En-tête de navigationNavigation principaleSuiviFiche


Unité de recherche
OFEN
Numéro de projet
SI/501530
Titre du projet
Development of a valuation method for the grid compatibility of residential buildings
Titre du projet anglais
Development of a valuation method for the grid compatibility of residential buildings

Textes relatifs à ce projet

 AllemandFrançaisItalienAnglais
Mots-clé
-
-
-
Anzeigen
Description succincte
Anzeigen
-
-
Anzeigen
Rapport final
Anzeigen
Anzeigen
-
Anzeigen

Textes saisis


CatégorieTexte
Mots-clé
(Anglais)
Valuation method, residential buildings, grid integration, low-voltage grid; grid load
Description succincte
(Allemand)

Es wird eine Bewertungsmethode für die Netzkompatibilität von Wohngebäuden entwickelt, um diese schon bei ihrer Planung so auslegen zu können, dass sie sich möglichst nahtlos in die bestehende Netzumgebung integrieren. So könnte der Bedarf an Netzausbauten oder anderer Massnahmen in Zukunft reduziert werden. Auch kann die Nachrüstung bestehender Gebäude - z.B. mit PV oder Akkuspeicher - aus Netzsicht bewertet und somit gezielter gesteuert werden.

Description succincte
(Anglais)

Development of a valuation method for the grid compatibility of residential buildings. This method enables to layout buildings already in their planning phase such that they fit into the local grid structure. If the building fits into the local grid structure, the upgrading of the grid and other measures could be reduced. Also retrofitting with PV systems or batteries could be valued based on the grid needs and thus specifically controlled.

Rapport final
(Allemand)

Gängige energetische Gebäudebewertungsmethoden bewerten Gebäude meist isoliert ohne Berücksichtigung der Wechselwirkungen mit deren Umgebung. Mit der Umsetzung der Schweizer Energiestrategie 2050 ist jedoch zu erwarten, dass Gebäude sich stärker dezentral, d.h. aus ihrer Netzumgebung, mit Elektrizität versorgen. Darüber hinaus werden in Gebäuden vermehrt Anlagen (z.B. Photovoltaik, Ladestationen für Elektrofahrzeuge) installiert, die eine höhere Belastung des umgebenden Verteilnetzes zur Folge haben können. Diese Punkte werden in herkömmlichen Gebäudebewertungsmethoden nicht abgebildet.

Die hier vorgestellte Bewertungsmethode liefert einen Ansatz zur Bewertung der «Netzdienlichkeit» eines Gebäudes bei einem Anschluss an ein bestehendes Niederspannungsverteilnetz. Eine positive Netzdienlichkeit bedeutet, dass das Verteilnetz durch das Gebäude entlastet wird (z.B. Entlastung des Trafos und der Leitungen). Nimmt die Belastung des Netzes durch das Gebäude hingegen zu (z.B. höhere Spannungen durch erhöhte Energieeinspeisung), wird die Netzdienlichkeit negativ bewertet. Die vorgestellte Methode quantifiziert die Auswirkungen verschiedener Eingangsgrössen (z.B. installierte PV-Leistung, Batteriekapazität, Bedarf Wärmepumpe) auf die definierten Kenngrössen des Netzes (z.B. Spannungslimiten, Leitungs- und Trafobelastung). Die Summe der Bewertungen der einzelnen Kenngrössen wird in der sogenannten Netzdienlichkeit des Gebäudes zusammengefasst.

Zur Bewertung eines Gebäudes sind Angaben zu den grundlegenden Gebäudekenngrössen, zur Lastmanagementmethode und zum Szenario erforderlich. Das zu bewertende Gebäude wird mit dem durchschnittlichen Referenzgebäude des spezifischen Netzes verglichen. Um die zeitliche Entwicklung des Referenzgebäudes zu berücksichtigen, wurden im Rahmen dieses Projekts die Szenarien «heute», «2035» und «2050» erstellt (grössere Durchdringung von Wärmepumpen, Elektroautos, Photovoltaikanlagen, Batteriespeicher, effizientere Haushalte). Die hier betrachteten Lastmanagementverfahren sind «Referenzsteuerung», «Eigenverbrauchsoptimierung» und «Leistungsoptimierung». Das gebäudeinterne Lastmanagement beeinflusst die Wirkung des Gebäudes auf das angeschlossene Netz.

