The electric energy demand of data centers in Germany has grown rapidly from 10.5 TWh/a in 2010 to 13.2 TWh/a in 2017, an average of 25% of which are used to fulfill the data centers' cooling demand. In order to increase its energy efficiency, TU Darmstadt applies a new cooling concept in the next generation of its high‐performance computing data center “Lichtenberg II.” Instead of the current air‐cooled servers with water‐cooled rear doors at 17‐24°C, the new data center will be equipped with direct hot‐water cooling for the high‐performance computer, supplying heat at a temperature of 45°C. The high‐temperature waste heat is used for heating purposes on the university's campus Lichtwiese. For waste heat utilization, two concepts are presented, either integrating the heat in the return line of the district heating network or using it locally in buildings located near the data center. Reductions in CO2 emission and annuity are generated both by decreased compression cooling demand for the data center and by decreased heat generation due to waste heat utilization. Depending on the scenario, a total of 20%‐50% of the waste heat emitted by the high‐performance computer can be used for heating purposes, while the remaining heat is dissipated efficiently via free cooling without additional energy demand for mechanical chillers. CO2 emission can be decreased by up to 720 , representing a reduction of about 4% of the total emission at campus Lichtwiese. TU Darmstadt is currently implementing the waste heat integration into its district heating network and will benefit from this concept starting in 2020.
Die Energiewende hat in den letzten Jahren zu einer deutlichen Erhöhung des Anteils erneuerbarer Energien an der Stromerzeugung geführt. Einen essenziellen Beitrag zum Klimaschutz soll der Ausbau volatil einspeisender Windkraft‐ und Photovoltaikanlagen leisten, die im Vergleich zur konventionellen Stromerzeugung geringere spezifische Treibhausgasemissionen über den Lebenszyklus aufweisen. Im Kontext der ökologischen Bewertung zeigt sich die stetige Verbesserung des Strom‐Mix in einer Anpassung der CO2‐ bzw. Treibhausgasfaktoren für den Energieträger Strom. Die Bewertung innovativer und elektrifizierter Energieversorgungskonzepte kann jedoch mit statischen Emissionsfaktoren und auf Basis des Jahresendenergiebedarfs nicht zielführend vorgenommen werden. Deshalb wird eine Methodik vorgestellt, welche die CO2‐ und Treibhausgasemissionen des deutschen Strom‐Mix dynamisch in 15‐minütiger zeitlicher Auflösung für das Jahr 2017 abbildet. Hierfür werden frei verfügbare Stromerzeugungszeitreihen aufbereitet, der nationalen Strombilanz gegenübergestellt und in zeitvariable Emissionsfaktoren überführt. Ein Anwendungsbeispiel demonstriert, dass der über eine Jahresbilanz ermittelte CO2‐Ausstoß eines Gebäudes deutlich von den tatsächlichen Emissionen abweicht, die sich mithilfe zeitlich hoch aufgelöster CO2‐Faktoren ergeben. Dadurch zeigt sich im konkreten Fall eine Reduktion der Emissionen der Heizwärmeversorgung von etwa 12 Prozent.
Lowering the temperatures in heating systems is the key to decarbonizing the heat supply in the building sector, because it is a door opener to greater integration of renewable heat, the use of excess heat and to improve compatibility for heat pumps. This often fails because heating systems, especially in unrenovated building stock, usually require high supply temperatures. Previous studies on temperature reduction in existing buildings are performed mainly numerically, whereas in this research the numeric calculations are validated by measurements. For this purpose, a demonstrator with two different ceiling heating systems is integrated in the listed architecture building of the Technical University of Darmstadt and the achievable temperature reduction is investigated. Based on this, parameter variations are conducted through a simulation model in order to test the feasibility of the concept for the entire building. The results show that even with an unrenovated building envelope, a significant temperature reduction to below 45 °C is possible without exceeding the normative limits of thermal comfort. With moderate building envelope renovation, the reduction is possible even to below 36 °C. The measures investigated can make the building compatible with renewable heat potentials without negative impacts on the cultural heritage.
Abbildung der Wirtschaftlichkeit einer Sanierungsmaß nahme nicht möglich ist.Bisher ist die Berücksichtigung von ReboundEffekten im normativen Regelwerk (z. B. DIN V 18599 [1]) und den gesetzlichen Anforderungen (Energieeinsparverordnung -EnEV) nicht vorgesehen. Dennoch ist es, insbesondere bei der Beurteilung von Investitionsentscheidungen, unbe dingt erforderlich, bei der Erstellung von Sanierungskon zepten auf Gebäude und Quartiersebene möglichst realis tische Energieverbräuche zu prognostizieren.Im Rahmen des vom BMWi geförderten Forschungs projektes "Eneff:Stadt -Campus Lichtwiese" wurde ein Prognosemodell entwickelt, anhand dessen die Vorhersage realistischer WärmeverbrauchsEinsparungen unter Be Im Rahmen von Sanierungskonzepten werden Verbrauchsprognosen zur Quantifizierung und Bewertung von Energieeinsparpotenzialen erstellt. Dabei ist zu beachten, dass sich das Verhältnis von bilanziertem Energiebedarf und tatsächlichem Energieverbrauch vor und nach der Sanierung nicht linear verhält. Während der berechnete Wärmebedarf vor der Sanierung häufig höher ist als der gemessene Wärmeverbrauch, ist er nach der Sanierung meist niedriger. Dieser vermeintliche Widerspruch wird mit den Begriffen "Prebound-Effekt" und "Rebound-Effekt" beschrieben. Prebound-und Rebound-Effekte können zu einer Überschätzung der potenziellen Energieeinsparungen und zu einer Beeinträchtigung der Gesamtwirtschaftlichkeit von Sanierungsmaßnahmen führen. Daher sollten sie in der Erarbeitung und Auswertung von Sanierungsstrategien berücksichtigt und einkalkuliert werden. Es wird ein Prognosemodell vorgestellt, das realistische Wärme-Verbrauchsprognosen auf einer anpassbaren, empirischen Datengrundlage ermöglicht und sowohl für Wohn-als auch für Nichtwohngebäude anwendbar ist. Die Aggregation der Prognosen auf große Gebäudebestände dient zur ganzheitlichen Optimierung gebäudeübergreifender Sanierungsstrategien. Am Beispiel des Campus Lichtwiese der TU Darmstadt wird das Prognosemodell exemplarisch angewendet und die Relevanz der Berücksichtigung von Prebound-und Rebound-Effekten verdeutlicht. Energy consumption forecast for redevelopment concepts for buildings and districtsElaboration of a forecast model to predict realistic thermal energy savings for renovations on building and district levels, in consideration of prebound and rebound effects. Within the scope of redevelopment concepts, consumption forecasts are being compiled to quantify and evaluate energy saving potentials. It should be considered that the ratio of the calculated energy demand and the actual energy consumption before and after the renovation is not linear. The calculated heat demand typically exceeds the measured heat consumption before a renovation, while it is usually lower after the renovation. These phenomena are known as "prebound effect" and "rebound effect". They can cause an overestimation of potential energy savings and can have a negative impact on the overall economic efficiency of renovation measures. Therefore, they should be included in the development of re...
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.