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Entwicklung innovativer Betriebs- und Regelstrategien für den digitalen Zwilling flexibler industrieller Wärmeübergabestationen

Aufgabenstellung

Neben der Stromwende muss in Deutschland auch die Wärmewende gedacht und angegangen werden, um die Klimaziele noch erreichen zu können. Zur Versorgung von Wohnquartieren kommt hierbei zukünftig Fernwärmenetzen eine entscheidende Bedeutung zu. Gleichsam fallen in industriellen Prozessen erhebliche Abwärmemengen an, die heutzutage größtenteils ungenutzt an die Umgebung abgegeben oder mit zusätzlichen Energieaufwand rückgekühlt werden müssen.

 

Um einen industriellen Produktionsstandort flexibel an ein Wärmenetz anzuschließen, müssen technische Möglichkeiten zur flexiblen Anbindung dieser Fabrik dargestellt werden. Im Rahmen eines Forschungsprojekts wurde bereits eine flexible Wärmeübergabestation simulativ aufgebaut, um für einen Digitalen Zwilling genutzt zu werden. Die Komplexität des energietechnischen Systems erfordert jedoch den Einsatz innovativer Betriebs- und Regelstrategien, um sowohl den technischen Rahmenbedingungen von Fabrik und Fernwärmenetz gerecht zu werden als auch ökonomische und ökologische Ziele zu optimieren. Hierzu ist auch der Einsatz der Forschungsgebiete „Optimized Control“ und „Deep Reinforcement Learning“ denkbar.

Bildquelle:

  • energiemanagement_monitoring: AdobeStock 121456883 x

Schwerpunkte

Die Masterthesis umfasst folgende Arbeitspakete:

 

  • Literaturrecherche zu energie- und regelungstechnischen Grundlagen, Einsatz innovativer Betriebsstrategien in thermohydraulischen Systemen,
  • Analyse des Betriebsverhaltens der simulativ abgebildeten Wärmeübergabestation,
  • Konzeptionierung und Implementierung von Betriebs- und Regelstrategien für die Wärmeübergabestation (ggf. unter Einsatz von modellbasierten oder datenbasierten Verfahren),
  • Einbettung der Betriebs- und Regelstrategien in den Digitalen Zwilling,
  • Ökonomische und ökologische Validierung der Ergebnisse anhand der Simulation und Erprobung verschiedener Szenarien.

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Hilfreiche Vorkenntnisse

  • Energie- und regelungstechnischen Grundlagen
  • Programmierung in Python
  • mathematische Optimierung

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