EP4470085A1 - Verfahren zum betreiben einer energiequelle - Google Patents

Verfahren zum betreiben einer energiequelle

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Publication number
EP4470085A1
EP4470085A1 EP23705200.6A EP23705200A EP4470085A1 EP 4470085 A1 EP4470085 A1 EP 4470085A1 EP 23705200 A EP23705200 A EP 23705200A EP 4470085 A1 EP4470085 A1 EP 4470085A1
Authority
EP
European Patent Office
Prior art keywords
energy source
energy
temperature
battery
data sets
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
EP23705200.6A
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Christoph SAGEWKA
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Viessmann Holding International GmbH
Original Assignee
Viessmann Climate Solutions SE
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Viessmann Climate Solutions SE filed Critical Viessmann Climate Solutions SE
Publication of EP4470085A1 publication Critical patent/EP4470085A1/de
Pending legal-status Critical Current

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    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—ELECTRIC POWER NETWORKS; CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J7/00—Circuit arrangements for charging or discharging batteries or for supplying loads from batteries
    • H02J7/80—Circuit arrangements for charging or discharging batteries or for supplying loads from batteries including monitoring or indicating arrangements
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—ELECTRIC POWER NETWORKS; CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00—Circuit arrangements for AC mains or AC distribution networks
    • H02J3/28—Arrangements for balancing of the load in networks by storage of energy
    • H02J3/32—Arrangements for balancing of the load in networks by storage of energy using batteries or super capacitors with converting means
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—ELECTRIC POWER NETWORKS; CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J7/00—Circuit arrangements for charging or discharging batteries or for supplying loads from batteries
    • H02J7/90—Regulation of charging or discharging current or voltage
    • H02J7/971—Regulation of charging or discharging current or voltage the charge cycle being controlled or terminated in response to non-electric parameters
    • H02J7/975—Regulation of charging or discharging current or voltage the charge cycle being controlled or terminated in response to non-electric parameters in response to temperature
    • H02J7/977—Regulation of charging or discharging current or voltage the charge cycle being controlled or terminated in response to non-electric parameters in response to temperature of the battery

Definitions

  • the present invention relates to a method for operating an energy source at an installation site in a building, the energy source being intended to supply the building with energy.
  • a thermal model is to be created that describes a thermal interaction between the energy source and the installation site in the building.
  • the situation is similar for buildings (e.g. residential or commercial buildings) with decentralized energy sources, such as a fuel cell, a photovoltaic system (PV system) or other energy sources that supply electricity, for example.
  • decentralized energy sources such as a fuel cell, a photovoltaic system (PV system) or other energy sources that supply electricity, for example.
  • PV system photovoltaic system
  • battery storage devices are generally used, which store energy when there is an oversupply of locally generated electricity and release it again when required by local consumers.
  • a memory that can be used to feed electrical energy into a power grid and remove it from it is disclosed, for example, in DE 10 2010 001 874 Al.
  • the memory described therein includes a controller that controls the delivery to the power grid and the absorption of energy from the power grid. With such a storage system, energy can be absorbed in times of oversupply and released again in times of increased demand. Accordingly, the memory can also be used, for example, to smooth out voltage peaks or valleys.
  • Such a battery store for a building is an example of an energy source within the meaning of the present invention.
  • it is important to know or predict an internal temperature or operating temperature, since a deviation of the operating temperature from an optimal temperature range can lead to a reduction in the power of the energy source.
  • the environmental conditions of the energy source are usually not sufficiently known, it is difficult to make predictions about the operating temperature of the energy source.
  • the present invention is based on the object of specifying an improved method for operating an energy source at an installation site that solves the problems mentioned above. According to a first aspect of the invention, the object is achieved by a method according to claim 1. Further aspects of the invention emerge from the dependent claims, the figures and the following description of exemplary embodiments.
  • An energy source within the meaning of the invention is an energy-related end device or a device that provides energy to a building, for example in the form of electrical energy and/or heat and/or cold.
  • the energy source can be a battery store for a building, which stores electrical energy and can deliver this to a power grid in the building to supply consumers.
  • An energy source within the meaning of the invention can also be a local energy generator such as a fuel cell, a heat pump or a heat generator such as a condensing boiler, a combined heat and power plant or the like, although this list is neither restrictive nor complete.
  • an energy source or “the energy source”, this can mean at least one energy store and/or at least one energy generator.
  • the at least one energy source can be part of an energy system that also includes an internal power grid, at least one consumer connected to the internal power grid, a grid connection point and a control device.
  • Such an energy source is often installed in a basement of a building. Other locations are also possible.
  • the exact geometry, thermal conductivity, other heat sources, influence of the outside temperature and the like are often not exactly known or are difficult to determine, so that it would usually be very time-consuming to adequately calculate and/or model the thermodynamic properties of the installation site. It is therefore an aim of the present Invention to specify a method for performing a qualitative and / or quantitative assessment of the installation site in terms of thermodynamic properties.
  • the purpose here is in particular to avoid a power reduction of the energy source, for example an effect referred to as thermal derating in battery storage devices.
  • An installation site can, for example, be evaluated based on an average room temperature.
  • Other criteria include, for example, possible heat emission to the environment.
  • Such properties can depend on many parameters, such as the geometrical conditions, including a distance to walls and a ceiling of the room, the material of the walls and ceiling, the surface finish of the walls and ceiling, etc.
  • Different energy sources work differently efficiently at different temperatures.
  • aging of the energy source can depend on an internal temperature or an external temperature. It is therefore important to be able to calculate the relationships between the inside temperature or outside temperature and the power output of the energy source. If the energy source is operated under optimal conditions, resources and costs can also be saved.
  • a thermal model is to be generated that describes a thermal interaction between a considered energy source and its installation site.
  • a large number of data sets from a large number of similar energy sources are recorded and statistically evaluated.
  • Each data set can include a large number of measured temperature values, which are measured, for example, by a large number of temperature sensors at a large number of different positions on and in a housing of the energy source.
  • a big data analysis of measured values from a large number of devices in operation should be carried out in order to determine the thermal influence of the environment or the installation site.
  • a statistical evaluation of the large number of data sets is carried out. For example, a regression analysis can be performed. In particular, the statistical evaluation can include performing a linear regression.
  • the installation site of an individual energy source can then be evaluated on the basis of the generated thermal model. For this purpose, data sets of the individual energy sources are compared with the thermal model and a deviation is determined. A signal can be output depending on the deviation.
  • Each data set can preferably include a time profile of an internal temperature of the respective energy source and a time profile of an external temperature of the respective energy source.
  • the terms internal temperature and external temperature can be understood relative to a housing of the energy source, for example.
  • an internal temperature is measured at at least one position in a battery stack (stack) of a battery storage device.
  • the outside temperature is preferably measured at or near the housing.
  • a temperature measured on the inside of a housing can also be referred to as the outside temperature. Measuring on the inside has the advantage that the corresponding temperature sensor protected from external influences can be arranged inside the housing.
  • the outside temperature can be measured on an outside of the housing. For example, if the housing is made of thin sheet metal, the difference between a measurement on the inside and a measurement on the outside can be very small or negligible.
  • the data sets can be evaluated depending on the inside temperature and the outside temperature. If measured values for the internal temperature and external temperature are available, a temperature gradient from the inside to the outside can be determined in particular. For example, it can be determined whether the environment around the energy source can cause cooling, or how efficient the cooling effect is.
  • Each data set preferably includes geographic information and/or weather information about the installation site.
  • the geographic information can be stored in the data record, for example, as GPS coordinates or something similar.
  • the geographic information is used in particular to select a group of similar energy sources in similar climatic conditions, so that the thermal model for all energy sources is as accurate as possible, because external parameters of the building’s surroundings, such as the outside temperature of the building, can also have an impact on the temperature in and /or have at the power source.
  • the geographical information can preferably also include a geodetic height.
  • Weather information can also preferably be used to select data sets with similar climatic conditions for generating the thermal model.
  • the data sets can then be adjusted according to the Geographical information and / or weather information are evaluated.
  • the thermal model preferably describes a heat transfer resistance of the energy source and/or a heat transfer resistance of the energy source and/or a thermal capacity of the energy source. These parameters can describe the thermodynamic interaction of the energy source with the installation site and advantageously allow the internal temperature of the energy source to be predicted as a function of a power output and/or power input.
  • the energy sources are battery storage devices for storing and providing electrical energy in a household.
  • the outside temperature is preferably measured by a sensor on a housing of the battery storage unit.
  • the internal temperature is preferably measured by a large number of sensors inside the battery storage unit.
  • Each data set preferably includes a time profile of a power output from the energy source in each case, in particular an electrical power output from the energy source. Accordingly, the data sets can be evaluated depending on the electrical power output. Since the power output of the energy source can be reduced as a function of the operating temperature of the energy source, in particular in relation to an optimal range of the operating temperature, for example by a control device of the energy source, the measured power output is a good indicator of the course of the operating temperature. In this way, a thermal model could be generated even without measuring temperature values. If both measured temperature values and measured power values are available, it is possible to draw conclusions about properties such as the heat transfer resistance of the energy source and/or the heat transfer resistance of the energy source and/or the heat capacity of the energy source.
