Kurzbeschreibung
(Deutsch)
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Das optimale Energiekonzept einer Gruppe von Gebäuden unterscheidet sich von der Summe der optimalen Konzepte der einzelnen Gebäude. Im Rahmen des OptimEase-Projekts wird ein Rahmen entwickelt, der die energetische Optimierung von Gebäudegruppen durch Nutzung ihrer Synergien ermöglicht. Durch den Vergleich der optimalen Lösung für eine Gruppe von Gebäuden mit der Summe der optimalen Lösungen für jedes einzelne Gebäude werden die wirtschaftlichen und ökologischen Vorteile der Zusammenlegung mehrerer Gebäude bewertet.
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Kurzbeschreibung
(Englisch)
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The optimal energy concept of a group of buildings is different from the sum of the optimal concepts of the buildings consideredseparately. Within the OptimEase project, a framework is developed that allows for the energetic optimization of groups of buildingsby using their synergies. By comparing the optimal solution of a group of buildings with the sum of optimal solutions for eachindividual building, the economic and environmental benefits of aggregating several buildings is evaluated.
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Kurzbeschreibung
(Französisch)
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Le concept énergétique optimal d'un groupe de bâtiments est différent de la somme des concepts optimaux des bâtiments considérés séparément. Le projet OPTIM-EASE développe un cadre méthodologique permettant l'optimisation énergétique de groupes de bâtiments en utilisant leurs synergies. En comparant la solution optimale d'un groupe de bâtiments avec la somme des solutions optimales des bâtiments individuels, les gains économiques et environnementaux de l'agrégation de bâtiments sont caractérisés.
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Schlussbericht
(Deutsch)
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Das optimale Energiekonzept einer Gruppe von Gebäuden sollte sich von der Summe der optimalen Lösungen der einzeln betrachteten Gebäude unterscheiden. In Bezug auf diese Aussage versucht das Projekt OPTIM-EASE, Antworten auf folgende Forschungsfragen zu geben: 1) Welche Methoden und Mittel sind am besten geeignet, um dezentrale Energiesysteme für einzelne Gebäude und Gebäudegruppen zu identifizieren und zu entwerfen, um die Kosten und die Umweltauswirkungen zu minimieren ? 2) Wie können unterschiedliche und manchmal gegensätzliche Kosten- und Umweltziele gemeinsam angegangen werden ? 3) Inwiefern kann die Gruppierung von Gebäuden die Kosten und Umweltauswirkungen ihres Energieverbrauchs durch die Nutzung ihrer Synergien im Vergleich zu Einzelbetrachtungen verringern ? Um diese Aufgabe zu bewältigen, wurde im Rahmen des OPTIM-EASE-Projekts ein auf Python basierender Multi-Objektiv-Rahmen, "optihood", entwickelt und auf vier Fallstudien angewendet, die eine Vielzahl von Konfigurationen und Ergebnissen zeigen. Dieses Framework stellt ein Instrument zur Verfügung, mit dem die Auswahl der Technologien, ihre Kapazitäten und ihr stündlicher Betrieb im Jahresverlauf auf der Grundlage der jährlichen Äquivalenzkosten und/oder der Treibhausgasemissionen optimiert werden können. In allen Fallstudien erwies sich der Zusammenschluss von Gebäuden zu einer Energiegemeinschaft im Vergleich zur Summe der Einzellösungen als vorteilhaft in Bezug auf die Kosten und die Verringerung der Umweltauswirkungen. Wenn nur der Strom zwischen den Gebäuden innerhalb eines Mikronetzes geteilt wird, erwiesen sich die Strompreise als die wichtigsten Faktoren für potenzielle Kosten und Umweltvorteile. Die Ergebnisse zeigen eine Senkung der Kosten und der Treibhausgasemissionen um 16 % bzw. 9 %. Die niedrigen Stromkosten ermöglichen eine höhere Deckung des Wärmebedarfs durch den Einsatz von Wärmepumpen. Wenn zweitens die Wärmeströme innerhalb eines Wärmenetzes zwischen den Gebäuden aufgeteilt werden können, sind höhere Gewinne zu erwarten, wenn die Infrastruktur des Wärmenetzes weniger als 7 % bis 40 % der jährlichen Äquivalenzkosten des Systems kostet. Mit den KBOB-Faktoren für Treibhausgasemissionen sind Luftwärmepumpen die dominante Technologie, wenn die Treibhausgasemissionen optimiert werden. Allerdings wurden die CO2-Emissionen von Erdwärmesonden in der KBOB im Jahr 2023 auf die Hälfte des vorherigen Wertes aktualisiert, was die Wettbewerbsfähigkeit von Erdwärmepumpen in den untersuchten Studien verbessern könnte, wenn die Treibhausgasemissionen optimiert werden. Wärmegeführte KWK für Fernwärme mit Verbrennungsmotor kann unter bestimmten Bedingungen des Wärme- und Strombedarfs ebenfalls optimal sein (Beispiel: 7 MFH-Cluster). Photovoltaik wird gegenüber thermischen Solarkollektoren zur Dachbedeckung bevorzugt, wenn es um die Optimierung von Kosten und Treibhausgasemissionen geht. Diese Arbeit deckt bei weitem nicht den großen Bereich der Heizung und Kühlung im Gebäudesektor ab. Weitere Forschungen sind notwendig, um den Bedarf an Klimaanlagen, saisonalen Speichern sowie anderen Technologien wie Photovoltaikfassaden, Brennstoffzellen usw. besser zu berücksichtigen.
