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Implementierung eines digitalen Zwillings zur Optimierung von Reinigungsmaschinen und deren Einsatz für Demand Side Management

Aufgabenstellung

In der ETA-Fabrik an der Lichtwiese wird ein Produktionsprozess aus der Metallverarbeitung mit zugehöriger Reinigung betrieben. Der Betrieb der Reinigungsmaschine und damit ihr elektrischer Verbrauch soll so optimiert werden, dass in Zeiten gereinigt wird, in denen beispielsweise viel Windenergie verfügbar ist. Dadurch soll die Nutzung von erneuerbaren Energien verbessert und der CO2-Fußabdruck in der Produktion reduziert werden. Um diese Maßnahme umsetzen zu können, ist ein Modell für den Energieverbrauch der Reinigungs-maschinen in Dymola (Modelica) zu entwickeln. Die physikalischen Zusammenhänge können dabei technologisch, auf Grundlage der Datenblätter von Komponenten, abgebildet werden. Das Modell soll genutzt werden, um einen Pool von mehreren Reinigungsanlagen zu optimieren und die Ergebnisse auf größere Fabriken zu übertragen.

Schwerpunkte

Die Arbeit umfasst die folgenden Schritte:

 

  •  Einarbeitung in die Simulation mit Dymola (Modelica)
  • Festlegen von Eingangs- und Ausgangsgrößen für das Modell der Reinigungsmaschine
  • Modellierung der Einzelkomponenten (Beispielsweise Heizstab, Pumpen und Antriebe)
  • Erstellung eines Maschinengesamtmodells und Validierung an der realen Maschine
  • Implementierung eines Optimierungsverfahrens zur Optimierung eines Anlagenpools aus mehreren Reinigungsanlagen in Python
  • Bewertung der theoretischen Übertragbarkeit auf Reinigungsmaschinen allgemein

Notwendige Vorkenntnisse

nicht definiert

Überblick

Kontakt

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