Anwenderbericht Honda Research Institute

Mithilfe des Simulators ist es Honda möglich, Kosten, Emissionslevel und primäre Energiebilanzen verschiedener erneuerbarer und herkömmlicher Systemkonfigurationen zu berechnen.

Das Honda Research Institute Europe nutzt SimulationX für die Erforschung intelligenter Energiemanagementsysteme.
 

Aufgabe

Analyse und Optimierung von Gebäudeauslegungen

In Deutschland, Japan und anderen Ländern vollzieht sich im Bereich der Energieerzeugung, -speicherung und -nutzung gegenwärtig ein grundlegender Wandel im Zuge des Reaktorunglücks von Fukushima sowie aufgrund von Klimaveränderungen und steigenden Preisen bei fossilen Brennstoffen. Erneuerbare Energiequellen sollen herkömmliche (fossile und nukleare) ersetzen, und die Gesellschaft muss ihren Energiebedarf im Privaten aber auch in anderen Bereichen wie Produktion und Mobilität verringern.

In diesem Kontext hat Honda sein Honda Smart Home System in der japanischen Präfektur Saitama in der Nähe von Tokio 2012 vorgestellt. Energieerzeugung durch Photovoltaik und Mikro-Kraft-Wärme-Kopplung werden im System mit Batteriespeicher und elektrischer Mobilität einschließlich elektrischer Fahrzeuge oder Brennstoffzellen verbunden. Der Betrieb des Hauses wird durch eine zentrale Steuereinheit namens Smart e-Mix Manager (SeMM) geregelt und koordiniert.

Diese neue Generation umweltfreundlicher Gebäude ist in der Lage, den Energiebedarf seiner Bewohner selbstständig zu decken. Jedoch stellt die Nutzung von erneuerbaren Energien bei gleichzeitiger Gewährleistung der Versorgungssicherheit und Bezahlbarkeit eine große Herausforderung dar. Umweltfreundliche Gebäude wie das Honda Smart Home System müssen dauerhaft leistungsfähig, effizient und rentabel sein.

Ein zentrales Problem dabei ist, dass regenerative Energiequellen wie Wind und Solar aufgrund ihrer schwankenden Verfügbarkeit nicht im gleichen Maße nutzbar und kalkulierbar sind wie konventionelle Ressourcen. Deshalb werden intelligente Systeme zum Entwurf sowie zur Analyse und Optimierung von Gebäudeauslegungen benötigt.

Solche Systeme können den Bedarf mit der Erzeugung ins Verhältnis setzen und bilanzieren, um das Einsparpotenzial bereits vor der Installation des tatsächlichen Energiesystems abzuschätzen. Für ein besseres Verständnis der Interaktion der Hausbewohner mit den verschiedenen Modulen und der Umgebung bedurfte es einer detaillierten Simulation des Smart-Home-Systems.

Honda als Fahrzeughersteller war es jedoch wichtig, sich nicht ausschließlich auf die Gebäudesimulation zu konzentrieren, da Honda umweltfreundliche und kostengünstige Mobilität durch die Integration von Fahrzeug-, Haushalts- und Gebäudetechnik bieten will. Um untersuchen zu können, wie elektrische Mobilität und Smart-Home-Systeme auf optimale Weise miteinander interagieren, entwickelten Honda Research Europe und EA Systems ein Modell eines Smart-Home-Systems mit angeschlossenem Plugin-Hybridfahrzeug. Die Simulation basiert dabei auf der Green-Building-Bibliothek von SimulationX.

Die vielseitige Software hilft Ingenieuren dabei, die optimale Nutzung von Energieressourcen und die dezentralisierte Energiespeicherung zu kalkulieren. Mit der interdisziplinären Simulationssoftware sind sie in der Lage, virtuelle Prototypen von technischen Komponenten und komplexen Systemen energieeffizienter Gebäude in einer Entwicklungsumgebung zu entwerfen und zu analysieren. Das Programm verfügt über eine leicht verständliche Benutzeroberfläche, sofort einsatzbereite Elemente und kann reale Umweltdaten verwenden.

Lösung

Green-Building-Bibliothek von SimulationX

Im Simulationsaufbau wurde ein Einfamilienhaus mit drei Zonen (Erdgeschoss, 1. Obergeschoss, Dachboden) und einer Heizungsanlage für die ersten beiden Zonen modelliert. Das Haus nutzt ein Photovoltaiksystem für die Elektrizität und Mikro-Kraft-Wärme-Kopplung für die kombinierte Wärme- und Stromerzeugung. Um genügend Wärme auch unter extremen Wetterbedingungen zu gewährleisten, wurde das System um einen konventionellen Heizkessel ergänzt.

