WO1997038210A1 - Verfahren zum betrieb eines blockheizkraftwerkes sowie anlage zur durchführung des verfahrens - Google Patents

Verfahren zum betrieb eines blockheizkraftwerkes sowie anlage zur durchführung des verfahrens Download PDF

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WO1997038210A1
WO1997038210A1 PCT/DE1997/000659 DE9700659W WO9738210A1 WO 1997038210 A1 WO1997038210 A1 WO 1997038210A1 DE 9700659 W DE9700659 W DE 9700659W WO 9738210 A1 WO9738210 A1 WO 9738210A1
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Manfred Herbst
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Siemens Aktiengesellschaft
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    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
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    • F01K—STEAM ENGINE PLANTS; STEAM ACCUMULATORS; ENGINE PLANTS NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; ENGINES USING SPECIAL WORKING FLUIDS OR CYCLES
    • F01K17/00—Using steam or condensate extracted or exhausted from steam engine plant
    • F01K17/02—Using steam or condensate extracted or exhausted from steam engine plant for heating purposes, e.g. industrial, domestic
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F02—COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
    • F02G—HOT GAS OR COMBUSTION-PRODUCT POSITIVE-DISPLACEMENT ENGINE PLANTS; USE OF WASTE HEAT OF COMBUSTION ENGINES; NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • F02G5/00—Profiting from waste heat of combustion engines, not otherwise provided for
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B13/00—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
    • G05B13/02—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
    • G05B13/0265—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric the criterion being a learning criterion
    • G05B13/0275—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric the criterion being a learning criterion using fuzzy logic only
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—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
    • H02J3/38—Arrangements for parallely feeding a single network by two or more generators, converters or transformers
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    • H02J3/466—Scheduling the operation of the generators, e.g. connecting or disconnecting generators to meet a given demand
    • H02J3/472—For selectively connecting the AC sources in a particular order, e.g. sequential, alternating or subsets of sources
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E20/00—Combustion technologies with mitigation potential
    • Y02E20/14—Combined heat and power generation [CHP]
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
    • Y02T10/00—Road transport of goods or passengers
    • Y02T10/10—Internal combustion engine [ICE] based vehicles
    • Y02T10/12—Improving ICE efficiencies

Definitions

  • the invention relates to a method for operating a combined heat and power plant (CHP) with which demand-dependent useful energy, such as in particular electricity as electrical energy on the one hand and / or heating or cooling as thermal energy on the other hand, is generated, the electricity and heat requirement at least on a daily basis is forecast over the next 24 hours.
  • CHP combined heat and power plant
  • the invention also relates to the associated system for carrying out a method for operating a cogeneration unit (CHP) with control units for operating the cogeneration unit and an associated optimization computer including processor unit and memory.
  • CHP combined heat and power plant
  • Combined heat and power plants are understood to mean power generation plants with simultaneous use of heat, the primary energy being, for example, various gases and light or heavy heating oil by means of internal combustion engines, i.e. Piston engines or gas turbines, is implemented. Boilers are also used to cover heat peaks.
  • CHP plants The particular benefit of CHP plants is the high overall efficiency of around 85% to 92% with which the primary energy used is converted into electricity and useful heat. In particular, the approximately 40% share of high-quality electrical energy and the simultaneous use of electricity and heat characterize the yield of combined heat and power plants.
  • the object of the invention is to propose a method and the associated system for operating combined heat and power plants, with which an optimization of operation can be carried out largely automatically.
  • the object is achieved according to the invention in that the prognosis is a forward-looking calculation based on currently available, different criteria and in that an automated evaluation of the consumption integrals derived therefrom is determined, the selection and / or regulation of the generation of electricity and heat based on the energy ⁇ cost is optimized in the different tariff phases. Different designed, self-correcting daily type curves are used as criteria for the predictive calculation. A number of parameters can be adjusted during operation.
  • the invention pursues a self-contained concept specifically for the operation of cogeneration plants. A decisive improvement in profitability is therefore possible through the following changes in the operating behavior of the system:
  • the memory is suitable for storing day type curves and input units are available for entering variables, so that means for selecting the operating data for energy optimization are implemented.
  • the system already exists for this Processor unit used.
  • the means for selecting the operating data are the software for the processor.
  • the invention thus creates a new control and optimization program or system for combined heat and power plants.
  • the corresponding software is preferably stored in the assembler code by means of neural networks in an automation device.
  • FIG. 1 shows the heat demand for summer, transition time and winter that can be called up by a combined heat and power plant
  • FIG. 2 heat demand and unit running time in the transition time marked in FIG. 1, work being carried out either with or without a cooling tower,
  • Transition time in FIG 1 and 4 a structure plan for an energy optimization program.
  • BHKW Combined heat and power plants
  • CHP units are small power plants that generate energy where it is needed.
