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KWK-Flex - Hochflexible stromgeführte Kraft-Wärme-Kopplung durch thermische Speicher und "Power-to-Heat"-Technologien

Eckdaten

 
Projektlaufzeit:01.10.2016 - 30.09.2019
Projektleitung:Prof. Dr.-Ing. Matthias Finkenrath
Prof. Dr.-Ing. Wolfgang Mayer
Projektteam:M.Eng. Till Faber
M. Eng. Michael Schott
Konsortium:Fernwärme Ulm GmbH, Ulm
ZAK Energie GmbH, Kempten


Projektbeschreibung


Die verstärkte Integration fluktuierender erneuerbarer Energien erfordert hochflexible thermische Kraftwerke zur Netzstabilisierung und bedarfsgerechten Abdeckung der verbleibenden Netzlasten. Im Projekt KWK-Flex beabsichtigt die Hochschule Kempten mit zwei assoziierten gewerblichen Partnern, den Fernwärmeversorgern und Stadtwerken Fernwärme Ulm GmbH (FUG) und ZAK Energie GmbH (ZAK), die Entwicklung innovativer technischer und wirtschaftlicher Flexibilisierungskonzepte für klimafreundliche Kraft-Wärme-Kopplungs-(KWK)-Anlagen. Der technische Fokus liegt dabei auf der optimierten Einbindung thermischer Energiespeicher sowie innovativer 'Power-to-Heat'-Technologien wie Großwärmepumpen oder Direkterhitzern.


    

Projektneuigkeiten


Im Projekt KWK-Flex wurde das Verfahren „deepDHC“ (Deep Learning for District Heating and Cooling) entwickelt. Das Verfahren erlaubt, Lastverläufe in Wärme- oder Kältenetzen bzw. Querverbundsystemen unter Verwendung moderner maschineller Lernverfahren (z.B. vom Typ Long-Short-Term-Memory) mit höchster Genauigkeit zu prognostizieren. Die Methode wurde zum europäischen Patent angemeldet. Weitergehende Informationen erhalten Sie im nachfolgenden Flyer und Poster. Falls Sie Interesse an dem Verfahren haben, kontaktieren Sie uns gerne oder kommen Sie mit uns auf dem 49. Kraftwerkstechnischen Kolloquium in Dresden (17.- 18.10.2017) persönlich ins Gespräch.

Download Deep Learning Lastprognose deepDHC
Download Poster KWKT Dresden 2017

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