Forscher stärken: Vereinfachung der Forschungsprozesse und einhergehende Leistungssteigerung durch GI.bench und GI.cloud

In dem Maße, in dem sich die Welt auf erneuerbare Energien verlässt, wird der Bedarf an flexiblen Lösungen zum Ausgleich von Energieangebot und -nachfrage immer wichtiger. Eine Schlüsseltechnologie, die in dieser Hinsicht ein großes Potenzial hat, sind die Wärmepumpen für Haushalte. Die laufende Forschung erkundet, wie diese Wärmepumpensysteme und ihre thermischen Speichermöglichkeiten als flexible Ressourcen innerhalb des breiteren elektrischen Energiesystems nutzbar gemacht werden können. Als Industriepartner des Josef Ressel Zentrums für Intelligente Thermische Energiesysteme an der Fachhochschule Vorarlberg treibt Gantner Instruments die Innovation im Bereich des Demand Side Management mit Wärmepumpensystemen voran, mit besonderem Fokus auf Leistungssteigerung und Vereinfachung der Forschungsprozesse. In diesem Artikel wird der zu Forschungszwecken verwendete Prüfstand [1] näher beleuchtet, wobei der Aufbau der Sensoren und Aktoren, die Herausforderungen bei der Regelung und die zentrale Rolle von GI.bench und GI.cloud bei der Optimierung der Wärmepumpenleistung hervorgehoben werden.

Konfiguration des Prüfstands

Der Prüfstand verfügt über eine handelsübliche 200-Liter-Luft-Wasser-Wärmepumpe (HWHP). Ausgestattet mit einer umfassenden Sensor- und Aktuatorausstattung ermöglicht der Prüfstand eine detaillierte Datenerfassung und Regelung. Thermoelemente vom Typ K messen Temperaturen wie beispielsweise im Thermoschacht, am Wassereinlass, am Warmwasserauslass sowie die Umgebungstemperatur. Zudem erfasst ein Leistungsmesser den Stromverbrauch, während ein magnetinduktiver Durchflussmesser den Volumenstrom misst. Die Regelung des Warmwasserbedarfsprofils erfolgt über ein stufenlos regelbares 2-Wege-Motorenventil. Alle Datenerfassungs- und Regeleinstellungen werden nahtlos von der Gantner Instruments Q.station-XT verwaltet.

Leistungssteigerung für Forscher

Die Einfachheit von GI.bench und GI.cloud spielt eine entscheidende Rolle, da sie eine nahtlose Datenvorverarbeitung im Laborumfeld ermöglicht. GI.bench erleichtert die Anbindung von Wärmepumpensystemen an GI.cloud, eine zentralisierte Plattform, die es Forschern ermöglicht, einzelne Wärmepumpeneinheiten zu regeln. Die mit Python-Jupyter-Notebooks entwickelte Software lässt sich problemlos sowohl auf dem Q.station-Edge device als auch auf GI.cloud bereitstellen und schafft so ein einheitliches Software-Ökosystem. Diese optimierte Umgebung ermöglicht es Forschern, die Datenaufbereitung, die Systemidentifikation und die Zustandsschätzung mühelos durchzuführen. Die benutzerfreundliche Oberfläche und die intuitiven Arbeitsabläufe von GI.bench und GI.cloud entlasten Forscher von komplexen technischen Details und ermöglichen es ihnen, sich auf ihre zentralen Forschungsziele zu konzentrieren.

Die GI.cloud ermöglicht es Forschern, von jedem Ort aus auf die Wärmepumpensysteme zuzugreifen und diese zu regeln. Das Edge device Q.station fungiert als wichtige Schnittstelle und ermöglicht eine nahtlose Datenübertragung sowie Funktionen der Regelung zwischen dem Wärmepumpensystem und der GI.cloud. Diese Konnektivitätsinfrastruktur ermöglicht es Forschern, die Betriebspläne der Wärmepumpen in Echtzeit aus der Ferne zu überwachen, zu analysieren und zu optimieren. Im Demonstrationsfall lief die Optimierungsroutine in 15-Minuten-Intervallen ab, wobei die Daten analysiert und der optimale Schaltzustand für einen Prognosehorizont von bis zu 24 Stunden vorhergesagt wurde. Die durchschnittliche Speichertemperatur ist für den Entscheidungsprozess von entscheidender Bedeutung; daher muss sie vor der Optimierung mittels Zustandsschätzung berechnet werden. Sobald die Optimierung abgeschlossen ist, wird die berechnete Lösung in Echtzeit als Signal über die Ausgangsanschlüsse der Q.station ausgegeben, um die Wärmepumpeneinheit entsprechend den gewünschten Parametern effizient zu regulieren. Dieser Ansatz gewährleistet eine optimale Leistung und Energienutzung des Wärmepumpensystems. Weitere Informationen hierzu finden Sie in der Open-Access-Veröffentlichung von Baumann et al. [1], die auch in der Fachzeitschrift „Advances in Engineering“ vorgestellt wurde. .

Fazit

Die Zusammenarbeit zwischen Gantner Instruments und dem Josef-Ressel-Zentrum trägt dazu bei, die Forschung im Bereich intelligenter Wärmeenergiesysteme voranzutreiben. Durch die Nutzung der Leistungsfähigkeit von GI.bench und GI.cloud steigern die Forscher ihre Leistungsfähigkeit, vereinfachen Arbeitsabläufe, gewinnen wertvolle Erkenntnisse und verbessern die Flexibilität und Effizienz von Haushaltswärmepumpen als flexible Ressourcen. Die benutzerfreundlichen Oberflächen, die nahtlose Konnektivität und die umfassenden Funktionen zur Datenvorverarbeitung, die GI.bench und GI.cloud bieten, ermöglichen es den Forschern, das volle Potenzial von Wärmepumpensystemen für das Nachfragemanagement auszuschöpfen. Dadurch trägt die Partnerschaft dazu bei, dass die für den Übergang zu einem nachhaltigen Energiesystem notwendigen Forschungsarbeiten schneller und effizienter durchgeführt werden können.

[1] C. Baumann, G. Huber, J. Alavanja, M. Preißinger, P. Kepplinger, Experimental validation of a state-of-the-art model predictive control approach for demand side management with a hot water heat pump, Energy and Buildings 285 (2023) 112923.doi:10.1016/j.enbuild.2023.112923.