  • Primary energy e.g. natural gas, diesel
  • waste energies e.g. sewage gas, landfill gas, mine gas
  • useful energy heat, cold, electricity
  • CHP plants are built with electrical outputs from 100 kW to around 20,000 kW.
  • a CHP plant is made up of one or more - a maximum of six to eight - units and any necessary top boilers.
  • 1 to 3 each show daily profiles of the energy requirement.
  • the time is plotted on the hourly grid as the abscissa and the power in 1000 kW each as the ordinate.
  • 1 shows three curves 1 to 3, which represent the heat requirement during a day in summer, in the transitional period and in winter. You can see a significant curve shape with peaks, especially in the morning, at noon and in the evening. Such curves are known in principle.
  • FIG. 2 shows curve 2 from FIG. 1.
  • the respective heat requirement is realized through an aggregate running time.
  • two or three units are operated, each of which generates 1.7 MW, for example.
  • a demand of more than 5 MW can thus be taken into account, as is required, for example, in the early morning hours. Since the demand decreases in the midday hours, but increases in the evening hours to, for example, 7 MW, the three units can activate a storage unit in the midday time, from which additional heat is drawn in the evening hours.
  • the heat requirement can have a specific bandwidth of, for example, 500 kW.
  • the exact curves can be determined in detail by external correction factors, which is shown for example in FIG. 3. This results in an energy optimization program for the daily routine.
  • the energy optimization program essentially comprises the following functions:
  • Consumption forecast A reliable and highly precise consumption forecast for electricity and heat is continuously produced for the following 24 hours.
  • the consumption curves consist of the averaged 15 minute values, which are synchronized with the maximum recording of the EVU.
  • the forecast is calculated, for example, on the basis of eight different self-correcting daily type curves.
  • the outside temperature, the vectors of the last four measured values for electricity and heat consumption and a programmed calendar for the day types are included as parameters in the calculation of the forecast.
  • a time-dependent comparison value has a corrective effect on the heat demand curve. - Hourly heat output
  • the steepness of thermal changes in performance is compared with the output curve and corrects the heat demand curve.
  • the air humidity is measured and the heat demand curve is adjusted based on the comparative value.
  • the system determines the switching of the valence levels based on the stored high and low tariff periods and the calculated consumption curves.
  • the correction factors actually measured are compared with the factors of the curve stored in the program and the curve is then updated by a corresponding parallel shift up or down.
  • the amplification of the correction factors is specified individually. The runtime optimization always works with the current curves.
  • the energy optimization program uses the forecast heat demand over the next 24 to 48 hours to determine the integral of the heat demand during the low-energy tariff phases and compares the future demand with the available and required heat storage capacity.
  • the electricity / heat generation units are then operated in such a way that the entire heat requirement is generated by units during the high electricity tariff phase.
  • the sensible use of all generation and re-cooling components is regulated.
  • the energy optimization program thus usually allows a reduction in the installed capacity, i.e. the ideal use of the units and boilers. Reduction of the total investment.
  • 10 ff Mean those units that are based on the heat requirement and 20 ff those units that are geared to the electricity requirement.
  • 11 includes the formation and storage of day type curves for the heat requirement, for example nine day types, and 12 the correction determination for the heat requirement, from which a demand forecast for heat of, for example, 24 to 48 h is derived in unit 13.
  • unit 21 includes the formation and storage of daily type curves for the electricity demand, for example nine daily types, and 22 the correction determination for the electricity demand, from which the demand forecast for the electricity, for example for the next 24 to 48 hours, is given in unit 23 is leading.
  • unit 24 is used in unit 24 to determine the heat that can be generated using cogeneration, and together with unit 13, a unit 25 for forecasting and utilizing the heat storage capacity is controlled with the demand forecast for the heat.
  • unit 26 for electricity tariff intervals with grid-synchronized maximum detection and, if necessary, a requirement for peak power from the utility company.
  • a unit 30 follows for optimizing the runtime of the units in order to maximize the generation of electricity in high-tariff phases.
  • the unit 30 is a unit 32 for
  • a unit 33 for fixing unnecessary, but available combined heat and power units there is also a unit 34 in which a list of the evaluated energies, for example 20 values, is set up and a unit 35 for setting up the availability of delivery and acceptance, such as status, capacity etc., for example for 20 values.
  • a downstream unit for energy value optimization is controlled by units 32 to 35, taking into account all energies to be discharged and their values.
  • the unit 40 can be used to call up the individual requirements for the individual units 1 to n, such as boilers, storage units, cooling towers, etc.
  • the units shown in the structure plan according to FIG. 4 are simulated by suitable software, which is implemented in a simple manner in the assembler code.
  • neural networks can be advantageously used based on approximations, which are trained in such a way that they adjust themselves to the respective circumstances in a self-learning manner.

