EnEff:Stadt, CleanTechCampus Garching - Entwicklung ganzheitlich optimierter, nachhaltiger und übertragbarer Energiekonzepte für komplexe Mischgebiete am Beispiel der TUM Campus Garching - Teilprojekt 2: Optimierung und Weiterentwicklung der Wärme- und Kälteinfrastruktur.
Zeitraum
2016-05-01 – 2019-10-31
Bewilligte Summe
301.164,00 EUR
Ausführende Stelle
Förderkennzeichen
03ET1407B
Leistungsplansystematik
Örtliche Versorgungskonzepte [EA2113]
Verbundvorhaben
Zuwendungsgeber
Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK.IIB5)
Projektträger
Forschungszentrum Jülich GmbH (PT-J.ESN3)
Förderprogramm
Energie
Als Vorbild eines hochkomplexen GHD-Gebiets soll für den stetig wachsenden Campus Garching der TU München ein innovatives Energiekonzept mit gekoppelter Betrachtung von Gebäude, Strom-, Wärme- und Kälteversorgung entwickelt werden. Ziele sind neben einer Roadmap sowie einem Netzausbauplan für die Weiterentwicklung des TUM Campus Garching, die Erarbeitung einer übertragbaren Methodik für eben diese Konzeptplanung und –entwicklung, übertragbare Erkenntnisse zum Einsatz neuartiger Technologien sowie die Umsetzung als Living-Lab. Dabei wird sowohl eine Reduktion des spezifischen Energiebedarfs als auch ein erhöhter Anteil erneuerbarer Energien angestrebt. Das entstehende System soll langfristig durch den Einsatz einer einzigartigen Kombination innovativer Technologien den Forschungscampus Garching als Leuchtturm der Energiewende repräsentieren und durch einen flexiblen Aufbau als Living-Lab sowohl für Forschungs- als auch für Lehrzwecke geöffnet werden. Der Fokus des Projekts liegt auf einem integralen Ansatz, der die gegenseitigen Wechselwirkungen zwischen Gebäuden, Netzen und Erzeuger/Speicher, sowie die Kopplung zwischen den Sektoren Strom, Wärme und anders als in vielen Projekten auch der Kälte berücksichtigt. Um eben diese Integralität zu gewährleisten, wird das Projekt durch ein interdisziplinäres Team der Fachbereiche Energietechnik, Elektrotechnik sowie Bauwesen bearbeitet. Anhand exakter Modelle soll das Zusammenspiel der verschiedenen Technologien in unterschiedlicher Detailtiefe modelliert und mittels Optimierungsansätzen hinsichtlich ihrer Reaktionsfähigkeit und Flexibilität für verschiedene Prognoseszenarien untersucht werden. Dabei wird auf vorhandene Tools und Modelle zurück gegriffen, welche zum einen weiterentwickelt und an die Anforderungen des Projekt angepasst werden und zum anderen systematisch vernetzt werden, um eine zeitliche und räumliche Modellierung mit hohem Detaillierungsgrad zu erlauben.
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