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Puchegger, Markus
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Official Name
Puchegger, Markus
Main Affiliation
Akademische Titel
DI, BSc
Email
markus.puchegger@fh-burgenland.at
ORCID
Scopus Author ID
56488111400
Status
staff
Research Outputs
Now showing 1 - 10 of 23
- PublicationElectric Load Behaviour and DSM-Potential of Office BuildingsDue to the rising use of fluctuating renewable energy production, electricity production curve in the future will not be able to follow the demand curve anymore. Therefore, time-critical, variable charges are likely to be introduced. Whereas large consumers of electricity already have to pay attention to this issue - the peak demand is measured and cost effective for cus-tomers with a consumption higher than 100,000 kWh or connection power more than 50 kW (ElWOG, 2010) - the topic will become relevant for other customers in the future. Due to the roll-out of Smart Meters, it is very likely that time-relevant tariffs will become standard for all kinds of users, which means that the moment of electricity consumption will be cost-relevant. This paper deals with the electric load behaviour of office buildings and their potential to use Demand Side Management (DSM) to optimise load behavior. Because of use during the day, when prices are usually higher than during the night, office buildings mainly demand electrical energy during periods of high prices. By identification and utilisation of DSM potential, con-siderable sections of the demand can be shifted to hours with lower prices. Another possibil-ity to shift loads is to use thermal or electrochemical storage systems.
473 301 - PublicationOptimization-Based Operation of District Heating Networks: A Case Study for Two Real Sites(2023)
; ; ; 7 1Scopus© Citations 2 - PublicationOptimierte Einbindung von Energiespeichern und Photovoltaik unter Berücksichtigung von DSM in BürogebäudenDiese Arbeit beschäftigt sich mit der optimierten Einbindung von Energiespeichern und Photovoltaik in Bürogebäuden unter Berücksichtigung von zeitlich variablen Stromtarifen und Demand Side Management. Durch den vermehrten Einsatz von fluktuierend erzeugenden, erneuerbaren Energieerzeugungsanlagen sind zeitkritische Stromtarife für alle Endverbraucher zu erwarten. Im Zuge dessen wird das Zusammenspiel aus Erzeugungs- und Verbrauchscharakteristik unter Berücksichtigung von Speichern und der Ausnutzung von Lastverschiebungspotentialen für alle Stromkunden relevant. Die Modellierung der einzelnen Erzeugungs- und Verbrauchslastgänge erfolgt dabei mithilfe von Zusammenhängen aus der Literatur sowie diverser Simulationen nach der Bottom Up Methode. Zudem wurden reale Börsenstrompreise eines Jahres sowie reale Wetterdaten verwendet. Das Nutzerverhalten wurde auf Basis von Literaturdaten und einer Wahrscheinlichkeitsmatrix simuliert, jedoch nicht variiert (das Nutzerverhalten war nicht Ziel der Untersuchungen). Die einzelnen Verbraucher wurden in drei Kategorien eingeteilt. Die Geräte der Infrastruktur sind weitgehend unabhängig von äußeren Einflüssen. Hier ist hauptsächlich das Nutzerverhalten ausschlaggebend. Bei der Beleuchtung hat das Wetter durch die Tageslichtversorgung bereits bedeutenden Einfluss, während die äußeren Bedingungen bei der Peripherie (Heizen, Kühlen, Klimatisieren) die Hauptrolle spielen. Durch die Produktion am Tag, wenn die Strompreise im Allgemeinen höher sind als nachts, wird der von der PV-Anlage erzeugte Strom zu günstigen Tageszeiten bereit gestellt. Andererseits beziehen Bürogebäude durch die Nutzung am Tag hauptsächlich zu Zeiten hoher Stromtarife ihre elektrische Leistung. Somit bestehen hinsichtlich der Optimierung des Betriebs von Bürogebäuden verschiedene Möglichkeiten. So kann durch elektrische Lastverschiebung ein erheblicher Teil des nicht durch die PV-Anlage abgedeckten Stromverbrauchs bei Tag in die Nachtstunden verschoben werden, wenn die Strompreise im Allgemeinen niedriger sind als tagsüber. Abbildung 1 zeigt zwei Varianten des Verbraucherlastgangs (Standard, Optimiert) und den Erzeugungsverlauf