Hydrogen Integrated Predictive Energy System DemoLAB - Smart Region

Die Transformation unserer Gesellschaft in ökologischer, ökonomischer und sozialer Hinsicht ist eine der zentralen Herausforderungen unserer Generation. Gerade die Ereignisse in jüngster Zeit zeigen die Notwendigkeit zukunftsfähiger Lösungen, die eine transformierte Lebens- und Wirtschaftsweise auf Basis erneuerbarer Energien erfordern.

Trotz vielfältiger Ansätze in Wissenschaft und Wirtschaft ist es jedoch noch nicht gelungen, einen nennenswerten Durchbruch in der Umwandlung zu erreichen. Ein wesentlicher Grund dafür ist ein noch fehlender ganzheitlicher Ansatz in der Energiebereitstellung, der auf Basis regenerativer Energiequellen eine kontinuierliche Stromversorgung garantiert. Im Rahmen des vorliegenden Projektes wird daher solch ein Gesamtsystem entwickelt, welches den Weg für eine vollständige Umwandlung der Energiebereitstellung aufzeigen soll.

Innovationsgehalt und angestrebte Ergebnisse
Der Innovationsgehalt liegt in der Entwicklung und Umsetzung eines wasserstoffbasierenden Energiesystems, das aus erneuerbaren Energiequellen gespeist und mittels eines Optimierungsmodells abgebildet wird. Dieses integrierte Modell bildet den Anschluss an ein Energienetz mit Sektorenkopplung virtuell ab, und ermöglicht so die Analyse des dynamischen Systemverhaltens. Damit unterscheidet sich das vorliegende Projekt grundlegend von bisherigen Ansätzen, in denen hauptsächlich einzelne Komponenten (z.B.: Photovoltaik, Elektrolyse, Brennstoffzelle oder Speicher) betrachtet und optimiert werden, aber nicht das Zusammenspiel der Komponenten in ihrer Gesamtheit.

Darstellung des geplanten Gesamtsystems mit Schnittstellen zu den geplanten Modellgemeinden

Arbeitspaket der TU Wien: Entwicklung des Optimierungsmodells (AP4)
Zunächst soll ein dynamisches Simulationsmodell unter der Berücksichtigung der Ergebnisse aus AP2 und AP3 aufgesetzt werden. Im nächsten Schritt wird ein Optimierungsansatz für die Betriebsweise unter Berücksichtigung von Strom-/Wasserstoffbedarf entwickelt. Hiermit können optimale Fahrplanvorgaben für diese Anlagen berechnet werden, um somit ein optimales Speichermanagement zu betreiben. Zusätzlich soll das Modell das dynamische Simulationsverhalten des Systems analysieren, indem bestimmte Szenarien des Energieangebotes und des Energiebedarfs verwendet werden. Auf diese Art kann auch das Sektorenkopplungspotential zwischen elektrischem und stofflichem Netz - in Abhängigkeit des dynamischen Lastverlaufes des Elektrolyse-Systems -evaluiert werden.

Die Modellbildung und Simulation wird rechnerunterstützt vorgenommen (Schnittstellen zu MATLAB bzw. Python) und mit Messwerten aus der Demoanlage und den Uscases validiert. Das Optimierungsmodell soll in der Lage sein, sowohl einen Fahrplanbetrieb als auch einen Dauerbetrieb zur H2-Bevorratung virtuell abzubilden (Abbildung unterschiedlicher Optimierungsanforderungen für Netzstabilisierungsbetrieb vs. durchgängigem Betrieb).