  • the thermal model preferably describes a dependency of a state of charge and/or battery aging of the battery store on the internal temperature and/or the external temperature.
  • the aim of the procedure is to prevent a decrease in the performance of the battery storage.
  • the operation of the battery storage is preferably regulated so that the Internal temperature and / or the outside temperature remain in a range that has no or the least possible negative effect on the state of charge and / or the battery aging of the battery storage.
  • the signal can be output in different ways.
  • the signal can be transmitted in the form of a message to a terminal of a user and/or operator of the energy source. Additionally or alternatively, the signal may be displayed as an indication on a display device at or near the energy source.
  • the signal can be a control signal or control signal that is output to the energy source by a control device of the energy source or a control device of an energy system of the building, in particular in order to carry out a control intervention.
  • the signal that is output can preferably include at least one instruction to reduce a maximum output power of the individual battery storage device.
  • the internal temperature and/or the external temperature of the energy source can be reduced, or a further increase can be avoided.
  • the reduced maximum output power can advantageously be greater than an output power of the battery store that is limited due to excessive temperature.
  • An above-described early preventive power reduction of the energy source, in particular of the energy store, can advantageously lead to higher energy storage or to a higher energy transfer over a period under consideration, compared to a case in which no preventive power reduction is carried out.
  • the power reduction is only carried out when a limit temperature is reached, so that the power reduction then turns out to be more drastic compared to the method of the present invention.
  • the same or similar method steps can be implemented correspondingly for a different type of energy source, such as a fuel cell or a heat pump.
  • the signal that is output can preferably include an error message to a user and/or operator of the battery storage device.
  • the error message can be output on a mobile terminal of the user and/or operator.
  • the signal that is output can preferably include a recommendation for action to be taken by the user and/or operator of the battery storage device. Possible actions are, for example: If the room temperature at the installation site is too high for optimal operation of the battery storage, a request to reduce the room temperature by a certain value can be issued. Accordingly, if the room temperature at the installation site is too low for optimal operation of the battery storage system, a request to increase the room temperature by a certain value can be issued. If thermal barriers are detected in the immediate vicinity of the battery storage, a request can be issued to free the immediate vicinity of the battery storage from negative influences. Possible causes of a negative influence can be, for example, other energy sources, pieces of furniture such as cupboards or the like, stored goods, etc.
  • the signal that is output can preferably include at least one instruction for carrying out a control intervention on the individual energy source. Possible control interventions include a reduction in the power of the energy source.
  • the instruction can be output to a control device of the energy source, which can adjust the control of the operating state of the energy source accordingly.
  • the method includes a step of calculating a prediction of a data set of the individual energy source for a predetermined period of time.
  • an actual data record of the specified period is recorded.
  • the predicted data set is then compared with the actual data set and a deviation can be determined.
  • the thermal model can be adjusted. In this way, the thermal model for the individual energy source can be iteratively improved so that more accurate predictions can be made.
  • the method includes a step of transmitting the multiplicity of data sets from the multiplicity of similar energy sources to a cloud or a server.
  • the cloud or server may be geographically remote from the plurality of power sources.
  • the data sets can be stored in the cloud or in a storage device on the server in order to be used for an evaluation.
  • the cloud or the server can evaluate the data sets, with the calculations described above being able to be carried out.
  • the advantage of a cloud or a server that is communicatively connected to the multitude of energy sources via a network and suitable interfaces is that data from a large number of energy sources, which can be set up in a wide variety of locations, can be received and evaluated. Furthermore, procedural steps of the evaluation and the calculations carried out with the data can be adapted centrally.
  • a signal can be output by the cloud or the server, for example to a mobile device of a user or operator of the energy source.
  • the mobile terminal can receive the signal in particular via an Internet connection.
  • Each energy source can be connected to a network via a suitable interface, for example to the Internet via a gateway, and can transmit data sets to a server or a cloud or receive them from the server or the cloud.
  • a suitable interface for example to the Internet via a gateway
  • This enables remote control, remote maintenance, remote analysis, etc. of the energy source.
  • this means that computationally intensive processes (e.g. machine learning algorithms) and/or the storage of large amounts of data can be outsourced to a server, a computing cluster or a cloud.
  • the transmission of datasets via a communication network for example a cellular network, a telephone network, an intranet and/or the Internet, may be possible.
  • Figure 1 illustrates a building with an energy system.
  • FIG. 2 illustrates a method according to an embodiment of
  • the energy system 1 shown in FIG. 1 comprises a photovoltaic system 3 (hereinafter also abbreviated to PV system) as the first energy source for electric power, which converts radiant energy from the sun into electrical energy.
  • a PV system photovoltaic system 3
  • the energy system 1 can have other (renewable) energy sources, such as a wind turbine, a fuel cell, a heat pump, a combined heat and power plant and/or a condensing boiler.
  • An inverter converts the direct current generated by the PV system 3 into alternating current and feeds it into an internal power grid (not shown) of the building.
  • a large number of consumers (not shown) that consume electrical energy can be connected to the internal power supply system.
  • at least one battery store is connected to the power grid as an energy source 2 connected.
  • the battery store 2 can, for example, store electrical energy generated by the PV system 2 or taken from a public power grid.
  • the battery store 2 includes an inverter that can convert alternating current from the utility grid to charge the battery store 2 into direct current. Furthermore, the inverter can convert direct current from the battery storage 2 into alternating current for the internal power grid in the building. To charge the battery store 2 with energy from the PV system 3, a direct power line (not shown) can also be provided between the PV system 3 and the battery store 2, so that there is no need to convert between direct current and alternating current when charging the battery store 2.
  • the energy system 1 also includes a control device 10 for regulating and/or controlling the PV system 3 or the inverter of the PV system 3 and for regulating and/or controlling the battery store 2 or the inverter of the battery store. Dashed arrows in FIG. 1 illustrate signal lines for regulation and/or control signals or measurement signals from sensors and the like.
  • the energy system 1 includes an outside temperature sensor 4 for measuring an outside temperature of the building. Furthermore, a large number of temperature sensors can be arranged in the battery store 2 .
  • the control device 10 detects the measurement signals from the temperature sensors and regularly generates data sets that contain current temperature measurement values and current power values of the energy sources 2, 3, for example.
  • the control device 10 regularly transmits the data sets to a cloud 30 and/or a server 20 via a suitable communication interface.
  • the data sets are transmitted via a suitable network 40, which can be the Internet, for example.
  • a terminal T of a user or operator of the energy system 1 can communicate with the network 40 .
  • Also shown in FIG. 1 are a variety of other buildings, which may be geographically distant from one another.
  • Each of these buildings includes an energy system with a similar battery storage 2 as an energy source. Furthermore, each energy system in these buildings includes a control device that transmits data sets from the battery storage device 2 to the network 40 .
  • the cloud 30 and/or the server 20 can thus record and evaluate a large number of data sets from a large number of energy sources 2 of the same type.
  • a cloud 30 (or a server 20) records a large number of data sets from a large number of similar energy sources 2 via a network 40.
  • the energy sources 2 can be arranged geographically remote from one another in different buildings.
  • Each energy source 2 is connected in particular to a control device 10 which outputs data sets to the network 40 in each case.
  • step S2a a statistical evaluation of the large number of data sets from the large number of energy sources is carried out and a thermal model is generated which describes a thermal interaction between the energy sources and the respective installation site.
  • step S2b one of the plurality of power sources is selected.
  • a dynamic thermal model can be generated from the large number of data sets from all recorded energy sources.
  • a heat transfer resistance, a heat transfer resistance and a heat capacity of the components of the energy source are calculated using a linear regression of the data sets.
  • a general thermal model preferably enables the thermal properties of internal components of any of the plurality of energy sources to be determined.
  • the thermal model can describe the following variables: thermal parameters of an inverter of a battery storage as an energy source, thermal parameters of the battery depending on the state of charge, the battery temperature and battery aging including resistance and capacity loss, and thermal parameters of the housing of the battery storage.
  • Environmental conditions of the respective geographic location can preferably be taken into account when generating the thermal model.
  • thermal parameters of the mean environment can be taken into account.
  • weather data can be included when creating the model.
  • the weather data can include, for example, an outside temperature of the building. This is advantageous because the environmental conditions of the energy source in the room can be strongly influenced by high or low outside temperatures.
  • weather data with regard to solar radiation can be taken into account. For example, high levels of irradiation can lead to higher power losses due to an inverter in a PV system.
  • a subset of data sets can be selected, preferably based on predetermined criteria, in order to improve the accuracy of the thermal model for the selected energy source.
  • the data sets may preferably be sorted based on the geographic location of the respective energy sources. That generated
  • the thermal model enables a heat transfer resistance of convection and thermal radiation to be determined from the linear regression of the data sets.
  • a geographic model can be generated using the geographic location data.
  • a thermal model which was generated as a function of the geographical location data is thus referred to as a geographical model.
  • a thermal model, for example, which can be generated by averaging all geographic models, is referred to as an average model.
  • a data set of the selected energy source is compared with the thermal model.
