Bestimmung und Verortung des Demand-Side-Integration-Potenzials von Nichtwohngebäuden des tertiären Sektors unter Verwendung amtlicher Liegenschaftskatasterinformationssysteme (ALKIS)

Analysis and Location of Demand Side Integration Potenials in Non-Residential Buildings Using GIS Based Digital City Maps

URN urn:nbn:de:gbv:1373-opus-1921
URL
Dokumentart: Dissertation
Institut: REAP
Hauptberichter: Prof. Irene Peters, Ph. D.
Sprache: Deutsch
Tag der mündlichen Prüfung: 18.03.2014
Erstellungsjahr: 2014
Publikationsdatum:
SWD-Schlagwörter: Geoinformationssystem , Gebäude , Reserveleistung , Netzstabilität <Elektrische Energietechnik>
Freie Schlagwörter (Deutsch): Demand Side Integration, Lastmanagement, ALKIS, Liegenschaftskatasterinformationssystem, Energiewende, Gebäude
Freie Schlagwörter (Englisch): Demand Side Integration, GIS, Energy Transition, Load Management, Reserve Capacity, Planning
DDC-Sachgruppe: Ingenieurwissenschaften

Kurzfassung auf Deutsch:

Zusammenfassung Vor dem Hintergrund des beständig ansteigenden Anteils der Stromerzeugung aus Windkraft- und PV Anlagen wird die Nutzung von Lastverlagerungsoptionen auf der Verbraucherseite (Demand Side Integration (DSI)) immer bedeutender. DSI vermag u. a. einen wichtigen Beitrag zur Glättung der aus der schwankenden Einspeisung erwachsenden Fluktuationen zu leisten und hat darüber hinaus einen kostenreduzierenden Effekt bei Ausbau und Anpassung der Übertragungs- und Verteilnetze im Rahmen der Energiewende. Die vorliegende Arbeit befasst sich daher mit der Entwicklung einer Methode, das theoretische DSI Potenzial aus Lüftungs- und Kälteanlagen (LuK) in Nichtwohngebäuden des tertiären Sektors mit Hilfe amtlicher Liegenschaftskatasterinformationssysteme (ALKIS) zu bestimmen und zu verorten. ALKIS bildet ein bundeseinheitlich verwendetes Datenmodell die topografisch-kartografischen Daten kombiniert mit den digitalisierten Liegenschaftsverzeichnissen der Städte. Das ALKIS für Hamburg enthält Daten zu den ca. 370.000 Gebäuden der Stadt, mit Informationen über Lage, Größe (Grundfläche und Anzahl Geschosse) sowie zur Gebäudenutzung. Aus dieser Grundgesamtheit wurden 7.389 Gebäude aus 17 Nutzungsgruppen bestimmt, deren Nutzung büroähnlichen Charakter hat. Insgesamt entspricht die selektierte Gebäudegruppe etwa 27% aller beheizten Nichtwohngebäude der Stadt Hamburg (und etwa 0,5% der Nichtwohngebäude Deutschlands). Die Nutzung und Verarbeitung der Informationen des ALKIS zur DSI Potenzialanalyse erfolgt im Rahmen einer Voranalyse unter Verwendung von pauschalierten Flächenzerlegungen der Gebäude basierend auf der jeweiligen Nutzungsart und auf Kennwerten zu konditionierten Flächenanteilen sowie Kennwerten zu den installierten Leistungen für die Gebäudekonditionierung mit LuK. Dabei werden auf Basis unterschiedlicher Kennwertkombinationen drei Bedarfsklassen definiert („Niedrig“, „Mittel“ und „Hoch“). Für jedes Gebäude wird die für jede der drei Bedarfsklassen zu erwartende elektrische Leistung getrennt nach Lüftungsanalgen und Klimaanlagen bestimmt. Zuvor werden in einer ABC Analyse die Gebäude herausgefiltert, für die das Vorhandensein von LuK unwahrscheinlich ist. Da die entwickelte Methode eine Voranalyse darstellt, also ohne Begehung der Gebäude und ohne Kenntnis der Energieverbrauchdaten auskommt, erfolgte eine Validierung des methodischen Vorgehens anhand realer Daten. Dazu wurden die theoretischen Werte der Voranalyse verglichen mit Werten, die aus Gebäudebegehungen des FP „Insel“ vorliegen, einem Vorläuferforschungsprojekt des Autors („Insel - Internetbasiertes System eines erweiterbaren Lastmanagements zur Integration in virtuelle Kraftwerke), das die DSI Potenziale der öffentlichen Liegenschaften der Stadt untersucht hat. Die Ergebnisse dieser Validierung zeigen, dass der gewählte methodische Ansatz belastbar ist und die Bedarfsklasse „Mittel“ im Durchschnitt gut angenähert wird. Für die Gruppe der selektierten Gebäude der Stadt Hamburg wurde mit Hilfe der Methode ein als relativ sicher anzusehendes theoretischen DSI-Potenzial von 56 MW aus installierten Lüftungsanlagen und 126 MW aus Kälteanalagen in den selektierten Gebäuden identifiziert. Dies entspricht etwa dem Doppelten der aktuell in Hamburg installierten Leistung aus Windkraft- und PV-Anlagen. Ein wichtiges Ergebnis der Datenauswertung ist die Erkenntnis, dass sich die DSI Potenziale der Gebäude exponentialverteilt darstellen. D. h. es gibt wenige (große) Gebäude in denen ein Großteil der installierten Leistung zu finden ist. Dem steht eine Vielzahl kleinerer Gebäude gegenüber, auf die sich der verbleibende, kleinere Anteil des DSI Potenzials verteilt. Vor diesem Hintergrund lässt sich in etwa 6% der Gebäude 50% des ermittelten theoretischen DSI Potenzials finden, in 25% der Gebäude 83% der Leistung. Das dynamische Verhalten des DSI-Potenzials wurde auf Basis der Standardbetriebszeiten der DINV18599:10 und Wetterdaten des Jahres 2012 abgeschätzt. Da mit der Methode gebäudeindividuelle DSI Potenziale ermittelt und mit den geografischen Gebäudedaten des ALKIS verknüpft werden, lassen sich die erhaltenen Ergebnisse kartografisch darstellen, was die Ergebniskommunikation für eine Integration der Potenziale in Quartiers- und/oder gesamtstädtische Energiekonzepte fördert. Zur kartografischen Darstellung wurden daher im Rahmen dieser Arbeit zwei Stadtpläne im Format 1:30.000 angefertigt, die die Flurstücke der Stadt Hamburg eingefärbt nach der Höhe des für sie errechneten theoretischen DSI Potenzials für LuK darstellen.

