Vortrag 2015 m eng martin schmelas praetabs controller am beispiel des passiv seminargebaeudes der h

Martin Schmelas

PräTABS Controller am Beispiel des

Passiv-Seminargebäudes der

Hochschule Offenburg

Hochschule Offenburg University of Applied Sciences

2. April 2015 Martin Schmelas 2

Agenda

Einleitung

• Was sind TABS, Vor- und Nachteile von TABS

Steuerung und Regelung von TABS

• Stand der Technik, Probleme der bisherigen Strategie

Adaptive und prädiktive multiple lineare Regression (PräTABS / AMLR)

• Ausgangslage, Widerstands-Kapazitäten Modell,

Berechnungsgrundlagen, Signalflussdiagramm

Klimakammer des Instituts für Energiesystemtechnik

• Vorstellung, Simulationsergebnisse anhand der Klimakammer, Messdaten

Seminargebäude der Hochschule Offenburg

• Beschreibung, Modell des Gebäudes, Zonierung, Hydraulisches Schema,

Simulationsergebnisse mit Standardstrategie vs. PräTABS, Vereinfachung

der Anlagenhydraulik

Hochschule Offenburg University of Applied Sciences

2. April 2015 Martin Schmelas 3

EinleitungArten von „thermoaktiven Bauteilsystemen – TABS“

Passivseminar-

gebäude der

Hochschule

Offenburg mit

Betonkern-

temperierung

TABS-Verteiler pro

Zone mit Regelventil

Hochschule Offenburg University of Applied Sciences

EinleitungTABS im Vergleich zu konventionellen Systemen

2. April 2015 Martin Schmelas 4

Vorteile

• Heizen UND Kühlen möglich

• Niedrige Investitionskosten für Neubauten und effizienter Betrieb durch

Nutzungsmöglichkeit von regenerativen Energiequellen (Luft, Grundwasser, Erdwärme)

• TABS sind nicht sichtbar da sie sich im Boden, der Decke und/oder den Wänden befinden

• Aufgrund der großen Wärmeübertragungsfläche ist nur ein geringer Temperaturhub

notwendig (minimal ~16 °C im Kühlfall und ~ 30 °C im Heizfall)

• Thermische Masse des Gebäudes kann in ein Lastmanagement einbezogen werden

Nachteile

• TABS sind sehr träge, was die Steuerung und Regelung kompliziert macht

• Es kann nur eine geringe Heiz- und Kühlleistung an den Raum übertragen werden

bei hohen internen Lasten werden daher oft schneller reagierende Zusatzsysteme

verbaut (Kühlbalken, Kühlsegel, Randstreifenelemente, etc.)

Hochschule Offenburg University of Applied Sciences

2. April 2015 Martin Schmelas 5

Stand der Technikaußentemperaturgeführte Vorlauftemperaturregelung

• Vorlauftemperatur

• Rücklauftemperatur

• Differenz zwischen

Vor- und Rücklauf-

temperatur

Kombination mit Raum-

temperatursensoren

Hochschule Offenburg University of Applied Sciences

2. April 2015 Martin Schmelas 6

Stand der TechnikBetriebsmodi von TABS

a) Kontinuierliche Betrieb der Pumpe b) Tag-Nacht Betrieb der Pumpe

c) Zyklischer Betrieb der Pumpe d) azyklischer Betrieb der Pumpe

Hochschule Offenburg University of Applied Sciences

2. April 2015 Martin Schmelas 7

MotivationProbleme der bisherigen TABS-Strategie

• Wie wird die Heiz- und Kühlkurve bestimmt?

Es gibt Auslegungsprogramme (z.B. TABS Control – Siemens)*, aber die

geplanten internen Gewinne stimmen oft nicht mit den realen internen

Gewinnen überein

Parametrisierung der Kurven muss während dem Betrieb von Experten

nachjustiert werden (oft über 1 - 2 Jahre)

• Reaktion auf Wetterumschwünge mit dieser Strategie nicht möglich

Historische Außentemperaturen und keine Einstrahlungswerte werden

verwendet

TABS reagieren sehr langsam (hohe Trägheit)

• Bei Änderung der internen Lasten (andere Mieter, andere Maschinen oder

Belegungen in den Räumen) muss die Kurve wieder nachjustiert werden

Bei Inbetriebnahme: oft nicht volle Belegung + Restfeuchte im Beton

• In thermischer Masse gespeicherte Energie kann nicht berücksichtigt werden

(Lastverschiebungen nicht möglich ohne Verletzung des thermischen Komforts)

Lösung: selbstlernende und vorausschauende Algorithmen* Gwerder, M.; Lehmann, B.; Tödtli, J.; Dorer, V.; Renggli, F. (2008): Control of thermally-activated building systems (TABS). In: Applied Energy 85 (7), S. 565–581. DOI: 10.1016/j.apenergy.2007.08.001.

