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Am 12. Dezember 2015 wurde beim UN-Gipfel in Paris der Weltklima-vertrag beschlossen. (Bild der Wissenschaft, 2017 (6), 28) Im November des darauffolgenden Jahres wurde er von den meisten teilnehmenden Staaten ratifiziert und trat in Kraft. Ziel des Vertrages ist, den weltweiten Temperaturanstieg auf unter zwei Grad Celsius zu begrenzen. Der Klimawandel ist bereits heute in vielen Gebieten der Erde negativ spürbar. Bei einer Erwärmung um zwei Grad wären weitere Folgen sowohl für die Menschheit als auch für Flora und Fauna nicht auszuschließen. Einige davon sind die Gefahr von Dürren in Südeuropa, Gletscherschmelze im Himalaja, Überschwemmung von Inselstaaten im Pazifik, Waldbrände in Nordamerika oder Korallen-sterben im Pazifik.
Scheitert der Versuch der Temperaturbegrenzung, ergeben sich zusätzliche Risiken. Ein Anstieg der globalen Temperatur von vier Grad wäre mit erheblichen Konsequenzen verbunden. So wären Ernteausfälle in Afrika, Hitzetote in Asien, Artensterben im Regenwald oder das Abschmelzen des grönländischen Eispanzers nicht auszuschließen. (Bild der Wissenschaft, 2017 (6), 30-31) Damit das globale Ziel erreicht werden kann, schreibt der Weltklimavertrag den Industrienationen die Rolle der Vorreiter zu. Für Deutschland bedeutet dies eine emissionsfreie Wirtschaft bis ca. zur Mitte des Jahrhunderts. Der im November 2016 verabschiedete Klimaschutzplan der Regierung beinhaltet eine Halbierung der Emissionen aus der Energiewirtschaft bis zum Jahr 2030. (Bild der Wissenschaft, 2017 (6), 29) Um diese Ziele erreichen zu können, müssen die Kohlekraftwerke in Deutschland über kurz oder lang heruntergefahren werden. Dies ist nur möglich, wenn der Anteil an erneuerbaren Energien enorm ansteigt. Das Problem dieser Energieformen aus überwiegend Wind und Sonne ist jedoch das volatile Verhalten des Aufkommens. Die Sonne scheint nur tagsüber, im Winter sind die Tage sehr kurz. Der Wind kann vor allem im Sommer längere Flauten aufweisen. Die aktuelle Situation erfordert bei hohen Energiedichten Abregelungen ganzer Anlagen, da es sonst zu einer Überlastung des Stromnetzes kommen würde. Andererseits könnte bei Flautephasen keine durchgehend stabile Stromversorgung gewährleistet werden.
Ziel dieser Arbeit war es den Energiebedarf des Siedlungsgebiets Forchheim zu analysieren. Die beiden Energieträger Strom und Wärme sollten in ihrem Bedarf untersucht werden. Es wurden mögliche Faktoren, die den Bedarf beeinflussen könnten, untersucht. Die Arbeit soll eine Auskunft über Grund- und Spitzenlasten liefern, mit deren Hilfe Energieanlagen und Energiespeicher ausgelegt werden können.
Auch sollte ein möglicher Zusammenhang zwischen auftretenden Lastspitzen im Verlauf der beiden Energieträger untersucht werden.
Zuletzt wurde dem Wärmebedarf das regenerative Angebot durch Solarstrahlung gegenübergestellt. Verbrauchsdaten wurden von den Stadtwerken Forchheim zur Verfügung gestellt. Zur Bewertung der Einflüsse des Wetters wurden Temperatur und Globalstrahlung aus der MERRA-2 Datenbank heruntergeladen. So konnten mit dieser Arbeit folgenden Erkenntnisse erzielt werden:
-Grundlast und auftretende Spitzenlasten wurden ermittelt
-Tagestypen haben einen starken Einfluss auf den Strombedarf
-Es konnten verschiedene Lastprofile für den Strombedarf ermittelt werden
-Ein eindeutiger Zusammenhang zwischen auftretenden Lastspitzen konnte nicht festgestellt werden
-Der Einfluss von Ferien auf den Energiebedarf konnte nur in der Weihnachtszeit festgestellt werden
-Die Temperatur beeinflusst maßgeblich den Wärmebedarf
-Das Betreiben des Energiespeichers als zusätzlichen saisonalen Wärmespeichers wurde begründet
Model Predictive Control (MPC) for building energy management and indoor climate regulation has been an active research topic in the last decade. A plethora of research work has been published, while impressive results in real-world and simulated applications have been reported in relevant projects and publications. Despite the fact that MPC has evolved into a mature technology with tangible expected benefits, it has not found its way into the market. There are very few companies that include some simple aspects of MPC in their offerings – and still these implementations are far from being fully-fledged MPC solutions. This reluctance of companies to include MPC in their product lines cannot be attributed to any conservatism on the side of the industry; some of the mechanics of MPC are incompatible with the specific needs of building owners and operators.
