Modellierung und multikriterielle Optimierung von Flexibilitätspotenzialen in Fernwärmesystemen

Der Wärmesektor ist verantwortlich für über 30 % des deutschen Endenergieverbrauchs, der Anteil regenerativer Energiequellen beträgt dabei erst 19 %. Fernwärmesysteme gelten als zentrales Instrument der Wärmewende. Sie benötigen eine zunehmend flexible Betriebsführung. Die vorliegende Arbeit untersucht Flexibilität in der Fernwärme anhand von vier Dimensionen: Sektorkopplungsflexibilität, zeitliche Flexibilität, lastseitige Flexibilität und Erzeugerflexibilität. Betrachtet wird der Effekt der Dimensionen auf die ökonomische und die ökologische Leistung eines synthetischen Netzes mit 500 Wohngebäuden. Dazu wird ein Mixed Integer Linear Program (MILP)-Optimierungsmodell aufgestellt. In stündlicher Auflösung über ein Jahr wird mithilfe von zwei Zielfunktionen der optimale Dispatch ermittelt. Dies geschieht in einem Referenzszenario und zehn Simulationsläufen mit sukzessiver Flexibilitätseinschränkung. Zur Untersuchung aufkommender Zielkonflikte findet eine multikriterielle Pareto-Analyse statt.
Die Dimension der Sektorkopplungsflexibilität hat den stärksten Einfluss auf die Gesamtkosten: Eine KWK-Steuerung ohne Strompreissignal verursacht eine Kostensteigerung von 8,5 %. Die lastseitige Flexibilität hat den stärksten Einfluss auf die Netzspitzenlast: Eine vollständige Einschränkung der Dimension erhöht die Spitzenlast um 38 %. Die zeitliche Flexibilität, gegeben durch einen Pufferspeicher, zeigt unter normalen Bedingungen vernachlässigbare Effekte. Bei strikter CO2-Begrenzung gewinnt die Dimension an Bedeutung. Die Erzeugerflexibilität bietet Potential zur Verschleißreduktion ohne eine Verschlechterung der Zielgrößen. Der Zielkonflikt zwischen Gesamtkosten und Emissionen wird über alle Läufe hinweg bestätigt. Die Geothermie entschärft ihn als kosten- und emissionsarme, grundlastfähige Technologie. Eine funktionale digitale Infrastruktur ist die notwendige Voraussetzung für alle Flexibilitätsdimensionen. Die erzielten Ergebnisse stellen eine obere Schranke der Flexibilitätspotentiale dar und dienen als Ausgangspunkt für weiterführende Untersuchungen an realen Netzen.