  • the installation location of the selected energy source can be evaluated with regard to its thermal properties using a decision tree. Details of the decision tree are described below.
  • step S4 a discrepancy between the data set of the selected energy source and the thermal model is determined.
  • a large number of optimized control parameters for operating the energy source can be determined as a function of the deviation.
  • the mean model described above can be compared with the considered energy source, preferably in combination with the geographically associated model. Excessive deviations can be identified by analyzing data sets from several days. Furthermore, suspected deviations can be identified by predictive calculations and comparison of the prediction with the actual stationary and dynamic behavior of the energy source.
  • deviations in the prediction or the actual data sets can be evaluated with the thermal model by comparing the model parameters of the energy source under consideration.
  • possible Reasons for the determined deviation are determined.
  • a frequency of the occurrence of deviations can be used below as a criterion for decisions (for example using a decision tree).
  • a signal is generated and output as a function of the deviation determined.
  • a message in particular an error message, is output to a user and/or an operator of the energy source.
  • the message can be output, for example, by transmitting the message to a mobile terminal T of the user and/or operator.
  • the message transmitted to the user and/or an operator of the energy source can preferably contain suggestions for optimizing the energy system. For example, temporal restrictions on the battery power and/or the state of charge can be suggested.
  • the proposals serve in particular to optimize the operation of the energy source in such a way that an impairment of the power output of the energy source can be minimized.
  • step S6 the optimized control parameters can be transmitted from the cloud 30 or the server 20 via the network 40 to the control device 10 of the energy source 2.
  • This transmission of optimized control parameters is also referred to as "control engineering intervention”.
  • Exemplary control interventions include a permanent or partial derating of the battery power and/or an optimization of a derating of a PV system.
  • step S3 A possible decision tree in step S3 will now be described.
  • the following example relates to an energy system as in FIG. 1 with a battery store 2 and a PV system 3 which charges the battery store 2 .
  • the server 20 or the cloud 30
  • the server 20 can, for example, recognize that the battery could not be optimally charged or discharged during the course of the day and especially in the evening hours due to thermal derating and the battery compared to other energy sources (other battery storage systems in other buildings) required longer standing times at night to cool down to an ambient temperature of the energy source.
  • the large number of temperature sensors in the battery store 2 has, for example, measured an increased surface temperature of the housing in comparison with corresponding temperature sensors of other battery stores that are geographically similar. A discrepancy in the data sets of the battery store 2 under consideration from other battery stores of the same type was thus identified.
  • a possible deviation of the temperatures due to characteristics of the battery is excluded.
  • Determining the deviations can now be analyzed using the thermal model and the data sets of the energy source under consideration.
  • the heat loss emitted by the PV system 3 can be reduced by adapting the dynamic PV derating, ie reducing the feed power of the inverter (active power limitation).
  • the possible and necessary active power limitation is analyzed with the data sets of the PV system 3 and the battery storage 2 and only reduced to the extent that a higher self-consumption compensation of the building is achieved despite a possibly lower PV yield due to grid feed-in or battery charging power.
  • dynamic PV derating and active power limitation come from solar technology. For example, they refer to a 70% rule that reduces the PV feed-in power into the grid to 70% of the maximum installed PV power according to the EEG. With dynamic active power limitation, in the case of a pending maximum PV power, only this 70% would be fed into the grid and the remaining 30% would flow into the battery storage, i.e. from the point of view of the PV system, 100% of the solar generated energy would be used.
  • the adjustment could mean that the PV system is set to a dynamic 60% active power limit, so that 60% is fed into the grid and the rest is stored in the battery.
  • the PV system By reducing the power consumption of the battery store 2, it can be achieved, for example, that the PV system generates less heat loss.
  • the data sets also show a deviation in the cooling of battery storage 2 in the late evening hours and at night and in comparison to other battery storage systems and the thermal model, it follows that the dynamic thermal behavior is also carrier at lower battery temperatures, both in the comparison result between the day with high solar radiation and the day with medium solar radiation in the evening hours compared to other battery storage systems.
  • the data sets can show that the energy system 1 is not operated at optimal efficiency on very sunny autumn or winter days because a high PV power heats up the battery storage during charging and the boiler that is switched on in the evening hours heats up the housing surface of battery storage 2.
  • maximum battery power could be reduced or PV derating implemented.
  • information regarding the interaction with the boiler at the installation site can or can be issued to the user or operator the PV power and battery power parameters can be adjusted via a control intervention.

Landscapes

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Abstract

Ein Verfahren zum Betreiben einer Energiequelle an einem Aufstellort umfasst einen Schritt zum Erfassen einer Vielzahl von Datensätzen einer Vielzahl gleichartiger Energiequellen, wobei jeder Datensatz eine Vielzahl von Temperaturmesswerten umfasst. In einem weiteren Schritt wird ein Datensatz einer einzelnen Energiequelle aus der Vielzahl gleichartiger Energiequellen ausgewählt und es wird eine Berechnung ausgeführt. In einem Schritt der Berechnung wird die Vielzahl von Datensätzen statistisch ausgewertet und ein thermisches Modell, das eine thermische Wechselwirkung zwischen den Energiequellen und dem jeweiligen Aufstellort beschreibt, wird erzeugt. Der Datensatz der einzelnen Energiequelle wird mit dem thermischen Modell verglichen und eine Abweichung wird ermittelt. In Abhängigkeit der ermittelten Abweichung wird ein Signal ausgegeben.

Description

Verfahren zum Betreiben einer Energiequelle
Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zum Betreiben einer Energiequelle an einem Aufstellort in einem Gebäude, wobei die Energiequelle dazu vorgesehen ist, das Gebäude mit Energie zu versorgen. Insbesondere soll ein thermisches Modell erzeugt werden, dass eine thermische Wechselwirkung zwischen der Energiequelle und dem Aufstellort im Gebäude beschreibt.
Der wachsende Anteil erneuerbarer Energien wie zum Beispiel Strom aus Windkraft oder Sonnenenergie führt dazu, dass zu bestimmten Zeiten Strom aus solchen regenerativen Quellen im Überfluss vorhanden ist, während zu anderen Zeiten fossile Spitzenlastkraftwerke emissionsbelasteten Strom erzeugen müssen. Da das Speichern elektrischer Energie mit vielen technischen Hürden verbunden ist, hat sich das Bedürfnis entwickelt, den Verbrauch durch Endabnehmer entsprechend der Verfügbarkeit elektrischer Energie im Netz zu steuern, so dass bei Leistungsspitzen eine erhöhte Abnahme und bei Leistungstälern eine geringere Abnahme herbeigeführt werden kann.
Ähnlich verhält es sich bei Gebäuden (z.B. Wohnhäuser oder gewerbliche Gebäude) mit dezentralen Energiequellen, wie z.B. einer Brennstoffzelle, einer Photovolta ik-An läge (PV-Anlage) oder anderen Energiequellen, die z.B. elektrischen Strom liefern. Hierbei ist es oft wünschenswert, lokal erzeugte Energie lokal zu verbrauchen oder zu speichern und den Bezug von Energie aus einem öffentlichen Versorgungsnetz zu minimieren. Zum Speichern lokal erzeugter elektrischer Energie werden in der Regel Batteriespeicher verwendet, die bei einem Überangebot an lokal erzeugtem Strom Energie speichern und bei Bedarf durch lokale Verbraucher wieder abgeben.
Einen Speicher, mit dem elektrische Energie in ein Stromnetz eingespeist und aus diesem entnommen werden kann, offenbart beispielsweise die DE 10 2010 001 874 Al. Der darin beschriebene Speicher umfasst eine Steuerung, mit der die Abgabe an das Stromnetz und die Aufnahme von Energie aus dem Stromnetz gesteuert wird. Mit solch einem Speicher kann Energie in Zeiten eines Überangebots aufgenommen werden und in Zeiten eines erhöhten Bedarfs wieder abgegeben werden. Entsprechend kann der Speicher zum Beispiel auch zum Glätten von Spannungsspitzen beziehungsweise Spannungstälern eingesetzt werden.
Ein solcher Batteriespeicher für ein Gebäude ist ein Beispiel für eine Energiequelle im Sinne der vorliegenden Erfindung. Insbesondere bei Batteriespeichern, aber auch bei anderen Energiequellen im Sinne der Erfindung, ist es wichtig, eine Innentemperatur bzw. Betriebstemperatur zu kennen bzw. vorauszusagen, da eine Abweichung der Betriebstemperatur von einem optimalen Temperaturbereich zu einer Leistungsreduktion der Energiequelle führen kann. Da aber die Umgebungsbedingungen der Energiequelle in der Regel nicht ausreichend bekannt sind, ist es schwierig Voraussagen über die Betriebstemperatur der Energiequelle zu machen.
Der vorliegenden Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde ein verbessertes Verfahren zum Betreiben einer Energiequelle an einem Aufstellort anzugeben, das die oben genannten Probleme löst. Gemäß einem ersten Gesichtspunkt der Erfindung wird die Aufgabe durch ein Verfahren nach Anspruch 1 gelöst. Weitere Aspekte der Erfindung ergeben sich aus den Unteransprüchen, den Figuren und der folgenden Beschreibung von Ausführungsbeispielen.
