Multikriterielle Optimierung zur effizienten Steuerung der Heizungsanlagen von Wohngebäuden

Das ASIMUTE-Projekt untersucht Methoden zur Verbesserung der effizienten und sicheren Energienutzung und -speicherung, wobei die Endnutzer in jeder Phase aktiv einbezogen werden. Ziel ist es, ein harmonisches Gleichgewicht zwischen dem Energieverbrauch und der Produktionskapazität erneuerbarer Energien herzustellen, wobei verschiedene Speichermöglichkeiten in Betracht gezogen werden. In diesem Arbeitspaket entwickeln wir Methoden für den effizienten Betrieb der Heizungsanlagen von Gebäuden. Die Aktivitäten innerhalb dieses Arbeitspakets sollen während der gesamten Projektlaufzeit kontinuierlich stattfinden.

Der Gebäudesektor ist ein bedeutender Emittent von Treibhausgasen. Da ein Großteil dieser Emissionen durch die Bereitstellung von Wärme verursacht wird, besteht ein erhöhter Bedarf an einer optimalen Steuerung und Auslegung von Heizsystemen in Gebäuden. Die derzeitige Gasversorgungssituation stellt auch eine große Herausforderung für die Versorgungssicherheit im Energiesystem dar. Die Steigerung der Effizienz von Heizungsanlagen ist daher eine zentrale Aufgabe in Haushalten, um den Energiebedarf zu senken, eine Reduzierung der Emissionen zu erreichen und zu einer effizienten Energienutzung beizutragen.

Da bei der Bestimmung des optimalen Heizungsbetriebs eines Wohngebäudes Zielkonflikte verschiedener Stakeholder (Energiekosten, CO2-Emissionen, Reduktion der elektrischen Spitzenlast, thermische Behaglichkeit, Gas- oder Ölverbrauch) auftreten, werden Ansätze aus dem Bereich der multikriteriellen Optimierung angewendet. Die verwendeten Methoden ermöglichen es Lösungen in einen mehrdimensionalen Zielraum zu finden, die sowohl optimale Trade-off-Lösungen als auch ideale Potenziale für einzelne Ziele aufzeigt.
Wir entwickeln und untersuchen verschiedene Ansätze zur Lösung von multikriteriellen Optimierungsproblemen für den Einsatz flexibler elektrischer Lasten in Wohngebieten. Ein besonderer Fokus liegt dabei auf elektrischen Heizgeräten (z.B. Wärmepumpen).

Die erste Aufgabe umfasst die Erstellung von Modellen für verschiedene Gebäudetypen. Ein besonderer Schwerpunkt liegt dabei auf der Modellierung des Wärme- und Strombedarfs und verschiedener Heizsysteme wie Wärmepumpen, Gas- und Ölheizungen sowie elektrische Zusatzheizungen. Darüber hinaus werden die Abhängigkeiten der Heizungssteuerung von Flexibilitätsoptionen für Strombedarf und -erzeugung, wie Elektrofahrzeuge, Batteriespeicher und PV-Anlagen, berücksichtigt. Der Umfang des Modells umfasst repräsentative Wohngebäudebestände für die verschiedenen Länder in Bezug auf Alter, Größe, Dämmstandards und Heiztechnologien. Darauf aufbauend werden multikriterielle Optimierungsprobleme sowohl für einzelne Gebäude als auch für ein ganzes Wohnviertel definiert und eine Simulationsumgebung erstellt.

Die Hauptaufgabe besteht darin, verschiedene Methoden zur multikriteriellen Optimierung zu entwickeln und zu untersuchen und damit effiziente Lösungsmethoden für die Steuerung von Haushaltssystemen zu evaluieren. Lokale Suchverfahren in Kombination mit maschinellem Lernen erscheinen ein vielversprechender Ansatz zu sein, um eine gute Annäherung der Trade-off-Lösungen (Pareto-Front) zwischen den verschiedenen Zielen in angemessener Laufzeit zu finden.