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Abstract

Blockheizkraftwerke (BHKW) erzeugen bedarfsabhängig Nutzenergie, wie insbesondere Strom als elektrische Energie einerseits und/oder Wärme bzw. Kälte als thermische Energie andererseits. Gemäß der Erfindung wird anhand aktuell vorhandener unterschiedlicher Kriterien eine vorausschauende Berechnung des Strom- und Wärmebedarfes wenigstens für die nächsten 24 h sowie eine Ermittlung und Auswertung der daraus ableitbaren Verbrauchsintegrale durchgeführt. Daraus abgeleitet wird ein Betrieb der Anlage vorzugsweise in der Stromhochtarifphase unter optimaler Wertung der zu- und abfließenden Energien. Die zugehörige Anlage beinhaltet eine Prozessoreinheit eines Automatisierungsgerätes, welche insbesondere eine bereits in der Anlage vorhandene Prozessoreinheit sein kann, für die eine geeignete Software erstellt wird. Mit den vorhandenen Daten ist ein Energieoptimierungsprogramm für Blockheizkraftwerke (BHKW) realisiert.

Description

Beschreibung
Verfahren zum Betrieb eines Blockheizkraftwerkes sowie Anlage zur Durchführung des Verfahrens
Die Erfindung bezieht sich auf ein Verfahren zum Betrieb eines Blockheizkraftwerkes (BHKW) , mit dem bedarfsabhängig Nutzenergie, wie insbesondere Strom als elektrische Energie einerseits und/oder Wärme bzw. Kälte als thermische Energie, andererseits erzeugt wird, wobei der Strom- und Wärmebedarf tagweise wenigstens über die nächsten 24 h prognostiziert wird. Daneben bezieht sich die Erfindung auch auf die zuge¬ hörige Anlage zur Durchführung eines Verfahrens zum Betrieb eines Blockheizkraftwerkes (BHKW) mit Steuereinheiten zum Betrieb des Blockheizkraftwerkes und einem zugehörigen Opti- mierungsrechner einschließlich Prozessoreinheit und Speicher.
Unter Blockheizkraftwerken (BHKW) werden Stromerzeugungs- anlagen mit gleichzeitiger Wärmenutzung verstanden, wobei die Primärenergie beispielsweise diverse Gase sowie leichtes oder schweres Heizöl mittels Verbrennungskraftmaschinen, d.h. Kolbenmotoren oder Gasturbinen, umgesetzt wird. Zur Deckung von Wärmespitzen werden zusätzlich Heizkessel eingesetzt.
Der besondere Nutzen von BHKW-Anlagen liegt im hohen Gesamt¬ wirkungsgrad von etwa 85 % bis zu 92 % mit dem die eingesetz¬ te Primärenergie in Strom und Nutzwärme umgesetzt wird. Ins¬ besondere der etwa 40 %ige Anteil an hochwertiger elektri¬ scher Energie und die gleichzeitige Nutzung von Strom und Wärme prägt die Rendite von Blockheizkraftwerken.
Aus der Veröffentlichung BWK Brennstoff-Wärme-Kraft 41 (1989), Nr. 6, Seiten 273 bis 277 ist bereits eine Tagesein- satzoptimierung für Kraftwerksysteme mit Kraft-Wärme-Kopplung vorgeschlagen worden. Im Rahmen dieser Studie wird zwar die Anwendbarkeit und der Nutzen leistungsfähiger Software zur Tageseinsatzoptimierung nachgewiesen. Das System ist aller- dings insbesondere für die Realisierung bei Stadtwerken, die unter anderem ein Heizkraftwerk betreiben, vorgesehen. Die speziellen Bedingungen von BHKW's sind nicht im einzelnen untersucht.
Auf die Problematik von Blockheizkraftwerken wird in den Veröffentlichungen BWK Brennstoff-Wärme-Kraft 47 (1995), No. 11/12, Seiten 461 bis 464 sowie BWK 48 (1996), No. 1/2, Seiten 61 bis 66 hingewiesen. Dort wird im einzelnen die Bedeutung der Dynamik bei der Planung und beim Betrieb von
Blockheizkraftwerken untersucht. Davon ausgegangen wird, daß bisher kein verifiziertes Instrument zur rechnerischen Be¬ stimmung von Tagesgängen des Wärmebezuges für Blockheizkraft¬ werke existiert. Insbesondere kann die Frage, ob typisierte Bezugsprofile von unterschiedlichen Objekten zu akzeptablen Ergebnissen führen, aufgrund fehlender Untersuchungen nicht beantwortet werden. Davon ausgehend wird gefordert, dynami¬ sche Rechenhilfsmittel für eine dynamische Planung zu bestim¬ men. Für die Praxis werden anhand von Betriebsversuchen Ver- gleichsgrößen ermittelt, welche zu einer Betriebsoptimierung führen sollen. Tatsächlich sind dabei aber auch weitestgehend noch manuelle Eingriffe notwendig.
