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<p>Um das Ziel einer sauberen und versorgungssicheren Energiewende zu erreichen (#mission2030) muss zunehmend auf erneuerbare und dezentralisierte Energie gesetzt werden. Kommunale Energiesysteme bzw. regionale Energiegemeinschaften zeigen ein hohes Potential f&uuml;r die effiziente Nutzung aller dezentralen Einzeltechnologien, inkl. der volatilen Energieerzeugung aus erneuerbaren Ressourcen, mit Kosten- und CO2-Einsparungen von bis zu 17,6 und 37,2%[1],[2]. Daher werden kommunale Energiesysteme auch von der Politik forciert (EU Winter Package 2017, Erneuerbare Ausbaugesetz-EAG). Bisher gibt es nur begrenzte M&ouml;glichkeiten um ein kommunales Energiesystem in die Praxis umzusetzen. Neben den fehlenden regulatorischen Rahmenbedingungen beginnt dies bereits beim Fehlen von einheitlichen, standardisierten Verfahren f&uuml;r die Erfassung von Last- und Erzeugungsdaten (z.B. Smart Meter, PV, Speichersysteme, etc.) in Kommunen, Gemeinden bzw. Quartieren. Ferner erfolgt die Echtzeit-Datenerfassung, wenn &uuml;berhaupt, zurzeit meist nur vereinzelt. Weiters ist f&uuml;r einen optimalen, resilienten Betrieb von Energiegemeinschaften die Kommunikation der Einzeltechnologien mit einer intelligenten, &uuml;bergeordneten Regelung unumg&auml;nglich. Derzeit verwenden Anlagenhersteller unterschiedliche Kommunikationsschnittstellen, was wiederum den Aufwand f&uuml;r die Entwicklung eines universell einsetzbaren, &uuml;bergeordneten Regelungsalgorithmus, welcher ohne gro&szlig;en Aufwand und Kosten installiert werden kann, erh&ouml;ht.</p>

<p>Das SmartControl-Projekt stellt sich all diesen Herausforderungen und entwickelt ein standardisiertes, ganzheitliches Konzept f&uuml;r das Monitoring, die Regelung und den Betrieb von kommunalen Energiesystemen. F&uuml;r den laufenden Betrieb wird auf adaptive, selbstlernende Methoden wie z.B. Machine Learning (ML) gesetzt, vor allem um die Prognoseverfahren f&uuml;r Last- und Erzeugungsdaten zu optimieren und diese ohne Kalibrierungsaufwand auf andere Kommunen, Gemeinden bzw. Quartieren &uuml;bertragen zu k&ouml;nnen. In Kombination mit &uuml;bergeordneten Regelungsalgorithmen wird eine optimale Energiebedarfsabdeckung durch erneuerbare und dezentrale Energie erzielt (z.B.: Eigenverbrauchsoptimierung), was wiederum zu CO2- und Kosteneinsparungen im Betrieb f&uuml;hrt. Gleichzeitig werden dadurch Ortsnetze stark entlastet und stabilisiert, da &uuml;ber die optimierte Regelung auftretende Stromerzeugungsspitzen gegl&auml;ttet und entsprechend kompensiert werden. Im Projekt werden offene Kommunikationsprotokolle bzw. Standards f&uuml;r die Daten&uuml;bertragung, wie z.B. TCP/IP, verwendet. Dabei wird f&uuml;r die Etablierung von Schnittstellen auf offene Standards und Open Source L&ouml;sungen (z.B. openHAB) gesetzt und aufgebaut. &Uuml;ber die gesamte Projektlaufzeit werden zwei unterschiedlich gro&szlig;e Gemeinden, ein Energieversorger und ein Netzbetreiber in den Prozess mit einbezogen um auf deren Herausforderungen und technischen Voraussetzungen R&uuml;cksicht zu nehmen. Um das Umsetzungspotential aller Ans&auml;tze im Projekt zu testen werden kommunale Energiesysteme in den Gemeinden Wieselburg und Yspertal im Laborma&szlig;stab (Einbindung von Realdaten und Evaluierung in einem Open Loop Test) in Betrieb genommen und evaluiert. Die in diesem Projekt geplanten Forschungsarbeiten bilden die Grundlage f&uuml;r darauf aufbauende, experimentelle Entwicklungen &uuml;bergeordneter Regelungssysteme f&uuml;r lokale Energiegemeinschaften, Kommunen und Quartiere.</p>

