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# Mathematik# Optimierung und Kontrolle# Systeme und Steuerung# Systeme und Steuerung

Der Aufstieg von smarten thermischen Energiesystemen

Ein Blick auf effizientes Energiemanagement durch smarte Thermalsysteme.

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Inhaltsverzeichnis

In den letzten Jahren hat der Energiesektor grosse Veränderungen durchgemacht. Es gibt einen Push hin zu nachhaltigeren und effizienteren Energienutzungen, besonders in der Industrie. Diese Bewegung wird von politischen Massnahmen beeinflusst, die darauf abzielen, die Umwelt zu schützen und die Energieeffizienz zu fördern. Eine der Hauptstrategien in diesem Wandel ist die Entwicklung smarter Energiesysteme, zu denen auch intelligente Wärmeenergiemnetze gehören.

Was ist ein Smart Thermal Energy Grid?

Ein Smart Thermal Energy Grid (Smart-TEG) ist ein modernes Energiesystem, das darauf ausgelegt ist, die Erzeugung und Verteilung von Wärme und Strom effizient zu verwalten. Es integriert verschiedene Energiequellen und Technologien, um die Energienutzung in Echtzeit zu optimieren und auf die Bedürfnisse der Verbraucher und Veränderungen der Energiepreise zu reagieren.

In diesen Systemen arbeiten Erzeugungseinheiten zusammen, um die Nachfrage nach Strom und Heizung zu decken. Das Netz kann aus verschiedenen Arten von Erzeugungseinheiten bestehen, wie z. B. KWK-Anlagen und traditionellen Heizkesseln.

Die Rolle von KWK-Anlagen

KWK-Anlagen sind essentielle Komponenten von smarten Wärmeenergiemnetzen. Diese Systeme erzeugen gleichzeitig Strom und nützliche Wärme aus einer einzigen Energiequelle, was sie sehr effizient macht. Zum Beispiel können Gaskraftwerke Strom produzieren und dabei die Abwärme zur Heizung nutzen. Diese Integration verbessert die gesamte Energieeffizienz und reduziert die Treibhausgasemissionen.

Wichtige Komponenten eines Smart Thermal Energy Grid

Ein smartes Wärmeenergiemnetz umfasst typischerweise mehrere wichtige Komponenten:

  1. Erzeugungseinheiten: Das sind die Anlagen, die Strom und Wärme erzeugen. Sie können grosse Kraftwerke oder kleinere, dezentrale Erzeugungseinheiten sein.
  2. Thermische und elektrische Speicherung: Energiespeichersysteme speichern überschüssige Wärme oder Strom für den Einsatz während Spitzenzeiten.
  3. Steuerungssysteme: Diese Systeme managen die Erzeugung, Verteilung und den Verbrauch von Energie und stellen sicher, dass Angebot und Nachfrage in Echtzeit übereinstimmen.
  4. Verbraucher: Sie können die Energienutzungsmuster durch Demand-Response-Programme beeinflussen, bei denen sie ihren Verbrauch basierend auf der Verfügbarkeit von Energie und Preisen anpassen.

Hierarchische Steuerungssysteme

Um die Komplexität von smarten Wärmeenergiemnetzen zu managen, werden oft hierarchische Steuerungssysteme eingesetzt. Diese Steuerungssysteme arbeiten auf verschiedenen Ebenen, jede mit eigenen Verantwortlichkeiten.

High-Level-Steuerung

Auf der hohen Ebene konzentrieren sich die Entscheidungsträger auf Planung und Optimierung. Sie legen langfristige Strategien fest, um den Energiebedarf zu decken und die Kosten zu minimieren. Diese Ebene entscheidet, wie Ressourcen zwischen verschiedenen Erzeugungseinheiten verteilt werden, wobei Strompreise und Nachfrageprognosen berücksichtigt werden.