der PV-Anlage (20 kWp) sowie des Strompreises für einen Wintertag. Abbildung 1: Lastgang Standard; Optimiert inkl. PV; Winterfall Es wurde dazu unter anderem ein Vorheizstrategie verwendet, um den Betrieb elektrisch basierter Wärmeerzeuger (hier Wärmepumpen) in die Nachtstunden zu verlegen. Dies beeinflusst auch den Deckungsgrad der elektrischen Lasten durch die PV tagsüber positiv. Die Lastverschiebung wirkt jedoch nur dann Kostensenkend, wenn Sie auf den Eigenverbrauch des erzeugten PV-Stroms keine negativen Auswirkungen hat. Während bei kleineren PV-Anlagen und im Heizfall (Winter) die aktive elektrische Lastverschiebung kaum Einfluss auf die Eigenverbrauchsquote hat (Verbrauch >> Erzeugung), stellt sich die Situation bei größeren PV-Anlagen im Sommer anders dar. Abbildung 2 zeigt, dass hier bei einer Anlage mit 20 kWp durch die Lastverschiebung unter Ausnutzung einer Vorkühlstrategie bereits überschüssiger PV-Strom vorhanden ist. Abbildung 2: Lastgang Standard; Optimiert inkl. PV; Sommerfall Um hier den Eigenverbrauchsanteil nicht negativ zu beeinflussen, sind zusätzliche Maßnahmen notwendig. So können hier auch tagsüber Verbraucher mit Lastverschiebungspotential bei Überschussstrom aus PV zusätzlich aktiviert werden. Eine weitere Möglichkeit stellt die Einbindung der Wettervorhersage in die Regelung dar. Mit dieser Maßnahme kann anhand der Erzeugungsprognose sowie der Prognose des täglichen Verlaufs des Kühlenergiebedarfs des Gebäudes im Voraus eine Entscheidung über das Ausmaß der Vorkühlung bei niedrigen Strombezugspreisen in der Nacht erfolgen. Auch die Auswirkung auf die Auslegung von Speichern (thermisch bzw. elektrisch) zur Überbrückung der Hochtarifzeiten am Tag kann durch die Einbindung von Lastmanagement bzw. Erzeugungsanlagen gezeigt werden. Nach dem Prinzip von Jahresdauerlinien wurden dazu Stromverbräuche bzw. der Bedarf an thermischer Energie während Zeiten hoher Strompreise (i.d.R. 06:00 – 22:00) täglich aufsummiert und untersucht, wie sich notwendige Speichergrößen durch Optimierungsmaßnahmen verändern. Abbildung 3 zeigt beispielsweise die Auswirkung der Maßnahmen auf die Jahresdauerlinie bei Verwendung eines Stromspeichers. Abbildung 3: Optimierte Speicherauslegung Es konnte insgesamt gezeigt werden, dass die optimierte Einbindung von DSM, Erzeugungsanlagen sowie Speichereinheiten einen nennenswerten Kostensenkungsfaktor in einem Stromnetz mit zeitlich variablen Stromtarifen aufweisen.
509 263 - PublicationElectric load behaviour and DSM potential of office buildingsDue to the rising use of fluctuating renewable energy production, electricity production curve in thefuture will not be able to follow the demand curve anymore. Therefore, time-critical, variable chargesare likely to be introduced. Whereas large consumers of electricity already have to pay attention tothis issue – the peak demand is measured and cost effective for customers with a consumption higherthan 100,000 kW h or connection power more than 50 kW [1] – the topic will become relevant for othercustomers in the future. Due to the roll-out of smart metres, it is very likely that time-relevant tariffs willbecome standard for all kinds of users, which means that the moment of electricity consumption willbe cost-relevant. This paper deals with the electric load behaviour of office buildings and their potentialto use demand side management (DSM) to optimise load behaviour. Because of use during the day,when prices are usually higher than during the night, office buildings mainly demand electrical energyduring periods of high prices. By identification and utilisation of DSM potential, considerable sections ofthe demand can be shifted to hours with lower prices. Concerning integration of photovoltaic systems,two aspects has to be taken into account. When PV is an additional option to reduce electrical energydemand during high prices, on-site produced electricity should be also used on-site and therefore it hasto be assured, that demand does not fall below PV-production. Another possibility to shift loads is to usethermal or electrochemical storage systems.