Weiterhin wird in BWK Brennstoff-Wärme-Kraft 47 (1995) , No. 11/12, Seiten 476 bis 479 beschrieben, daß eine Betriebsopti¬ mierung von Blockheizkraftwerken durch Integration eines PC- gestützten Energiemanagementsystems in die Leittechnik erfol¬ gen kann. Wesentlich ist dazu, daß neben den zu übertragenden Daten auf dem PC zusätzlich die Daten verfügbar sein müssen, welche die ökonomischen Randbedingungen widerspiegeln.
Aufgabe der Erfindung ist es demgegenüber, ein Verfahren und die zugehörige Anlage zum Betrieb von Blockheizkraftwerken vorzuschlagen, mit denen eine Betriebsoptimierung weitgehend automatisiert erfolgen kann. Die Aufgabe ist erfindungsgemäß dadurch gelöst, daß die Prognose eine vorausschauende Berechnung anhand aktuell vorhandener, unterschiedlicher Kriterien ist und daß mittels einer automatisierten Auswertung der daraus ableitbaren Ver- brauchsintegrale ermittelt werden, wobei die Auswahl und/oder Regelung der Strom- und Wärmeerzeugung anhand der Energie¬ kosten in den unterschiedlichen Tarifphasen optimiert wird. Als Kriterien für die vorausschauende Berechnung werden unterschiedlich ausgelegte, selbstkorrigierende Tagestyp- kurven verwendet. Dabei können eine Reihe von Parametern im laufenden Betrieb angepaßt werden.
Mit der Erfindung wird eine in sich geschlossene Konzeption speziell für den Betrieb von Blockheizkraftwerken verfolgt. Dabei ist also eine entscheidende Verbesserung der Wirt¬ schaftlichkeit durch folgende Veränderungen im Betriebsver¬ halten der Anlage möglich:
- Konzentration des Anlagenbetriebes auf die Stromhochtarifphasen - Bestmögliche Nutzung der erzeugten Wärmeenergie
- größtmögliche Jahresnutzungsdauer der Stromerzeugungsaggregate
- Optimierung der zu- und abfließenden Energien.
Bei der Erfindung erfolgt also eine optimierte Auswahl der Strom- und Warmeerzeugung allein anhand der Energiekosten. Dabei werden vorteilhafterweise für die vorausschauende Be¬ rechnung von Strom und Warme für die folgenden 24 h jeweils Verbrauchskurven aus gemittelten 15-Minutenwerten ermittelt, die mit einer Maximumerfassung des EVU synchronisiert sind.
Bei der zugehörigen Anlage zur Durchführung des erfindungs¬ gemäßen Verfahrens ist der Speicher zum Abspeichern von Tagestypkurven geeignet und sind Eingabeeinheiten zur Eingabe von Variablen vorhanden, so daß mit Mittel zur Auswahl der Betriebsdaten für eine Energieoptimierung realisiert sind. Insbesondere wird dafür die bereits im System vorhandene Prozessoreinheit genutzt. Die Mittel zur Auswahl der Betriebsdaten stellen dabei die Software für den Prozessor dar.
Mit der Erfindung ist also ein neues Leit- und Optimierungs¬ programm bzw. -System für Blockheizkraftwerke geschaffen. Die entsprechende Software wird vorzugsweise im Assembler Code mittels neuronaler Netze in einem Automatisierungsgerät hinterlegt .
Weitere Einzelheiten und Vorteile der Erfindung ergeben sich aus der nachfolgenden Figurenbeschreibung von Ausführungs¬ beispielen anhand der Zeichnung in Verbindung mit den weite¬ ren Patentansprüchen. Es zeigen
FIG 1 den von einem Blockheizkraftwerk abrufbaren Wärmebedarf für Sommer, Übergangszeit und Winter, FIG 2 Wärmebedarf und Aggregatlaufzeit in der in FIG 1 gekennzeichneten Übergangszeit, wobei wahlweise mit oder ohne Kühlturm gearbeitet wird,
FIG 3 die selbsttätige Kurvenermittlung für das Beispiel der
Übergangszeit in FIG 1 und FIG 4 einen Strukturplan für ein Energieoptimierungsprogramm.
Blockheizkraftwerke (BHKW) dienen zur Strom- und Wärmeerzeu¬ gung unter Einsatz von Primärenergie. BHKW sind kleine Kraft¬ werke, die die Energie dort erzeugen, wo sie gebraucht wird. Primärenergie (z.B. Erdgas, Diesel) oder Abfallenergien (z.B. Klärgas, Deponiegas, Grubengas) werden hierin effizient und umweltfreundlich in Nutzenergie (Wärme, Kälte, Strom) umge¬ wandelt.
