Quartierskonzepte und Smart City

In den Modellregionen Berlin, Dresden und Zwickau realisiert WindNODE Smart-City-Entwürfe mit einem Fokus auf Flexibilisierung und Regionalisierung der Lasten und auf dezentrale Eigenerzeugung. Ziel dieses Arbeitsfeldes ist es, unterschiedliche Entwürfe zu testen, die Potenziale von Quartierskonzepten im Rahmen der Energiewende zu verstehen – beispielsweise im Hinblick auf netz- und systemdienliche Angebote – und Transfermöglichkeiten in andere Regionen herauszuarbeiten.

Modellregion Zwickau / Quartier Marienthal

Die WH Zwickau, in Zusammenarbeit mit ZEV und SenerTec, vernetzt in Zwickau regenerative Erzeuger, Energiespeicher und Verbraucher der Modellregion in einer intelligenten IKT-Infrastruktur (Smart Grid). Die Daten aus dieser IKT-Infrastruktur nutzen wir zur Entwicklung und Anwendung von Prognoseverfahren, sowie zur Entwicklung von Steueralgorithmen für Energiespeichersysteme und das Energieversorgungsnetz. Damit decken wir relevante Möglichkeiten des Energiemarktes ab, erproben Anbindungen an eine übergreifende IKT-Vernetzung und evaluieren die Nutzerakzeptanz. Außerdem stellen wir das Simulations- und Big-Data-Tool "Smart Heat" bereit und führen damit ein Monitoring der wärmeseitigen Quartiersentwicklung der beiden Musterquartiere Marienthal und Prenzlauer Berg durch. Über die begehbare Musterwohnung im "ubineum" stellt das Vorhaben einen Kontakt zur interessierten Öffentlichkeit her.

Publikationen

Hempel, Fischer, Veit, Hommel, Kretz, Dziurzik, Bodach (2017): „Energiewende im Niederspannungsnetz – Modellregion Zwickau“. In: International ETG Congress 2017 Die Energiewende – Blueprints for the new energy age, S. 538-543, Bonn, November 2017.

 

Teich, Kretz, Neumann, Hermann (2018): „Blockchain in dezentralisierten Energiemärkten“. In: 25th Interdisciplinary Scientific Conference Mittweida (IWKM), Mittweida, Oktober 2018.

 

Hermann, Teich, Kassel, Kretz, Neumann, Leonhardt, Junghans (2018): „Blockchain in decentralized local energy markets“. In: Popplewell, Thoben, Knothe, Poler (Hrsg.), Enterprise Interoperability VIII – Proceedings of the I-ESA Conferences 9, Springer, Berlin, April 2019.

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Modellregion Berlin / Quartier Prenzlauer Berg

In zwei Berliner Quartieren, der "Hosemannstraße" in Berlin-Prenzlauer Berg und dem "Lindenhof II" in Berlin-Schöneberg, erprobt das Borderstep Institut zusammen mit Dr. Riedel Automatisierungstechnik und dem DAI-Labor der TU Berlin, wie aus verschiedenen Kombinationen von Energieerzeugung und Speicherung in Wohngebäuden flexiblere, stromgeführte Betriebsweisen von Wohnquartieren erreicht werden können. Eingesetzte Technologien reichen von modulierbaren Blockheizkraftwerken, Puffer- und Gebäudemassespeichern über Power-to-Heat-Aggregate bis zu Smart-Building-Technik. Dadurch schaffen wir dezentrale Flexibilitäten, um auf Überangebote von erneuerbarem Strom reagieren zu können. Unter Einbeziehung externer Signale aus Markt und Netz entwickeln wir hierzu passende Geschäfts- und Abrechnungsmodelle für die Energie- und Wohnungswirtschaft sowie eine Software-Applikation für Endkunden.

Publikationen

Beucker (2017): „Vorhaben ProSHAPE: Optimierung von Energiekosten im Quartier durch dezentrales Energiemanagement“. In: Jürgen Pöschk (Hrsg.), Energieeffizienz in Gebäuden - Jahrbuch 2017, VME Verlag und Medienservice Energie, Berlin, Mai 2017.

 

Hübner (2017): „Entwicklung eines Ansatzes zur kurzfristigen Lastenvorhersage für Gebäude basierend auf der Lp-Norm und numerischen Wetterdaten“. Bachelorarbeit am Fachgebiet Distributed Artificial Intelligence Laboratory, Technische Universität Berlin, Berlin, Dezember 2017.

 

Bender-Saebelkampf (2018): „Short-Term Load Forecasting of Residential Electricity Consumption Using Convolutional Neural Networks”. Masterarbeit am Fachgebiet Distributed Artificial Intelligence Laboratory, Technische Universität Berlin, Berlin, April 2018.

 

Berardo (2018): „Integrating Flexibility in Smart Grids via Aggregation - Modeling and Optimization of a Virtual Power Plant as a Service Provider”. Masterarbeit am Fachgebiet Distributed Artificial Intelligence Laboratory, Technische Universität Berlin, Berlin, April 2018.

 

Elvers (2018): „Short-Term Probabilistic Residential Load Forecasting using CNN“. Masterarbeit am Fachgebiet Distributed Artificial Intelligence Laboratory, Technische Universität Berlin, Berlin, Oktober 2018.