Die Bewertungsmethode wurde anhand von zwei Beispielnetzen (Hirzbrunnen und VEiN) entwickelt und getestet. Dazu wurden sämtliche Gebäude (Ein- und Mehrfamilienhäuser) parametrisiert. Standardlastprofile für den Haushaltsstrombedarf, sowie für Wärmepumpen, Elektroautos und Photovoltaikerträgen wurden für jedes Szenario und jede Lastmanagementmethode definiert. Anhand von Netz- und Gebäudesimulationen wurden Sensitivitätskoeffizienten für jeden Fall ermittelt, die quantifizieren, welchen Einfluss eine Änderung einer Eingangsgrösse auf die Kenngrössen und damit die Netzdienlichkeit hat. Anhand eines Testgebäudes zeigt sich für beide Netze, dass nur die sog. Leistungsoptimierung für alle Szenarien einen positiven Einfluss auf das Netz hat und sich eine Batterie auf alle untersuchten Kenngrössen positiv auswirkt.

Die Bewertungen in den zwei untersuchten Netzen wurden als plausibel befunden. Anhand der durchgeführten Untersuchungen kann die allgemeine Gültigkeit der Bewertungsmethode jedoch noch nicht abschliessend beurteilt werden. Dazu sind weitere Simulationen mit unterschiedlichen Netzen und eine statistische Auswertung nötig. Dies ist grundsätzlich möglich, ist jedoch aufwändig (v.a. die Generierung von Netz- und Gebäudedaten). Bereits für die zwei untersuchten Netze war der Aufwand für die Datengenerierung und die Simulationen beträchtlich. In einem weiteren Schritt würde es sich allenfalls lohnen zu untersuchen, wie sich die Bewertungsgrundlagen verallgemeinern bzw. vereinfachen liessen, um zu einem einfach anwendbaren Werkzeug für Architekten, Bauherren und Verteilnetzbetreiber zu gelangen.

Documents annexés
Rapport final
(Anglais)

State-of-the-art energetic rating methods for buildings typically focus on the building itself and do not consider the interaction between the building with its infrastructural environment. However, in the context of the Swiss Energy Strategy 2050, buildings will consume more decentrally produced electricity, i.e. electricity which is produced in the local grid environment. Furthermore, more devices that may impose a higher stress on the local distribution grid (e.g., photovoltaics, EV charging stations)will be installed in buildings. These aspects are not considered so far by building rating methods.

The rating method for buildings proposed here is able to rate the “grid friendliness” of a building in alow-voltage distribution grid. If the building relieves the grid load (e.g. reduces the load on cablesand/or transformers), its grid friendliness is rated positive. On the contrary (e.g. higher voltage by means of strong feed-in of electric power), the grid friendliness is rated negative. The proposed method quantifies the impacts of different input parameters (e.g. istalled PV power, battery capacity, consumption of heat pump) on defined parameters of the grid (e.g. voltage limits, cable andtransformer loading). All impacts are then summarized in the so-called grid friendliness of the building.

The rating of a building requires information about the basic building characteristics, the load management method and the scenario. The building to be rated is compared with the average reference building in the specific grid. In order to consider the future development of the reference building, three scenarios (“today”, “2035” and “2050”) were established within the framework of this project. They comprise an increasing penetration of heat pumps, electric vehicles, PV systems, battery storages and more energy-efficient households. The energy management methods investigated within the project are “reference control”, “optimization of self-consumption” and “power optimization”. The energy management method influences the impact of the building on the local distribution grid.

The new rating method has been developed and tested at the example of two different grids (Hirzbrunnen and VEiN). All buildings (family houses and apartment buildings) were parameterised; standard consumption/production profiles for household electricity, heat pumps, electric vehicles and PV systems were established for each scenario and each energy management method. By means of building and grid simulations, sensitivity coefficients have been identified for each case. The sensititity coefficients quantify the impact of a variation in an input parameter on the grid friendliness of the building. A test building shows for both networks that only the so-called power optimization has a positive effect on the grid for all scenarios and that a battery has a positive effect on all the parameters examined.

