Informatik für die Energiesystemanalyse
- Ansprechperson:
- Projektgruppe: Semantische Datenmodelle
- Förderung:
HGF POF III
- Projektbeteiligte: KIT-ITAS, KIT-Zentrum Energie
- Starttermin:
2015
Programm: Technologie, Innovation und Gesellschaft (TIG) / Forschungsbereich Energie
Beschreibung:
Semantische Datenmodelle für raumbezogene Informationen
Semantische Datenmodelle sind eine abstrakte, formale Beschreibung eines Ausschnitts der „wahrgenommen Welt“ mit Hilfe von Objekten, Attributen und Relationen. Im Fokus dieser Aktivitäten steht die Modellierung von raumbezogen Daten wie z.B. Gebäuden, Landnutzung und technische Infrastrukturen und deren Bezug auf energietechnische, rechtliche und gesellschaftliche Aspekte. Die zentralen Ziele sind:
- internationale (z.B. IFC, CityGML), europäische (z.B. INSPIRE) und nationale (XPlanGML, BoreholeML) Standards mit- bzw. weiterzuentwickeln,
- diese Standards zur Berechnung des instationären thermischen Verhaltens von Gebäuden zu nutzen,
- Werkzeuge zur Visualisierung und Prüfung von Instanz-Dokumenten zu entwickeln und bereitzustellen und
- die Integration von verschiedenen Datenmodellen in einem gemeinsamen räumlichen Kontext zu realisieren und Relationen zwischen den Modellen aufzubauen.
Lastmanagement gebäudebasierter Wärme- und Kältespeicher
In diesem Projekt wird die Integration gebäudebasierter Wärme- oder Kältespeicher in dezentrale Stromnetze über ein flexibles Lastmanagement (Demand Side Management - DSM) untersucht. Solche elektrisch betriebenen Speicher zur Gebäudeklimatisierung oder Warmwasserbereitung können durch Ausnutzung der thermischen Trägheit (Power-to-Heat) dazu beitragen, die Stromnachfrage dem fluktuierenden Dargebot erneuerbarer Energien anzupassen oder sogar kurzfristig Regelleistung (Frequenzreserve) zu erbringen. Dies sollte nach dem Konzept des Virtuellen Kraftwerks bzw. zellulären Ansatz möglichst lokal auf dem Gebiet einer Siedlung oder Stadt erfolgen, wobei die thermischen Nutzeranforderungen an Sicherheit, Hygiene und Komfort einzuhalten sind. Konkrete Ziele sind z.B.:
- Abschätzung technischer und ökonomischer Flexibilitätspotenziale,
- Umsetzung neuer Konzepte zur Modellierung und Regelung großer Speicherpopulationen,
- Erprobung im Versuchsfeld SEnSSiCC unter realistischen Wettereinflüssen.