 

Haja (2018): „Towards Accurate Short-Term Residential Load Forecasting: Employing Local Permutation-Based Error Metrics and Machine Learning Techniques“. Masterarbeit am Fachgebiet Distributed Artificial Intelligence Laboratory, Technische Universität Berlin, Berlin, Oktober 2018.

 

Voß, Bender-Saebelkampf, Albayrak (2018): „Residential Short Term Load Forecasting Using Convolutional Neural Networks”. In: IEEE International Conference on Communications, Control, and Computing Technologies for Smart Grids (SmartGridComm), Aalborg, Oktober 2018.

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Voß, Haja, Albayrak (2018): „Adjusted Feature-Aware k-Nearest Neighbors: Utilizing Local Permutation-Based Error for Short-Term Residential Building Load Forecasting”. In: IEEE International Conference on Communications, Control, and Computing Technologies for Smart Grids (SmartGrid-Comm), Aalborg, Oktober 2018.

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Rietig (2019): „Framework zur Bewertung von Mehrwertdiensten für Smart Meter Gateways“. Bachelorarbeit am Fachgebiet Distributed Artificial Intelligence Laboratory, Technische Universität Berlin, in Kooperation mit Bosch Software Innovations, Berlin, Februar 2019.

 

Beucker, Hinterholzer (2019): „Building Energy Management Systems and Their Role in the Energy Transition Results from Research Projects and Applications in Germany”. In: ICT4S 2019 – 6th International Conference on ICT for Sustainability, Lappeenranta, Juni 2019.

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Elvers, Voß, Albayrak (2019): „Short-Term Probabilistic Load Forecasting at Low Aggregation Levels using Convolutional Neural Networks”. In: 13th IEEE PowerTech 2019, Mailand, Juni 2019.

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Voß, Jain, Albayrak (2019): „Subgradient Methods for Averaging Household Load Profiles under Local Permutations”. In: 13th IEEE PowerTech 2019, Mailand, Juni 2019.

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Beucker (2019): „Reduktion von CO2-Emissionen im Gebäudebestand durch digitales Energiemanagement“. Stellungnahme für die Industrieinitiative Smart Living (White-Paper), Borderstep Institut, Berlin, August 2019.

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Modellregion Dresden / Kommunale Lastverschiebepotenziale

Kommunale Liegenschaften, Eigenbetriebe und Einrichtungen bieten ein großes Potenzial zur Energieeinsparung und für den kurz- und mittelfristigen Lastausgleich in Stromnetzen mit hohem Sonnen- und Windstromanteil. In den Bereichen Flexibilisierung der Energieerzeugung und Verbraucher, Energieeffizienz sowie intelligente Netze wird die Landeshauptstadt Dresden die Ergebnisse aus WindNODE für kommunale Einrichtungen, Unternehmen und Bürgerverbände aufbereiten, hinsichtlich ihrer Umsetzung bewerten und für den Aufbau von Pilotprojekten nutzen. Parallel dazu untersuchen wir kommunale Flexibilisierungsoptionen am Beispiel der Abwasserentsorgung der Stadtentwässerung Dresden. Die Ergebnisse und Schlussfolgerungen sollen in eine Gesamtstudie mit Ableitung von Handlungsoptionen, Handlungsempfehlungen sowie einem Handlungsleitfaden für die Kommune einfließen.

Publikationen

Anke, Möst, Kupke, Graebig, Franke (2018): „Bewertung lokaler und kommunaler Flexibilitätspotenziale: Verbundprojekt WindNODE“. In: BWK Das Energie-Fachmagazin, Ausgabe 12/2018, VDI Fachmedien, Düsseldorf, Dezember 2018.

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Anke, Dierstein, Hladik, Möst (2018): „Begleitstudie WindNODE – Lastverschiebungspotentiale in Dresden“. In: Schriftenreihe des Lehrstuhls für Energiewirtschaft der Technischen Universität Dresden, Band 16, Technische Universität Dresden, Dresden, September 2019.

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Vergleich und Transfer von Quartierskonzepten

Das Borderstep Institut führt in diesem Vorhaben die Ergebnisse aus dem Arbeitsfeld im Hinblick auf die potenzielle Netzdienlichkeit von Quartieren, den möglichen Beitrag des Gebäudesektors zur Energiewende und die Nutzung Erneuerbarer Energien in Quartieren einschließlich ihrer Wandlung in Wärme (Power-to-Heat) zusammen. Dann stellen wir Vergleiche zu anderen Versuchsgebieten an, um die Übertragbarkeit der entwickelten Lösungen auf Quartiere unterschiedlicher technischer Komplexität zu untersuchen. Die Vergleichsprojekte wurden unter dem Aspekt ausgewählt, verschiedenartige Ansätze zu repräsentieren, darunter ein energetisch ganzheitlich entworfenes Quartier mit Power-to-Heat-Anlagen zur Senkung des Primärenergiebedarfs und ein Quartier mit Blockheizkraftwerk, innovativem Hochtemperaturspeicher und einer Dampfturbine zur CO2-freien Rückverstromung.

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