stadt am Beispiel von Herzogenrath, inklusive der Industriebetriebe sowie neuen Prosumern in der Stadt, durch eine zentrale Hybrid-Kraftwerksanlage sowie dezentrale PV-Anlagen, dezentrale Wärmepumpen und Elektromobilität zu entwickeln. Im Teilprojekt 'Energiemanagementsystem' soll mit Hilfe digitaler Systeme eine neue Methodik zur ökonomischen und effizienten Vernetzung und Einsatzsteuerung dezentraler Ressourcen über alle Sektoren entwickelt und erforscht werden. Zur Identifizierung und Hebung von Synergien soll in einem zentralen Energiemanagementknoten eine übergreifende Koordination der angeschlossenen Energieknoten (bspw. dem Sandbergwerk) erfolgen können. Für das zentrale Energiemanagement werden KI-basierte Vorhersageverfahren für Last & Erzeugung entwickelt. Ferner soll das Verfahren zudem zur Prädiktion von Verkaufserlösen auf unterschiedlichen Vermarktungskanälen Anwendung finden. Diese erlauben es, durch intelligente Kopplung der heute autonomen Teilsysteme, die Energieflüsse zu steuern, ohne die Versorgungssicherheit zu beeinträchtigen bzw. diese sogar zu erhöhen. Im Teilprojekt 'CO2 neutrale Mobilität' soll der Mobilitätssektor der Stadt in die Betrachtung mit aufgenommen und vernetzt werden. Dazu soll in einer Bestandsaufnahme die aktuelle Mobilität der Stadt erfasst werden, sowie die Technologieoptionen zur zukünftigen Darstellung einer CO2-neutralen Mobilität aufgezeigt werden. Es werden Szenarien der Mobilität von Herzogenrath definiert, anhand derer ein digitaler Zwilling erstellt wird, mit dem Prognosen für das Energiesystem getätigt werden können.

Physikbasiertes, lernfähiges Energiemanagement zur Sektorenkopplung und Verteilnetzflexibilisierung, Teilvorhaben: Erweiterte Charakterisierung von Solarmodulen in Außenmessungen unter Anwendung von neu-entwickelten Mess- und Auswerteverfahren

Das Vorhaben beschäftigt sich mit der detaillierten Charakterisierung und mit Zuverlässigkeitsuntersuchungen an im Projekt entwickelten Solarmodulen. Dazu werden Langzeit-Außenmessungen an Solarmodulen im Reallabor der Hochschule durchgeführt. Die Langzeit-Messdaten werden zusammen mit den metrologischen Messdaten für die weitergehende Charakterisierung der Module genutzt. Dabei wird ein Fokus auf den winkelabhängigen Ertragsgewinn gelegt, welcher sich durch die Drahtkontakte ergibt. Für die Installation werden sowohl die Möglichkeiten des Zweiachsentrackers, des Einachsentrackers als auch der Festinstallation verwendet. Ebenso werden die Leistungsdegradation, die Temperaturkoeffizienten, das Schwachlichtverhalten und die Standardtestbedingungen (STC)-Parameter unter Realbedingungen bestimmt. Ebenso wird die Temperaturverteilung lokal aufgelöst weitergehend analysiert und die Arbeitstemperatur der Module bestimmt. Während der Langzeitmessung wird die Defektverteilung der Solarmodule regelmäßig untersucht, um die Defektanfälligkeit zu evaluieren. Für die statistische Auswertung der Langzeitmessdaten wird die vorhandene Simulationssoftware weiterentwickelt. Dazu werden neue mathematische Routinen und Filtermöglichkeiten programmiert. Zusätzlich wird eine webbasierte Steuersoftware für die Tracker entwickelt. Die Machbarkeit und Einsetzbarkeit der kontaktlosen Strommessung am realen Solarmodul wird basierend auf publizierten Ansätzen weitergehend verfolgt und auf ihre Anwendbarkeit hin verifiziert. Dazu wird in einem experimentellen Aufbau die Vermessung des magnetischen Fingerabdrucks genutzt, um die Stromstärke zu berechnen. Zusätzlich werden bei den hergestellten Modulen Zuverlässigkeitsuntersuchungen durchgeführt, um aussagen zu können, ob die entwickelten Module, welche Zellen mit der neuen Zellkontaktierung enthalten, auch die IEC 61215 bestehen können. Es sollen die wichtigsten Zuverlässigkeitsuntersuchungen durchgefahren werden.

