Energieversorgungsdesign für Gebäude optimieren

Die Gestaltung der Energieversorgung für Gebäude ist wichtig. Dabei gibt's viele verschiedene Faktoren zu bedenken. Du musst über Kosten und Umweltauswirkungen nachdenken. Zum Beispiel ist es entscheidend, die Treibhausgasemissionen zu reduzieren, da Gebäude einen grossen Teil der globalen Emissionen ausmachen. Der Prozess kann kompliziert sein, weil die Preise für Energiequellen wie Strom und Gas in der Zukunft schwanken können.

Beim Planen der Energieversorgung eines Gebäudes müssen zwei Hauptentscheidungen getroffen werden. Die erste betrifft die Wahl der richtigen Geräte, wie Heiz- und Kühlsysteme. Das ist eine "Hier-und-Jetzt"-Entscheidung, weil sie schnell getroffen werden muss. Die zweite Entscheidung ist, wie man die gewählten Geräte betreibt, sobald man die tatsächlichen Energiepreise kennt. Das nennt man eine "Abwarten-und-Sehen"-Entscheidung, da sie warten kann, bis mehr Informationen verfügbar sind.

Um diese Herausforderungen anzugehen, haben Forscher einen Ansatz namens anpassbare Robuste Optimierung entwickelt. Diese Methode hilft, Entscheidungen zu treffen, die nicht nur darauf abzielen, die Kosten zu minimieren, sondern auch die Umweltauswirkungen zu berücksichtigen. In diesem Artikel zeigen wir, wie wir das Design der Energieversorgung für Gebäude optimieren können, indem wir sowohl Kosten als auch Kohlenstoffemissionen minimieren.

#Das Problem

Das Problem der Energieversorgungsgestaltung in Gebäuden kann aus verschiedenen Perspektiven betrachtet werden, besonders wenn es gegensätzliche Ziele gibt. Zum Beispiel könnte die Reduzierung der Kosten im Konflikt mit der Reduzierung der Kohlenstoffemissionen stehen. Daher muss ein Gleichgewicht zwischen diesen beiden Zielen gefunden werden. Dieses Gleichgewicht erfordert oft schwierige Abwägungen.

Neben den konkurrierenden Zielen hat der Prozess der Energieversorgungsgestaltung unterschiedliche Phasen. Zunächst müssen wir entscheiden, welche Geräte wir kaufen. Dazu gehört die Auswahl von Einheiten für Heizung und Kühlung sowie von Speicherlösungen. Die Herausforderung entsteht, weil die Preise der Energiequellen zum Zeitpunkt der Kaufentscheidung ungewiss sind. Später, wenn die Preise bekannt sind, können Anpassungen an der Funktionsweise der Energieversorgung vorgenommen werden.

Um die Unsicherheit bei den Preisen effektiv zu handhaben, kann das Problem mit robuster Optimierung modelliert werden. Dieser Ansatz sucht nach Lösungen, die nicht zu stark von potenziell extremen Preisszenarien abhängen. Stattdessen konzentriert er sich darauf, Bedauern zu minimieren, also den Unterschied zwischen den Kosten, die durch die gewählte Entscheidung entstanden sind, und den Kosten, die hätten realisiert werden können. Diese Methode nennt man bedauern robuste Optimierung.

#Ziele und Methodik

In unserer Studie zielen wir darauf ab, sowohl das Bedauern über Kosten als auch die Kohlenstoffemissionen im Design der Energieversorgung für Gebäude zu minimieren. Das wird so gemacht, dass zukünftige Preisunsicherheiten berücksichtigt werden und ein Gleichgewicht zwischen Sicherheit vor Preisschwankungen und dem Vermeiden von übervorsichtigen Entscheidungen gefunden wird.

Unser Ansatz kombiniert anpassbare robuste Optimierung mit multi-kriterieller Optimierung. Wir werden detailliert erläutern, wie wir die Lösungen für das Problem der Energieversorgungsgestaltung berechnen. Der Fokus liegt hauptsächlich auf einer Fallstudie zu einem Bürogebäude, um die praktische Anwendung unserer Methoden zu veranschaulichen.