Kurzfassung auf Englisch:

Abstract Constantly rising shares of renewable electricity production lead to stronger needs for and awareness of the potentials arising from Demand Side Integration (DSI). DSI can deliver important contributions to level out fluctuations in residual loads originating from dynamic alternations of the electricity production from renewable sources. Additionally DSI can lower costs in the distribution grid when applying adjustments and reinforcements that become necessary due to the energy turnaround. This thesis presents a method for calculating the theoretical DSI potential from ventilation and air conditioning (VAC) of non-residential buildings of office-like use with ALKIS as the main data base. ALKIS is a German standardized data model for a joined digital city map and cadastral register. Since by now there are individual ALKIS data sets for a large number of German cities, the method developed in this thesis is at once applicable in all of them. The thesis concentrates on the ALKIS of Hamburg which contains data about position, size (base area, number of floors) and building usage about all of the approx. 370,000 building of the city. Out of this basic population 7,389 buildings of 17 different “office-related” usage categories were selected. The sample represents 27% of all non-residential buildings of Hamburg (and approx. 0.5% of all non-residential buildings of Germany). The method makes use of the ALKIS data for a theoretical calculation of the DSI potential using typical zoning profiles for the buildings usage zones, statistical values about the share of the conditioned floor space and specific values for the electrical power needed for VAC. In this context three demand categories are defined: “Low”, “Medium” and “High”. For each building the electrical power needed for VAC (representing the theoretical DSI potential) is calculated for all three demand categories. Prior to this the buildings undergo an ABC analysis separating buildings that are (very) likely (“A” and “B”) to have a DSI potential from VAC from those that are unlikely to have one (“C”). The method presented is a theoretical one and is expected to be used as a pre-analysis without an actual inspection of the buildings. Therefore validating the method was crucial. For this, field data from inspections of buildings was used which derived from a pre-runner research project called “e-island” (expandable internet sustained load and demand side management). In the “e-island” project the DSI potential of the public properties of the city of Hamburg was researched by the author. Results from the validation show that the method presented is reliable and the demand category “Medium” is approximated on average. It was found that the selected group of buildings is very likely to yield a theoretical DSI potential of 56 MW from ventilation and 126 MW from cooling. This represents about twice the installed power in renewables from wind turbines and PV in the city of Hamburg. An important finding of the results is that the DSI potential shows an exponential distribution, i. e. there are few (large) buildings in which the largest share of the total DSI potential of VAC is to be found. Opposed to this there is a high number of small(er) buildings which host only little of the total DSI potential: In only 6% of the buildings about 50% of the theoretical DSI potential is located, 25% of the buildings even account for about 83% of the installed DSI potential (Pareto distribution). The dynamic behavior of the DSI potential was assessed using standard operating times for VAC systems form German standard DINV18599:10 and exemplary weather data from 2012. Since the method asses the individual DSI potential of buildings and combines this information with data about the geographical location of the buildings from the ALKIS data base, communication of the results and findings is greatly simplified by using color coded maps stating the DSI potential of buildings or parcels. These maps can be used to select and communicate the DSI potentials of single buildings or whole city areas for strategic energy planning. Therefore the thesis presents its findings on two charts scaled 1:30,000 with a color coding representing the range of the theoretical DSI potential from VAC in all the parcels of the city of Hamburg that host non-residential buildings of office-like use.

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