Neben Kesseln für Wärmespitzen und Peripheriesystemen zur Strom- und Wärmeeinbindung steht im Mittelpunkt ein Gas- motorenaggregat mit Synchrongenerator. Die Abgas-, Kühl¬ wasser- und anderen Wärmequellen des Motors werden als Heiz¬ oder Prozeßenergie genutzt. BHKW-Anlagen werden mit elektrischen Leistungen von 100 kW bis etwa 20000 kW gebaut. Eine BHKW-Anlage wird aus einem oder mehreren - maximal sechs bis acht - Aggregaten sowie den ggfs. erforderlichen Spitzenkesseln aufgebaut.
Wie bekannt, resultiert die Wirtschaftlichkeit der BHKW's aus dem hohen Gesamtwirkungsgrad durch Strom- und Wärmeerzeugung. Je nach Einsatzbedingungen werden Wirkungsgrade von 85 % bis zu 90 % erreicht. Die Verbesserungsmöglichkeiten für die
Auslegung und Konstellation der BHKW-Komponenten sind damit weitgehend erschöpft.
Die FIG 1 bis 3 zeigen jeweils Tagesprofile des Energie- bedarfes. Als Abszisse ist im Stundenraster die Uhrzeit und als Ordinate die Leistung in jeweils 1000 kW aufgetragen. In FIG 1 sind drei Kurven 1 bis 3 dargestellt, die den Wärme¬ bedarf während eines Tages im Sommer, in der Übergangszeit und im Winter wiedergeben. Man erkennt jeweils einen signi- fikanten Kurvenverlauf mit Spitzen, insbesondere morgens, mittags und abends. Solche Kurven sind im Prinzip bekannt.
In FIG 2 ist die Kurve 2 aus FIG 1 wiedergegeben. Der je¬ weilige Wärmebedarf wird durch eine Aggregatlaufzeit reali- siert. Insbesondere werden zwei oder drei Aggregate betrie¬ ben, die beispielsweise je 1,7 MW erzeugen. Damit kann im vorliegenden Beispiel einem Bedarf von über 5 MW Rechnung getragen werden, wie er beispielsweise in den frühen Morgen¬ stunden gefordert wird. Da in den Mittagsstunden der Bedarf abnimmt, in den Abendstunden dagegen bis auf beispielsweise 7 MW ansteigt, können die drei Aggregate in der Mittagszeit einen Speicher aktivieren, dem in den Abendstunden zusätzli¬ che Wärme entnommen wird.
Der Wärmebedarf kann jeweils beispielsweise entsprechend der Kurve 2 in FIG 1 und FIG 2 eine bestimmte Bandbreite von beispielsweise 500 kW haben. Wie nachfolgend im einzelnen gezeigt wird, lassen sich durch externe Korrekturfaktoren die genauen Kurven im einzelnen ermitteln, was beispielsweise in FIG 3 dargestellt ist. Damit ergibt sich für den Tagesablauf jeweils ein Energieoptimierungsprogramm.
Das Energieoptimierungsprogramm umfaßt im wesentlichen folgende Funktionen:
1) Verbrauchsprognose: Eine zuverlässige und hochgenaue Verbrauchsprognose für Strom und Wärme wird kontinuierlich für die folgenden 24 h er¬ stellt. Die Verbrauchskurven bestehen aus den gemittelten 15 Minutenwerten, die mit der Maximumerfassung des EVU syn¬ chronisiert sind.
Die Prognose wird beispielsweise auf der Basis von acht ver¬ schiedenen selbstkorrigierenden Tagestypkurven errechnet. Als Parameter in die Berechnung der Prognose gehen die Außentem¬ peratur, die Vektoren der letzten vier gemessenen Werte für Strom- und Wärmeverbrauch sowie ein programmierter Kalender für die Tagestypen ein.
Folgende Parameter werden vorgesehen: a) Hinterlegen von Tagestypkurven jeweils für Strom und Wärme - normaler Arbeitstag
- Übergangs-Arbeitstag (Betriebsende früher)
- Tag vor Arbeitstag, z.B. Sonntag
- Tag nach Arbeitstag, z.B. Samstag
- Tag zwischen zwei Arbeitstagen - Zwei-Schicht-Betrieb Arbeitstag
- Sondertag 1 (Brückentag)
- Sondertag 2 (Interims-Betrieb)
Alle Tagestypen werden ständig und automatisch mit dem gemittelten tatsächlichen Wert der letzten fünf Tage gleichen Typs korrigiert. b) Korrekturfunktionen für Tageskurven
- Außentemperatur
Ein tageszeitabhängiger Vergleichswert wirkt korrigie¬ rend auf die Wärmebedarfskurve. - Wärmeleistung Stundenmittel
Die Steilheit von thermischen Leistungsänderungen wird mit der Ausgangskurve verglichen und korrigiert die Wärmebedarfskurve.