In der vorliegenden Beschreibung werden die Begriffe Energie und Leistung zum Teil synonym verwendet. Es versteht sich für den Fachmann, dass mit einer Leistungsaufnahme ein Energieverbrauch pro Zeit gemeint ist, und dass ein bestimmter Energieverbrauch als integrierte Leistungsaufnahme über einen bestimmten Zeitraum aufgefasst werden kann. Eine Energiequelle im Sinne der Erfindung ist ein energietechnisches Endgerät bzw. eine Vorrichtung, die Energie an ein Gebäude bereitstellt, beispielsweise in Form von elektrischer Energie und/oder Wärme und/oder Kälte. Insbesondere kann die Energiequelle ein Batteriespeicher für ein Gebäude sein, der elektrische Energie speichert und diese zum Versorgen von Verbrauchern an ein Stromnetz im Gebäude abgeben kann. Eine Energiequelle im Sinne der Erfindung kann aber auch ein lokaler Energieerzeuger wie z.B. eine Brennstoffzelle, eine Wärmepumpe oder ein Wärmeerzeuger, wie z.B. ein Brennwertkessel, ein Blockheizkraftwerk oder dergleichen sein, wobei diese Aufzählung weder einschränkend zu verstehen ist noch vollständig ist.
Wenn im Folgenden auf „eine Energiequelle“ oder „die Energiequelle“ Bezug genommen wird, können damit mindestens ein Energiespeicher und/oder mindestens ein Energieerzeuger gemeint sein. Die mindestens eine Energiequelle kann Teil eines Energiesystems sein, das ferner ein internes Stromnetz, mindestens einen ans interne Stromnetz angeschlossenen Verbraucher, einen Netzanschlusspunkt und eine Regeleinrichtung umfasst.
Wenn in der vorliegenden Beschreibung oder den Ansprüchen von einem „Benutzer und/oder Betreiber“ der Energiequelle die Rede ist, so kann damit beispielsweise ein Endkunde, ein Installateur, ein Servicetechniker oder dergleichen gemeint sein.
Ein Aufstellort einer solchen Energiequelle befindet sich oft in einem Keller eines Gebäudes. Andere Aufstellorte sind ebenfalls möglich. Die genaue Geometrie, Wärmeleitfähigkeit, weitere Wärmequellen, Einfluss der Außentemperatur und dergleichen sind oft nicht genau bekannt bzw. schwierig zu ermitteln, so dass es in der Regel sehr aufwändig wäre, thermodynamische Eigenschaften des Aufstellorts adäquat zu berechnen und/oder zu modellieren. Es ist daher ein Ziel der Vorliegenden Erfindung, ein Verfahren anzugeben zum Durchführen einer qualitativen und/oder quantitativen Bewertung des Aufstellorts hinsichtlich der thermodynamischen Eigenschaften. Der Zweck hierbei ist insbesondere eine Leistungsreduktion der Energiequelle, beispielsweise einen bei Batteriespeichern als thermisches Derating bezeichneten Effekt, zu vermeiden.
Ein Aufstellort kann beispielsweise anhand einer mittleren Raumtemperatur bewertet werden. Weitere Kriterien umfassen z.B. eine mögliche Wärmeabgabe an die Umgebung. Solche Eigenschaften können von vielen Parametern abhängen, wie z.B. die geometrischen Gegebenheiten, einschließlich einem Abstand zu Wänden und einer Decke des Raumes, dem Material der Wände und Decke, der Oberflächenbeschaffenheit der Wände und Decke usw.
Verschiedene Energiequellen arbeiten unterschiedlich effizient bei unterschiedlichen Temperaturen. Außerdem kann eine Alterung der Energiequelle von einer Innentemperatur bzw. einer Außentemperatur abhängig sein. Daher ist es wichtig, Zusammenhänge zwischen Innentemperatur bzw. Außentemperatur und einer Leistungsabgabe der Energiequelle berechnen zu können. Wenn die Energiequelle unter optimalen Bedingungen betrieben wird, können zudem Ressourcen und Kosten gespart werden.
Jede Energiequelle erzeugt in gewissem Grad auch Wärme und wechselwirkt mit Ihrer Umgebung am Aufstellort. Wärme kann über Strahlung, Wärmeleitung und/oder Konvektion übertragen werden. Diese Prozesse hängen von einer Vielzahl von Parametern ab, unter anderem Wärmeleitungskoeffizienten, Geometrie der Umgebung, Temperatur der Umgebung usw. Schon aufgrund der Vielzahl an Variablen ist es schwierig, ein thermisches Modell für einen Aufstellort von Grund auf zu erzeugen. Erfindungsgemäß soll ein thermisches Modell erzeugt werden, das eine thermische Wechselwirkung zwischen einer betrachteten Energiequelle und ihrem Aufstellort beschreibt. Hierzu wird eine Vielzahl von Datensätzen einer Vielzahl gleichartiger Energiequellen erfasst und statistisch ausgewertet. Jeder Datensatz kann eine Vielzahl von Temperaturmesswerten umfassen, die beispielsweise durch eine Vielzahl von Temperatursensoren an einer Vielzahl verschiedener Position an und in einem Gehäuse der Energiequelle gemessen werden. Mit anderen Worten, es soll eine Big- Data-Analyse von Messwerten einer Vielzahl im Betrieb befindlicher Vorrichtungen durchgeführt werden, um den thermischen Einfluss der Umgebung bzw. des Aufstellorts zu bestimmen.
Um das thermische Modell zu erzeugen wird eine statistische Auswertung der Vielzahl von Datensätzen durchgeführt. Beispielsweise kann eine Regressionsanalyse durchgeführt werden. Insbesondere kann das statistische Auswerten ein Durchführen einer linearen Regression umfassen. Anhand des erzeugten thermischen Modells kann dann der Aufstellort einer einzelnen Energiequelle bewertet werden. Hierzu werden Datensätze der einzelnen Energiequelle mit dem thermischen Modell verglichen und eine Abweichung ermittelt. In Abhängigkeit der Abweichung kann ein Signal ausgegeben werden.
Vorzugsweise kann jeder Datensatz einen zeitlichen Verlauf einer Innentemperatur der jeweiligen Energiequelle und einen zeitlichen Verlauf einer Außentemperatur der jeweiligen Energiequelle umfassen. Die Begriffe Innentemperatur und Außentemperatur können beispielsweise relativ zu einem Gehäuse der Energiequelle verstanden werden. Insbesondere wird eine Innentemperatur an mindestens einer Position in einem Batteriestack (Stapel) eines Batteriespeichers gemessen. Die Außentemperatur wird vorzugsweise am oder in der Nähe des Gehäuses gemessen. Auch eine an einer Innenseite eines Gehäuses gemessene Temperatur kann als Außentemperatur bezeichnet werden. Das Messen an der Innenseite hat den Vorteil, dass der entsprechende Temperatursensor von Außeneinflüssen geschützt im Inneren des Gehäuses angeordnet werden kann. Alternativ kann die Außentemperatur an einer Außenseite des Gehäuses gemessen werden. Wenn das Gehäuse beispielsweise aus einem dünnen Metallblech gefertigt ist, kann der Unterschied zwischen einer Messung an der Innenseite zur Messung an der Außenseite sehr gering bzw. vernachlässigbar sein.
Die Datensätze können in Abhängigkeit der Innentemperatur und der Außentemperatur ausgewertet werden. Bei Vorliegen von Messwerten zur Innentemperatur und Außentemperatur kann insbesondere ein Temperaturgradient von innen nach außen bestimmt werden. So kann beispielsweise ermittelt werden, ob die Umgebung der Energiequelle eine Kühlung bewirken kann, bzw. wie effizient der Effekt des Kühlens ist.
Vorzugsweise umfasst jeder Datensatz geographische Informationen und/oder Wetterinformationen des Aufstellorts. Die geographischen Informationen können beispielsweise als GPS-Koordinaten oder ähnliches im Datensatz gespeichert sein. Die geographischen Informationen dienen insbesondere zum Auswählen einer Gruppe gleichartiger Energiequellen in ähnlichen klimatischen Verhältnissen, damit das thermische Modell für alle Energiequellen möglichst genau ist, denn auch äußere Parameter der Umgebung des Gebäudes, wie z.B. eine Außentemperatur des Gebäudes können einen Einfluss auf die Temperatur in und/oder an der Energiequelle haben. Die geographischen Informationen können vorzugsweise auch eine geodätische Höhe umfassen.
Auch Wetterinformationen können vorzugsweise genutzt werden, um Datensätze mit ähnlichen klimatischen Bedingungen für das Erzeugen des thermischen Modells auszuwählen. Die Datensätze können dann entsprechend in Abhängigkeit der geographischen Informationen und/oder der Wetterinformationen ausgewertet werden.
