h1

h2

h3

h4

h5
h6
000825049 001__ 825049
000825049 005__ 20251020080657.0
000825049 020__ $$a978-3-948234-07-2
000825049 0247_ $$2HBZ$$aHT021069589
000825049 0247_ $$2Laufende Nummer$$a40579
000825049 0247_ $$2datacite_doi$$a10.18154/RWTH-2021-08000
000825049 037__ $$aRWTH-2021-08000
000825049 041__ $$aEnglish
000825049 082__ $$a620
000825049 1001_ $$0P:(DE-82)IDM00893$$aSchumacher, Markus$$b0$$urwth
000825049 245__ $$aDesign and assessment of grid-driven distributed cogeneration$$cMarkus Schumacher, Institute for Energy Efficient Buildings and Indoor Climate$$honline, print
000825049 246_3 $$aAuslegung und Bewertung netzgeführter dezentraler Kraft-Wärme-Kopplung$$yGerman
000825049 250__ $$a1. Auflage
000825049 260__ $$aAachen$$bE.ON Energy Research Center, RWTH Aachen University$$c2021
000825049 300__ $$a1 Online-Ressource : Illustrationen, Diagramme
000825049 3367_ $$02$$2EndNote$$aThesis
000825049 3367_ $$0PUB:(DE-HGF)11$$2PUB:(DE-HGF)$$aDissertation / PhD Thesis$$bphd$$mphd
000825049 3367_ $$0PUB:(DE-HGF)3$$2PUB:(DE-HGF)$$aBook$$mbook
000825049 3367_ $$2BibTeX$$aPHDTHESIS
000825049 3367_ $$2DRIVER$$adoctoralThesis
000825049 3367_ $$2DataCite$$aOutput Types/Dissertation
000825049 3367_ $$2ORCID$$aDISSERTATION
000825049 4900_ $$aE.ON Energy Research Center ; EBC, Energy efficient buildings and indoor climate$$v93
000825049 500__ $$aDruckausgabe: 2021. - Auch veröffentlicht auf dem Publikationsserver der RWTH Aachen University
000825049 502__ $$aDissertation, RWTH Aachen University, 2021$$bDissertation$$cRWTH Aachen University$$d2021$$gFak04$$o2021-07-07
000825049 5203_ $$aDer Ausbau der Erneuerbaren Energien führt zukünftig zu vermehrten Fluktuationen in der Stromerzeugung. Diese Fluktuationen werden bisher durch Pumpspeicher und konventionelle fossile Großkraftwerke ausgeglichen. Zusätzlich müssen mit der Elektrifizierung von Mobilität und Gebäudebeheizung neue elektrische Lasten in Verteilnetzen integriert werden. Dadurch drohen, neben einer zeitweisen Überproduktion von Strom, auch Überlastungen durch elektrische Lasten, z.B. in kalten Winternächten. Neben den genannten elektrischen Bedarfen besteht auf Verteilnetzebene gleichzeitig ein signifikanter Wärmebedarf, der möglichst effizient gedeckt werden muss. Eine Lösung zur effizienten Bereitstellung könnte die Anwendung der Kraftwärmekopplung (KWK) darstellen. Darüber hinaus könnte die KWK die Rolle von flexibel einsetzbaren, verteilten Kraftwerken übernehmen und auf lokaler Ebene lastinduzierte Netzengpässe vermindern. Um diese Funktion zu ermöglichen, müssen zeitaufgelöste Zustände des elektrischen Energiesystems bestimmt und an netzgeführte KWK-Systeme übermittelt werden. Hierzu werden ein dynamischer CO2-Faktor des nationalen Stromerzeugungsparks und die Engpassleistung des lokalen Verteilnetzes, in dem das KWK-System installiert ist, betrachtet. Auf Grundlage dieser Zustandssignale können dynamische Betriebs- und Regelstrategien im KWK-System umgesetzt werden. Regelungsstrategie und Dimensionierung bestimmen die KWK-Performance und sind voneinander abhängig. Beide Aspekte werden kombiniert betrachtet und die Bewertung der Performancegeschieht anhand von CO2-Vermeidungskosten und Engpassvermeidungspotenzial im lokalen elektrischen Verteilnetz. Zur Bewertung und Optimierung der Auslegung von KWK-Systemen werden dynamische Simulationsmodelle in Verbindung mit einem genetischen Algorithmus eingesetzt. Die Optimierung wird für diverse Gebäudeenergiesysteme und Randbedingungendurchgeführt. Die Randbedingungen sind durch Ausbauszenarien von Erneuerbaren Energien, die Netztopologie im elektrischen Verteilsystem und die Anteile unterschiedlicher Heizungstechnologien sowie Elektroautos gekennzeichnet. Als Ergebnis erhält man eine optimale Dimensionierung für ausgewählte Randbedingungen. Der Einfluss verschiedener Faktoren wie Gebäudeanwendung, Struktur des Elektrizitätsnetzes und Regelungsstrategie auf Auslegung und Performance eines KWK-Systems wird untersucht. Grundsätzliche Auslegungsempfehlungen werden identifiziert. Abschließend erfolgt eine Wirtschaftlichkeitsbetrachtung der KWK-Systeme, in der die Stromgestehungskosten im flexiblen Einsatz mit denen von konventionellen Kraftwerken verglichen werden. Hieraus ergeben sich Rückschlüsse über die Vermarktungsmöglichkeiten und die zukünftige Rolle der dezentralen KWK-Technologie.$$lger
