SolHOOD – Solar energy neighborhoods: Optimal design and operation of heat, cold and electricity supply on the neighborhood scale

• Forschungsstelle: BFE
• Projektnummer: SI/502297

Kurzbeschreibung (Deutsch)

Es werden intelligente Planungsmethoden und Regelstrategien für effiziente Solarenergie-Areale entwickelt. Die Versorgung solcher Areale mit Wärme, Kälte und Strom soll unter optimaler Nutzung von Solarenergietechnologien, Speicherlösungen sowie der thermischen und elektrischen Vernetzung der Gebäude erfolgen. Im Fokus liegen insbesondere die winterliche Wärmeversorgung und die Suche nach effizienten Alternativen zu Luft/Wasser- und Erdwärme-Wärmepumpensystemen. Durch die Ausnutzung von Synergien und Sektorkopplung auf Arealebene soll der mit hohen CO2-Emissionen belastete Winterstrombedarf reduziert und eine hohe Last- und Produktionsflexibilität gegenüber dem Stromnetz ermöglicht werden.

Kurzbeschreibung (Englisch)

This project aims to develop smart planning methods and control strategies for high-performance solar neighborhoods. The supply with heat, cold and electricity of such neighborhoods shall make optimaluse of solar energy technologies, storage solutions, and the interconnection of the buildings via electrical and thermal grids. A special focus is on the winter heat supply, and the search for efficient alternatives to air/water and geothermal heat pump systems. Exploiting synergies and sector coupling at the neighborhood scale will allow to reduce the carbon-intensive winter electricity demand and to provide a high load and production flexibility towards the electricity grid. The technical approach is the development of efficient computational models that allow a) to compare a large number of system variants in the design phase with regard to different objective functions (costs, emissions, grid flexibility) and b) to realize model-predictive control strategies on a neighborhood scale.

Kurzbeschreibung (Französisch)

Des méthodes de planification et des stratégies de régulation intelligentes seront développées pour des zones d'énergie solaire efficaces. L'approvisionnement de telles zones en chaleur, en froid et en électricité doit se faire en utilisant de manière optimale les technologies de l'énergie solaire, les solutions de stockage ainsi que la mise en réseau thermique et électrique des bâtiments. L'accent est mis en particulier sur l'approvisionnement en chaleur en hiver et sur la recherche d'alternatives efficaces aux systèmes de pompes à chaleur air/eau et géothermiques. En exploitant les synergies et le couplage des secteurs au niveau du site, il s'agit de réduire les besoins en électricité en hiver, qui sont chargés d'émissions élevées de CO2, et de permettre une grande flexibilité de charge et de production par rapport au réseau électrique.

Schlussbericht (Deutsch)

Das Projekt SolHOOD zielt auf die Dekarbonisierung von Schweizer Quartieren ab. Es wurden intelligente Planungsmethoden entwickelt werden, die die Winterenergiel¨ucke mindern. Dies wird erstens durch eine umfassende Optimierung des Systemdesigns und zweitens durch den Einsatz von modellprädiktiver Regelung (Model Predictive Control - MPC) zur optimalen Steuerung solarintegrierter Energiesysteme erreicht. Zentral für diesen Ansatz ist die Entwicklung von ”optihood“, einem open-source, Python-basierten Framework für die ganzheitliche Energiesystemoptimierung, das dynamische 3R3C-Gebäudemodelle. Die Anwendung des Optimierungs-Frameworks auf ein Büroquartier identifizierte ein zentrales Hochtemperatur-Fernwärmenetz, hybridisiert mit solarthermischen Flachkollektoren, als das technisch-wirtschaftliche Optimum. Diese Topologie führte zu einer Reduktion der gesamten annualisierten Kosten um 18 % im Vergleich zu einer Niedertemperatur- Fernwärmelösung mit dezentralen Erdwärmepumpen. Das optimale Design basiert auf einer kleineren Dimensionierung der Wärmepumpen für den Grundlastbetrieb (>6000 Volllaststunden) und einem signifikanten thermischen Speicher (0,3–0,4 m3 pro MWh Wärmebedarf), wobei die solarthermischen Kollektoren einen spezifischen Ertrag von 500 kWh/m2a und einen solaren Deckungsgrad von 11,9 % lieferten. In einer Fallstudie eines Wohnquartiers quantifizierte die Analyse die Zielkonflikte einer tiefgreifenden Dekarbonisierung: Eine dreifache Reduktion der jährlichen THG-Emissionen erforderte eine Erhöhung der gesamten Systemkosten um 20 %, hauptsächlich um den notwendigen elektrischen Speicher (>1,5 Stunden der PV-Spitzenspeicherkapazität) und eine grösseres Solarthermie-Feld (200 m2) bereitzustellen. Während diese spezifischen numerischen Werte von den zugrunde liegenden Kostenannahmen abhängen, sind die Trends hinsichtlich Hybridisierung und Speicherdimensionierung auf ähnliche Quartierstypologien übertragbar. In Bezug auf die Betriebsführung zeigte die Implementierung einer neuen MPC-Strategie einen fundamentalen Wandel in der Netzinteraktion. Die MPCStrategie erzielte eine Reduktion der Betriebskosten um 4,2 % im Vergleich zu einer regelbasierten Steuerung. Noch bedeutender ist, dass die MPC-Strategie den Netzflexibilitätsfaktor um 33,8 % verbesserte und das Fernwärmesystem erfolgreich von einem netzbelastenden zu einem netzdienlichen Akteur transformierte, in die thermische Erzeugung von den Spitzenzeiten der Strompreise entkoppelt wurde.

Schlussbericht (Englisch)

The project SolHOOD targets the decarbonization of Swiss neighborhoods by developing smart planning methods that mitigate the winter energy gap. This was achieved firstly through an overall design optimization, and secondly by using Model Predictive Control (MPC) to optimally control solar-integrated energy systems. Central to this approach is the development of ”optihood”, an open-source Python-based framework for holistic energy system optimization integrating dynamic 3R3C building models. Applying the optimization framework to an office district identified a centralized high-temperature district heating network, hybridized with solar thermal flat plate collectors, as the techno-economic optimum. This topology yielded an 18 % reduction in total annualized costs compared to a low-temperature district heating solution with decentralized ground-source heat pumps. The optimal design relies on heat pump downsizing for baseload operation (>6000 full load hours) and significant thermal storage (0.3–0.4 m3 per MWh of heat demand), with solar thermal collectors providing a specific yield of 500 kWh/m2a and a solar fraction of 11.9 %. In a residential district case study, the analysis quantified the trade-offs of deep decarbonization: achieving a threefold reduction in annual GHG emissions required a 20 % increase in total system costs, primarily to accommodate necessary electrical storage (>1.5 hours of PV peak storage capacity) and expanded solar thermal capacity (200 m2). While these specific numeric values depend on the underlying cost assumptions, the trends regarding hybridization and storage sizing are applicable to similar district typologies. Regarding operational control, the implementation of a novel MPC strategy demonstrated a fundamental shift in grid interaction. The MPC strategy achieved a 4.2 % reduction in operational costs compared to Rule-Based Control. This, however, represents a conservative estimate; savings are expected to be higher if the optimizer and digital twin models are well aligned. More significantly, the MPC strategy improved the Grid Flexibility Factor by 33.8 %, successfully transforming the district heating system from a grid-stressing to a grid-supporting asset by decoupling thermal generation from peak electricity pricing periods.

Zugehörige Dokumente

• Final report_english [PDF] 14'900 kB