Das thermische Modell beschreibt vorzugsweise einen Wärmedurchgangswiderstand der Energiequelle und/oder einen Wärmeübergangswiderstand der Energiequelle und/oder eine Wärmekapazität der Energiequelle. Diese Parameter können die thermodynamische Wechselwirkung der Energiequelle mit dem Aufstellort beschreiben und ermöglichen in vorteilhafter Weise eine Vorhersage der Innentemperatur der Energiequelle in Abhängigkeit einer abgegebenen und/oder aufgenommenen Leistung.
Das Erzeugen eines thermischen Modells für eine einzelne Energiequelle ist sehr aufwändig und kann nur den Tagesverlauf einer einzelnen Anlage beschreiben. Erst durch das Auswerten einer Vielzahl von Datensätzen einer Vielzahl gleichartiger Energiequellen mit unterschiedlichen Randbedingungen ermöglicht das Erzeugen eines parametrierten thermischen Modells unter allen Betriebszuständen. Mittlere Modellparameter für Startwerte der Parameteridentifikation Energiequelle können mittels der Methode kleinster Fehlerquadrate erzeugt werden.
Ohne das Wissen über das Verhalten anderer Energiequellen, insbesondere von Energiequellen mit unterschiedlichem Alter können keine Rückschlüsse auf die betrachtete Energiequelle geschlossen werden. Die unterschiedlichen Alter der Energiequellen erlaubt z.B. die Lebensdauer, Batteriealterung usw. beim Auswerten zu berücksichtigen.
Das Auswerten einer Vielzahl von Datensätzen ermöglicht zudem das Erkennen geographischer Gegebenheiten. Energiequellen in unterschiedlichen geographischen Regionen werden unter andere Umgebungsbedingungen betrieben, z.B. aufgrund abweichender Wetter- und Klimabedingungen. Auch solche Abweichungen können nur durch Auswerten einer großen Menge von Datensätzen einer Vielzahl von Energiequellen identifiziert werden
In einer bevorzugten Ausführung sind die Energiequellen jeweils Batteriespeicher zum Speichern und Bereitstellen elektrischer Energie in einem Haushalt. Entsprechend wird die Außentemperatur jeweils vorzugsweise von einem Sensor an einem Gehäuse des Batteriespeichers gemessen. Die Innentemperatur wird jeweils vorzugweise von einer Vielzahl von Sensoren im Inneren des Batteriespeichers gemessen.
Vorzugsweise umfasst jeder Datensatz einen zeitlichen Verlauf einer jeweils abgegebenen Leistung der Energiequelle, insbesondere einer elektrischen Leistung der Energiequelle. Entsprechend können die Datensätze in Abhängigkeit der abgegebenen elektrischen Leistung ausgewertet werden. Da die Leistungsabgabe der Energiequelle in Abhängigkeit einer Betriebstemperatur der Energiequelle, insbesondere in Relation zu einem optimalen Bereich der Betriebstemperatur, beispielsweise durch eine Regeleinrichtung der Energiequelle reduziert werden kann, ist die gemessene Leistungsabgabe ein guter Indikator für einen Verlauf der Betriebstemperatur. So könnte sogar ohne Messung von Temperaturwerten ein thermisches Modell erzeugt werden. Wenn sowohl Temperaturmesswerte als auch Leistungsmesswerte vorliegen, so ist es möglich, Rückschlüsse über Eigenschaften wie z.B. den Wärmedurchgangswiderstand der Energiequelle und/oder den Wärmeübergangswiderstand der Energiequelle und/oder die Wärmekapazität der Energiequelle zu ziehen.
Vorzugsweise beschreibt das thermische Modell eine Abhängigkeit eines Ladezustands und/oder einer Batteriealterung des Batteriespeichers von der Innentemperatur und/oder der Außentemperatur. Ziel des Verfahrens ist es, eine Abnahme der Leistungsfähigkeit des Batteriespeichers zu verhindern. Das bedeutet, dass der Betrieb des Batteriespeichers vorzugsweise so geregelt wird, dass die Innentemperatur und/oder der Außentemperatur in einem Bereich bleiben, der keinen bzw. einen möglichst geringen negativen Effekt auf den Ladezustand und/oder die Batteriealterung des Batteriespeichers hat.
Die Ausgabe des Signals kann auf verschiedene Weise erfolgen. Insbesondere kann das Signal in Form einer Nachricht an ein Endgerät eines Benutzers und/oder Betreibers der Energiequelle übertragen werden. Zusätzlich oder alternativ kann das Signal als Hinweis auf einer Anzeigeeinrichtung an der Energiequelle oder in der Nähe der Energiequelle angezeigt werden. Weiter zusätzlich oder alternativ kann es sich bei dem Signal um ein Regelsignal oder Steuersignal handeln, dass von einer Regeleinrichtung der Energiequelle oder einer Regeleinrichtung eines Energiesystems des Gebäudes an die Energiequelle ausgegeben wird, insbesondere um einen regelungstechnischen Eingriff vorzunehmen.
Vorzugsweise kann das ausgegebene Signal mindestens eine Anweisung zum Verringern einer maximalen Ausgangsleistung des einzelnen Batteriespeichers umfassen. Hierdurch kann insbesondere die Innentemperatur und/oder die Außentemperatur der Energiequelle verringert werden, bzw. es kann ein weiteres Ansteigen vermieden werden. Insbesondere wird vermieden, dass die Innentemperatur und/oder die Außentemperatur der Energiequelle über eine vorgegebene Grenztemperatur steigen. Somit kann ein Leistungsverlust aufgrund einer zu hohen Temperatur verhindert werden. Die verringerte maximale Ausgangsleistung kann in vorteilhafter Weise größer sein als eine aufgrund zu hoher Temperatur begrenzte Ausgangsleistung des Batteriespeichers sein.
Eine oben beschriebene frühzeitige präventive Leistungsreduzierung der Energiequelle, insbesondere des Energiespeichers, kann über einen betrachteten Zeitraum in vorteilhafter Weise zu einer höheren Energiespeicherung bzw. zu einem höheren Energietransfer führen, im Vergleich zu einem Fall, dass keine präventive Leistungsreduzierung durchgeführt wird. Bei herkömmlichen Verfahren wird die Leistungsreduzierung erst bei Erreichen einer Grenztemperatur durchgeführt, so dass dann die Leistungsreduzierung drastischer ausfällt gegenüber dem Verfahren der vorliegenden Erfindung. Gleiche bzw. ähnliche Verfahrensschritte können entsprechend für eine andersartige Energiequelle, wie z.B. eine Brennstoffzelle oder eine Wärmepumpe, umgesetzt werden.
Vorzugsweise kann das ausgegebene Signal eine Fehlermeldung an einen Benutzer und/oder Betreiber des Batteriespeichers umfassen. Insbesondere kann die Fehlermeldung auf ein mobiles Endgerät des Benutzers und/oder Betreibers ausgegeben werden.
Vorzugsweise kann das ausgegebene Signal eine Handlungsempfehlung an den Benutzer und/oder Betreiber des Batteriespeichers umfassen. Mögliche Handlungen sind beispielsweise: Bei einer für einen optimalen Betrieb des Batteriespeichers zu hoher Raumtemperatur am Aufstellort, kann eine Aufforderung zum Reduzieren der Raumtemperatur um einen bestimmten Wert ausgegeben werden. Entsprechend kann bei einer für einen optimalen Betrieb des Batteriespeichers zu niedriger Raumtemperatur am Aufstellort, eine Aufforderung zum Erhöhen der Raumtemperatur um einen bestimmten Wert ausgegeben werden. Werden thermische Barrieren in unmittelbarer Umgebung des Batteriespeichers erkannt, kann eine Aufforderung ausgegeben werden, die nähere Umgebung des Batteriespeichers von negativen Einflüssen zu befreien. Mögliche Ursachen für einen negativen Einfluss können beispielsweise andere Energiequellen, Möbelstücke wie Schränke oder dergleichen, Lagergut, etc. sein. Wird erkannt, dass die Raumtemperatur am Aufstellort in bestimmten Zeiten zwischen festen Uhrzeiten zu niedrig ist, kann eine Aufforderung ausgegeben werden, die Raumtemperatur für den optimalen Betrieb des Batteriespeichers in diesem Zeitraum um einige wenige Grad Celsius zu erhöhen. Vorzugsweise kann das ausgegebene Signal mindestens eine Anweisung zum Durchführen eines regelungstechnischen Eingriffs an der einzelnen Energiequelle umfassen. Mögliche regelungstechnischen Eingriffe umfassen eine Reduzierung der Leistung der Energiequelle. Die Anweisung kann insbesondere an eine Regeleinrichtung der Energiequelle ausgegeben werden, welche die Regelung des Betriebszustands der Energiequelle entsprechend anpassen kann.
In einer bevorzugten Ausführung umfasst das Verfahren einen Schritt des Berechnens einer Vorhersage eines Datensatzes der einzelnen Energiequelle für einen vorgegebenen Zeitraum. In einem weiteren Schritt wird ein tatsächlicher Datensatz des vorgegebenen Zeitraums erfasst. Anschließen wird der vorhergesagte Datensatz mit dem tatsächlichen Datensatz verglichen und es kann eine Abweichung ermittelt werden. In Abhängigkeit der ermittelten Abweichung kann das thermische Modell angepasst werden. Auf diese Weise kann das thermische Modell für die einzelne Energiequelle iterativ verbessert werden, so dass genauere Vorhersagen getroffen werden können. Vorzugweise können diese Verfahrensschritte regelmäßig wiederholt werden, um das thermische Modell weiter zu verbessern.