<p>&nbsp;</p>

<p>[1] Stadler Michael, Groissb&ouml;ck Markus, Cardoso Gon&ccedil;alo, M&uuml;ller Andreas, Lai Judy. 2013. Encouraging Combined Heat and Power in California Buildings. California Energy Commission, PIER Program; 2019</p>

<p>[2] A. Cosic, M. Stadler, M. Mansoor, M. Zellinger. MILP-based optimization strategies for renewable energy communities. Energy</p>

<p><strong>SmartControl -Konzept:</strong> Standardisiertes, ganzheitliches Konzept f&uuml;r das Monitoring, die Regelung und den Betrieb von kommunalen Energiesystemen. Mit Hilfe von Prognosedaten sowie aktuellen Messdaten werden Optimierungsrechnungen durchgef&uuml;hrt. &Uuml;bergeordnete Regelungsalgorithmen erzielen eine optimale Energiebedarfsabdeckung durch erneuerbare und dezentrale Energie.</p>
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<p>In order to achieve the goal of a clean and supply-secure energy transition (#mission2030), the use of renewable and decentralized energy must be increased. Municipal energy systems or regional energy communities show a high potential for the efficient use of all decentralized individual technologies, incl. volatile energy generation from renewable resources, with cost and CO2 savings of up to 17.6 and 37.2%, respectively[1],[2].. For this reason, municipal energy systems are also being promoted by politicians (EU Winter Package 2017, Renewable Energy Expansion Act - EAG). So far, there are only limited possibilities to implement a municipal energy system in practice. Problems are the lack of regulatory framework conditions, this already starts with the lack of uniform, standardized procedures for the collection of load and generation data (e.g. smart meters, PV, storage systems, etc.) in municipalities, communities or neighborhoods. Furthermore, real-time data acquisition, if it occurs at all, is currently mostly rare. Furthermore, for optimal, resilient operation of energy communities, communication of the individual technologies with an intelligent, higher-level control system is essential. Currently, technology manufacturers use different communication interfaces, which in turn increases the effort required to develop a universally applicable, higher-level control algorithm that can be installed without great effort and expense.</p>

<p>The SmartControl project addresses all these challenges and develops a standardized, holistic concept for the monitoring, control and operation of municipal energy systems. For the ongoing operation, adaptive, self-learning methods such as machine learning (ML) are used, especially to optimize the forecasting procedures for load and generation data and to be able to transfer them to other municipalities, communities or quarters without calibration efforts.</p>

<p>In combination with higher-level control algorithms, optimal energy demand coverage is achieved through renewable and distributed energy (e.g.: self-consumption optimization), which in turn leads to CO2 and cost savings in operation. At the same time, this greatly relieves and stabilizes local grids, since power generation</p>

<p>&nbsp;</p>

<p>[1] Stadler Michael, Groissb&ouml;ck Markus, Cardoso Gon&ccedil;alo, M&uuml;ller Andreas, Lai Judy. 2013. Encouraging Combined Heat and Power in California Buildings. California Energy Commission, PIER Program; 2019</p>

<p>[2] A. Cosic, M. Stadler, M. Mansoor, M. Zellinger. MILP-based optimization strategies for renewable energy communities. Energy</p>

<p style="text-align:justify">peaks are smoothed and compensated by the optimized control. In this project, open communication protocols or standards for data transmission, such as TCP/IP, are used. Open standards and open source solutions (e.g. openHAB) are used for the establishment of interfaces. During the whole project duration, two differently sized municipalities, an energy supplier and a grid operator will be involved in the process in order to take their challenges and technical requirements into account. In order to test the implementation potential of all approaches in the project, municipal energy systems in the municipalities of Wieselburg and Yspertal will be put into operation and evaluated on a laboratory scale (integration of real data and evaluation in an open loop test).</p>

<p style="text-align:justify">The research planned in this project will form the basis for subsequent experimental developments of higher-level control systems for local energy communities, municipalities and neighborhoods.</p>

<p><strong>SmartControl concept:</strong> Standardized, holistic concept for monitoring, controlling and operating municipal energy systems. Optimization calculations are performed with the help of forecast data and current measurement data. Higher-level control algorithms achieve optimal energy demand coverage through renewable and decentralized energy.</p>
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