Framework zur automatisierten Modellgenerierung von DHC-Netzen auf Basis von Simulationsmodellen in Modelica

Fernwärme- und Fernkältenetze (DHC), insbesondere die fünfte Generation von Fernwärmenetzen, bieten ein großes Potenzial zur Steigerung der Gesamtsystemeffizienz und zur Verringerung der CO2-Emissionen bei der Beheizung und Kühlung von Stadtteilen. Aufgrund der zunehmenden Komplexität dieser Energiesysteme gewinnt der Einsatz neuer Planungsmethoden, wie z.B. der Einsatz von dynamischen Simulationsmodellen auf Basis von Modelica, an Bedeutung. Allerdings ist gerade bei großen, komplexen Wärmenetzen der Aufwand für die manuelle Modellerstellung und Parametrisierung hoch. Aus diesem Grund stellen wir ein Framework zur automatisierten Modellgenerierung von DHC-Netzen auf Basis von Simulationsmodellen in Modelica vor, das in Python geschrieben ist. Die Kernfunktion des Python-Frameworks besteht darin, eine graphische Darstellung eines Fernwärmenetzes in ein dynamisches Simulationsmodell zu transformieren. Die Autoren beschreiben den Arbeitsablauf und demonstrieren seine Anwendbarkeit anhand von drei verschiedenen Anwendungsfällen. Es werden die Auswirkungen verschiedener Design-Entscheidungen untersucht, z.B. durch den Vergleich des Unterschieds zwischen zentralen und dezentralen Pumpen sowie einer Kombination aus beiden in einem Netz. Darüber hinaus präsentieren wir die Ergebnisse einer Bewertung der Auswirkungen unterschiedlicher Netztemperaturen oder Rohrisolierungen. Daraus ergibt sich die Schlussfolgerung, dass das vorgestellte Framework in der Lage ist, den manuellen Aufwand für die Durchführung von DHC-Netzsimulationen mit Modelica zu reduzieren und dass es die Durchführung von Parameterstudien in einer frühen Planungsphase dadurch erleichtern kann.