Gemäß einer bevorzugten Ausführung umfasst das Verfahren einen Schritt des Übertragens der Vielzahl von Datensätzen der Vielzahl gleichartiger Energiequellen an eine Cloud oder einen Server. Die Cloud oder der Server können geographisch entfernt von der Vielzahl von Energiequellen angeordnet sein. Die Datensätze können in der Cloud bzw. in einer Speichereinrichtung des Servers gespeichert werden, um für eine Auswertung verwendet zu werden. Die Cloud oder der Server können die Datensätze auswerten, wobei die oben beschriebenen Berechnungen durchgeführt werden können.
Der Vorteil einer Cloud oder eines Servers, die oder der kommunikativ über ein Netzwerk und geeignete Schnittstellen mit der Vielzahl von Energiequellen verbunden ist, liegt darin, dass Daten einer großen Anzahl von Energiequellen, die an verschiedensten Orten aufgestellt sein können, empfangen und ausgewertet werden können. Ferner können Verfahrensschritte der Auswertung und der mit den Daten ausgeführten Berechnungen zentral angepasst werden.
In Abhängigkeit der Ergebnisse der Berechnungen kann ein Signal durch die Cloud oder den Server ausgegeben werden, beispielsweise an ein mobiles Endgerät eines Benutzers oder Betreibers der Energiequelle. Das mobile Endgerät kann das Signal insbesondere über eine Internetverbindung empfangen.
Jede Energiequelle kann über eine geeignete Schnittstelle mit einem Netzwerk verbunden sein, beispielsweise über ein Gateway mit dem Internet, und kann Datensätze an einen Server oder eine Cloud übertragen bzw. vom Server oder der Cloud empfangen. Hierdurch kann eine Fernsteuerung, Fernwartung, Fernanalyse usw. der Energiequelle ermöglicht werden. Außerdem können hierdurch rechenintensive Prozesse (z.B. Algorithmen des maschinellen Lernens) und/oder das Speichern von großen Datenmengen an einen Server, ein Rechencluster oder eine Cloud ausgelagert werden. Ferner kann das Übertragen von Datensätzen über ein Kommunikationsnetz, zum Beispiel ein Mobilfunknetz, ein Telefonnetz, ein Intranet und/oder das Internet möglich sein.
Kurzbeschreibung der Figuren
Weitere vorteilhafte Ausgestaltungen werden nachfolgend anhand eines in den Zeichnungen dargestellten Ausführungsbeispiels, auf welches die Erfindung jedoch nicht beschränkt ist, näher beschrieben. Es zeigen schematisch:
Figur 1 Fig. 1 illustriert ein Gebäude mit einem Energiesystem.
Figur 2 Fig. 2 illustriert ein Verfahren gemäß einem Ausführungsbeispiel der
Erfindung.
Ausführliche Beschreibung der Erfindung anhand von Ausführungsbeispielen
Bei der nachfolgenden Beschreibung einer bevorzugten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung bezeichnen gleiche Bezugszeichen gleiche oder vergleichbare Komponenten.
Fig. 1 zeigt eine vereinfachte schematische Darstellung eines Ausführungsbeispiels eines Energiesystems 1 in einem Gebäude. Bei dem Gebäude kann es sich insbesondere um ein Wohngebäude oder ein Bürogebäude handeln. Das in Fig. 1 gezeigte Energiesystem 1 umfasst als erste Energiequelle für elektrischen Strom eine Photovoltaikanlage 3 (im Folgenden auch als PV-Anlage abgekürzt), die Strahlungsenergie von der Sonne in elektrische Energie umwandelt. Anstelle einer PV- Anlage oder zusätzlich zur PV-Anlage 3 kann das Energiesystem 1 andere (erneuerbare) Energiequellen aufweisen, wie zum Beispiel eine Windturbine, eine Brennstoffzelle, eine Wärmepumpe, ein Blockheizkraftwerk und/oder einen Brennwertkessel.
Ein Wechselrichter (nicht dargestellt) wandelt den von der PV-Anlage 3 erzeugten Gleichstrom in Wechselstrom um und speist ihn in ein internes Stromnetz (nicht dargestellt) des Gebäudes ein. Am internen Stromnetz kann eine Vielzahl nicht dargestellter Verbraucher angeschlossen sein, die elektrische Energie verbrauchen. Ferner ist mindestens ein Batteriespeicher als Energiequelle 2 am Stromnetz angeschlossen. Der Batteriespeicher 2 kann beispielsweise von der PV-Anlage 2 erzeugte oder von einem öffentlichen Stromnetz aufgenommene elektrische Energie speichern.
Der Batteriespeicher 2 umfasst einen Wechselrichter, der Wechselstrom aus dem öffentlichen Stromnetz zum Laden des Batteriespeichers 2 in Gleichstrom umwandeln kann. Ferner kann der Wechselrichter Gleichstrom vom Batteriespeicher 2 in Wechselstrom für das interne Stromnetz im Gebäude umwandeln. Zum Laden des Batteriespeichers 2 mit Energie von der PV-Anlage 3 kann auch eine direkte Stromleitung (nicht dargestellt) zwischen PV-Anlage 3 und Batteriespeicher 2 vorgesehen sein, so dass ein Wandeln zwischen Gleichstrom und Wechselstrom beim Laden des Batteriespeichers 2 entfallen kann.
Das Energiesystem 1 umfasst ferner eine Regeleinrichtung 10 zum Regeln und/oder Steuern der PV-Anlage 3, bzw. des Wechselrichters der PV-Anlage 3, und zum Regeln und/oder Steuern des Batteriespeichers 2, bzw. des Wechselrichters des Batteriespeichers. Gestrichelte Pfeile in Fig. 1 illustrieren Signalleitungen für Regel- und/oder Steuersignale bzw. Messsignale von Sensoren und dergleichen.
Das Energiesystem 1 umfasst einen Außentemperatursensor 4 zum Messen einer Außentemperatur des Gebäudes. Ferner kann eine Vielzahl von Temperatursensoren im Batteriespeicher 2 angeordnet sein. Die Regeleinrichtung 10 erfasst die Messsignale der Temperatursensoren und erzeugt regelmäßig Datensätze, die z.B. aktuelle Temperaturmesswerte sowie aktuelle Leistungswerte der Energiequellen 2, 3 enthalten. Die Regeleinrichtung 10 überträgt die Datensätze regelmäßig über eine geeignete Kommunikationsschnittstelle an eine Cloud 30 und/oder einen Server 20. Die Übertragung der Datensätze erfolgt über ein geeignetes Netzwerk 40, das beispielsweise das Internet sein kann. Ferner kann eine Endgerät T eines Benutzers oder Betreibers des Energiesystems 1 mit dem Netzwerk 40 kommunizieren. Außerdem ist in Fig. 1 eine Vielzahl anderer Gebäude, die geographisch entfernt voneinander sein können, dargestellt. Jedes dieser Gebäude umfasst ein Energiesystem mit einem gleichartigen Batteriespeicher 2 als Energiequelle. Ferner umfasst jedes Energiesystem in diesen Gebäuden eine Regeleinrichtung, die Datensätze des Batteriespeichers 2 ans Netzwerk 40 überträgt. Somit kann die Cloud 30 und/oder der Server 20 eine Vielzahl von Datensätzen einer Vielzahl gleichartiger Energiequellen 2 erfassen und auswerten.
Im Folgenden wird ein Ausführungsbeispiel eines erfindungsgemäßen Verfahrens beschrieben, das in einem Energiesystem 1 wie in Fig. 1 dargestellt ausgeführt werden kann.
Fig. 2 illustriert ein Verfahren gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung. In einem ersten Schritt S1 des Verfahrens erfasst eine Cloud 30 (oder ein Server 20) über ein Netzwerk 40 eine Vielzahl von Datensätzen einer Vielzahl gleichartiger Energiequellen 2. Die Energiequellen 2 können geographisch voneinander entfernt in verschiedenen Gebäuden angeordnet sein. Jede Energiequelle 2 ist insbesondere mit einer Regeleinrichtung 10 verbunden, welche jeweils Datensätze an das Netzwerk 40 ausgibt.
In einem folgenden Schritt S2a wird eine statistische Auswertung der Vielzahl von Datensätzen der Vielzahl von Energiequellen durchgeführt und es wird ein thermisches Modell erzeugt, das eine thermische Wechselwirkung zwischen den Energiequellen und dem jeweiligen Aufstellort beschreibt. Im Schritt S2b wird eine der Vielzahl von Energiequellen ausgewählt.
Insbesondere kann ein dynamisches thermisches Modell aus der Vielzahl von Datensätzen aller erfassten Energiequellen erzeugt werden. Vorzugsweise werden dabei insbesondere ein Wärmedurchgangswiderstand, ein Wärmeübergangswiderstand und eine Wärmekapazität der Komponenten der Energiequelle anhand einer linearen Regression der Datensätze berechnet.
