Versorger große verpasste Chance: Demand Response in der Fertigung
Zusammenfassung
Demand Response (DR) hilft den Versorgungsunternehmen bei der Bewältigung von Stromspitzen, indem die Nachfrage vorübergehend auf die Verbraucherseite verlagert wird. Auf der anderen Seite nutzen die Kunden die Nachfragesteuerung, um ihre Stromkosten zu senken, indem sie die Preissignale der Nutzungszeit nutzen. Derzeit wird daran gearbeitet, den Prozess mit Hilfe der automatischen Nachfragesteuerung (AutoDR) zu automatisieren.
In diesem Beitrag werde ich nicht auf die Details von DR oder AutoDR eingehen, sondern vielmehr das DR-Potenzial im verarbeitenden Gewerbe diskutieren. Damit ein Produktionssektor oder -prozess ein großes Potenzial für Demand Response hat, sollte er eines oder mehrere der vier in der folgenden Abbildung dargestellten Merkmale aufweisen. Wenn nur die Produktion des Rohmaterialschleifens oder des Fertigschleifens verlagert wird, reduziert sich diese Reduzierung um fast die Hälfte. Dies ist ein so großes DR-Potenzial, dass ich hoffe, dass alle Energieversorger und Zementunternehmen es nutzen werden. In der Textilindustrie gibt es viele DR-Potenziale. Die Textilindustrie könnte ein erhebliches Potenzial für DR in der Textilindustrie haben.
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Versorger große verpasste Chance: Demand Response in der Fertigung
Demand Response (DR) hilft Energieversorgern bei der Bewältigung des Spitzenstrombedarfs, indem die Nachfrage vorübergehend auf die Verbraucherseite verlagert wird, anstatt neue Kraftwerke zu bauen, um die kurzzeitige Spitzennachfrage zu decken. Auf der anderen Seite nutzen die Kunden Demand Response, um ihre Stromkosten mit Hilfe der nutzungszeitabhängigen Preissignale zu senken. Heutzutage wird daran gearbeitet, den Prozess mit Hilfe von Automated Demand Response (AutoDR) zu automatisieren.
In diesem Beitrag werde ich nicht auf die Details von DR oder AutoDR eingehen, sondern vielmehr das DR-Potenzial im Fertigungssektor diskutieren. Ich bin der Meinung, dass eines der Haupthindernisse für DR in der Fertigung darin besteht, dass das DR-Potenzial in diesem Sektor von Versorgungsunternehmen, Firmen und anderen beteiligten Parteien nicht gut verstanden wird.
Basierend auf meiner Erfahrung mit Energieeffizienz und Demand Side Management in der Industrie in den letzten 10 Jahren, sollte ein Fertigungssektor oder -prozess, um ein großes Potenzial für Demand Response (DR) zu haben, eines oder mehrere der vier Merkmale aufweisen, die in der folgenden Abbildung dargestellt sind.
Anmerkung: Ein Engpass ist eine Stufe in einem Prozess, die eine Verlangsamung des gesamten Prozesses und der Produktionsrate des Endprodukts zur Folge hat.
Lassen Sie mich dies anhand einiger Beispiele aus einer energieintensiven Industrie (Zementindustrie) und einer nicht-energieintensiven Industrie (Textilindustrie) erläutern.
Beispiel 1- DR-Potenzial in der Zementindustrie:
In einfacher Form besteht der Zementproduktionsprozess aus der Zerkleinerung des Rohmaterials (meist Kalkstein), dem Hochtemperaturofen zur Klinkerherstellung und der abschließenden Vermahlung des Klinkers und einiger Zusatzstoffe zu Zement.
Der Stromverbrauch in einem Zementwerk liegt zwischen 90 und 150 kWh/Tonne Zement, abhängig von der Mahltechnologie, den Eigenschaften des Rohmaterials, usw. Ein Zementwerk kann eine Produktionskapazität von weniger als 1000 Tonnen pro Tag bis zu mehr als 10.000 Tonnen pro Tag haben. Daher kann der Stromverbrauch eines Zementwerks ganz erheblich sein. Über 70 % des Stromverbrauchs in einem Zementwerk entfallen auf die Rohmaterialmahlung und den Fertigmahlprozess.
Der Rohmaterialmahlprozess hat die folgenden drei DR-freundlichen Eigenschaften:
- Es ist ein Batch-Prozess
- Er hat eine große Speicherkapazität für seinen Output (gemahlenes Rohmaterial), die stunden- und oft tagelang reicht
- Der nachfolgende Prozess (also der Ofen) kann als Engpass der Produktion angesehen werden. Dies in Kombination mit der großen Lagerkapazität vor dem Engpassprozess (Nr. 2) bietet eine perfekte Voraussetzung für DR.
Der Fertigmahlprozess hat die folgenden drei DR-freundlichen Eigenschaften:
- Es ist ein Batch-Prozess
- Es gibt eine große Lagerkapazität nach dem Ofen für gemahlenen Klinker (und vor der Fertigmahlung), die für Stunden, wenn nicht Tage, reicht.
