Forschungsprojekt FlexLearn

Für eine erfolgreiche Transformation des Energiesystems ist eine weitgehende Dekarbonisierung des Wärmesektors sowie eine Flexibilisierung des Stromverbrauchs aufgrund der überwiegend wetterabhängigen Erzeugung unabdingbar. 

Zur Bewältigung beider Herausforderungen stellen Wärmepumpen eine unverzichtbare Schlüsseltechnologie dar. Hauptziel des Projektes ist es, mithilfe von Transfer-Learning-Ansätzen verallgemeinerte Betriebsprognosen und deren Flexibilitätspotenziale für Wärmepumpen abzuleiten. Die Modelle können auch auf Wärmepumpen mit fehlender oder unzureichender Datenbasis übertragen werden und bilden die Grundlage für allgemeine Modelle für Wärmepumpen. Zusätzlich soll herausgearbeitet werden, inwieweit die entwickelte Methodik auch für andere Flexibilitätspotentiale wie PV-Speichersysteme oder Ladeinfrastrukturen für Elektromobile übertragbar ist.

Anhand der generierten Wärmepumpenprognosen soll untersucht werden, ob die Genauigkeit der Prognosen ausreicht, um Flexibilitätspotenziale zuverlässig zu identifizieren. Im anschließenden Analyseschritt soll bewertet, inwieweit eine räumliche Portfoliobildung bzw. Aggregation von Wärmepumpenprognosen unter Berücksichtigung möglicher Stromnetzstrukturen sinnvolle Beiträge für Betriebsführung der Stromnetze liefern kann.     

• Wie genau lässt sich das Betriebsverhalten einzelner Wärmepumpen vorhersagen?
• Wie gut lassen sich Prognosemodelle auf Wärmepumpen anwenden, für die keine oder nur wenige historische Betriebsdaten vorliegen?
• Wie können allgemeingültige Modelle abgeleitet werden?
• Inwieweit können Flexibilitätspotenziale aus vorhandenen Daten extrahiert werden und welche Informationen sind dafür notwendig?