The biggest obstacle here is that MPC requires a model of the building, usually of a very specific linear or bi-linear structure. Model development and calibration induce the largest monetary costs in MPC application and in many cases can make the entire investment unattractive.
Another important aspect is the inability of building managers to evaluate the performance of MPC and detect any errors in the setup in case of poor control configurations. Unlike traditional knowledge- based control in buildings where a controller consists of a set of (simple) rules, in MPC an optimization algorithm constantly designs new control strategies for the near future (usually in the form of time- series of setpoints for the building actuators), taking into account the available model of the building and forecasts. If poor control actions are generated, a large amount of information needs to be back- tracked – a task significantly more complex than examining the execution of simple control rules. Taking into account all the above, in the present work we define a methodology that borrows some of the ideas that enable the great potential of MPC, while at the same time satisfies the requirements of building owners on control robustness, explainable control decisions and low cost.
To achieve this, in the heart of the methodology lies a data-driven approach for predicting the future thermal state of the building. So, instead of using purpose-built models for every study building, we utilize Gaussian Processes (GPs) to construct regression models based on historical data from the building. A Gaussian Process is a collection of random variables, any finite number of which has a joint Gaussian distribution and is completely specified by its mean and covariance functions. This means that the prediction of a GP for a specific future state is not a point estimate, but a distribution that reflects the predictive confidence of the model. This way, the optimization algorithm can avoid regions with high uncertainty, thus leading to more robust control.
The second ingredient of our solution is that the optimized control strategies are not necessarily time- series of setpoints to be applied to the actuators; they can be optimized parameters of the knowledge- based controllers already running in the building. For example, if the supply water temperature of a radiant system is regulated using a heating curve with the external temperature as input, then the optimized controller of the proposed methodology would be a new heating curve, adapted e.g. to the weather predictions of the following day. This feature allows building managers to interpret the control actions applied to the building and increases their acceptability of the solution.
The third aspect of the methodology is that instead of re-designing the control frequently (e.g. every hour) like in the classical MPC, we design and apply controllers for the entire day. This reduces significantly the computational complexity associated with classical online MPC, and makes our solution mode robust to connectivity problems or downtimes.
In the work presented here, we evaluate the proposed approach at simulation level, using an EnergyPlus model of a real office building in Portugal. The building is equipped with a set of Variable Refrigerant Flow (VRF) systems for heating and for cooling and our solution optimizes the day-to-day operational cost (under a time-of-use tariff) without compromising occupant comfort, by controlling the heating setpoints in selected offices. At the same time, we provide evidence on the quality of the GP predictions on the problem at hand, as well as on the scalability of the proposed approach.
On the other hand, two strong requirements of the methodology (similar to the requirements of classical system identification theory) became apparent from the experiments. First, high-quality historical data need to be available from the real building in order to train the GP models. And second, the available historical data may not capture the full model dynamics as e.g. the control setpoints of all offices might be set to a specific value and thus lack in input excitation. In this case, the proposed solution will be unable to discover optimized control strategies “far” from the training data.
Over the last several years, a great amount of research work has been focused on the development of model predictive control techniques for the indoor climate control of buildings, but, despite the promising results, this technology is still not adopted by the industry. One of the main reasons for this is the increased cost associated with the development and calibration (or identification) of mathematical models of special structure used for predicting future states of the building. We propose a methodology to overcome this obstacle by replacing these hand-engineered mathematical models with a thermal simulation model of the building developed using detailed thermal simulation engines such as EnergyPlus. As designing better controllers requires interacting with the simulation model, a central part of our methodology is the control improvement (or optimisation) module, facilitating two simulation-based control improvement methodologies: one based in multi-criteria decision analysis methods and the other based on state-space identification of dynamical systems using Gaussian process models and reinforcement learning. We evaluate the proposed methodology in a set of simulation-based experiments using the thermal simulation model of a real building located in Portugal. Our results indicate that the proposed methodology could be a viable alternative to model predictive control-based supervisory control in buildings.
Der Ausbau der erneuerbaren Energien schreitet stark voran. In den Medien, der Politik oder der Presse ist zu verfolgen, dass durch den grünen Strom die Energiewende zu schaffen ist. Aber neben der konventionellen Stromerzeugung wird auch Fernwärme in Kraftwerken produziert. Diese kann auch als Hauptträger der Energiewende genutzt werden.