#Ziele der Forschung

1. Entwicklung eines neuen Optimierungsmodells: Um eine geeignete Lösung zu finden, die Kosten und Kohlenstoffemissionen für die Energieversorgung von Gebäuden minimiert.

2. Berücksichtigung der Auswirkungen von Preisunsicherheiten: Um Unsicherheiten in zukünftigen Energiepreisen als kritischen Faktor in der Entscheidungsfindung zu integrieren.

3. Identifizierung der Trade-offs: Um zu verstehen, wie Kosten und Kohlenstoffemissionen im Design der Energieversorgung ausgewogen werden.

#Hintergrund

#Energieverbrauch und Emissionen

Gebäude sind bedeutende Verursacher von globalen Treibhausgasemissionen. Sie sind verantwortlich für etwa 40% der Gesamtemissionen. Diese Emissionen zu reduzieren ist notwendig für die Umweltverträglichkeit. Daher muss die Gestaltung der Energieversorgung nicht nur finanzielle Kosten, sondern auch die ökologischen Auswirkungen der Energiequellen berücksichtigen.

#Multi-kriterielle Optimierung

Multi-kriterielle Optimierung betrachtet Probleme mit mehr als einem Ziel. In unserem Fall wollen wir sowohl Kosten als auch Kohlenstoffemissionen minimieren. Da diese beiden Ziele manchmal im Konflikt stehen können, ist es entscheidend, eine Lösung zu finden, die beide adressiert.

In der multi-kriteriellen Optimierung werden Lösungen, die in allen Zielen gut abschneiden, als effiziente Lösungen bezeichnet. Die Menge dieser Lösungen wird als Pareto-Front bezeichnet. Verschiedene Methoden können verwendet werden, um die Pareto-Front zu approximieren, eine davon ist die Einschränkungsmethode, die wir verwenden.

#Robuste Optimierung

Robuste Optimierung ist eine Strategie, die verwendet wird, um Unsicherheiten in Optimierungsproblemen zu managen. Indem die schlimmsten Szenarien berücksichtigt werden, zielt die robuste Optimierung darauf ab, Lösungen zu liefern, die auch bei unerwarteten Preisänderungen wirksam bleiben. Dies ist besonders nützlich bei der Gestaltung der Energieversorgung, wo zukünftige Preisfluktuationen die Betriebskosten erheblich beeinflussen können.

#Bedauern Robustheit

Bedauern Robustheit konzentriert sich darauf, das maximale Bedauern zu minimieren, das aus einer Entscheidung entstehen könnte. Das bedeutet, Lösungen zu suchen, die nicht nur die Kosten minimieren, sondern auch sicherstellen, dass zukünftiges Bedauern durch unvorhergesehene Umstände auf ein Minimum reduziert wird. Dieser Ansatz ist besonders wichtig, wenn mehrere Designs für die Energieversorgung verglichen werden, da er hilft, eine Konfiguration auszuwählen, die widerstandsfähig gegenüber Preisänderungen ist.

#Modellierung des Problems

#Formulierung des Modells zur Energieversorgungsgestaltung

Das Modell zur Energieversorgungsgestaltung besteht aus mehreren Komponenten, einschliesslich:

• Entscheidungsvariablen: Dazu gehören die Typen und Grössen von Heiz- und Kühlsystemen, Speicheroptionen und Steuerstrategien für den Betrieb des Systems.

• Einschränkungen: Diese stellen sicher, dass die gewählten Konfigurationen die erforderlichen Energielasten erfüllen und technische Grenzen einhalten.

• Zielsetzungen: Die Hauptziele sind die Minimierung der Gesamtkosten und der Kohlenstoffemissionen.

Das Modell muss effektiv die Unsicherheit in zukünftigen Energiepreisen berücksichtigen und das potenzielle Bedauern bewerten, das mit verschiedenen Kaufentscheidungen verbunden ist.

#Unsicherheit in der Preisentwicklung

Im Kontext der Gestaltung der Energieversorgung spielt die Preisunsicherheit eine wichtige Rolle. Um diese Unsicherheit zu modellieren, wird eine Unsicherheitsmenge definiert, die mögliche zukünftige Schwankungen der Energiekosten erfasst. So können wir bewerten, wie unterschiedliche Entscheidungen unter verschiedenen Szenarien abschneiden werden.

