Simultaneous real-time scheduling of multi-energy systems and dynamic production processes

• Simultane Betriebsoptimierung von Multi-Energie Systemen und dynamischen Produktionsprozessen in Echtzeit

Baader, Florian Joseph; Bardow, André (Thesis advisor); Mitsos, Alexander (Thesis advisor)

Aachen : RWTH Aachen University (2023)
Doktorarbeit

Dissertation, Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen, 2023

Kurzfassung

Schwankende Stromerzeugung aus erneuerbaren Energien führt zu einer zeitlichen Diskrepanz zwischen Angebot und Verbrauch. Industrielle Verbraucher können diese Diskrepanz durch Betriebsoptimierungen reduzieren, welche den Verbrauch zeitlich verschieben. Hierzu kann eine simultane Betriebsoptimierung nötig sein, die sowohl den eigentlichen Produktionsprozess mit seiner nichtlineareren Dynamik berücksichtigt als auch ein Multi-Energie-System mit seinen diskreten Entscheidungen. Allerdings sind diese Optimierungsprobleme heute meist nicht in Echtzeit lösbar. Diese Arbeit reformuliert solche simultanen Betriebsoptimierungsprobleme zu echtzeitfähigen gemischt-ganzzahligen linearen Problemen. Dazu werden maßgeschneiderte Optimierungsmodelle entwickelt, welche aus drei Teilen bestehen: (1) Prozessmodell, (2) Energiebedarfsmodell und (3) Energiesystemmodell. Für das Prozessmodell werden zwei Alternativen vorgestellt. Zunächst werden lineare Skalenüberbrückungsmodelle (SBMs) genutzt, die leicht anwendbar sind, aber eine heuristische Parametrierung erfordern. Wir nutzen zunächst zwei gekühlte Rührkesselreaktoren als Fallstudien, um zu zeigen, dass unser Ansatz den Großteil des nichtlinearen Reduktionspotentials in Echtzeit erreicht. Dann zeigen wir für beheizte Destillationskolonne, dass unser Ansatz die Modelldimension substanziell reduzieren kann. Dynamische Rampenbedingungen (DRC) bilden eine rigorose Alternative zu den SBMs, sind allerdings zunächst auf flache Prozesse mit nur einer für die Betriebsoptimierung relevanten Ausgangsgröße beschränkt. DRCs modellieren eine lineare Dynamik mit stückweise affinen Beschränkungen. Wir nutzen aus, dass für flache Prozesse ein nichtlineares Modell durch Koordinatentransformation in ein lineares Modell überführt werden kann. Wieder nutzen wir eine Reaktorfallstudie, um zu zeigen, dass wir den Großteil des nichtlinearen Potenzials erreichen. Für nicht flache Prozesse entwickeln wir heuristisch parametrierte DRCs, die für die beheizte Destillationskolonne ähnliche Laufzeiten und Kosten erreichen wie das SBM. Schließlich zeigen wir anhand eines Elektrolyseurs mit langsamer Temperaturdynamik, dass DRCs auch auf Betriebsoptimierungen mit mehreren relevanten Ausgangsgrößen anwendbar sind. Diese Arbeit stellt somit Reformulierungen vor, die für das betrachtete Problem gute Kompromisse zwischen Optimierungslaufzeit und Lösungsqualität ermöglichen. Während SBMs mit weniger Aufwand und Wissen angewendet werden können, bieten DRCs für flache Prozesse eine höhere dynamische Flexibilität.

Einrichtungen

• Lehrstuhl für Systemverfahrenstechnik [416710]