05314 Auswirkungen von nicht routinemäßigen Ereignissen (NRE) auf die energiebezogene Leistung
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Wesentliche routinemäßigen Änderungen, also sogenannte relevante Variable, und ihr Einfluss auf den Energieverbrauch lassen sich gut durch Modelle berücksichtigen (s. Kap. 05312). Dieser Beitrag legt den Schwerpunkt auf die Änderung von statischen Faktoren, oft auch als nicht routinemäßige Ereignisse (NRE) bezeichnet. Es werden verschiedene Methoden zur Erkennung und Quantifizierung dieser NRE vorgestellt. Eine „Schritt für Schritt”-Anleitung mithilfe eines erweiterten Leistungsbewertungstools ermöglicht die direkte praktische Umsetzung. Arbeitshilfen: von: |
Eine Bemerkung vorab: Diesen Artikel gibt es auch in englischer Sprache. Sie finden ihn in der angehängten Datei 05314_a.pdf.[
05314_a.pdf]
05314_a.pdf]1 Einleitung
Bringt man den Vergleich der energiebezogenen Leistung auf den Punkt, so werden Energieverbrauchsmuster zweier Zeiträume miteinander verglichen. Werden dabei alle Bedingungen bis auf die Energieeinsparmaßnahmen konstant gehalten, so spiegelt die Verbrauchsdifferenz die Verbesserung der Leistung wider.
Veränderung der Randbedingungen
In den meisten Fällen verändern sich die Randbedingungen jedoch, sodass diese Veränderungen berücksichtigt werden müssen. Die Änderungen werden dabei unterschieden in Änderungen, die sich routinemäßig ergeben, sogenannte Variable, und in Änderungen/Ereignisse, die sich nicht routinemäßig ergeben, im Folgenden mit NRE abgekürzt.
In den meisten Fällen verändern sich die Randbedingungen jedoch, sodass diese Veränderungen berücksichtigt werden müssen. Die Änderungen werden dabei unterschieden in Änderungen, die sich routinemäßig ergeben, sogenannte Variable, und in Änderungen/Ereignisse, die sich nicht routinemäßig ergeben, im Folgenden mit NRE abgekürzt.
Statische Faktoren
Die Identifikation der für die energiebezogene Leistung relevanten Variablen ist in diesem Werk schon in verschiedenen Beiträgen ausführlich diskutiert und vorgestellt worden. In diesem Beitrag soll es um die Identifizierung und Quantifizierung der Änderung von statischen Faktoren gehen (z. B. Größe der Anlage, Anzahl der Schichten oder Produktmix). Bei diesen nicht routinemäßigen Änderungen handelt es sich um Ereignisse, die sich wesentlich auf den Energieverbrauch im Baseline- oder im Berichtszeitraum auswirken, aber nicht mit der Energieeffizienzmaßnahme zusammenhängen.
Die Identifikation der für die energiebezogene Leistung relevanten Variablen ist in diesem Werk schon in verschiedenen Beiträgen ausführlich diskutiert und vorgestellt worden. In diesem Beitrag soll es um die Identifizierung und Quantifizierung der Änderung von statischen Faktoren gehen (z. B. Größe der Anlage, Anzahl der Schichten oder Produktmix). Bei diesen nicht routinemäßigen Änderungen handelt es sich um Ereignisse, die sich wesentlich auf den Energieverbrauch im Baseline- oder im Berichtszeitraum auswirken, aber nicht mit der Energieeffizienzmaßnahme zusammenhängen.
Zusammengefasst kann man sagen, dass sich eine Energieeinsparung ergibt aus:
Ursache der Verbrauchsdifferenzen oft unklar
Anpassungen für Variable lassen sich durch die Erstellung von Modellen und anschließender Normierung der Baseline- bzw. EnPI-Werte relativ leicht durchführen (s. Kap. 05312). Bei den ermittelten Verbrauchsdifferenzen zwischen Baseline-Zeitraum (BLZ) und Berichtszeitraum (BZ) bleibt jedoch oft unklar, ob es sich um das Ergebnis von Energieeinsparmaßnahmen handelt oder um ein NRE bzw. eine Kombination aus beiden. Hinzu kommen noch Mess- und Modellunsicherheiten, wobei Letztere nicht relevante Variable, kleinere Projekte und unwesentliche NRE enthalten können, die im Rauschen untergehen.
Anpassungen für Variable lassen sich durch die Erstellung von Modellen und anschließender Normierung der Baseline- bzw. EnPI-Werte relativ leicht durchführen (s. Kap. 05312). Bei den ermittelten Verbrauchsdifferenzen zwischen Baseline-Zeitraum (BLZ) und Berichtszeitraum (BZ) bleibt jedoch oft unklar, ob es sich um das Ergebnis von Energieeinsparmaßnahmen handelt oder um ein NRE bzw. eine Kombination aus beiden. Hinzu kommen noch Mess- und Modellunsicherheiten, wobei Letztere nicht relevante Variable, kleinere Projekte und unwesentliche NRE enthalten können, die im Rauschen untergehen.
