Im vorigen Kapitel wurde der Algorithmus zur Optimierung eines hybriden geothermischen Systems im Hinblick auf einen maximalen Anteil an geothermischer Energie erörtert. Der Hauptvorteil dieses Ansatzes bestand darin, dass eine Überdimensionierung des gesamten Hybridsystems vermieden wurde; der Nachteil war jedoch, dass ein Teil des geothermischen Energiepotenzials ungenutzt blieb. Genau dieses Problem lässt sich durch den Einsatz einer Optimierungsstrategie zur Maximierung des geothermischen Energieanteils lösen.
Energieoptimiertes Hybridsystem
Wenn das Bohrfeld auf maximale geothermische Energie optimiert wird, lautet das Auslegungsziel wie folgt:
Maximieren Sie den Heiz-, Kühl- und/oder Warmwasserbedarf, sodass die Energie, die Sie über den gesamten Simulationszeitraum in den Boden einspeisen und aus ihm entnehmen, maximiert wird.
Die Gestaltungsphilosophie der oben beschriebenen Methodik läuft darauf hinaus, das gesamte geothermische Energiepotenzial so weit zu reduzieren, bis kein geothermisches Potenzial mehr vorhanden ist. Dies lässt sich am folgenden Temperaturprofil erkennen.
Im Gegensatz zur Methode zur Maximierung der geothermischen Leistung garantiert diese Optimierungsstrategie jedoch nicht, dass die resultierende Leistung, die über den gesamten Simulationszeitraum den höchsten Energieaustausch liefert, auch tatsächlich während desselben Simulationszeitraums genutzt werden kann. Mit anderen Worten: Wenn der Algorithmus x kW der benötigten Leistung zurückgibt, ist zwar sicher, dass dies zum höchsten Energieaustausch über den gesamten Simulationszeitraum führt, aber das bedeutet nicht, dass man diese x kW während des gesamten Simulationszeitraums jederzeit zur Verfügung hat.
Dies bedeutet, dass dies bei der Auslegung der Hybridtechnologien berücksichtigt werden sollte. Letztendlich wird die kumulierte installierte Leistung höher sein als bei einer Optimierung auf die Leistung, da hier die geothermische Leistung nicht jederzeit garantiert werden kann.
Im folgenden Abschnitt wird der Algorithmus zur Optimierung des Energieaustauschs erläutert.
Optimisation-Algorithmus
Da die Auslegung hybrider geothermischer Systeme nicht trivial ist und mitunter zu überraschenden Ergebnissen führen kann, ist es wichtig, den zugrunde liegenden Optimierungsalgorithmus gründlich zu verstehen. Die algorithmische Herleitung wird im Folgenden erläutert.
- Gehen Sie von einem stündlichen Bedarfsprofil für Heizung, Kühlung (und optional Warmwasser) sowie einer bestimmten festen Bohrfeldkonfiguration aus.
- Durchlaufen Sie jede Stunde (i) des Simulationszeitraums und führen Sie dabei die folgenden Schritte aus:
- Berechnen Sie die Flüssigkeitstemperatur zum Zeitpunkt (i) unter Berücksichtigung aller bisherigen Lasten und unter der Annahme, dass der Energiebedarf des Gebäudes zum Zeitpunkt (i) durch das Bohrfeld gedeckt wird.
- Prüfen Sie, ob:
- Die Mindestflüssigkeitstemperatur zur aktuellen Stunde liegt unter dem festgelegten Schwellenwert.
Ist dies der Fall, ist die Abluftleistung zu hoch, sodass sie durch eine Begrenzung entweder des Heizbedarfs oder des Warmwasserbedarfs reduziert werden sollte. Je nachdem, welchen Bedarf Sie zuerst reduzieren möchten, wird der Heizbedarf oder der Warmwasserbedarf für die aktuelle Stunde um x% reduziert.
Liegt die Flüssigkeitstemperatur über dem Schwellenwert, kann der aktuelle Heiz- und Warmwasserbedarf durch das geothermische Bohrfeld gedeckt werden. - Die maximale Flüssigkeitstemperatur zur aktuellen Stunde liegt über dem festgelegten Schwellenwert.
Ist dies der Fall, ist die Einspeiseleistung zu hoch, was bedeutet, dass die Kühlleistung für die aktuelle Stunde um x% reduziert werden sollte.
Liegt die Flüssigkeitstemperatur unterhalb des Schwellenwerts, kann das Bohrfeld die Injektion bewältigen, und es sind keine Änderungen erforderlich.
- Die Mindestflüssigkeitstemperatur zur aktuellen Stunde liegt unter dem festgelegten Schwellenwert.
- Liegt die Flüssigkeitstemperatur innerhalb der Grenzwerte, wird die Leistung für das geothermische System festgelegt, und die verbleibende Leistung, die das Bohrfeld zur aktuellen Uhrzeit nicht liefern kann, muss durch die Hybridlösung bereitgestellt werden. Fahren Sie mit Schritt (2.5) fort.
- Liegt die Flüssigkeitstemperatur außerhalb der Grenzwerte, passen Sie die stündliche Last an die in Schritt (2.2) ermittelten neuen Spitzenleistungen an und kehren Sie zu Schritt (2.1) zurück.