Ein allgemeines thermisches Modell ermöglicht vorzugsweise das Bestimmen der thermischen Eigenschaften von inneren Komponenten einer der Vielzahl von Energiequellen. Insbesondere kann das thermische Modell die folgenden Größen beschreiben: thermische Parameter eines Wechselrichters eines Batteriespeichers als Energiequelle, thermische Parameter der Batterie in Abhängigkeit des Ladungszustands, der Batterietemperatur und der Batteriealterung einschließlich Widerstand und Kapazitätsverlust, sowie thermische Parameter des Gehäuses des Batteriespeichers.
Beim Erzeugen des thermischen Modells können vorzugsweise Umgebungsbedingungen des jeweiligen geographischen Standortes berücksichtigt werden. Beispielsweise können thermische Parameter der mittleren Umgebung berücksichtigt werden. Ferner können jeweils Wetterdaten beim Erzeugen des Modells einbezogen werden. Die Wetterdaten können zum Beispiel eine Außentemperatur des Gebäudes umfassen. Dies ist von Vorteil, da die Umgebungsbedingungen der Energiequelle im Raum durch hohe oder niedrige Außentemperaturen stark beeinflusst werden können. Ferner können Wetterdaten hinsichtlich einer solaren Einstrahlung berücksichtig werden. So kann beispielsweise eine hohe Einstrahlung zu einer höheren Verlustleistung durch einen Wechselrichter einer PV-Anlage führen.
Vor dem Erzeugen des thermischen Modells kann vorzugsweise anhand vorgegebener Kriterien eine Untermenge von Datensätzen ausgewählt werden, um die Genauigkeit des thermischen Modells für die ausgewählte Energiequelle zu verbessern. Um diesen Vorgang zu erleichtern, können die Datensätze vorzugweise auf Grundlage des geographischen Standorts der jeweiligen Energiequellen sortiert werden. Das erzeugte thermische Modell ermöglicht insbesondere einen Wärmeübergangswiderstand der Konvektion und der Wärmestrahlung aus der linearen Regression der Datensätze zu ermitteln. Insbesondere kann ein geographisches Modell anhand der geographischen Standortdaten erzeugt werden. Als geographisches Modell wird somit ein thermisches Modell bezeichnet, welches in Abhängigkeit der geographischen Standortdaten erzeugt wurde. Als mittleres Modell wird z.B. ein thermisches Modell bezeichnet, das durch Mitteln aller geographischen Modelle erzeugt werden kann.
Im nächsten Schritt S3 wird ein Datensatz der ausgewählten Energiequelle mit dem thermischen Modell verglichen. Anhand eines Entscheidungsbaumes kann der Aufstellort der ausgewählten Energiequelle hinsichtlich seiner thermischen Eigenschaften bewertet werden. Einzelheiten des Entscheidungsbaumes werden weiter unten beschrieben.
Im Schritt S4 wird eine Abweichung des Datensatzes der ausgewählten Energiequelle vom thermischen Modell ermittelt. In Abhängigkeit der Abweichung kann eine Vielzahl optimierter Regelparameter zum Betreiben der Energiequelle bestimmt werden.
Das oben beschriebene mittlere Modell kann vorzugweise in Kombination mit dem geographisch zugehörigen Modell mit der betrachteten Energiequelle verglichen werden. Hierbei können durch Analysieren von Datensätzen mehrerer Tage übermäßige Abweichungen identifiziert werden. Ferner können vermutete Abweichungen durch prädiktive Berechnungen und Vergleich der Prädiktion mit dem tatsächlichen stationären und dynamischen Verhalten der Energiequelle identifiziert werden.
Im Folgenden können Abweichungen der Vorhersage bzw. der tatsächlichen Datensätze mit dem thermischen Modell durch Vergleichen der Modellparameter der betrachteten Energiequelle bewertet werden. Dabei sollen insbesondere mögliche Gründe der ermittelten Abweichung bestimmt werden. Eine Häufigkeit des Auftretens von Abweichungen kann im Folgenden als Kriterium für Entscheidungen (zum Beispiel anhand eines Entscheidungsbaums) verwendet werden.
In Schritten S5 und S6 wird jeweils ein Signal in Abhängigkeit der ermittelten Abweichung erzeugt und ausgegeben. In Schritt S5 wird eine Nachricht insbesondere eine Fehlermeldung an einen Benutzer und/oder einen Betreiber der Energiequelle ausgegeben. Das Ausgeben der Nachricht kann beispielsweise durch Übertragen der Nachricht an ein mobiles Endgerät T des Benutzers und/oder Betreibers erfolgen.
Die an den Benutzer und/oder einen Betreiber der Energiequelle übertragene Nachricht kann vorzugsweise Vorschläge zum Optimieren des Energiesystems beinhalten. Beispielsweise können zeitliche Restriktionen der Batterieleistung und/oder des Ladezustands vorgeschlagen werden. Die Vorschläge dienen insbesondere dazu, den Betrieb der Energiequelle so zu optimieren, dass eine Beeinträchtigung der Leistungsabgabe der Energiequelle minimiert werden kann.
In Schritt S6 können die optimierten Regel para meter von der Cloud 30 oder dem Server 20 über das Netzwerk 40 an die Regeleinrichtung 10 der Energiequelle 2 übertragen werden. Dieses Übertragen optimierter Regel para meter wird auch als „regelungstechnischer Eingriff“ bezeichnet. Beispielhafte regelungstechnische Eingriffe beinhalten ein dauerhaftes oder partielles Derating der Batterieleistung und/oder eine Optimierung eines Derating einer PV-Anlage.
Nun soll ein möglicher Entscheidungsbaum in Schritt S3 beschrieben werden. Das folgende Beispiel bezieht sich auf ein Energiesystem wie in Fig. 1 mit einem Batteriespeicher 2 und einer PV-Anlage 3, welche den Batteriespeicher 2 lädt. Anhand der Datensätze einer einzelnen Energiequelle, z.B. eines Batteriespeichers 2, kann der Server 20 (bzw. die Cloud 30) beispielsweise erkennen, dass die Batterie im Tagesverlauf und speziell in den Abendstunden aufgrund eines thermischen Deratings nicht optimal geladen oder entladen werden konnte und die Batterie im Vergleich zu anderen Energiequellen (andere Batteriespeicher in anderen Gebäuden) in der Nacht längere Standzeiten benötigte, um wieder auf eine Umgebungstemperatur der Energiequelle abzukühlen. Die Vielzahl der Temperatursensoren im Batteriespeicher 2 hat dabei z.B. eine erhöhte Oberflächentemperatur des Gehäuses gemessen im Vergleich mit entsprechenden Temperatursensoren anderer, geographisch ähnlich gelegener, Batteriespeicher. Es wurde somit eine Abweichung in den Datensätzen des betrachteten Batteriespeichers 2 von anderen gleichartigen Batteriespeichern erkannt.
Zur Vereinfachung des vorliegenden Beispiels wird eine mögliche Abweichung der Temperaturen aufgrund von Eigenschaften der Batterie ausgeschlossen (zum Beispiel ein nicht ideales thermisches Verhalten aufgrund einer Alterung der Batterien des Batteriespeichers und dergleichen).
Das Bestimmen der Abweichungen kann nun anhand des thermischen Modells und den Datensätzen der betrachten Energiequelle analysiert werden.
Aus den Berechnungen des thermischen Modells in Kombination mit den Leistungsdaten der PV-Anlage 3 kann eine deutlich erhöhte Batterietemperatur bei hoher solarer Einstrahlung (Wetterdaten und gemessene PV-Leistung) erkannt werden - an Tagen mit mäßiger Einstrahlung aber nur eine mäßig erhöhte Temperatur. Ein Vergleich der Batterieleistungen der Anlage an den verschiedenen Tagen zeigt, dass der Batteriespeicher 2 in beiden Fällen mit der gleichen mittleren Batterieleistung aufgeladen wurde. Infolgedessen wird vermutet, dass die Temperaturerhöhung primär durch eine höhere Wechselrichter-Verlustleistung der PV-Anlage 3 herbeigeführt wird und der PV- Wechselrichter in unmittelbarer Nähe des Batteriespeichers 2 angeordnet sein könnte. Je nach Betriebsweise und Einstellung des Wechselrichters können sich daraus bereits mehrere mögliche regelungstechnische Eingriffe ergeben. Beispielsweise kann die emittierte Verlustwärme der PV-Anlage 3 mittels einer Anpassung des dynamischen PV- Derating, also das Reduzieren der Einspeiseleistung des Wechselrichters (Wirkleistungsbegrenzung), verringert werden. Die mögliche und notwenige Wirkleistungsbegrenzung wird dabei mit den Datensätzen der PV-Anlage 3 und des Batteriespeichers 2 analysiert und nur soweit reduziert, dass sich trotz eventuell niedrigeren PV-Ertrag durch Netzeinspeisung oder Batterieladeleistung eine höhere Eigenverbrauchskompensation des Gebäudes erreicht wird.