Wichtig
Um hier zu eindeutigen Ergebnissen zu gelangen, ist es wichtig zu wissen,
Um hier zu eindeutigen Ergebnissen zu gelangen, ist es wichtig zu wissen,
| • | um welches nicht routinemäßiges Ereignis es sich handelt, |
| • | wann es aufgetreten ist, |
| • | wie lange es angehalten hat, |
| • | mit welchen Prozessen/Variablen es in Wechselwirkung getreten ist, |
| • | wie groß seine energetische Auswirkung ist. |
2 Anpassungen bei routinemäßigen Änderungen
Die Anpassungen an die relevanten Variablen werden oft als Normierung (oder auch als Normalisierung) bezeichnet. Hat man für einen bestimmten Zeitraum ein Modell ermittelt und validiert, so stellt sich für viele die Frage: Was nun? Um die Energieverbräuche zweier Zeiträume vergleichen zu können, wird das Modell des Modellzeitraums mit den Werten der relevanten Variablen des anderen Zeitraums gefüttert. Dabei wird unterstellt, dass sich die Variablen selbst nicht ändern. Diese Art der Normierung kennt vier Varianten.
2.1 Forecast-Normierung
Modell für Baseline-Zeitraum
Im Normalfall wird die sogenannte Forecast-Normierung benutzt, bei der für den Baseline-Zeitraum (BLZ) ein Modell ermittelt wird. Die angepassten Baseline-Werte für die Variablenwerte des Berichtszeitraums können dann mithilfe dieses Modells berechnet werden. Dabei kann es Baseline-Werte für Planwerte geben, aber auch Baseline-Werte basierend auf den realen Variablenwerten. Letztere liegen erst nach Abschluss des Berichtszeitraums (BZ) vor. Diese angepassten Baseline-Werte spiegeln die betriebliche Situation des BLZ wieder. Unter der Voraussetzung, dass bei statischen Faktoren keine Änderungen vorliegen, repräsentiert die Fläche zwischen den beiden Verbrauchsprofilen die Energieeinsparung (s. Abb. 1).
Im Normalfall wird die sogenannte Forecast-Normierung benutzt, bei der für den Baseline-Zeitraum (BLZ) ein Modell ermittelt wird. Die angepassten Baseline-Werte für die Variablenwerte des Berichtszeitraums können dann mithilfe dieses Modells berechnet werden. Dabei kann es Baseline-Werte für Planwerte geben, aber auch Baseline-Werte basierend auf den realen Variablenwerten. Letztere liegen erst nach Abschluss des Berichtszeitraums (BZ) vor. Diese angepassten Baseline-Werte spiegeln die betriebliche Situation des BLZ wieder. Unter der Voraussetzung, dass bei statischen Faktoren keine Änderungen vorliegen, repräsentiert die Fläche zwischen den beiden Verbrauchsprofilen die Energieeinsparung (s. Abb. 1).
2.2 Backcast-Normierung
Modell für Berichtszeitraum
Manchmal liegen aber für den Baseline-Zeitraum keine geeigneten Daten vor, um ein Modell zu erstellen. Dann bedient man sich der Backcast-Variante. Dabei wird das Modell auf der Basis der Daten des Berichtszeitraums erstellt. In dieses Modell werden dann die Daten der Variablen aus dem chronologisch früher liegenden Baseline-Zeitraum eingetragen, um so die angepassten (normierten) Werte für den Berichtszeitraum zu ermitteln. Als Vergleich dienen die gemessenen Baseline-Werte.
Manchmal liegen aber für den Baseline-Zeitraum keine geeigneten Daten vor, um ein Modell zu erstellen. Dann bedient man sich der Backcast-Variante. Dabei wird das Modell auf der Basis der Daten des Berichtszeitraums erstellt. In dieses Modell werden dann die Daten der Variablen aus dem chronologisch früher liegenden Baseline-Zeitraum eingetragen, um so die angepassten (normierten) Werte für den Berichtszeitraum zu ermitteln. Als Vergleich dienen die gemessenen Baseline-Werte.