- Sobald die Flüssigkeitstemperatur zum Zeitpunkt (i) akzeptabel ist, fahren Sie mit der nächsten Stunde fort.
- Erledigt.
Der wesentliche Unterschied des obigen Algorithmus zum vorherigen Algorithmus (siehe Teil 9.2) besteht darin, dass hier die Spitzenleistung für Heizung, Kühlung und Warmwasserbereitung reduziert wird für jede Stunde einzeln, während er bei der Leistungsoptimierung für der gesamte Simulationszeitraum. Daher ist es möglich, dass sich in diesem Fall die für Heizung, Kühlung oder Warmwasserbereitung verfügbare Leistung ändert. Dies ist in der folgenden Grafik dargestellt.
Die obige Grafik zum geothermischen Beitrag entspricht für die Methode „Optimierung nach Energie“ dem, was die Last-Dauer-Kurve für den Algorithmus „Optimierung nach Leistung“ darstellt. Hier kann sich in jedem Jahr des Simulationszeitraums die verfügbare geothermische Leistung (und der entsprechende Energieaustausch) aufgrund des Ungleichgewichts des Systems ändern. Betrachtet man das zuvor gezeigte Temperaturprofil, so war ein eindeutig von der Entnahme dominiertes System zu erkennen, bei dem die Entnahmeleistung (Heizung und Warmwasser) im Laufe der Jahre abnimmt und die Kühlleistung zunimmt.
Genau das lässt sich in einer Grafik wie der oben gezeigten erkennen: Im Laufe der Jahre sinken sowohl die Heizleistung als auch die Grundlastheizung parallel zum Energiebedarf, während die Kühlleistung steigt.
Beispiel in GHEtool
Um die Vor- und Nachteile dieser Methode im Vergleich zum leistungsoptimierten Ansatz zu veranschaulichen, wird dasselbe Beispiel wie im vorigen Kapitel herangezogen. Zunächst wird dasselbe 5×5-Bohrfeld mit einer Bohrtiefe von 100 m betrachtet. Der geothermische Anteil des hybriden geothermischen Systems ist unten dargestellt.
Als Erstes fällt auf, dass dasselbe Bohrfeld, das im vorigen Kapitel nur 89,51 TP21T des Heizbedarfs und 971 TP21T des Kühlbedarfs decken konnte, nun 991 TP21T an Heizleistung und 99,91 TP21T an Kühlleistung liefern kann; um dies zu erreichen, müssen 48 kW statt 25 kW bzw. 97 kW statt 54 kW installiert werden.
Als Erstes fällt auf, dass dasselbe Bohrfeld, das im vorigen Kapitel nur 89,51 TP21T des Heizbedarfs und 971 TP21T des Kühlbedarfs decken konnte, nun 991 TP21T an Heizleistung und 99,91 TP21T an Kühlleistung liefern kann; um dies zu erreichen, müssen 48 kW statt 25 kW bzw. 97 kW statt 54 kW installiert werden.
Aus der obigen Grafik geht deutlich hervor, dass die geothermische Kühlleistung in den ersten 1–3 Jahren aufgrund des Ungleichgewichts im Bohrfeld und der in diesen ersten drei Jahren immer weiter sinkenden Flüssigkeitstemperaturen deutlich ansteigt. Ab dem dritten Jahr bleibt die Spitzenkühlleistung konstant, und auch die maximale Flüssigkeitstemperaturgrenze wird nicht mehr erreicht. Nach etwa 15 Jahren, wenn die Mindestgrenze für die Fluidtemperatur erreicht ist, nimmt auch die verfügbare Heizleistung ab. Aufgrund des anfangs geringeren geothermischen Kühlpotenzials sowie des nach 20–25 Jahren geringeren geothermischen Heizpotenzials sollte das Hybridsystem größer ausgelegt werden, um dies zu berücksichtigen.
Wenn das Bohrfeld auf einen 4×5-Fall reduziert wird, ist der geothermische Beitrag wie unten dargestellt zu erkennen.
Auch hier gilt, genau wie bei der Optimierung hinsichtlich der Leistung: Eine Verkleinerung des Bohrfeldes führt zu einer Verringerung des geothermischen Anteils. In diesem Fall beträgt der verbleibende geothermische Anteil 91,81 TP21T bei der Heizung und 99,91 TP21T bei der Kühlung und liegt damit deutlich über den Werten von 731 TP21T bzw. 921 TP21T bei der Optimierung hinsichtlich der Leistung, allerdings wiederum auf Kosten einer höheren kumulierten installierten Leistung.
Eine weitere Reduzierung des Bohrfeldes auf ein 4×4-Bohrfeld führt zu folgendem geothermischen Anteil.
