title: Advanced design and optimization approach for district heating system combined machine learning algorithms to analyze the impact of spatial scale and temporal uncertainty
Creators: name: Guo, Tong
Publisher: name: Technische Universität Berlin
Year: 2025
Subjects: subject: 600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften::620 Ingenieurwissenschaften::620 Ingenieurwissenschaften und zugeordnete Tätigkeiten
subject: district heating
subject: optimization
subject: uncertainty
subject: machine learning

description: District heating (DH) systems are essential for improving energy efficiency and reducing carbon emissions. The Wärmeplanungsgesetz, effective January 1, 2024, mandates that municipalities plan DH systems with at least 65% renewable energy, providing a federal framework for tailored local strategies under Kommunale Wärmeplanung. This regulation will further drive the development and planning of DH systems across different regions of Germany. However, the early planning of DH systems is highly complex, requiring simultaneous consideration of the demand side, supply side, and network infrastructure. Despite numerous methods proposed by researchers over the past decade, including the use of threshold values to define network design boundaries and physical modeling for specific regions, existing research lacks a comprehensive approach that simultaneously addresses both spatial scale (network scope and system selection) and temporal uncertainty (the impact of various external variables on DH systems). Most studies focus on either spatial or temporal aspects in isolation, without integrating both dimensions in a cohesive framework. Additionally, the existing methods often fall short of accounting for dynamic changes in demand, supply, and infrastructure, which are critical for effective early-stage DH system design. Therefore, this dissertation seeks to address the following two key questions: First, how can a comprehensive research framework be developed to optimize the core components of DH systems—buildings (demand side), network, and supply side—in an integrated manner, rather than studying each component in isolation? Second, what new methods can be devised to optimize DH systems that effectively account for both spatial scale (network scope and system selection) and temporal uncertainties (the impact of external variables such as energy prices, weather conditions, and demand fluctuations)? To address these research questions, a novel multistage optimization framework is proposed, integrating advanced machine learning methods such as clustering algorithms, Artificial Neural Networks (ANN), and genetic algorithms. This quantitative framework is used to model, simulate, and optimize DH systems, focusing on the interplay between spatial scale and temporal uncertainties. The approach includes comprehensive simulations to evaluate different system configurations and optimize equipment selection, network scope, and system efficiency. The research validates the effectiveness and accuracy of the proposed method from both component-level and system-level perspectives, and compares it with traditional approaches to highlight its advantages. A case study is also presented to demonstrate how the method can address real-world challenges, taking into account the impacts of spatial scale and temporal uncertainties. Key findings include the categorization of systems into centralized, hybrid, and decentralized based on network connection coverage, with a detailed analysis of the environmental and economic impacts of various optimization strategies. The optimal system design varies according to spatial scale, with centralized systems achieving higher CO2 emission reductions, while decentralized systems provide lower Levelized Cost of Heat (LCOH).
description: Wärmesysteme sind entscheidend für die Verbesserung der Energieeffizienz und die Reduzierung von CO2-Emissionen. Das am 1. Januar 2024 in Kraft tretende Wärmeplanungsgesetz verpflichtet die Gemeinden, Wärmesysteme mit mindestens 65 % erneuerbarer Energie zu planen und bietet einen bundesweiten Rahmen für maßgeschneiderte lokale Strategien im Rahmen der Kommunalen Wärmeplanung. Diese Regelung wird die Entwicklung und Planung von Wärmesystemen in verschiedenen Regionen Deutschlands weiter vorantreiben. Allerdings ist die frühzeitige Planung von Wärmesystemen äußerst komplex und erfordert die gleichzeitige Berücksichtigung der Nachfrageseite, der Angebotsseite und der Netzwerkinfrastruktur. Trotz zahlreicher in den letzten zehn Jahren vorgeschlagener Forschungsmethoden, darunter die Verwendung von Schwellenwerten zur Definition von Netzdesigngrenzen und physikalische Modellierungen für bestimmte Regionen, fehlt es in der bestehenden Forschung an einem umfassenden Ansatz, der sowohl die räumliche Maßstäben (Netzwerkumfang und Systemauswahl) als auch die zeitlichen Unsicherheiten (den Einfluss verschiedener externer Variablen auf Wärmesysteme) gleichzeitig berücksichtigt. Die meisten Studien konzentrieren sich isoliert entweder auf räumliche oder auf zeitliche Aspekte, ohne beide Dimensionen in einem einheitlichen Rahmen zu integrieren. Daher stellt diese Dissertation die folgenden beiden Schlüsselfragen: Erstens, wie kann ein umfassender Forschungsrahmen entwickelt werden, um die Kernkomponenten von Wärmesystemen—Gebäude (Nachfrageseite), Netz und Angebotsseite—auf integrierte Weise zu optimieren, anstatt jede Komponente isoliert zu betrachten? Zweitens, welche neuen Methoden können entwickelt werden, um Wärmesysteme zu optimieren, die sowohl räumliche Dimensionen (Netzwerkumfang und Systemauswahl) als auch zeitliche Unsicherheiten (den Einfluss externer Variablen wie Energiepreise, Wetterbedingungen und Nachfrageschwankungen) effektiv berücksichtigen? Um diese Forschungsfragen zu beantworten, wird ein neuartiger mehrstufiger Optimierungsrahmen vorgeschlagen, der fortschrittliche maschinelle Lernmethoden wie Clustering-Algorithmen, künstliche neuronale Netze (ANN) und genetische Algorithmen integriert. Dieser quantitative Rahmen wird verwendet, um Wärmesysteme zu modellieren, zu simulieren und zu optimieren, wobei der Schwerpunkt auf der Wechselwirkung zwischen räumlicher Dimension und zeitlichen Unsicherheiten liegt. Der Ansatz umfasst umfassende Simulationen, um verschiedene Systemkonfigurationen zu bewerten und die Auswahl der Ausrüstung, den Netzwerkumfang und die Systemeffizienz zu optimieren. Die Forschung validiert die Wirksamkeit und Genauigkeit der vorgeschlagenen Methode sowohl auf Komponenten- als auch auf Systemebene und vergleicht sie mit traditionellen Ansätzen, um ihre Vorteile hervorzuheben. Eine Fallstudie wird ebenfalls vorgestellt, um zu zeigen, wie die Methode reale Herausforderungen angeht, unter Berücksichtigung der Auswirkungen von räumlicher Dimension und zeitlichen Unsicherheiten. Zu den wichtigsten Erkenntnissen gehören die Kategorisierung von Systemen in zentralisierte, hybride und dezentralisierte Systeme basierend auf der Netzabdeckung, mit einer detaillierten Analyse der ökologischen und wirtschaftlichen Auswirkungen verschiedener Optimierungsstrategien. Das optimale Systemdesign variiert je nach räumlicher Dimension, wobei zentralisierte Systeme größere CO2-Reduktionen erreichen, während dezentralisierte Systeme niedrigere Wärmegestehungskosten bieten.