Masterarbeit Laura Burgaud

 

Entwicklung eines datengetriebenen Tools zur Optimierung und Fehlererkennung von Blockheizkraftwerken

Überblick über den Aufbau des Tools zur Optimierung und Fehlererkennung Urheberrecht: EBC Überblick über den Aufbau des Tools zur Optimierung und Fehlererkennung

Kraft-Wärme-Kopplungsanlagen (KWK) sind aufgrund ihres sparsamen Brennstoffeinsatzes im Vergleich zur getrennten Erzeugung von Wärme und Strom eine Schlüsseltechnologie zur Reduzierung
des Primärenergieverbrauchs und der Gasemission. Da eine KWK-Anlage ein komplexes System ist, ist eine automatische Überwachung und gegebenenfalls eine Optimierung des Systems erforderlich, insbesondere umfehlerhafte oder ineffiziente Betriebsabläufe zu erkennen und vorherzusagen. Es wurden wissenschaftliche Untersuchungen an einzelnen Einheiten durchgeführt, die jedoch keine Skalierungsanalyse zulassen. Eine Verallgemeinerung spart Zeit und senkt die Kosten für die zukünftige Optimierung von Einheiten. Das Ziel dieser Arbeit ist es daher, ein generisches Tool zur Fehlererkennung und -diagnose von KWK-Anlagen einschließlich ihrer Heizungsintegration zu entwickeln. Diese Arbeit befasst sich mit der Auswahl und Programmierung der Fehlererkennungsmethode und der Validierung anhand von Zeitreihen aus Simulationen. Die Analyse des Systembetriebs erfolgt durch Auswahl von flexiblen Energiekennzahlen. Die Ergebnisse
dieser Berechnungen werden von einem Fuzzy-Regeln basierenden Fehlererkennungsalgorithmus ausgewertet, der Alarme auslöst, wenn ein fehlerhaftes Verhalten festgestellt wird. Abschließend wird die Qualität der Fehlererkennung an Zeitreihen eines Modelica-Modells eines BHKW in einem Heizkreis getestet, an dem mehrere Fehler ausgelöst werden. Das Tool ist in die bereits bestehende aedifion-Plattform integriert.