Model predictive control of a bidirectional, solar and biomass-based district heating grid

Publikation: StudienabschlussarbeitMasterarbeitForschung

Abstract

Die Einbindung von erneuerbaren Energien in Fernwärmenetze ist von zunehmender Bedeutung. Ein gleichzeitiger Einsatz von unterschiedlichen erneuerbaren Energiequellen - wie zum Beispiel Biomasse, Solarenergie oder Abwärme - ermöglicht sowohl die Ausnützung derer Vorteile sowie die Kompensation derer Schwachpunkte. Die Problematik bei Fernwärmenetzen mit mehreren Einspeisern liegt in der kostenoptimalen Nutzung aller Energiequellen. Abhilfe kann eine übergeordnete Regelung schaffen, welche langsam agierende und/oder von äußerlichen Wettereinflüssen betroffene Energiequellen vorausschauend miteinbeziehen kann. Das Ziel der vorliegenden Arbeit war die Entwicklung einer Modellprädiktiven Regelung (Model Predictive Control, MPC) für Fernwärmenetze mit mehreren (erneuerbaren) Einspeisern. Die benötigen (Prädiktions-)Modelle für die MPC-Regelung wurden mithilfe sogenannter MLD (Mixed Logical Dynamical) Hybrid-Modelle entworfen. MLD Hybrid-Modelle eignen sich besonders für die Darstellung von Systemen, welche über diskrete Zustände (Zustandsmaschine) und über ein zeitdiskretes dynamisches Verhalten verfügen. Basierend auf einem vereinfachten MLD-Modell eines Fernwärmenetzes wurde eine Modellprädiktive Regelung für MLD Hybrid-Systeme entworfen und für die Regelung von Fernwärmenetzen angepasst. Da MLD Hybrid-Systeme neben kontinuierlichen Variablen auch über Binärvariablen verfügen, wurde das resultierende lineare Optimierungsproblem der MPC-Regelung mithilfe von Gemischt-ganzzahliger Linearer Programmierung (Mixed-Integer Linear Programming, MILP) gelöst. Abschließend wurde die entwickelte Modellprädiktive Regelung anhand einer Simulationsstudie untersucht. Dabei wurde das Verhalten der Regelung an einem beispielhaften Fernwärmenetz - bestehend aus einer Biomasse-Feuerung inklusive Pufferspeicher, einer Solaranlage mit nachgeschalteter Wärmepumpe und Pufferspeicher, einem Abwärmeprozess, einer Öl-Feuerung sowie 25 Wärmeabnehmern - simuliert. Die Ergebnisse der Simulationsstudie haben gezeigt, dass der entwickelte MPC-Regler in der Lage ist, ein vereinfachtes Modell des beispielhaften Fernwärmenetzes kostenoptimal zu regeln und eine solide Basis für weitere Forschungen in diesem Fachgebiet darstellt.
Originalspracheenglisch
QualifikationMaster of Science
Gradverleihende Hochschule
  • Institut für Regelungs- und Automatisierungstechnik (4430)
Betreuer/-in / Berater/-in
  • Muschick, Daniel, Betreuer
  • Hofer, Anton, Betreuer
  • Gölles, Markus, Berater
  • Lichtenegger, Klaus, Berater
Förderer
Datum der Bewilligung30 Sep 2016
PublikationsstatusVeröffentlicht - Sep 2016

Schlagwörter

  • Fernwärmenetze
  • Modellprädiktive Regelung
  • MLD Hybrid-Systeme
  • Gemischtganzzahlige lineare Programmierung

Dies zitieren

Model predictive control of a bidirectional, solar and biomass-based district heating grid. / Moser, Andreas Georg Christian.

2016. 94 S.

Publikation: StudienabschlussarbeitMasterarbeitForschung

Moser, AGC 2016, 'Model predictive control of a bidirectional, solar and biomass-based district heating grid', Master of Science, Institut für Regelungs- und Automatisierungstechnik (4430).
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TY - THES

T1 - Model predictive control of a bidirectional, solar and biomass-based district heating grid

