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Mit Sonnenstrom heizen: Bachelorarbeit gewinnt zwei Nachhaltigkeitspreise

Photovoltaikanlagen produzieren nicht nur dann Strom, wenn er auch gebraucht wird. Den überschüssigen Solarstrom nutzen Patrick Böhni und David Wicki zum Heizen eines Gebäudes. Für ihre Bachelorarbeit wurden die beiden ZHAW-Absolventen am Swiss Green Economy Symposium sowie von Stadtwerk Winterthur ausgezeichnet.

Swiss Green Economy Symposium: Patrick Böhni (2.v.r.) nahm den Preis für die beste Abschlussarbeit entgegen.
An diesem Haus haben die Absolventen die Ansteuerung ausprobiert und Messungen gemacht.

Die Stromproduktion aus erneuerbaren Energien wie Sonne und Wind schwankt je nach Witterung. Das Energieangebot entspricht somit nicht immer der Nachfrage. Mit sogenannten Lastverschiebungen können Gebäude als Energiespeicher erschlossen werden. «Das bedeutet konkret, dass wir das Haus nicht zu festgelegten Zeiten heizen, sondern innerhalb eines Zeithorizonts erst dann, wenn der Solarstrom vom Dach verfügbar ist», erklärt Patrick Böhni. Er und David Wicki entwickelten das thermische Modell des Gebäudes als Projektarbeit im Studiengang Energie- und Umwelttechnik. In ihrer Bachelorarbeit haben sie es verbessert, mit Messungen validiert und den Prototyp der Steuerung im Gebäude getestet. Weil sie damit einen Beitrag zur Energiewende und zur Erreichung der Nachhaltigkeitsziele der UNO beitragen, haben die Absolventen für ihre Arbeit am Swiss Green Economy Symposium ein Preisgeld von 3000 Franken erhalten. Zudem hat Stadtwerk Winterthur die Bachelorarbeit anlässlich der Diplomfeier der ZHAW School of Engineering mit weiteren 2000 Franken prämiert.

«Unsere Steuerung hat den Vorteil, dass sie die Lasten mittels Wetterprognosen gezielt verschiebt.»

David Wicki

Speichern Energie im Haus: David Wicki und Patrick Böhni.

Optimale Lastverschiebung

Mit der gezielten Lastverschiebung der Wärmepumpe soll sich der Eigenverbrauchsanteil des produzierten Solarstroms erhöhen und gleichzeitig die Effizienz der Wärmepumpe steigen. «Die Lastverschiebungen müssen natürlich ohne Komforteinbussen, sprich unbemerkt erfolgen», so David Wicki. «Voraussetzung dafür ist, dass das System die thermischen Parameter des Hauses kennt.» Deshalb haben die Absolventen für die Steuerung einen Machine Learning-Algorithmus entwickelt, der die Parameter aus den Messwerten der Haustemperatur und des Stromverbrauchs stets genauer annähert. Ergänzt man diese Parameter zusätzlich mit der Wettervorhersage, lassen sich die bestmöglichen Betriebszeiten der Wärmepumpe prognostizieren. Die Steuerung verschiebt also die Ein- und Ausschaltzeitpunkte so, dass ein möglichst hoher solarer Eigenverbrauch erreicht wird. «Unsere Steuerung hat den Vorteil, dass sie die Lasten mittels Wetterprognosen gezielt verschiebt», sagt David Wicki. Mit den Wetterdaten lasse sich der zu erwartende Wärmebedarf des Hauses berechnen. Dass der Einschaltzeitpunkt und die Einschaltdauer der Wärmepumpe für die nahe Zukunft bekannt sind, kann auch dem Netzbetreiber als Information dienen.

Erfolgreich getestet

«Messungen mit unserer Testanlage bestätigen, dass der Wärmepumpenbetrieb in den Bereich der Solarstromerzeugung verschoben werden konnte», sagt Patrick Böhni. «Die Temperatur im Haus blieb trotz der Verschiebungen stets über den geforderten 20 Grad.» Zudem wurde in der Simulation ersichtlich, dass durch die gezielte Lastverschiebung der solare Eigenverbrauch zwischen Januar und April 2020 von 27 auf 37 Prozent gesteigert werden konnte.

Patrick Böhni und David Wicki im Interview