- Strombedarf Stundenmittel Die Steilheit von elektrischen Leistungsänderungen wird mit der Ausgangskurve verglichen und korrigiert die Strombedarfskurve.
- Luftfeuchtigkeit
Bei Bedarf wird die Luftfeuchtigkeit gemessen und vergleichswertbezogen die Wärmebedarfskurve angepaßt.
- Helligkeit (Sonne / bewölkt)
Bei Bedarf wird die Tageslichtstärke gemessen und vergleichswertbezogen die Strom- und die Wärmebe¬ darfskurve angepaßt . c) Kalenderfunktion
- Laufzeit 1 Jahr (12 Monate)
- Eingabe von Tagestypen
2) Bewertung der Energiekosten Die Energiearten und die Zeiträume in denen diese Energien erforderlich sind, werden in einer Wertigkeitsliste mit bis zu 20 Stufen geordnet. Das heißt im einzelnen, die teuerste Energieform, z.B. Spitzenstrom, hat die Wertigkeit "1" und die preiswerteste Energieform, z.B. Heizwärme Nachts, hat die Wertigkeit "20"
Anhand der hinterlegten Hoch- und NiedertarifZeiträume und der errechneten Verbrauchskurven wird die Umschaltung der Wertigkeitsstufen vom System festgelegt. Beispiel für die Bewertungsskala mit Energiekostenpunkten:
Pkt.
1. Spitzenstromerzeugung 40
2. HT Stromerzeugung 22 3. HT Wärmeerzeugung 8
4. HT Wärmespeicherung für NT-Zeit 7
5. NT Wärmespeicherentleerung 6
6. NT Wärmeerzeugung 5
7. Spitzenkessel Brennwert 2 8. Gasspeicher leeren (Primärenergie) 2
9. Gasspeicher füllen (Primärenergie) 0
10. Spitzenkessel 0
11. Kühlturm für Wärmeabfuhr -6
12. Rückkühlung über Frischwasser -4 13. Gas (Primärenergie) -4
14. Abfallgas (Primärenergie) -4
15. Diesel (Primärenergie) 0
16. Lastabwurf Rang 1 ... 16 -10
17. Spitzengas (Primärenergie) -40
3) Bedarfskurvenanpassung
Die tatsächlich gemessenen Korrekturfaktoren werden mit den Faktoren der im Programm hinterlegten Kurve verglichen und die Kurve dann durch eine entsprechende Parallelverschiebung nach oben oder unten aktualisiert. Die Verstärkung der Kor¬ rekturfaktoren wird individuell vorgegeben. Die Laufzeit- optimierung arbeitet immer mit den aktuellen Kurven.
4) Energiedaten Die Anzahl und Funktionen der spezifischen Anlagenkomponenten werden in der Bedienoberfläche des Rechnerprogrammes einge- geben. Die Verfügbarkeit der einzelnen Systeme wird auto¬ matisch durch die externe BHKW-MSR-Technik korrigiert. Anhand Erzeugungs- und Verbrauchsdaten sowie Teillastverhalten der einzelnen Komponenten werden die idealen Betriebsweisen ge- regelt.
5) Laufzeitoptimierung
Das Energieoptimierungsprogramm ermittelt anhand des progno¬ stizierten Wärmebedarfes über die kommenden 24 bis 48 h daε Integral des Wärmebedarfs während der Stromniedertarifphasen und vergleicht den zukünftigen Bedarf mit den hierfür vor¬ handenen und der erforderlichen Warmespeicherkapazität.
Soweit möglich, werden dann die Strom-/Wärmeerzeugungs- aggregate so betrieben, daß der gesamte Wärmebedarf während der Stromhochtarifphase durch Aggregate erzeugt wird.
Sollte die Leistungsfähigkeit der Aggregate oder die Kapa¬ zität des Warmespeichers dies nicht ermöglichen, werden entsprechend der fehlenden Wärmeenergie und energiewertig- keitsabhängigen Aggregate oder Kessel für eine Grundlast- erzeugung auch in der Niedertarifphase kontinuierlich be¬ trieben, so daß der Speicherinhalt dann auf dem niedrigeren Bedarfsniveau ausreichend ist.
Auf gleicher Weise und mit ähnlichen Integralbildungen sowie Berechnung der jeweiligen Energiekosten wird der sinnvolle Einsatz aller Erzeugungs- und Rύckkuhlkomponenten geregelt. Das Energieoptimierungsprogramm erlaubt somit durch den idealen Einsatz der Aggregate und Kessel meist eine Reduzie¬ rung der installierten Leistung, d.h. Verringerung der Ge¬ samtinvestition.