AU - Moser, Andreas Georg Christian

PY - 2016/9

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N2 - Die Einbindung von erneuerbaren Energien in Fernwärmenetze ist von zunehmender Bedeutung. Ein gleichzeitiger Einsatz von unterschiedlichen erneuerbaren Energiequellen - wie zum Beispiel Biomasse, Solarenergie oder Abwärme - ermöglicht sowohl die Ausnützung derer Vorteile sowie die Kompensation derer Schwachpunkte. Die Problematik bei Fernwärmenetzen mit mehreren Einspeisern liegt in der kostenoptimalen Nutzung aller Energiequellen. Abhilfe kann eine übergeordnete Regelung schaffen, welche langsam agierende und/oder von äußerlichen Wettereinflüssen betroffene Energiequellen vorausschauend miteinbeziehen kann. Das Ziel der vorliegenden Arbeit war die Entwicklung einer Modellprädiktiven Regelung (Model Predictive Control, MPC) für Fernwärmenetze mit mehreren (erneuerbaren) Einspeisern. Die benötigen (Prädiktions-)Modelle für die MPC-Regelung wurden mithilfe sogenannter MLD (Mixed Logical Dynamical) Hybrid-Modelle entworfen. MLD Hybrid-Modelle eignen sich besonders für die Darstellung von Systemen, welche über diskrete Zustände (Zustandsmaschine) und über ein zeitdiskretes dynamisches Verhalten verfügen. Basierend auf einem vereinfachten MLD-Modell eines Fernwärmenetzes wurde eine Modellprädiktive Regelung für MLD Hybrid-Systeme entworfen und für die Regelung von Fernwärmenetzen angepasst. Da MLD Hybrid-Systeme neben kontinuierlichen Variablen auch über Binärvariablen verfügen, wurde das resultierende lineare Optimierungsproblem der MPC-Regelung mithilfe von Gemischt-ganzzahliger Linearer Programmierung (Mixed-Integer Linear Programming, MILP) gelöst. Abschließend wurde die entwickelte Modellprädiktive Regelung anhand einer Simulationsstudie untersucht. Dabei wurde das Verhalten der Regelung an einem beispielhaften Fernwärmenetz - bestehend aus einer Biomasse-Feuerung inklusive Pufferspeicher, einer Solaranlage mit nachgeschalteter Wärmepumpe und Pufferspeicher, einem Abwärmeprozess, einer Öl-Feuerung sowie 25 Wärmeabnehmern - simuliert. Die Ergebnisse der Simulationsstudie haben gezeigt, dass der entwickelte MPC-Regler in der Lage ist, ein vereinfachtes Modell des beispielhaften Fernwärmenetzes kostenoptimal zu regeln und eine solide Basis für weitere Forschungen in diesem Fachgebiet darstellt.

AB - Die Einbindung von erneuerbaren Energien in Fernwärmenetze ist von zunehmender Bedeutung. Ein gleichzeitiger Einsatz von unterschiedlichen erneuerbaren Energiequellen - wie zum Beispiel Biomasse, Solarenergie oder Abwärme - ermöglicht sowohl die Ausnützung derer Vorteile sowie die Kompensation derer Schwachpunkte. Die Problematik bei Fernwärmenetzen mit mehreren Einspeisern liegt in der kostenoptimalen Nutzung aller Energiequellen. Abhilfe kann eine übergeordnete Regelung schaffen, welche langsam agierende und/oder von äußerlichen Wettereinflüssen betroffene Energiequellen vorausschauend miteinbeziehen kann. Das Ziel der vorliegenden Arbeit war die Entwicklung einer Modellprädiktiven Regelung (Model Predictive Control, MPC) für Fernwärmenetze mit mehreren (erneuerbaren) Einspeisern. Die benötigen (Prädiktions-)Modelle für die MPC-Regelung wurden mithilfe sogenannter MLD (Mixed Logical Dynamical) Hybrid-Modelle entworfen. MLD Hybrid-Modelle eignen sich besonders für die Darstellung von Systemen, welche über diskrete Zustände (Zustandsmaschine) und über ein zeitdiskretes dynamisches Verhalten verfügen. Basierend auf einem vereinfachten MLD-Modell eines Fernwärmenetzes wurde eine Modellprädiktive Regelung für MLD Hybrid-Systeme entworfen und für die Regelung von Fernwärmenetzen angepasst. Da MLD Hybrid-Systeme neben kontinuierlichen Variablen auch über Binärvariablen verfügen, wurde das resultierende lineare Optimierungsproblem der MPC-Regelung mithilfe von Gemischt-ganzzahliger Linearer Programmierung (Mixed-Integer Linear Programming, MILP) gelöst. Abschließend wurde die entwickelte Modellprädiktive Regelung anhand einer Simulationsstudie untersucht. Dabei wurde das Verhalten der Regelung an einem beispielhaften Fernwärmenetz - bestehend aus einer Biomasse-Feuerung inklusive Pufferspeicher, einer Solaranlage mit nachgeschalteter Wärmepumpe und Pufferspeicher, einem Abwärmeprozess, einer Öl-Feuerung sowie 25 Wärmeabnehmern - simuliert. Die Ergebnisse der Simulationsstudie haben gezeigt, dass der entwickelte MPC-Regler in der Lage ist, ein vereinfachtes Modell des beispielhaften Fernwärmenetzes kostenoptimal zu regeln und eine solide Basis für weitere Forschungen in diesem Fachgebiet darstellt.

KW - Fernwärmenetze

KW - Modellprädiktive Regelung

KW - MLD Hybrid-Systeme

KW - Gemischtganzzahlige lineare Programmierung

M3 - Master's Thesis

ER -