Physikbasiertes, lernfähiges Energiemanagement zur Sektorenkopplung und Verteilnetzflexibilisierung, Teilvorhaben: Praxisorientierte Machine-Learning-Methoden zur netzdienlichen Steuerung und Optimierung von Gebäude-Energie-Management-Systemen

PhyLFlex zielt darauf ab, die Resilienz und Effizienz von Verteilnetzen in Deutschland durch die Entwicklung und Implementierung fortschrittlicher Gebäude-Energie-Management-Systeme (GEMS) zu verbessern. Angesichts der steigenden Anforderungen an Stromnetze durch den Ausbau erneuerbarer Energien wie Photovoltaik und der zunehmenden Nutzung von Elektrofahrzeugen und Wärmepumpen, werden im Projekt intelligente Lösungen zur Laststeuerung und Netzflexibilisierung entwickelt. Basierend auf den Ergebnissen des Forschungsprojektes STROM wird erwartet, dass durch den Einsatz effektiver GEMS erhebliche Einsparungen bei den Netzausbaukosten erzielt werden können. Diese Systeme werden den Energieverbrauch optimieren und gleichzeitig die Netzstabilität sicherstellen, ohne dass sensible Nutzerdaten an Netzbetreiber übermittelt werden müssen. Durch die Kombination von physikalisch basierten Modellen mit modernen Machine-Learning-Methoden wie Reinforcement Learning (RL) werden innovative GEMS entwickelt, die sich selbstständig an unterschiedliche Gebäudetypen und Netzbedingungen anpassen. Die entwickelten Lösungen werden in realen Umgebungen getestet und weiterentwickelt, um sicherzustellen, dass sie nicht nur theoretisch, sondern auch praktisch anwendbar sind. PhyLFlex trägt so maßgeblich zur Reduzierung von Netzausbaukosten bei und fördert die Integration erneuerbarer Energien, was die Energiewende beschleunigt und die Versorgungssicherheit erhöht. Darüber hinaus unterstützt PhyLFlex die Ziele des 8. Energieforschungsprogramms der Bundesregierung und leistet einen entscheidenden Beitrag zur erfolgreichen Umsetzung der Energiewende in Deutschland. Das Teilprojekt der Hochschule Landshut widmet sich dabei insbesondere der Entwicklung eines RL-basierten GEMS und der Integration dessen mit einem auf konvexer Optimierung basierenden GEMS hin zu einem intelligenten GEMS, das physikalische Gesetze von Energieerhaltung und Energieflüssen innerhalb eines Gebäudes integriert.

DIY Energiewende

Zielsetzung: Das Energiekonzept der Bundesregierung hat zum Ziel, spätestens zum Jahr 2045 die Treibhausgas-Neutralität zu erreichen. Dies benötigt eine sektorübergreifende Strategie für die Transformation des Energiesystems, wobei die Energiewende von der Bundesregierung als eine gemeinschaftliche Aufgabe angesehen wird. Vor dem Hintergrund der aktuellen Herausforderungen in der Umsetzung der Energiewende gewinnt die Bereitschaft zu einem nachhaltigen Lebensstil und die dazu notwendige Handlungskompetenz in unserer heutigen Gesellschaft zunehmend an Bedeutung. Die Akzeptanz der Energiewende und die persönliche Haltung zur ethischen Verantwortung im Umgang mit Energie spielen dabei eine Schlüsselrolle. Am Beispiel von DIY Energiewende werden in Kooperation mit dem Mehrgenerationenhaus Wohnen mit Alt und Jung (WAJ) in Köln Neuehrenfeld innerhalb von zwei Jahren so genannte Next Practices für eine gemeinschaftlich gesteuerte, nachhaltige Energieversorgung in genossenschaftlichen Wohnstrukturen entwickelt und die Wirksamkeit partizipativer und co-kreativer Bildungsformate zur Förderung eines nachhaltigen Energieverbrauchs in generationsübergreifenden Wohnprojekten untersucht. Durch die partizipative Installation von Balkonsolaranlagen und die Entwicklung eines nachhaltigen Energiemanagements werden die Bewohner*innen aller Altersgruppen für ihren eigenen Energieverbrauch und ihr eigenes Stromnutzungsverhalten sensibilisiert und lernen, diese kritisch zu reflektieren. Die enge Zusammenarbeit mit den Teilnehmenden zielt darauf ab, konkrete Handlungsoptionen zu vermitteln, die auf dem Aufbau von Zukunfts- und Nachhaltigkeitskompetenzen basieren. Dies soll zu einer umweltfreundlicheren Energienutzung beitragen, ganz im Sinne der Bildung für nachhaltige Entwicklung. Somit wird in dem Projekt DIY Energiewende die Umsetzung der Energiewende nicht nur als theoretisches Ideal, sondern als gelebte und umsetzbare Praxis vermittelt, das diverse Menschen aller Altersgruppen befähigt, sich durch einen niedrigschwelligen Einstieg in das Thema erneuerbare Energien aktiv und gestaltend einzubringen.