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Schlussbericht
(Englisch)
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The optimal energy concept of a group of buildings is foreseen to be different from the sum of the optimal solutions of the buildings considered separately. In relation to this statement, the OPTIM-EASE project, tries to provide answers to the following research questions: 1) What are the most appropriates methods and means to identify and design distributed multi-energy systems(DMES) for individual buildings and groups of buildings in order to minimize the cost and environmental impacts? 2) How are different and sometimes opposite cost and environmental objectives handled together? 3) To which extent can grouping buildings reduce the cost and environmental impacts of their energy consumption by exploiting their synergies compared to individual considerations? To carry out the task, a python-based multi-objective framework “optihood” was developed and applied to 4 case studies showing a variety of configurations and results. This framework provides a tool that can optimize according to the equivalent annual cost and/or greenhouse gases emissions the choice of technology, their capacities and their hourly operation over the year. Across all the case studies, grouping buildings within an energy community is proven to be beneficial in terms of cost as well as to mitigate environmental impacts compared to the sum of individual solutions. If only electricity is shared between the buildings within a microgrid, electricity prices were shown to be the main drivers of potential cost and environmental benefits. Results show decrease in cost and GHG emissions of respectively 16% and 9%. A lower electricity cost allows a larger share of heat to be delivered through heat pumps. Then if heat flows are allowed to be shared between buildings, more gains can be expected if the infrastructure for the thermal grid costs less than 7% to 40% of the equivalent annual cost of the system. With the considered greenhouse gas (GHG) emissions factors from the KBOB, air source heat pumps are the dominant technology when GHG emissions are optimized. However, CO2 emissions of the borehole heat exchanger were updated in the KBOB in 2023 to half the previous value, thereby increasing the competitiveness of ground-source heat pumps in the investigated studies. Heat-driven cogeneration systems for district heating with internal combustion engine can also be optimal in certain conditions of heat and electricity demand (ex:7 MFH cluster) photovoltaic is preferred over solar thermal collector to cover the roofs when optimizing cost and GHG emissions. The installed photovoltaic capacity was found to increase with the grid electricity and feed-in tariffs as the decreased grid electricity consumption and the increased revenue from feeding in excess photovoltaic electricity offsets higher investment costs. This work is far from covering the vast domain of heating and cooling of the building sector, more investigation is needed to better account for cooling needs, seasonal storages as well as other technologies such as photovoltaic facades, fuel cells, etc.
Zugehörige Dokumente
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Schlussbericht
(Französisch)
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Le concept énergétique optimal d'un groupe de bâtiments devrait être différent de la somme des solutions optimales des bâtiments considérés séparément. En relation avec cette affirmation, le projet OPTIM-EASE tente de fournir des réponses aux questions de recherche suivantes : 1) Quels sont les méthodes et les moyens les plus appropriés pour identifier et concevoir des systèmes énergétiques décentralisés pour des bâtiments individuels et des groupes de bâtiments afin de minimiser les coûts et les impacts environnementaux ? 2) Comment des objectifs différents et parfois opposés en matière de coûts et d'environnement peuvent-ils être traités ensemble ? 3) Dans quelle mesure le regroupement de bâtiments peut-il réduire les coûts et les impacts environnementaux de leur consommation d'énergie en exploitant leurs synergies par rapport à des considérations individuelles ? Pour mener à bien cette tâche, dans le cadre du projet OPTIM-EASE, un cadre multi-objectif basé sur python, "optihood", a été développé et appliqué à 4 études de cas montrant une variété de configurations et de résultats. Ce cadre fournit un outil qui permet d'optimiser, en fonction du coût annuel équivalent et/ou des émissions de gaz à effet de serre, le choix des technologies, leurs capacités et leur fonctionnement horaire au cours de l'année. Dans toutes les études de cas, le regroupement de bâtiments au sein d'une communauté énergétique s'est avéré bénéfique en termes de coûts et de réduction des impacts environnementaux par rapport à la somme des solutions individuelles. Si seule l'électricité est partagée entre les bâtiments au sein d'un micro-réseau, les prix de l'électricité se sont avérés être les principaux facteurs de coûts potentiels et d'avantages environnementaux. Les résultats montrent une diminution des coûts et des émissions de gaz à effet de serre de 16 % et 9 % respectivement. Le faible coût de l'électricité permet d’obtenir une couverture des besoins en chaleur plus importante par le biais de pompes à chaleur. Ensuite, si les flux de chaleur peuvent être partagés entre les bâtiments au sein d’un réseaux de chaleur, on peut s'attendre à des gains plus importants si l'infrastructure du réseau thermique coûte moins de 7 % à 40 % du coût annuel équivalent du système. Avec les facteurs d'émissions de gaz à effet de serre de la KBOB, les pompes à chaleur à air sont la technologie dominante lorsque les émissions de gaz à effet de serre sont optimisées. Cependant, les émissions de CO2 des sondes géothermiques ont été mises à jour dans la KBOB en 2023 à la moitié de la valeur précédente, ce qui pourrait améliorer la compétitivité des pompes à chaleur géothermiques dans les études étudiées lorsque les émissions de gaz à effet de serre sont optimisées. La cogénération pour le chauffage urbain avec moteur à combustion interne peut également être optimale dans certaines conditions de demande de chaleur et d'électricité (ex : 7 bâtiments multifamiliaux). Le photovoltaïque est préféré aux capteurs solaires thermiques pour couvrir les toits lorsqu'il s'agit d'optimiser les coûts et les émissions de gaz à effet de serre. Ce travail est loin de couvrir le vaste domaine du chauffage et de la climatisation du secteur du bâtiment, d'autres recherches sont nécessaires pour mieux prendre en compte les besoins de climatisation, les stockages saisonniers ainsi que d'autres technologies telles que les façades photovoltaïques, les piles à combustible...
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