Des weiteren werden durch den Betrieb im Kostenoptimum Pri- märenergie eingespart und mehr höherwertige Energie erzeugt, der Gewinn aus dem Betrieb der Anlage also verbessert. Mit den vorstehend im einzelnen beschriebenen Kriterien laßt sich eine Software erstellen, mit der eine bereits vorhandene Prozessoreinheit betrieben wird. Wesentlich iεt dabei, daß alle relevanten Daten für den laufenden Betrieb des Block¬ heizkraftwerkes erfaßt werden. Die Struktur eineε solchen Energieoptimierungεprogrammeε ergibt εich im einzelnen aus dem Diagramm gemäß FIG 4, daε im weεentlichen selbsterklärend ist .
In FIG 4 bedeuten speziell für ein Blockheizkraftwerk (BHKW) 10 ff. diejenigen Einheiten, die auf den Wärmebedarf und 20 ff diejenigen Einheiten, die auf den Strombedarf abge¬ stellt sind. Im einzelnen beinhaltet 11 die Bildung und Hin- terlegung von Tagestypkurven für den Wärmebedarf, beispiels¬ weise neun Tagestypen, und 12 die Korrekturermittlung für den Wärmebedarf, woraus in Einheit 13 eine Bedarfsprognose für Wärme von beispielsweiεe 24 bis 48 h abgeleitet wird. Ganz entsprechend beinhaltet Einheit 21 die Bildung und Hinter- legung von Tagestypkurven für den Strombedarf, beiεpielsweise neun Tagestypen, und 22 die Korrekturermittlung für den Strombedarf, woraus in Einheit 23 die Bedarfsprognose für den Strom, beispielsweise für die nächsten 24 bis 48 h, abge¬ leitet wird. Aus letzterem erfolgt in Einheit 24 die Ermitt- lung der mit Kraft-Wärme-Kopplung erzeugbaren Wärme, wobei gemeinsam mit der Einheit 13 mit der Bedarfsprognose für die Wärme eine Einheit 25 zur Prognose und Ausnutzung der Wärme¬ speicherkapazität angesteuert wird. In gleicher Linie ist eine Einheit 26 für Stromtarifintervalle mit netzsynchroner Maximumserfassung und gegebenenfalls Bedarfanforderung für Spitzenstrom des EVU's vorhanden.
Es folgt eine Einheit 30 zur Laufzeitoptimierung der Aggregate zur Maximierung der Stromerzeugung in Hochtarifphasen. Der Einheit 30 ist eine Einheit 32 zur
Auswahl der erforderlichen Kraft-Wärmekopplungs-Aggregate und eine Einheit 33 zur Festsetzung nicht erforderlicher, aber verfügbarer Kraft-Wärmekopplungε-Aggregate nachgeschaltet. In gleicher Linie ist weiterhin eine Einheit 34 vorhanden, in der die eine Liste der bewerteten Energien, beispielsweise 20 Werte, aufgestellt werden und eine Einheit 35 zur Aufstellung der Liefer- und Abnahmeverfügbarkeit, wie Status, Kapazität etc., beispielsweise für 20 Werte vorhanden. Von den Einhei¬ ten 32 bis 35 wird eine nachgeschaltete Einheit zur Energie¬ wertoptimierung unter Berücksichtigung aller zu abfließenden Energien und deren Werte angesteuert. Von der Einheit 40 las- sen sich für die einzelnen Aggregate 1 bis n, wie beispiels¬ weise Kessel, Speicher, Kühlturme usw., die Einzelanforde¬ rungen abrufen.
Die im Strukturplan gemäß FIG 4 dargestellten Einheiten wer- den durch geeignete Software nachgebildet, die in einfacher Weise im Assembler Code realisiert ist.
Sofern für das beschriebene Energieoptimierungsprogramm keine exakten analytischen Zusammenhänge ermittelt werden können, lassen sich ausgehend von Näherungen in vorteilhafter Weise neuronale Netze einsetzen, die so trainiert werden, daß sie sich selbstlernend auf die jeweiligen Gegebenheiten einstel¬ len.

Claims

Patentansprüche
1. Verfahren zum Betrieb eines Blockheizkraftwerkes (BHKW), mit dem bedarfsabhängig Nutzenergie, wie insbesondere Strom als elektrische Energie einerseitε und/oder Wärme bzw. Kälte alε thermische Energie andererseits, erzeugt wird, wobei der Strom- und Wärmebedarf tagweise wenigstens über die nächsten 24 h prognostiziert wird, d ad u r c h g e k e n n ¬ z e i c h n e t , daß die Prognose eine vorausschauende Berechnung anhand aktuell vorhandener, unterschiedlicher
Kriterien ist und daß mit einer automatischen Auswertung die daraus ableitbaren Verbrauchsintegrale ermittelt werden, wobei die Auswahl und/oder Regelung der Strom- und Wärme¬ zeugung anhand der Energiekoεten in den unterschiedlichen Tarifphasen optimiert wird.