Physikbasiertes, lernfähiges Energiemanagement zur Sektorenkopplung und Verteilnetzflexibilisierung, Teilvorhaben: Modellierung und Validierung zur netzdienlichen Steuerung und Optimierung von Gebäude-Energie-Management-Systemen

Das Projekt PhyLFlex zielt darauf ab, die Resilienz und Effizienz von Verteilnetzen in Deutschland durch die Entwicklung und Implementierung fortschrittlicher Gebäude-Energie-Management-Systeme (GEMS) zu verbessern. Angesichts der steigenden Anforderungen an das Stromnetz durch den Ausbau erneuerbarer Energien wie Photovoltaik und der zunehmenden Nutzung von Elektrofahrzeugen und Wärmepumpen, werden im Projekt intelligente Lösungen zur Laststeuerung und Netzflexibilisierung entwickelt. Basierend auf den Ergebnissen des Forschungsprojektes STROM wird erwartet, dass durch den Einsatz effektiver GEMS erhebliche Einsparungen bei den Netzausbaukosten erzielt werden können. Diese Systeme werden den Energieverbrauch optimieren und gleichzeitig die Netzstabilität sicherstellen, ohne dass sensible Nutzerdaten an Netzbetreiber übermittelt werden müssen. Durch die Kombination von physikalisch basierten Modellen mit modernen Machine-Learning-Methoden wie Reinforcement Learning werden innovative GEMS entwickelt, die sich selbstständig an unterschiedliche Gebäudetypen und Netzbedingungen anpassen können. Die im Projekt entwickelten Lösungen werden in realen Umgebungen getestet und weiterentwickelt, um sicherzustellen, dass sie nicht nur theoretisch, sondern auch praktisch anwendbar sind. PhyLFlex trägt so maßgeblich zur Reduzierung von Netzausbaukosten bei und fördert die Integration erneuerbarer Energien, was die Energiewende beschleunigt und die Versorgungssicherheit erhöht. Darüber hinaus unterstützt PhyLFlex die Ziele des 8. Energieforschungsprogramms der Bundesregierung und leistet einen entscheidenden Beitrag zur erfolgreichen Umsetzung der Energiewende in Deutschland. Die spezifischen TUM-Aufgaben umfassen die Entwicklung eines Online-Konvex-Optimierers für das Energiemanagement, die Demonstration aller EMS-Algorithmen unter Verwendung realer und emulierter Hardware sowie die Netzmodellierung zur Bewertung der Netz Flexibilität und Optimierung der Batteriespeichergröße.

Physikbasiertes, lernfähiges Energiemanagement zur Sektorenkopplung und Verteilnetzflexibilisierung, Teilvorhaben: Entwicklung einer silbersparenden Metallisierung von busbarlosen TOPCon Solarzellen

Im Verbund-Projekt BuKuMu sollen Multi-Wire verschaltete Solarmodule mit kostengünstigen busbarlosen, kupfermetallisierten TOPCon oder Heterojunction-Siliziumsolarzellen entwickelt und erprobt werden. Bei den Solarzellen soll durch die Vermeidung von Busbars und die konsequente Verwendung von Kupferpasten eine substantielle Einsparung an Silber erreicht werden. Durch die innovative TECC-Wire (thermoplastic electrically conductive coating) Technologie können die busbarlosen Zellen zu Strings verbunden werden und eine hoch redundante, zuverlässige Verschaltung im Modul erreicht werden. Die Partner entwickeln im Verbund die notwendigen Materialien, Prozesse und Fertigungsanlagen und verifizieren Stabilität und Ertrag der innovativen, silberarmen Solarmodule. Im Teilvorhaben des ISC Konstanz soll eine silbersparende Metallisierung von TOPCon Solarzellen entwickelt werden. Die Verringerung des Anteils an silberhaltigen Pasten soll erreicht werden durch den Verzicht auf Busbars auf der Vorder- und Rückseite der Solarzellen in Kombination mit dem TECC Verfahren zur innovativen Verschaltung im Modul und durch Reduktion des Silberpasten durch eine Silber/Kupfer Hybridmetallisierung oder den vollständigen Verzicht auf Silber durch Verwendung einer anderen Zwischenschicht als Diffusionsbarriere. Daneben unterstützt das ISC die Partner bei Ihren Aufgaben durch Zuarbeiten, gemeinsame Experimente und Charakterisierungen.

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