Die Begriffe dynamisches PV-Derating und Wirkleistungsbegrenzung kommen aus der Solartechnik. Sie beziehen beispielsweise auf eine 70%-Regelung, die nach EEG die PV-Einspeiseleistung ins Netz auf 70% der installierten maximalen PV-Leistung reduziert. Bei der dynamischen Wirkleistungsbegrenzung würden im Falle einer anstehenden maximalen PV-Leistung dann nur diese 70% ins Netz eingespeist werden und die übrigen 30% in den Batteriespeicher fließen, d.h. aus Sicht der PV-Anlage würde 100% der solar erzeugten Energie genutzt werden.
Im vorliegenden Beispiel könnte die Anpassung bedeuten, dass die PV-Anlage auf einer dynamischen 60%-Wirkleistungsbegrenzung eingestellt wird, sodass 60% eingespeist und der Rest in die Batterie gespeichert wird. Durch die Reduzierung der Leistungsaufnahme des Batteriespeichers 2 kann so beispielsweise erreicht werden, dass die PV-Anlage weniger Verlustwärme erzeugt.
Wird an zwei betrachteten Tagen aber mit gleicher Batterieleistung (Tag mit hoher solarer Einstrahlung und Tag mit mittlerer solarer Einstrahlung) eine ähnliche übermäßige Temperaturerhöhung gemessen, dann könnte zunächst eine schlechte Wärmeabgabe des Batteriespeichers 2 an die Umgebung vermutet werden. Falls die Maximaltemperatur an den beiden Tagen unterschiedlich ist, muss die Analyse der Tagesverläufe fortgesetzt werden.
Zeigen die Datensätze ebenfalls eine Abweichung beim Abkühlen des Batteriespeichers 2 in den späten Abendstunden und der Nacht und im Vergleich zu anderen Batteriespeichern und dem thermischen Modell, so ergibt sich, dass das dynamische thermische Verhalten auch bei niedrigeren Batterietemperaturen Träger ist, und zwar sowohl beim Vergleichsergebnis zwischen dem Tag mit hoher solarer Einstrahlung und dem Tag mit mittlerer solarer Einstrahlung in den Abendstunden im Vergleich zu anderen Batteriespeichern.
Dann kann durch die Berechnung des thermischen Modells mit den thermischen Daten des Batteriespeicher 2 und den Leistungen der Tagesverläufe der PV-Anlage 3 auf einen erhöhten thermischen Widerstand zwischen der Umgebung des
Batteriespeichers und einer Oberflächentemperatur eines Gehäuses des
Batteriespeichers geschlossen werden. Sollte zudem eine Abweichung meist in der Nacht beobachtet wird, lässt sich darüber hinaus schließen, dass eine weitere Vorrichtung in der Nähe des Batteriespeichers befindet, die sich nachts einschaltet.
Ein Vergleich von Datensätzen bei hohen und niedrigen Außentemperaturen des Gebäudes könnte beispielhaft zeigen, dass eine Abweichung primär dann auftritt, wenn niedrige Außentemperaturen vorherrschen. Hieraus kann geschlossen werden, dass sich ein Heizungskessel oder dergleichen in der Nähe des Aufstelltorts des Batteriespeichers 2 befindet, der den Batteriespeicher beeinflusst.
Beispielsweise können die Datensätze zeigen, dass das Energiesystem 1 an sehr sonnigen Herbst- oder Wintertagen nicht mit optimaler Effizienz betrieben werden kann, weil eine hohe PV-Leistung den Batteriespeicher beim Laden erwärmt und der in den Abendstunden eingeschaltete Heizungskessel die Gehäuseoberfläche des Batteriespeichers 2 erwärmt. Je nach Häufigkeit der Abweichung könnte eine maximale Batterieleistung reduziert oder ein PV-Derating umgesetzt werden. Je nachdem, ob weitere Abweichungen erkannt werden (bspw. übermäßige Oberflächentemperatur an Tagen ohne Nutzung des Batteriespeichers oder an Tagen mit übermäßiger Nutzung der Batteriespeichers), kann die Information bezüglich der Wechselwirkung mit dem Heizungskessel am Aufstellortes an den Benutzer oder Betreiber ausgegeben werden oder es können die Parameter PV-Leistung und Batterieleistung über einen regeltechnischen Eingriff angepasst werden.
Die in der vorstehenden Beschreibung, den Ansprüchen und den Zeichnungen offenbarten Merkmale können sowohl einzeln als auch in beliebiger Kombination für die Verwirklichung der Erfindung in ihren verschiedenen Ausgestaltungen von Bedeutung sein.

Claims

ANSPRÜCHE
1. Verfahren zum Betreiben einer Energiequelle (2) an einem Aufstellort mit den Schritten:
Erfassen einer Vielzahl von Datensätzen einer Vielzahl gleichartiger Energiequellen (2), wobei jeder Datensatz eine Vielzahl von Temperaturmesswerten umfasst;
Auswählen eines Datensatzes einer einzelnen Energiequelle (2) aus der Vielzahl gleichartiger Energiequellen;
Durchführen einer Berechnung mit den Schritten: statistisches Auswerten der Vielzahl von Datensätzen und Erzeugen eines thermischen Modells, das eine thermische Wechselwirkung zwischen den Energiequellen und dem jeweiligen Aufstellort beschreibt; und
Vergleichen des Datensatzes der einzelnen Energiequelle (2) mit dem thermischen Modell und Ermitteln einer Abweichung; und
Ausgeben eines Signals in Abhängigkeit der Abweichung.
2. Verfahren nach Anspruch 1, wobei: jeder Datensatz einen zeitlichen Verlauf einer Innentemperatur der jeweiligen Energiequelle (2) und einen zeitlichen Verlauf einer Außentemperatur der jeweiligen Energiequelle (2) umfasst; und die Datensätze in Abhängigkeit der Innentemperatur und der Außentemperatur ausgewertet werden.
3. Verfahren nach Anspruch 2, wobei: die Außentemperatur auf einer Innenseite oder auf einer Außenseite eines Gehäuses der Energiequelle (2) gemessen wird.
4. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei: jeder Datensatz geographische Informationen und/oder Wetterinformationen des Aufstellorts umfasst; und die Datensätze in Abhängigkeit der geographischen Informationen und/oder der Wetterinformationen ausgewertet werden.
5. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei: das statistische Auswerten ein Durchführen einer linearen Regression umfasst
6. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei: das thermische Modell einen Wärmedurchgangswiderstand der Energiequelle (2) und/oder einen Wärmeübergangswiderstand der Energiequelle (2) und/oder eine Wärmekapazität der Energiequelle (2) beschreibt.
7. Verfahren nach einem der Ansprüche 2 bis 6, wobei: die Energiequellen (2) jeweils Batteriespeicher zum Speichern und Bereitstellen elektrischer Energie in einem Haushalt sind; die Außentemperatur jeweils von einem Sensor an einem Gehäuse des Batteriespeichers (2) gemessen wird; und die Innentemperatur jeweils von einer Vielzahl von Sensoren im Inneren des Batteriespeichers (2) gemessen wird.
8. Verfahren nach Anspruch 7, wobei: jeder Datensatz einen zeitlichen Verlauf einer abgegebenen elektrischen Leistung umfasst; und die Datensätze in Abhängigkeit der abgegebenen elektrischen Leistung ausgewertet werden.
9. Verfahren nach Anspruch 7 oder 8, wobei: das thermische Modell eine Abhängigkeit eines Ladezustands und/oder einer Batteriealterung des Batteriespeichers (2) von der Innentemperatur und/oder der Außentemperatur beschreibt.
10. Verfahren nach einem der Ansprüche 7 bis 9, wobei das ausgegebene Signal umfasst: mindestens eine Anweisung zum Verringern einer maximalen Ausgangsleistung des Batteriespeichers (2); und/oder eine Fehlermeldung an einen Benutzer und/oder Betreiber des Batteriespeichers; und/oder eine Handlungsempfehlung an den Benutzer und/oder Betreiber des Batteriespeichers (2).
11. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, ferner umfassend:
Berechnen einer Vorhersage eines Datensatzes der einzelnen Energiequelle (2) für einen vorgegebenen Zeitraum;
Erfassen eines tatsächlichen Datensatzes des vorgegebenen Zeitraums;
Vergleichen des vorhergesagten Datensatzes mit dem tatsächlichen Datensatz und Ermitteln einer Abweichung; und
Anpassen des thermischen Modells in Abhängigkeit der Abweichung.
12. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, ferner umfassend:
Übertragen der Vielzahl von Datensätzen der Vielzahl gleichartiger Energiequellen an eine Cloud (30) oder einen Server (20);
Durchführen der Berechnung in der Cloud (30) oder durch den Server (20); und Ausgeben eines Signals durch die Cloud (30) oder den Server (20).
13. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei das ausgegebene Signal umfasst: mindestens eine Anweisung zum Durchführen eines regelungstechnischen Eingriffs an der einzelnen Energiequelle (2).
EP23705200.6A 2022-01-25 2023-01-18 Verfahren zum betreiben einer energiequelle Pending EP4470085A1 (de)

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