2. Verfahren nach Anspruch 1, d a d u r c h g e k e n n ¬ z e i c h n e t , daß der Strom weitestgehend in der Hoch¬ tarifphase erzeugt wird.
3. Verfahren nach Anspruch 1, d a d u r c h g e k e n n ¬ z e i c h n e t , daß zur vorausεchauenden Berechnung von Strom und Wärme für die folgenden 24 Stunden Verbrauchskurven aus gemittelten 15-Minuten-Werten ermittelt werden, die mit einer Maximumerfassung des EVU synchroniεiert sind.
4. Verfahren nach Anspruch 1 und 3, d a d u r c h g e ¬ k e n n z e i c h n e t , daß als Kriterien für die voraus¬ schauende Berechnung unterschiedlich ausgelegte, selbεtkorri- gierende Tageεtypkurven verwendet werden.
5. Verfahren nach Anspruch 4, d a d u r c h g e k e n n ¬ z e i c h n e t , daß alε Tagestypkurven zugrunde gelegt werden: - normaler Arbeitstag
- Übergangsarbeitstag (Betriebsende Frühjahr)
- Tag vor Arbeitstag, z.B. Sonntag - Tag nach Arbeitstag, z.B. Samstag
- Tag zwischen zwei Arbeitstagen
- Zwei-Schicht-Betrieb aber -Arbeitstag
- Sondertag 1 (Brückentag) - Sondertag 2 (Interimsbetrieb) .
6. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, d a d u r c h g e k e n n z e i c h n e t , daß Parameter der vorhandenen Kritierien die Außentemperatur, die Vektoren wenigstens der letzten vier gemessenen Werte für Strom- und Wärmeverbrauch sowie ein programmierter Kalender für die Tagestypen sind.
7. Verfahren nach Anspruch 5, d a d u r c h g e k e n n - z e i c h n e t , daß Korrekturfunktionen für die Tages¬ kurven definiert sind.
8. Verfahren nach Anspruch 7, d a d u r c h g e k e n n ¬ z e i c h n e t , daß in die Korrekturfunktionen Änderungen bzw. Steilheit im Verlauf von Außentemperatur, Wärmeleistung im Stundenmittel, Strombedarf im Stundenmittel, die Luft¬ feuchtigkeit und/oder Tageshelligkeit eingehen.
9. Verfahren nach Anspruch 8, d a d u r c h g e k e n n - z e i c h n e t , daß die Änderungen von Wärmeleistung und/oder Strombedarf im Stundenmittel erfaßt werden.
10. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, d a d u r c h g e k e n n z e i c h n e t , daß die Energiekosten für die einzelnen Energiearten und unterschied¬ liche Zeiträume berücksichtigt werden.
11. Verfahren nach Anspruch 10, d a d u r c h g e ¬ k e n n z e i c h n e t , daß die Energiearten und die Zeiträume, in denen die einzelnen Energiearten erforderlich sind, mit Wertigkeiten, beispielsweise in 20 Stufen, versehen werden.
12. Verfahren nach Anspruch 11, d a d u r c h g e ¬ k e n n z e i c h n e t , daß anhand hinterlegter Hoch¬ tarif- und Niedertarif-Zeiträume und der errechneten Ver- brauchskurven eine Umschaltung der Wertigkeitsstufen vom System erfolgt.
13. Anlage zur Durchführung deε Betriebsverfahrens gemäß Anspruch 1 oder einem der Ansprüche 2 bis 12 mit Steuerein- heiten zum Betrieb des Blockheizkraftwerkes und einem zuge¬ hörigen Optimierungsrechner einschließlich Prozessoreinheit und Speicher, d a d u r c h g e k e n n z e i c h n e t , daß der Speicher zum Abspeichern von Tagestypkurven geeignet ist, und daß Eingabeeinheiten zur Eingabe von Variablen aus- gebildet sind, so daß Mittel zur Auswahl der Betriebsdaten für die Energieoptimierung vorhanden sind.
14. Anlage nach Anspruch 13, d a d u r c h g e k e n n ¬ z e i c h n e t , daß eine bereits vorhandene Prozesεor- einheit genutzt wird.
15. Anlage nach Anεpruch 12, d a d u r c h g e k e n n ¬ z e i c h n e t , daß die Mittel zur Auεwahl der Betriebε- daten alε Software realiεiert sind.
16. Anlage nach Anspruch 13, d a d u r c h g e k e n n ¬ z e i c h n e t , daß die Software ein Leit- und Optimie¬ rungsprogramm bzw. £>ystem (LEOPS) für Blockheizkraftwerke (BHKW) darstellt.
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