2.3 Verknüpfung beider Methoden (Chaining)
Modell für Zwischenzeiträume
Ergeben sowohl Baseline-Periode als auch die Berichtsperiode keine geeigneten Modelle, so lassen sich möglicherweise Modelle für Zwischenzeiträume (ZZ) erstellen. Um letztlich aber einen Vergleich zwischen Baseline-Zeitraum (BLZ) und Berichtszeitraum zu ermöglichen, müssen die beiden Methoden (2.1 und 2.2) kombiniert werden (engl. chaining). Dabei wird für den ersten Vergleich zwischen BLZ und ZZ die Backcast-Methode verwendet, für den zweiten Vergleich zwischen ZZ und BZ die Forecast-Methode. Die Energieeinsparung ergibt sich aus der Summe der jeweiligen absoluten Einsparungen (wenn keine NRE vorliegen).
Ergeben sowohl Baseline-Periode als auch die Berichtsperiode keine geeigneten Modelle, so lassen sich möglicherweise Modelle für Zwischenzeiträume (ZZ) erstellen. Um letztlich aber einen Vergleich zwischen Baseline-Zeitraum (BLZ) und Berichtszeitraum zu ermöglichen, müssen die beiden Methoden (2.1 und 2.2) kombiniert werden (engl. chaining). Dabei wird für den ersten Vergleich zwischen BLZ und ZZ die Backcast-Methode verwendet, für den zweiten Vergleich zwischen ZZ und BZ die Forecast-Methode. Die Energieeinsparung ergibt sich aus der Summe der jeweiligen absoluten Einsparungen (wenn keine NRE vorliegen).
2.4 Normierung unter Standardbedingungen
Modell jeweils für BLZ und BZ
Die vierte Methode besteht darin, dass sowohl für BLZ (Baseline-Zeitraum) als auch für BZ (Berichtszeitraum) jeweils Modelle entwickelt werden. In beide Modelle werden dann die gleichen Werte der Variablen eingesetzt, z. B. durchschnittliche Wetterdaten. Da diese Methode mit den Unsicherheiten von zwei Modellen konfrontiert ist und lediglich standardisierte Ergebnisse liefert, ist diese Methode nur zu empfehlen, wenn die drei anderen Methoden nicht möglich sind. Dies könnte der Fall sein, wenn die Variablenwerte des Betrachtungszeitraums außerhalb der des Modellzeitraums liegen (Bedingung: mindestens 90 % des kleinsten Werts bis maximal 110 % des größten Werts).
Die vierte Methode besteht darin, dass sowohl für BLZ (Baseline-Zeitraum) als auch für BZ (Berichtszeitraum) jeweils Modelle entwickelt werden. In beide Modelle werden dann die gleichen Werte der Variablen eingesetzt, z. B. durchschnittliche Wetterdaten. Da diese Methode mit den Unsicherheiten von zwei Modellen konfrontiert ist und lediglich standardisierte Ergebnisse liefert, ist diese Methode nur zu empfehlen, wenn die drei anderen Methoden nicht möglich sind. Dies könnte der Fall sein, wenn die Variablenwerte des Betrachtungszeitraums außerhalb der des Modellzeitraums liegen (Bedingung: mindestens 90 % des kleinsten Werts bis maximal 110 % des größten Werts).
Tabelle 1: Zusammenfassung der Normierungsmethoden, in Anlehnung an SEP 50001 (US DoE) [3]
Forecast | Backcast | Verknüpfung: BLZ bis ZZ | Verknüpfung: ZZ bis BZ | Standardbedingungen | |
|---|---|---|---|---|---|
Energieverbrauch Berichtszeitraum (BZ) | Aktueller Verbrauch | BZ-Modell mit BLZ-Bedingungen | n. a. | Aktueller Verbrauch | BZ-Modell mit Standardbedingungen |
Energieverbrauch Baseline-Zeitraum (BLZ) | BLZ-Modell mit BZ-Bedingungen (für Variable) | Aktueller Verbrauch | Aktueller Verbrauch | n. a. | BLZ-Modell mit Standardbedingungen |
Energieverbrauch Zwischenzeitraum (ZZ) | n. a. | n. a. | ZZ-Modell mit BLZ-Bedingungen | ZZ-Modell mit BZ-Bedingungen | n. a. |
Betriebliche Situation, die das Modell repräsentiert | Betriebliche Systeme und Praktiken für BLZ | Betriebliche Systeme und Praktiken für BZ | Betriebliche Systeme und Praktiken für ZZ | Betriebliche Systeme und Praktiken für ZZ | Betriebliche Systeme und Praktiken für BLZ und BZ unter Standardbedingungen |
3 Identifizieren und Klassifizieren von NRE
Wie schon erläutert, kann es in einigen Fällen erforderlich sein, auch noch Anpassungen bzgl. nicht routinemäßiger Änderungen durchzuführen. Die meisten der NRE werden vom Anlagenpersonal, Facility Management, von der Instandhaltung oder dem Energiemanager identifiziert. Auch wenn dies eventuell mühsam sein kann, so lassen sich so die erforderlichen Eckdaten noch am saubersten ermitteln.