Hochschule Offenburg University of Applied Sciences

Adaptiver und prädiktiver TABS

Steueralgorithmus auf Basis einer multiplen

linearen Regression (AMLR)

2. April 2015 Martin Schmelas 8

Ausgangslage: ideales Heizen und Kühlen bei TR,set = 22 °C

Wochentag Wochenende

Hochschule Offenburg University of Applied Sciences

Adaptiver und prädiktiver TABS

Steueralgorithmus auf Basis einer multiplen

linearen Regression (AMLR)

2. April 2015 Martin Schmelas 9

Widerstands-Kapazitäten-Modell der EMPA

Quelle: Koschenz, M.; Lehmann, B. (2000): Thermoaktive Bauteilsysteme tabs. Dübendorf: EMPA.

Berechnung von der Vorlauftemperatur

zur Energie vom Bauteil in den Raum

Hochschule Offenburg University of Applied Sciences

Adaptiver und prädiktiver TABS

Steueralgorithmus auf Basis einer multiplen

linearen Regression (AMLR)

2. April 2015 Martin Schmelas 10

_ _ _

1,amb globMLR R

Q a b T T c I

1 24 h f

f

b AR

24 h w wc g A

, , ,1, .

R Set amb pred glob predMLR predQ a b T T c I

Berechnung von a, b und c (Selbstlerneffekt)

automatisiert durch AMLR

Für Prognosetag werden Wetterprognosen sowie eine mittlere

Sollraumtemperatur verwendet:

a beinhaltet interne Lasten, Heiz- und Kühlenergien und

Energieeinträge aus angrenzenden Zonen [kWh]

beinhaltet Lüftungs- und Undichtigkeitsverluste

[kWh/K]

beinhaltet externe Gewinne durch Fenster

[m²h]

𝐼_

𝑔𝑙𝑜𝑏

𝑇_

𝑎𝑚𝑏

𝑇𝑅_

𝑄1,𝑀𝐿𝑅

mittlere globale Einstrahlung

mittlere Außentemperatur

mittlere Raumtemperatur

Energie von TABS in Raum

𝑄1,𝑀𝐿𝑅.𝑝𝑟𝑒𝑑 𝑄1,𝑚𝑐,𝑝𝑟𝑒𝑑

𝐼_

𝑔𝑙𝑜𝑏,𝑝𝑟𝑒𝑑

𝑇_

𝑎𝑚𝑏,𝑝𝑟𝑒𝑑

𝑄1,𝑚𝑐,𝑝𝑟𝑒𝑑

prog. mittlere globale Einstrahlung

prog. mittlere Außentemperatur

mittlere Sollraumtemperatur

zuzuführende Energie

𝑇−

𝑅,𝑆𝑒𝑡𝑄1,𝑀𝐿𝑅,𝑝𝑟𝑒𝑑 prog. Energie von TABS in Raum

Hochschule Offenburg University of Applied Sciences

Adaptiver und prädiktiver TABS

Steueralgorithmus auf Basis einer multiplen

linearen Regression (AMLR)

2. April 2015 Martin Schmelas 11

Signalflussdiagramm

Eingänge Ausgängefrei wählbar

Hochschule Offenburg University of Applied Sciences

2. April 2015 Martin Schmelas 12

KlimakammerAufbau

- Hauptklimakammer zur Simulation von Außenbedingungen (-40 °C bis 80 °C)

- Zwei identische schwere Testkammern (Größe von typischen Büroräumen)