The ratings carried out in the two grids are considered plausible. However, with these results, the overall validity of the proposed rating method cannot yet be finally judged. For this, more simulations in a variety of grids and subsequent statistical data analysis are required. This procedure is feasible, but requires a high effort, in particular for the generation of grid- and building data. For the two considered grids, the effort required for data generation and simulations was high. In a further step, the generalization and simplification oft he proposed method can be investigated, in order to develop an easy-to-use tool for architects, builders and distribution grid operators.

Rapport final
(Français)

Les méthodes courantes d’évaluation des bâtiments ne tiennent pas compte de l’interaction des bâtiments avec leur environnement. Avec la mise en application de la stratégie énergétique Suisse 2050, il faut s’attendre à une décentralisation de l’approvisionnement en électricité des bâtiments, c’est-à-dire provenant de leur propre réseau. Par ailleurs, de plus en plus de systèmes (photovoltaïques ou stations de recharge de véhicules électriques par exemple) sont installés dans les bâtiments, ce qui peut entrainer une charge plus importante sur le réseau de distribution électrique. Ces aspects ne sont pas pris en compte dans les méthodes classiques d’évaluation des bâtiments.

La méthode présentée ici, permet d’évaluer la compatibilité de raccordement d’un bâtiment à un réseau de distribution basse tension existant. Une compatibilité positive signifie que la charge du réseau de distribution est diminuée par le bâtiment (moins de charge sur les transformateurs et les câbles). Une compatibilité de raccordement négative signifie que la charge du réseau est augmentée par le bâtiment (augmentation de la tension de par l’augmentation de puissance). La méthode présentée quantifie les effets de différentes grandeurs d’entrées (Puissance photovoltaïque installée, capacité de stockage des batteries, consommation de la pompe à chaleur par exemple) sur les paramètres définis du réseau (valeurs limites des tensions, charge des câbles et des transformateurs par exemple). La somme des évaluations des paramètres du réseau constitue la compatibilité de raccordement d’un bâtiment à un réseau.

Les informations sur les caractéristiques de base d’un bâtiment, sur la méthode de gestion des charges ainsi que le scénario sont nécessaires pour l’évaluation d’un bâtiment. Le bâtiment ainsi défini est comparé au bâtiment de référence moyen du réseau spécifié. Des scénarios valables « aujourd’hui », en «2035 » et en « 2050 » ont été créés pour tenir compte de l’évolution du bâtiment de référence (augmentation de l’installation de pompes à chaleur, de véhicules électriques, d’installations photovoltaïques, de stockage par batteries, amélioration des appareils ménagers). Les méthodes possibles de gestion de la charge sont « contrôle par référence », « optimisation de la consommation propre » et « optimisation de la puissance ». La gestion de la charge interne influence l’effet du bâtiment sur le réseau.

Deux réseaux (Hirzbrunnen et VEiN) ont été utilisés pour développer et tester la méthode d’évaluation. Des maisons individuelles et collectives ont pour cela été modélisées. Des profils de charge standards de la consommation des appareils ménagers, de pompes à chaleur, de véhicules électriques, ainsi que l’apport de systèmes photovoltaïques ont été définis, pour chaque scénario et méthode de gestion des charges. Les coefficients, déterminés pour chaque cas, pondèrent l’influence d’une variation de la grandeur d’entrée sur les paramètres du réseau et donc la compatibilité de raccordement du bâtiment à ce réseau. Un bâtiment d’essai montre que pour les deux réseaux, seule l’optimisation dite de la puissance a un effet positif pour chaque scénario sur le réseau, et qu’une batterie a un effet positif sur tous les paramètres examinés.

Les résultats de la méthode d’évaluation appliquée aux deux réseaux étudiés sont considérés comme plausibles. Au vu des essais réalisés, il n’est cependant pas possible de conclure à la généralisation de cette méthode d’évaluation. Pour cela, il faudrait faire de nouvelles simulations avec de nouveaux réseaux et analyser les résultats obtenus de manière statistique. Ceci est possible, mais représente un travail conséquent (en particulier générer les données de réseau et de bâtiment). Dans une prochaine étape, il pourrait être envisager de simplifier et généraliser les bases d’évaluations pour faciliter l’utilisation de l’outil par les architectes, les maitres d’ouvrage et les gestionnaires de réseaux de distribution.