#Lösungsstrategie

#Algorithmusübersicht

Um das Optimierungsmodell zu lösen, verwenden wir eine Kombination aus Einschränkungs- und Spaltengenerierungsalgorithmen. Dieser Ansatz ermöglicht es, effizient Lösungen zu finden, während die Komplexität des Problems bewältigt wird.

Der Algorithmus arbeitet strukturiert und verfeinert die Lösung iterativ, bis ein zufriedenstellendes Ergebnis erzielt wird. Er löst gleichzeitig sowohl das Hauptproblem der Energieversorgungsgestaltung als auch das Teilproblem des Managements der Betriebssteuerungen unter Unsicherheiten.

#Fallstudie: Ein Bürogebäude

Um unseren Ansatz zu veranschaulichen, wenden wir ihn auf eine spezifische Fallstudie an, die ein Bürogebäude betrifft. Die Daten für die Studie beinhalten Informationen zu Heiz- und Kühlbelastungen, Geräteeigenschaften und Marktpreise für Energie.

#Datensammlung

Die Daten umfassen:

• Heiz- und Kühllastprofile für das Gebäude.
• Eigenschaften verschiedener Heiz- und Kühlsysteme.
• Preisdaten für Strom, Gas und andere Energiequellen.

#Implementierung des Algorithmus

Der Algorithmus wird unter Verwendung einer Programmiersprache implementiert, die für mathematische Modellierung und Optimierung geeignet ist. Dies ermöglicht eine effiziente Berechnung und Handhabung grosser Datensätze, die für die komplexe Natur des Problems entscheidend sind.

#Ergebnisse und Diskussion

#Ergebnisse aus der Fallstudie

Die Ergebnisse der Anwendung des Optimierungsmodells auf die Fallstudie zeigen, dass erhebliche Einsparungen bei Kosten und eine Reduzierung der Kohlenstoffemissionen erreichbar sind. Durch die sorgfältige Auswahl von Geräten und Betriebsstrategien basierend auf Preisunsicherheiten kann ein ausgewogenes Design der Energieversorgung erreicht werden.

#Identifizierte Trade-offs

Die Analyse zeigt mehrere Trade-offs zwischen Kostenbedauern, Kohlenstoffemissionen und den gewählten Geräten. Entscheidungsträger erhalten eine Reihe von effizienten Lösungen, die helfen, die Auswirkungen ihrer Entscheidungen zu verstehen.

#Sensitivitätsanalyse zur Unsicherheit

Eine Sensitivitätsanalyse wird durchgeführt, um die Auswirkungen unterschiedlicher Unsicherheitsniveaus bei den Energiepreisen zu bewerten. Dies hilft, zu verstehen, wie robust die ausgewählten Lösungen gegenüber unvorhergesehenen Preisänderungen sind.

#Fazit

Die Studie zeigt die Bedeutung der Berücksichtigung mehrerer Kriterien bei der Gestaltung der Energieversorgung von Gebäuden. Durch die Integration von anpassbarer robuster Optimierung können wir sowohl das Bedauern über Kosten als auch die Kohlenstoffemissionen effektiv minimieren. Die Fallstudie hebt die Praktikabilität unseres Ansatzes und dessen Potenzial zur Unterstützung von Entscheidungsprozessen im Energiemanagement hervor.

Zukünftige Forschungen werden darauf abzielen, den Algorithmus weiter zu verfeinern und zusätzliche Ziele zu erkunden, wie die Minimierung der Gesamtkapitalinvestitionskosten. Interaktive Entscheidungsprozesse werden ebenfalls in Betracht gezogen, um die Anwendbarkeit dieser Ergebnisse in realen Szenarien zu verbessern.

#Zukünftige Arbeiten

Zusammenfassend bieten die Ergebnisse dieser Forschung wertvolle Einblicke in die Komplexität der Gestaltung der Energieversorgung von Gebäuden. Die Integration von multi-kriterieller und robuster Optimierung eröffnet neue Wege für zukünftige Studien, die darauf abzielen, die Effizienz und Nachhaltigkeit der Energienutzung in Gebäuden zu verbessern.