Contec On (oberflächennahe TABS), Contec (Betonkernaktivierung),

Lüftungssystem, Kühlsegel, austauschbare Fassaden, Kühllastsimulatoren,

umfangreiche MSR-Technik, automatisiert mit LabView

Hochschule Offenburg University of Applied Sciences

2. April 2015 Martin Schmelas 13

KlimakammerAufbau

Hochschule Offenburg University of Applied Sciences

2. April 2015 Martin Schmelas 14

ErgebnisseSimulation

Interne Lasten (Personen, PC‘s und Beleuchtung) werden

spontan auf 0 W gesetzt

1 Woche

Hochschule Offenburg University of Applied Sciences

2. April 2015 Martin Schmelas 15

ErgebnisseSimulation – extremes Wetter – Wintereinbruch

Hochschule Offenburg University of Applied Sciences

2. April 2015 Martin Schmelas 16

ErgebnisseSimulation – extremes Wetter - Föhnwinde

Hochschule Offenburg University of Applied Sciences

2. April 2015 Martin Schmelas 17

ErgebnisseSimulation – extremes Wetter – große Tag/Nacht Differenzen

Änderung der Sollwerte

nach Komfortnorm

Tag/Nacht Differenz von ca. 25 K

Hochschule Offenburg University of Applied Sciences

2. April 2015 Martin Schmelas 18

ErgebnisseMessdaten – PräTABS an der Klimakammer

Neutrale Zone

minimale

Abweichung der

Solltemperatur

Wochenende mit

Wochenend-

absenkung

TABS sind AUS

Reduktion der

internen Lasten

Hochschule Offenburg University of Applied Sciences

2. April 2015 Martin Schmelas 19

ErgebnisseMessdaten – Temperaturen und Leistungen

Hochschule Offenburg University of Applied Sciences

Seminargebäude der Hochschule Offenburg (Gebäude E)Technische Daten

2. April 2015 Martin Schmelas 20

• wurde im September 2014

bezogen

• Betonkerntemperierung

(weder Heizkörper noch

Klimaanlage)

• Kühlbalken in den PC-

Pool-Räumen für die

Spitzenlastdeckung

• Hygienelüftung (nahezu

keine Übertragung von

Energie)

• berechneter Jahres-

Heizenergiebedarf von

19 kWh/m² und 66 kWh/m²

Kühlbedarf

• Schluck- und Saugbrunnen

für Deckung des

Kühlenergiebedarfs

Hochschule Offenburg University of Applied Sciences

2. April 2015 Martin Schmelas 21

• Gebäude wurde in

TRNSYS als

Simulationsmodell

abgebildet

• beinhaltet Belegungen,

Verschattung, Lüftung,

Kühlbalken und TABS

• 38 Simulationszonen

• 14 TABS-Zonen

Seminargebäude der Hochschule Offenburg (Gebäude E)Simulationsmodell in TRNSYS

Hochschule Offenburg University of Applied Sciences

2. April 2015 Martin Schmelas 22

Typische TABS Zonierung des

Gebäudes:

• pro Stockwerk eine Zone für PC-

Pool, eine für Seminarräume und

eine für Büro- und Flure

• jede TABS Zone verfügt über ein

Steuerventil (AUF/ZU) vor dem

TABS-Verteiler

• jede Zone hat einen repräsentativen

Raumtemperatursensor

über diesen Sensor wird über

Heizen / Kühlen sowie Öffnung

des Steuerventils entschiedenEingang

Seminargebäude der Hochschule Offenburg (Gebäude E)Zonierung

Hochschule Offenburg University of Applied Sciences

2. April 2015 Martin Schmelas 23

Seminargebäude der Hochschule Offenburg (Gebäude E)Anlagenhydraulik der TABS

• eine Vorlauftemperatur

für PC-Poolräume

• eine Vorlauftemperatur

für Seminar-, Büro- und

Flurräume

• bei unterschiedlicher

Anforderung

(Heizen/Kühlen) sind

verschiedene Vorlauf-

temperaturen möglich

Hochschule Offenburg University of Applied Sciences

2. April 2015 Martin Schmelas 24

Standardstrategie:

• außentemperaturabhängige Vorlauftemperaturregelung mit EIN/AUS der

Zonenventile über Raumtemperatursensoren

• Parameter aus Siemens Desigo Gebäudeleittechnik

PräTABS:

• 15 historische Wochentage

• 10 historische Wochenendtage

• Neutrale Zone:

– Wochentags ± 150 Wh/m²/Tag

– Wochenende ± 300 Wh/m²/Tag

• Wochenendabsenkung um 300 Wh/m²/Tag

Seminargebäude der Hochschule Offenburg (Gebäude E)Standardstrategie mit PräTABS im Vergleich (TABS Zonen)

Hochschule Offenburg University of Applied Sciences

2. April 2015 Martin Schmelas 25

Seminargebäude der Hochschule Offenburg (Gebäude E)Erdgeschoss Seminarraum – Jahressimulation

