Von 15.-17. Februar 2023 fand die 13. Internationale Energiewirtschaftstagung (IEWT 2023) an der TU Wien statt. Im Rahmen der Veranstaltung wurden auch wissenschaftliche Beiträge von unseren Forscher:innen des Lehrstuhls für Energieverbundtechnik vorgestellt.

Mögliche Kopplungen eines Hochtemperaturbrennstoffzellensystems, das auch im Elektrolysemodus betrieben werden kann (rSOC-System), wurden von David Banasiak vorgestellt. Die Analyse erfolgte auf Basis eines thermodynamischen und empirischen Modells des rSOC-System und Szenarioenergiepreisen für die Jahre 2030 und 2050. Es zeigt sich, dass die Nutzung von industrieller Abwärme im Elektrolysebetrieb und die Auskopplung von Fernwärme im Brennstoffzellenbetrieb den jährlich erwirtschafteten Profit um mehr als 30 % steigern.

Christopher Gradwohl präsentierte eine Methode zur Systemvalidierung eines Schwungradspeichers (FlyGrid) auf seine netzbezogene Eignung als flexibles Energiespeichersystem. Die Methode der Systemvalidierung basiert auf einem „Power System Hardware in the Loop“ (PSHIL) Ansatz. Dieser Ansatz soll ein Einbinden eines Schwungradspeichersystems (Forschungsprojekt „FlyGrid“) in eine elektrische Laborinfrastruktur erlauben, um infolgedessen Handlungsempfehlungen für die Einsatzumgebung abzugeben.

Im Vortrag von Thomas Kurz ging es um seine Arbeit an der Betriebsoptimierung von industriellen Energiesystemen und die zentrale Rolle der Rechenzeit des Optimierungsalgorithmus, da eine schnelle Reaktion auf die Änderung von Inputparametern entscheidend ist. Untersucht wurde, wie bereits existierende Energiesystemmodelle durch Linearisierung vereinfacht werden können.

Mit dem optimierten Betrieb zur Steigerung der Energieeffizienz von Elektrostahlwerken beschäftigt sich der Beitrag von Prof. Thomas Kienberger und Vanessa Zawodnik. Erforderlich sind dazu zeitlich hochaufgelöste Modelle des Leistungsbedarfs. Ziel ist es, mithilfe von kurzfristigen („short-term“) Leistungsprognosen kurzfristige maximale Leistungsspitzen vorzeitig zu erkennen, um die Produktivität und Prozesseffizienz positiv zu beeinflussen . Außerdem soll mit einem Prognosehorizont von 24 Stunden die Möglichkeit gegeben werden, den Energieeinsatz und – einkauf für den nächsten Tag („day-ahead“) zu optimieren.

David Banasiak

Thomas Kurz