Low-Level-Steuerung

Die Low-Level-Steuerung kümmert sich um den täglichen Betrieb. Sie sorgt dafür, dass die Erzeugungseinheiten innerhalb sicherer Grenzen arbeiten und die von der High-Level-Steuerung festgelegten Pläne einhalten. Dazu gehört es, in Echtzeit Anpassungen vorzunehmen, um auf Veränderungen in der Nachfrage oder im Angebot zu reagieren.

Optimierung der Start-Up-Verfahren

Ein wichtiger Aspekt des Managements smarter Wärmeenergiemnetze ist die Optimierung der Start-Up-Verfahren für Erzeugungseinheiten. Wenn sich die Energienachfrage ändert, müssen die Erzeugungseinheiten effizient hoch- oder runtergefahren werden, um Kosten und Umweltauswirkungen zu minimieren.

Wichtigkeit eines effizienten Start-Ups

Ein gut optimierter Start-Up kann die Energiekosten und den Verschleiss an Geräten reduzieren. Er hilft auch, die Servicequalität für die Verbraucher aufrechtzuerhalten, indem sichergestellt wird, dass die Energieversorgung zuverlässig ist.

Modellprädiktive Steuerung (MPC)

Die modellprädiktive Steuerung (MPC) ist ein weit verbreiteter Ansatz zur Verwaltung smarter Wärmeenergiesysteme. MPC hilft dabei, Vorhersagen über das zukünftige Systemverhalten zu treffen und die Abläufe entsprechend anzupassen.

So funktioniert MPC

MPC verwendet ein mathematisches Modell des Systems, um die zukünftige Leistung basierend auf aktuellen Daten vorherzusagen. So können die Betreiber verschiedene Szenarien bewerten und den besten Handlungsweg wählen. Der Steuerungsprozess kann mit mehreren Variablen und Einschränkungen umgehen, was ihn für komplexe Energiesysteme geeignet macht.

Fortgeschrittene Steuerungsstrategien

Fortgeschrittene Steuerungsstrategien verbessern die Leistung smarter Energiesysteme. Diese Strategien konzentrieren sich auf die Optimierung verschiedener Aspekte der Energieerzeugung und -verteilung, einschliesslich Kosten, Effizienz und Umweltauswirkungen.

Nichtlineare Steuerungsstrategien

Nichtlineare Steuerungsstrategien sind entscheidend für das Management von Systemen, die komplexes Verhalten aufweisen. Solche Strategien sind darauf ausgelegt, die Unsicherheiten und Herausforderungen im Zusammenhang mit der Energieproduktion und -verwendung zu bewältigen.

Lineare Parameter-variierende modellprädiktive Steuerung

Die lineare Parameter-variierende modellprädiktive Steuerung (LPV-MPC) ist eine fortgeschrittene Technik, die die Vorteile traditioneller MPC mit der Flexibilität kombiniert, sich an sich ändernde Systembedingungen anzupassen. Dieser Ansatz ermöglicht Echtzeitanpassungen, die die Effizienz erhöhen und Kosten senken können.

Fallstudie: Implementierung eines Smart Thermal Energy Grid

Um die besprochenen Konzepte zu veranschaulichen, betrachten wir eine lokale Implementierung eines Smart-TEG in einem industriellen Umfeld. Dieses System umfasst einen Feuerrohrkessel (FTB) und eine KWK-Anlage.

Systemkonfiguration

In diesem Setup erzeugt die KWK-Anlage Strom und bietet gleichzeitig Wärme. Der FTB nutzt die Abwärme der KWK-Anlage, um Dampf zu erzeugen. Diese Konfiguration ermöglicht eine effiziente Ressourcennutzung und minimiert Abfall.

Management von Nachfrage und Angebot

Die wichtigste Herausforderung bei der Verwaltung dieses Systems besteht darin, das Angebot an Strom und Wärme mit der Verbrauchernachfrage in Einklang zu bringen. Durch die Prognose der Nachfrage und die Optimierung des Betriebs der Erzeugungseinheiten kann das System effektiv auf Veränderungen in den Energiebedürfnissen reagieren.