Standardstrategie

Raum wird nicht genug gekühlt

zwar wird Energie eingespart, jedoch

thermischer Komfort eingebüßt

Raum überhitzt leicht

PräTABS

leichte Überhitzung des Raumes

Grund: durch die Hygienelüftung wird

unvorhergesehene Energie eingebracht

Thermischer Komfort nach DIN EN 15251

15 Minuten Werte innerhalb der Anwesenheitszeiten (Mo-Fr 8 bis 18 Uhr)

Hochschule Offenburg University of Applied Sciences

2. April 2015 Martin Schmelas 26

Standardstrategie

Kategorie I: 39 %

Kategorie II: 22 %

Kategorie III: 25 %

Kategorie IV: 14 %

Seminargebäude der Hochschule Offenburg (Gebäude E)thermischer Komfort (TABS Zonen) – nach DIN EN 15251

PräTABS

Kategorie I: 80 %

Kategorie II: 19 %

Kategorie III: 1 %

Kategorie IV: 0 %

Bei PräTABS wäre ein noch besserer Komfort möglich

Kühlbalken werden jedoch erst am oberen Limit von Kategorie II aktiviert

Hochschule Offenburg University of Applied Sciences

2. April 2015 Martin Schmelas 27

Standardstrategie

Gesamtkühlenergie: 72335 kWh

Gesamtheizenergie: 58501 kWh

Seminargebäude der Hochschule Offenburg (Gebäude E)thermischer Energiebedarf (TABS Zonen)

PräTABS

Gesamtkühlenergie: 96268 kWh

Gesamtheizenergie: 45300 kWh

+33 % Kühlen

-23 % Heizen

Kühlbalken werden weniger genutzt

Reduktion der installierten Leistung und dadurch

Investitionseinsparungen

Hochschule Offenburg University of Applied Sciences

2. April 2015 Martin Schmelas 28

Standardstrategie

Gesamtbeladungszeit: 37244 h

Seminargebäude der Hochschule Offenburg (Gebäude E)Gesamtbeladungszeit (TABS Zonen)

PräTABS

Gesamtbeladungszeit: 23479 h

-37 % Beladungszeit

Q (Energieverbrauch) ~ n (Drehzahl)

Einsparung an Hilfsenergie

Hochschule Offenburg University of Applied Sciences

2. April 2015 Martin Schmelas 29

Seminargebäude der Hochschule Offenburg (Gebäude E)vereinfachte Anlagenhydraulik mit PräTABS

• Einsparung zweier

Steigstränge (Heizen und

Kühlen)

• Einsparung aller

Mischventile

• oft verwendeter

Pufferspeicher wird nicht

mehr benötigt

Kostenreduktion bei den

Investitionskosten

Hochschule Offenburg University of Applied Sciences

2. April 2015 Martin Schmelas 30

Zusammenfassung

• PräTABS zur Steuerung von TABS wurde vorgestellt

• PräTABS wurde an der Klimakammer der Hochschule Offenburg validiert

• Simulationsstudien des Passiv-Seminargebäudes der Hochschule Offenburg zeigen

folgende Vorteile von PräTABS im Vergleich zur Standardstrategie:

• Vereinfachung der Inbetriebnahmephase von TABS

• Anpassungsfähigkeit an sich ändernde interne Lasten

• zonenweise selektive Energiebereitstellung

• frühzeitige Reaktion auf Wetterumschwünge

• deutlich höherer thermischer Komfort

• Energieeinsparung durch Vermeidung von Überhitzung und Unterkühlung

• deutliche Einsparung von Pumpenenergie (hier 37 %)

• Senkung der Investitionskosten durch eine vereinfachte Anlagenhydraulik

Einsparung von Steigsträngen, Verzicht auf Mischregelung, kein

Pufferspeicher notwendig

• Reduktion der Leistung von Kühlbalken (in diesem speziellen Fall)

• Ende Sommer 2015 wird PräTABS in die Gebäudeleittechnik von Geb. E implementiert

2. April 2015 Martin Schmelas

Danke für Ihre Aufmerksamkeit

Martin Schmelas (M.Eng.)

Hochschule Offenburg

Institut für Energiesystemtechnik

Am Güterbahnhof 1a

77652 Offenburg

Telefon: +49 (0)781 205-4605

Mail: martin.schmelas@hs-offenburg.de

Forschungsgruppe net: http://fgnet.hs-offenburg.de/

Institut für Energiesystemtechnik: http://ines.hs-offenburg.de/