Energieerzeugung und Energieumwandlung
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Die Energiewende erfordert eine tiefgreifende Umstellung des Wärmesektors, der in Deutschland etwa die Hälfte des Endenergieverbrauchs verursacht und noch immer stark auf fossile Energieträger angewiesen ist. Hybride Wärmeerzeugungssysteme, die konventionelle und erneuerbare Quellen wie Blockheizkraftwerke, Wärmepumpen und Solarthermie integrieren, gelten als vielversprechender Lösungsansatz. Ihre steigende Komplexität stellt jedoch hohe Anforderungen an das Energiemanagement. Diese Dissertation untersucht, inwieweit eine datenbasierte modellprädiktive Regelung (engl. Model Predictive Control, MPC) zur Optimierung des Betriebs solcher Systeme in einem Niedertemperatur-Nahwärmenetz beitragen kann.
Kern der Arbeit ist die Entwicklung von Approximationsmodellen und deren Einbindung in eine MPC, die automatisiert und prädiktiv die Fahrweise der Erzeuger steuert. Die Umsetzung erfolgt zunächst in einem Simulationsumfeld, anschließend im Reallabor. Dabei wird neben einer monokriteriellen Optimierung hinsichtlich Betriebskosten und Emissionen sowie einer multikriteriellen Optimierung beider Zielgrößen auch ein kombiniertes Offline-/Online-Optimierungskonzept betrachtet, bei dem am Vortag ein optimaler Fahrplan erstellt und am Erfüllungstag in Echtzeit angepasst wird.
Die Ergebnisse zeigen, dass die MPC im Simulationsumfeld eine flexible, preis- und emissions-sensitive Betriebsweise ermöglicht. Im Reallabor konnten diese Erfolge jedoch nur zum Teil repliziert werden, insbesondere aufgrund von Prognoseunsicherheiten sowie technischen Restriktionen und Unzulänglichkeiten beim Betrieb einzelner Systemkomponenten. Als Erkenntnisse folgen daraus die Notwendigkeit eines robusten MPC-Designs, einer für sie aktuellen und relevanten Datenbasis sowie einer kontinuierlichen Modellpflege.
Die entwickelten Methoden sind grundsätzlich auf andere hybride Wärmenetze übertragbar, erfordern jedoch eine anlagenspezifische Anpassung. Die Arbeit liefert damit praxisnahe Erkenntnisse für die Planung und Regelung nachhaltiger Wärmesysteme im Kontext der Transformation des Energiesystems.
Comprehensive overview of phase change materials in electronics, building, and solar applications
(2026)
Phase change materials (PCMs) are a viable way to improve energy efficiency and thermal control in a variety of sectors. With an emphasis on their function in thermal control, this review article offers an in-depth review of PCM applications in electronics, buildings and solar energy systems. PCMs are used in electronics to control device temperatures, which lowers the risk of overheating and increases operational efficiency by 10% to 25%. Through latent heat storage and release in reaction to temperature changes, PCMs are incorporated into walls, floors, and roofs in building applications to improve thermal comfort and cut energy use by 15% to 30%. By storing thermal energy for steady power generation, PCMs increase the dependability and efficiency of solar energy systems by 8%–20%. This review examines the basic ideas behind PCMs, assesses various PCM (such as organic, inorganic, and eutectic PCMs), and details about real-world applications in these energy management fields. Important issues are examined, such as material compatibility, cost-effectiveness, and long-term stability. In order to maximize performance in these crucial applications, the conclusion emphasizes the need for improvements in cost-effective PCM formulations for the improved thermal conductivity (0.2–0.7 W m−1·K−1), and adaptive control systems.
In der Zusammenarbeit zwischen dem ITSM der Universität Stuttgart und Everllence wurde im Rahmen dieses Vorhabens (AP 1.5) eine Versuchsanlage zur Erzeugung repräsentativer Diffusorströmungen entwickelt und für experimentelle Untersuchungen eingesetzt. Begleitend zu den experimentellen Untersuchungen wurden verschiedene numerische Modelle entwickelt und anhand der Messergebnisse validiert. Aus diesem Vergleich wurden Empfehlungen zur numerischen Strömungssimulation von Axial-Radial-Diffusoren abgeleitet. Insgesamt zeigte die numerische Simulation unter den gewählten Bedingungen eine hohe Sensitivität gegenüber den Modellparametern mit entsprechenden Auswirkungen auf die beabsichtigte Geometrieoptimierung. In Arbeitspaket 4.2 des AG Turbo Verbundprojekts RoboFlex ist es den Projektpartnern Hochschule Düsseldorf und Everllence gelungen, eine modellprädiktive Mehrgrößen-Verbundregelung eines exemplarischen Turbomaschinen-Strangs zu entwickeln. Dies erlaubt der Regelungseinheit, alle verfügbaren Stellgrößen simultan zu benutzen, um ein vorgegebenes Regelungsziel zu erreichen. Zudem kann das Regelungsziel flexibel um weitere Vorgaben und Beschränkungen erweitert werden, indem diese in die Kostenfunktion implementiert werden. Ein zentraler Forschungsschwerpunkt war hierbei die Einbindung von Methoden der künstlichen Intelligenz in die Modellierung und im gleichen Zuge deren Überführung und Implementierung in die linearisierte Modellform, die die modellprädiktive Regelung verlangt. Ein besonderes Augenmerk wurde auf die fortlaufende Nachführung des KI-Modells an den zuletzt durch Messungen bekannten Anlagenzustand gelegt.
In wind engineering, in parallel to all other engineering disciplines, the impact of computational methods is rapidly increasing. As far as computational aspects are concerned, wind engineering embodies a series of specific challenges, including the availability of suitable validation data, the definition of boundaries and boundary conditions, scale disparities, and fluid–structure interaction. The present Special Issue shows recent advances in the development and application of computational methods in wind engineering.