- Wenn die Produktionsplanung flexibel ist, kann der Betrieb der Fertigmahlung zur Herstellung des endgültigen Zementprodukts um einige Stunden verzögert werden, während der vorherige Prozess seinen Betrieb fortsetzen kann.
Wenn wir davon ausgehen, dass ein beispielhaftes Zementwerk 120 kWh/Tonne Zement verbraucht, wovon 70 % (84 kWh/Tonne Zement) für die Rohmaterialmahlung und die Fertigmahlung verwendet werden, und 3000 Tonnen Zement pro Tag (125 Tonnen/Stunde) produziert, führt jede Stunde Verschiebung des Betriebs der Rohmaterialmahlung und der Fertigmahlung als Reaktion auf ein DR-Signal zu einer Reduzierung des Strombedarfs um 125*84=10.500 kWh.
Dies entspricht in etwa dem durchschnittlichen täglichen Stromverbrauch von 350 US-amerikanischen Haushaltskunden. Wenn nur die Produktion entweder des Rohmaterialschleifens oder des Fertigschleifens verlagert wird, reduziert sich diese Reduzierung um fast die Hälfte. Dies ist ein so großes DR-Potenzial, dass ich hoffe, dass alle Energieversorger und Zementunternehmen es nutzen werden.
Beispiel 2- DR-Potenzial in der Textilindustrie:
Es gibt viele DR-Potenziale in der Textilindustrie. Ich habe mich intensiv mit diesem Sektor beschäftigt und könnte stundenlang über EE- und DR-Potenziale in verschiedenen Teilsektoren und Prozessen der Textilindustrie sprechen. Da dieser Beitrag jedoch etwas länger wird, als ich geplant hatte, werde ich nur kurz zwei DR-Potenziale für diese Branche erwähnen. Wenn Sie mehr wissen möchten, können Sie mich gerne kontaktieren.
Das erste Beispiel für die Textilindustrie liegt im Prozess der Garnherstellung. Einer der Hauptprozesse ist der "Spinnprozess", bei dem verschiedene Maschinen zum Einsatz kommen, wie z.B. Ring Frame, Open-End-Maschinen, etc. Der Spinnprozess hat die folgenden zwei DR-freundlichen Eigenschaften:
- Es ist ein Batch-Prozess
- Es ist ein Engpassprozess. Oft stehen die Zwischenprodukte, die den Spinnmaschinen zugeführt werden, stundenlang in der Fabrikhalle und warten darauf, von den Spinnmaschinen verarbeitet zu werden. Eine geeignete Lagerkapazität ermöglicht es, genügend Vorprodukte für die Spinnmaschinen zu lagern und den vorherigen Prozess, der etwa 30-40 % des Strombedarfs der gesamten Garnproduktionsanlagen ausmacht, während der DR-Periode für einige Stunden abzuschalten.
Ein weiteres bedeutendes Potenzial für DR in der Textilindustrie liegt in nassverarbeitenden Anlagen. Nassverarbeitungsanlagen dienen der Vorbereitung, dem Färben, dem Bedrucken und/oder der Veredelung von Garn und Stoffen und anderen Textilprodukten. In Nassverarbeitungsanlagen gibt es viele Batch-Prozesse. Außerdem können verschiedene Prozesse wie Trockner, Spannmaschinen oder Batch-Färbemaschinen Engpassprozesse sein, die eine DR-Möglichkeit bieten. Oft arbeiten Nassverarbeitungsanlagen an mehreren verschiedenen Aufträgen und Produkten; daher kann die richtige Produktionsplanung große DR-Möglichkeiten bieten. Um diesen Vorteil zu nutzen, ist ein hohes Maß an Koordination zwischen den verschiedenen Abteilungen innerhalb eines Werks erforderlich, die für die Produktionsplanung, das Energiemanagement, die Bezahlung der Stromrechnungen usw. zuständig sind. Die folgende Abbildung veranschaulicht das Konzept des DR-Potenzials in Produktionsprozessen mit Stapelverarbeitung, Lagerkapazität und einem Engpassprozess.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der Fertigungssektor ein komplexer und heterogener Sektor ist. Selbst innerhalb einer Branche (z. B. Textil- oder Lebensmittelindustrie) gibt es völlig unterschiedliche Teilbereiche. Dennoch gibt es große Potenziale für Energieeinsparungen und Demand Response im produzierenden Gewerbe. Ein tieferes Verständnis der Produktionsprozesse und -technologien sowie der Energiesysteme in den einzelnen Subsektoren des verarbeitenden Gewerbes wird es uns ermöglichen, diese Potenziale zu erschließen. Bitte kontaktieren Sie mich, wenn Sie Fragen haben.
Ali Hasanbeigi, Ph.D. Gründer, CEO und Forschungsleiter E-Mail: hasanbeigi(at)globalefficiencyintel.com
(ursprünglich veröffentlicht auf Global Efficiency Intelligence)