Das Haus ist darüber hinaus an das öffentliche Stromnetz angebunden und greift außerdem auf eine eigene Batterie zu, um Energie zu speichern. Abschließend wurden die Mobilitätsanforderungen der Bewohner durch ein Fahrzeug mit einer Laufleistung von rund 8000 km pro Jahr oder 30 km am Tag modelliert. Das Fahrzeug wird zum Aufladen für bestimmte Zeiten mit dem Haus verbunden. Im Zuge der Datenvorbereitung wird der durchschnittliche Benzin- und Energiebedarf des Autos für konkrete Fahrleistungen berechnet. Diese Durchschnittswerte werden dann in der eigentlichen Simulation des Smart-Home-Systems verwendet.

Dieser Ansatz wurde gewählt, um den unterschiedlichen Zeitskalen der dynamischen Fahrzeug- und Gebäudeeigenschaften Rechnung zu tragen. Das Modellsystem kann in verschiedenen Varianten instanziiert werden, so z. B. als konventionelles System ohne Photovoltaik und Kraft-Wärme-Kopplung oder mit einem herkömmlichen Verbrennungsmotor für das Fahrzeug. Somit ist es möglich, unterschiedliche Systemauslegungen mit Blick auf die ökonomischen Vorteile, Umweltauswirkungen, Komfortaspekte und andere Faktoren zu vergleichen.

Der Betrieb des Systems hängt dabei von vielen solcher Faktoren ab, wobei Nutzerprofile und Umweltbedingungen (z. B. Wetter) die zwei wichtigsten sind. Beide Aspekte können sich von einem auf den anderen Tag ändern und für unterschiedliche Orte variieren.

Beispielhaft wurde Berlin für alle Simulationen gewählt und ein gesamtes Jahr simuliert, um jahreszeitliche Unterschiede auszugleichen. Aufgrund des Datenumfangs dauerte die Simulation im ersten Modell selbst mit der leistungsstarken Software mehrere Tage. Für eine schnellere Berechnung simulierten die Ingenieure deshalb nur prototypische Referenztage und gewichteten diese über den Verlauf eines Jahres.

Damit konnte die Simulationszeit für eine Berechnung auf einem einzigen Computer auf wenige Stunden reduziert werden. Umweltdaten wie Klima, Nutzerprofile (z. B. täglicher Strombedarf) und Fahrverhalten wurden über einfache Excel-Tabellen definiert. Der Simulator lieferte Ausgabedaten ebenfalls im Excel-Format, um die Datenanalyse und Visualisierung zu erleichtern. Dieser Ansatz ermöglicht es, Modelle an andere örtliche Gegebenheiten und Nutzungsmuster anzupassen.

Nutzen

Simulationen von Fahrzeug- und Gebäudetechnik für intelligentes Energie-Management auf einer Softwareplattform

Mithilfe des Simulators war es Honda möglich, Kosten, Emissionslevel und primäre Energiebilanzen verschiedener erneuerbarer und herkömmlicher Systemkonfigurationen zu berechnen. Obwohl Konfigurationen für erneuerbare Energien mit Photovoltaik, Micro-Kraft-Wärme-Kopplung und Plugin-Hybridfahrzeugen teurer waren, zeigten die Ergebnisse, dass damit eine erhebliche Senkung des CO2-Ausstoßes erreicht werden konnte. Außerdem wurde durch eine einfache Ladestrategie für das Elektrofahrzeug über die Gebäudebatterie, welche von der Photovoltaik gespeist wird, der Anteil CO2-freier Stromerzeugung für die Mobilität gesteigert. Der genaue Prozentsatz hing dabei stark von der Größe der Batterie des Smart-Home-Systems ab. Durch Parameterscans für die Batteriegröße konnte die optimale Dimensionierung mit Blick auf die Kosten im Verhältnis zur CO2-Verringerung bestimmt werden. 

Auf der Basis dieser Simulation führt Honda automatisierte Optimierungen der Systemkonfiguration mit mehreren Optimierungskriterien durch. Dazu kommen neu entwickelte Algorithmen aus dem Bereich der sogenannten Evolutionären Mehrkriterien-Optimierung zum Einsatz. Das Ziel besteht darin, das Potential des Systems mit verschiedenen Konfigurationen zu analysieren und die Zusammenhänge zwischen den unterschiedlichen Zielsetzungen zu verstehen. Einer der Vorteile von evolutionären Algorithmen ist die einfache Parallelisierung, die zu erheblichen Zeitersparnissen bei der Optimierung führt. In Zusammenarbeit mit ESI ITI und EA Systems haben Hondas Ingenieure das Modellsystem soweit vereinfacht und verbessert, dass die Simulationszeiten stark verringert werden konnten.

Simulation in der Energietechnik

Die multiphysikalische Simulationssoftware SimulationX gibt es für Einsteiger mit unterschiedlichen, vorkonfigurierten Anwendungspaketen für verschiedene Aufgaben in der Energietechnik. Erfahren Sie mehr!

Anwendungspakete für Einsteiger