Bei diesem kleineren Bohrfeld liegt der Anteil der geothermischen Heizung weiterhin bei über 80%, während er bei der Optimierung für die Stromerzeugung bei 57% lag. Im Gegensatz zum vorangegangenen Kapitel gibt es jedoch bereits einen sehr kleinen Teil des Warmwasserbedarfs, der nicht mehr durch das Bohrfeld gedeckt werden kann. Dies liegt daran, dass die Methode zur Energieoptimierung ein größeres Ungleichgewicht zulässt (74 MWh/Jahr im Vergleich zu 61 MWh/Jahr), sodass die Medientemperaturen im letzten Jahr ebenfalls niedriger sind, was es unmöglich macht, die Grenzwerte einzuhalten, indem lediglich der Heizbedarf reduziert wird. Das Temperaturprofil sieht nun wie folgt aus.
Vor dem Hintergrund dieses Temperaturprofils ergibt die untenstehende Grafik zum geothermischen Beitrag Sinn. Aufgrund des erheblichen Ungleichgewichts sinkt die Heizleistung von 48 kW im ersten Jahr auf 32 kW im letzten Jahr. Die Kühlleistung steigt hingegen von 60 kW im ersten Jahr auf 97 kW ab dem 11. Jahr.
Man kann den Unterschied zwischen den Methoden „Optimierung nach Leistung“ und „Optimierung nach Energie“ so betrachten, dass es sich dabei lediglich um zwei unterschiedliche Sichtweisen auf dasselbe Problem handelt, sozusagen um zwei Grenzfälle, und dass die optimale Lösung in Wirklichkeit irgendwo dazwischen liegt. Beispielsweise ergab der Fall „Optimierung auf Leistung“ für das 4×4-Bohrfeld eine maximale geothermische Leistung von 13 kW bei einem jährlichen Heizbedarf von 53 MWh. Führt man dieselbe Simulation mit der Methode „Optimierung auf Energie“ durch und begrenzt die Spitzenheizleistung auf 13 kW, ergibt sich das folgende Temperaturprofil.
Da in der obigen Simulation nur die Heizung auf die Lösung des „Optimieren für Leistung“-Szenarios beschränkt war, erreichen die Flüssigkeitstemperaturen weiterhin den Höchstwert, während die Mindesttemperatur diesen nicht erreicht. Das bedeutet, dass im Vergleich zum Fall „Optimierung auf Leistung“ in diesem Szenario mehr Wärme zugeführt wird, wodurch sich das Ungleichgewicht von 61 MWh/Jahr auf 59 MWh/Jahr verringert, und dieselbe Heizleistung von 13 kW kann in diesem Fall aufgrund der höheren Zufuhrtemperatur im Durchschnitt 55 MWh/Jahr liefern.
Die entsprechende Grafik zum Anteil der Geothermie ist unten dargestellt.
Im obigen Temperaturprofil bleiben die Heiz- und Warmwasserlasten (d. h. alle Abluftlasten) über den gesamten Simulationszeitraum hinweg konstant, was darauf hindeutet, dass bei der Heizung keine Überdimensionierung mehr vorliegt. Bei der Kühlung steigt die Last aufgrund des Ungleichgewichts des Systems von Jahr zu Jahr an.
Dieses Ungleichgewicht, das sowohl bei der Energie- als auch bei der Leistungsoptimierung auftritt, kann nach wie vor sehr ausgeprägt sein und Fragen hinsichtlich der Langlebigkeit eines solchen Entwurfs aufwerfen. Was passiert nach 40 Jahren? Daher wird im nächsten Kapitel der letzte Optimierungsalgorithmus behandelt: die Optimierung auf Ausgewogenheit.
Fazit
In diesem Kapitel wurde die zweite Methode zur Auslegung eines hybriden geothermischen Systems vorgestellt, nämlich die Methode zur Maximierung der geothermischen Energie. Durch die Reduzierung der maximalen Spitzenleistung bei Heizung, Warmwasserbereitung und/oder Kühlung in jeder Stunde des Simulationszeitraums lässt sich ein Lastprofil erzielen, bei dem das resultierende Temperaturprofil stets innerhalb der Temperaturgrenzen bleibt und gleichzeitig die maximale Energiemenge mit dem Erdreich ausgetauscht wird – allerdings auf Kosten einer Überdimensionierung des gesamten Hybridsystems.
Im Beispiel wurde gezeigt, dass ein geothermischer Anteil an der Wärmeversorgung von 80% erzielt werden kann, während dasselbe Bohrfeld bei einer Optimierung ausschließlich auf die Stromerzeugung nur einen geothermischen Anteil an der Wärmeversorgung von 57% ergab. Mithilfe der Funktion zur Begrenzung der geothermischen Leistung lässt sich die Überdimensionierung steuern, um den optimalen Kompromiss zwischen beiden Methoden zu finden.
Allerdings weisen sowohl die Methode zur Energieoptimierung als auch die Methode zur Leistungsoptimierung nach wie vor ein erhebliches Ungleichgewicht auf. In der nächstes Kapitel, die Methode „Optimierung auf Ausgewogenheit“ wird dieses Problem lösen.
Literaturverzeichnis
- Peere, W. (2025). Drei Ansätze zur Auslegung eines hybriden geothermischen Heiz- und Kühlsystems für ein Bürogebäude. In Tagungsband der Geo-Rin-Konferenz. Benasque (Spanien), 2. bis 6. Juni 2025. [online]