198 470Scopus© Citations 14 - PublicationElektrische Energieeffizienz und Lastmanagement als Beitrag zum „Null-Emissions-Gebäude“Efficient use of electricity is an important goal in the ongoing research project "Build2Zero - Integrated concepts for implementation of zero-emission buildings". The project’s task “Electrical energy efficiency" is divided into two subtasks: developing a tool that predicts the annual electricity demand for an office building in the preplanning phase is the first subtask. The focus of this tool is on three priority areas: lighting, auxiliary power (pumps, fans, …) and infrastructure (eg PCs, printers, ...). On the basis of these three priori-ties, the expected annual power requirement is calculated and can be used to support effi-ciency strategies in the preplanning phase. The second subtask was the prediction of electric load behaviour of office buildings during the planning phase. Therefore each electrical application which is typically used in office build-ings, was analysed with regard to its load curve. By aggregation of the individual load curves, different load curves for building systems could be created. Furthermore, the potential for optimization and the necessary conditions for electrical load management in the office build-ing sector were studied in order to supplement the topic of electrical energy efficiency. Based on the presumption of fluctuating electricity tariffs depending on the exchange price at EXAA (2011), energy costs can be reduced noticeably by using active Demand Side Management.
240 329 - PublicationForecasting and Optimization Approaches Utilized for Simulating a Hybrid District Heating System(Hochschule Luzern, 2020-10)
; ; ; The historically grown centralized energy system is undergoing massive changes due to the transformation from centralized energy production with large assets (e.g. fossil-thermal power plants) towards a sustainable, clean and decentralized energy system. This transformation is based on the inclusion of renewable energy sources (RESs) (e.g., wind and solar) into the classical systems. However, as the energy production stemming from RESs is extremely volatile and thus challenging to predict, new approaches have to be found in order to guarantee a successful integration of RESs into the existing infrastructure. In the Austrian state of Burgenland approximately 1,000 MW of wind capacity is available. As already mentioned above, the high volatility of wind energy together with forecast uncertainties hinders the optimal integration of this RES into the existing energy system. Furthermore, the successful deployment of wind turbines was based on an attractive but timely limited subsidy scheme with a fixed feed-in tariff. As these subsidies now come to an end for more and more wind turbines and future support systems will rely on market premiums and tendering models, new approaches and business models have to be devised in order to sustain the rapid transformation of the classical energy systems. In the research project HDH Demo in close cooperation with the city of Neusiedl am See, Burgenland, Austria, the aim is to integrate wind energy into the existing district heating grid of the city. This is realized by utilizing power-to-heat technologies, e.g., heat pumps. However, an economically feasible and successful integration is based on accurate forecasts for both, wind production and district heating demand as well as the actual energy prices. Therefore, this work evaluates the applied data-driven forecasting methods. In particular, ensemble approaches that combine autoregressive models with artificial intelligent techniques are used to exploit the strengths of different methods (e.g. stability, flexibility). To compare the model performance, an overview on the accuracy and efficiency of the ensembles by using appropriate score metrics (e.g. RMSE, MAPE, R²) is given. Furthermore, a mixed integer linear optimization model is presented for computing optimized schedules for the different components (e.g., heat pumps, energy storage units, biomass boiler) of the district heating grid. Together, these two approaches, forecasting and optimization, are used to investigate and evaluate different business models, which help to ensure the future market integration of wind production.202 6137