Simulation und Ergebnisse

Simulationen dieses smarten Wärmeenergiemnetzes können helfen, dessen Leistung zu bewerten. Diese Simulationen berücksichtigen Faktoren wie Energiepreise, Nachfragefluktuationen und die Fähigkeiten der Geräte.

Vorteile smarter Wärmeenergiemnetze

Die Implementierung smarter Wärmeenergiemnetze bietet zahlreiche Vorteile:

  1. Steigerung der Energieeffizienz: Durch die Integration verschiedener Energiequellen und die Optimierung ihrer Nutzung können diese Systeme den Energieverbrauch erheblich reduzieren.
  2. Kosteneinsparungen: Effiziente Abläufe führen zu niedrigeren Energiekosten für Verbraucher und Unternehmen.
  3. Umweltvorteile: Durch die Reduzierung von Emissionen und die Förderung nachhaltiger Energienutzung tragen smarte Wärmeenergiesysteme zu einer saubereren Umwelt bei.
  4. Verbesserte Zuverlässigkeit: Diese Systeme ermöglichen ein besseres Management von Energieangebot und -nachfrage, wodurch die Zuverlässigkeit der Energieversorgung verbessert wird.

Herausforderungen und zukünftige Richtungen

Obwohl smarte Wärmeenergiemnetze erhebliche Vorteile bieten, stehen sie auch vor Herausforderungen. Dazu gehören der Bedarf an fortschrittlichen Technologien, qualifiziertem Personal und laufender Forschung zur Verbesserung von Optimierungsmethoden.

Technologischen Entwicklung

Investitionen in Technologien sind entscheidend für die Weiterentwicklung smarter Energiesysteme. Dazu gehört die Entwicklung besserer Sensoren, Steuerungsalgorithmen und Speichermöglichkeiten.

Politische Unterstützung

Unterstützende politische Massnahmen können helfen, die Einführung smarter Wärmeenergiemnetze voranzutreiben. Dazu gehören Anreize für Energieeffizienz, die Integration erneuerbarer Energien und der Ausbau unterstützender Infrastrukturen.

Forschung und Innovation

Fortgesetzte Forschung zu Energiesystemen wird entscheidend sein, um Herausforderungen zu bewältigen und die Leistung zu verbessern. Dazu gehört die Erforschung neuer Materialien, Technologien und Managementstrategien.

Fazit

Smarter Wärmeenergiemnetze stellen einen bedeutenden Fortschritt im Energiesektor dar. Durch die Integration fortschrittlicher Technologien und intelligenter Managementstrategien können diese Systeme die Energienutzung optimieren, Kosten senken und die Umweltfreundlichkeit unterstützen. Die Zukunft des Energiemanagements liegt in der fortgesetzten Entwicklung und Erweiterung dieser innovativen Systeme.

Originalquelle

Titel: An optimal hierarchical control scheme for smart generation units: an application to combined steam and electricity generation

Zusammenfassung: Optimal management of thermal and energy grids with fluctuating demand and prices requires to orchestrate the generation units (GU) among all their operating modes. A hierarchical approach is proposed to control coupled energy nonlinear systems. The high level hybrid optimization defines the unit commitment, with the optimal transition strategy, and best production profiles. The low level dynamic model predictive control (MPC), receiving the set-points from the upper layer, safely governs the systems considering process constraints. To enhance the overall efficiency of the system, a method to optimal start-up the GU is here presented: a linear parameter varying MPC computes the optimal trajectory in closed-loop by iteratively linearising the system along the previous optimal solution. The introduction of an intermediate equilibrium state as additional decision variable permits the reduction of the optimization horizon,while a terminal cost term steers the system to the target set-point. Simulation results show the effectiveness of the proposed approach.

Autoren: Stefano Spinelli, Marcello Farina, Andrea Ballarino

Letzte Aktualisierung: 2023-06-28 00:00:00

Sprache: English

Quell-URL: https://arxiv.org/abs/2306.16146

Quell-PDF: https://arxiv.org/pdf/2306.16146

Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/

Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.

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