000825049 520__ $$aThe increasing deployment of renewable energy sources into the power system will lead to larger fluctuations in electricity supply. Currently, these are balanced by pumped hydro and conventional fossil power plants. The electrification of transport and thermal energy supply of buildings will impose new loads to the electric distribution grids. These developments will occasionally lead to overproduction of power and grid overload caused by heat pumps and electric vehicles, e.g. in cold winter nights. Besides such electrical demand a significant heat demand caused by buildings needs to be efficiently supplied. A contribution to an efficient heat provision could come from cogeneration systems. Additionally, cogeneration units could be utilized as flexible, distributed power plants that offer reliable and fully controllable supply while mitigating load induced grid congestions in the electric distribution system. To serve the aforementioned purpose, time resolved states of the electric energy system need to be determined and transmitted to the co generators. Hence, a dynamic CO2 factor of the national power plant portfolio and the demand for congestion power in a corresponding local distribution grid need to be considered. Based on these status signals dynamic operation and control strategies are implemented. In addition to the operation, the performance of a grid-driven cogeneration system depends on its output capacity and the size of the thermal energy storage. However, sizing and control strategies are mutually dependent. Thus, both aspects are simultaneously considered with respect to an optimal design method. The performance assessment of cogeneration is conducted based on CO2 abatement cost and the potential for congestion management on distribution system level. The evaluation and optimization relies on dynamic simulation models coupled with a genetic optimization algorithm and is conducted for multiple building energy systems and boundary conditions. The systems’ boundary conditions are determined by renewable energy sources penetration scenarios, distribution grid topology and different technology shares (e.g. electric vehicle and heat pump). As a result, the optimal design under given boundary conditions is found and the influence of different factors like building application, power system context and control approach on the design and performance of the cogeneration system is analyzed. In this regard, general design implications are identified. To conclude the analysis an economic evaluation of cogeneration is conducted. An important measure in this context is the levelized cost of electricity for flexible power generation in comparison to conventional power plants. These serve as an indication for the marketing potential of grid-driven cogeneration in a given system context and signify the role of cogeneration in a future power system.$$leng
000825049 588__ $$aDataset connected to Lobid/HBZ
000825049 591__ $$aGermany
000825049 653_7 $$acogeneration
000825049 653_7 $$acongestion management
000825049 653_7 $$adesign optimization
000825049 653_7 $$aemission assessment
000825049 653_7 $$agrid balancing
000825049 653_7 $$asector coupling
000825049 7001_ $$0P:(DE-82)IDM01533$$aMüller, Dirk$$b1$$eThesis advisor$$urwth
000825049 7001_ $$aLinke, Gerald$$b2$$eThesis advisor
000825049 8564_ $$uhttps://publications.rwth-aachen.de/record/825049/files/825049.pdf$$yOpenAccess
000825049 8564_ $$uhttps://publications.rwth-aachen.de/record/825049/files/825049_source.zip$$yRestricted
000825049 909CO $$ooai:publications.rwth-aachen.de:825049$$pdnbdelivery$$pdriver$$pVDB$$popen_access$$popenaire
000825049 9101_ $$0I:(DE-588b)36225-6$$6P:(DE-82)IDM00893$$aRWTH Aachen$$b0$$kRWTH
000825049 9101_ $$0I:(DE-588b)36225-6$$6P:(DE-82)IDM01533$$aRWTH Aachen$$b1$$kRWTH
000825049 9141_ $$y2021
000825049 915__ $$0StatID:(DE-HGF)0510$$2StatID$$aOpenAccess
000825049 9201_ $$0I:(DE-82)419510_20140620$$k419510$$lLehrstuhl für Gebäude- und Raumklimatechnik$$x0
000825049 9201_ $$0I:(DE-82)080052_20160101$$k080052$$lE.ON Energy Research Center$$x1
000825049 961__ $$c2021-09-23T15:17:31.998422$$x2021-08-20T20:48:45.445463$$z2021-09-23T15:17:31.998422
000825049 9801_ $$aFullTexts
000825049 980__ $$aI:(DE-82)080052_20160101
000825049 980__ $$aI:(DE-82)419510_20140620
000825049 980__ $$aUNRESTRICTED
000825049 980__ $$aVDB
000825049 980__ $$abook
000825049 980__ $$aphd