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Power plant operators increasingly rely on predictive models to diagnose and monitor their systems. Data-driven prediction models are generally simple and can have high precision, making them superior to physics-based or knowledge-based models, especially for complex systems like thermal power plants. However, the accuracy of data-driven predictions depends on (1) the quality of the dataset, (2) a suitable selection of sensor signals, and (3) an appropriate selection of the training period. In some instances, redundancies and irrelevant sensors may even reduce the prediction quality.
We investigate ideal configurations for predicting the live steam production of a solid fuel-burning thermal power plant in the pulp and paper industry for different modes of operation. To this end, we benchmark four machine learning algorithms on two feature sets and two training sets to predict steam production. Our results indicate that with the best possible configuration, a coefficient of determination of R^2 = 0.95 and a mean absolute error of MAE=1.2 t/h with an average steam production of 35.1 t/h is reached. On average, using a dynamic dataset for training lowers MAE by 32% compared to a static dataset for training. A feature set based on expert knowledge lowers MAE by an additional 32 %, compared to a simple feature set representing the fuel inputs. We can conclude that based on the static training set and the basic feature set, machine learning algorithms can identify long-term changes. When using a dynamic dataset the performance parameters of thermal power plants are predicted with high accuracy and allow for detecting short-term problems.
Grey Box models provide an important approach for control analysis in the Heating, Ventilation and Air Conditioning (HVAC) sector. Grey Box models consist of physical models where parameters are estimated from data. Due to the vast amount of component models that can be found in literature, the question arises, which component models perform best on a given system or dataset? This question is investigated systematically using a test case system with real operational data. The test case system consists of a HVAC system containing an energy recovery unit (ER), a heating coil (HC) and a cooling coil (CC). For each component, several suitable model variants from the literature are adapted appropriately and implemented. Four model variants are implemented for the ER and five model variants each for the HC and CC. Further, three global optimization algorithms and four local optimization algorithms to solve the nonlinear least squares system identification are implemented, leading to a total of 700 combinations. The comparison of all variants shows that the global optimization algorithms do not provide significantly better solutions. Their runtimes are significantly higher. Analysis of the models shows a dependency of the model accuracy on the number of total parameters.
Der Übergang zu erneuerbaren Energiesystemen und deren optimale Betriebsweise ist entscheidend für die Reduzierung des Energieverbrauchs und der damit verbundenen Einsparung von CO2-Emissionen. In privaten Haushalten dominiert traditionell die Hystereseregelung bei der Wärmeerzeugung. Neuere Bauten, ausgestattet mit Wärmepumpen und Photovoltaikanlagen, bieten jedoch beachtliches Potenzial zur Effizienzsteigerung durch angepasste Regelungsstrategien. Eine intelligente Laststeuerung ermöglicht erhebliche Kosteneinsparungen und eine Erhöhung des Autarkiegrades. Vorhandene literarische Ansätze liefern Methoden zur Systemmodellierung und -identifikation. Darüber hinaus demonstrieren sie das Potenzial der Optimierung durch den Model Predictive Control (MPC) Ansatz. Eine spezifische Evaluierung anhand von Realdaten eines Energiesystems mit Abluft-Wärmepumpe fehlt jedoch. Daher bedarf es der Bewertung des Lastverschiebungspotentials dieser Systemkonfiguration. Die Systemidentifikation erfolgt basierend auf Messdaten, welche gleichzeitig als Referenz für den Vergleich des traditionellen Hysteresebetriebs mit der MPC-Steuerung dienen. Die Analyse offenbart das Lastverschiebungspotential durch die optimierte Betriebsweise einschließlich einer Gesamtkosteneinsparung von bis zu 42% und einer Steigerung des Autarkiegrades um bis zu 10%. Diese Potentiale variieren saisonal, sind jedoch das ganze Jahr über vorhanden.
Activation of heat pump flexibilities is a viable solution to support balancing the grid via Demand Side Management measures and fulfill the need for flexibility options. Aggregators as interface between prosumers, distribution system operators and balance responsible parties face the challenge due to data privacy and technical restrictions to transform prosumer information into aggregated available flexibility to enable trading thereof. Thereby, literature lacks a generic, applicable and widely accepted flexibility estimation method for heat pumps,which incorporates reduced sensor and system information, system- and demand-dependent behaviour. In this paper, we adapt and extend a method from literature, by incorporating domain knowledge to overcome reduced sensor and system information. We apply data of five real-world heat pump systems, distinguish operation modes, estimate power and energy flexibility of each single heat pump system, proof transferability of the method, and aggregate the flexibilities available to showcase a small HP pool as a proof of concept.
Flexibility estimation is the first step necessary to incorporate building energy systems into demand side management programs. We extend a known method for temporal flexibility estimation from literature to a real-world residential heat pump system, solely based on historical cloud data. The method proposed relies on robust simplifications and estimates employing process knowledge, energy balances and manufacturer's information. Resulting forced and delayed temporal flexibility, covering both domestic hot water and space heating demands as constraints, allows to derive a flexibility range for the heat pump system. The resulting temporal flexibility lay within the range of 24 minutes and 6 hours for forced and delayed flexibility, respectively. This range provides new insights into the system's behaviour and is the basis for estimating power and energy flexibility - the first step necessary to incorporate building energy systems into demand side management programs.
Hot water heat pumps are well suited for demand side management, as the heat pump market faced a rapid growth in the past years with the trend to decentralized domestic hot water use. Sales were accelerated through wants and needs of energy conservation, energy efficiency, and less restrictive rules regarding Legionella. While in literature the model predictive control potential for heat pumps is commonly shown in simulations, the share of experimental studies is relatively low. To this day, experimental studies considering solely domestic hot water use are not available. In this paper, the realistic achievable model predictive control potential of a hot water heat pump is compared to the standard hysteresis control, to provide an experimental proof. We show for the first time, how state-of-the-art approaches (model predictive control, system identification, live state estimation, and demand prediction) can be transferred from electric hot water heaters to hot water heat pumps, combined, and implemented into a real-world hot water heat pump setup. The optimization approach, embedded in a realistic experimental setting, leads to a decrease in electric energy demand and cost per unit electricity by approximately 12% and 14%, respectively. Further, an increase in efficiency by approximately 13% has been achieved.
Industrial demand side management has shown significant potential to increase the efficiency of industrial energy systems via flexibility management by model-driven optimization methods. We propose a grey-box model of an industrial food processing plant. The model relies on physical and process knowledge and mass and energy balances. The model parameters are estimated using a predictive error method. Optimization methods are applied to separately reduce the total energy consumption, total energy costs and the peak electricity demand of the plant. A viable potential for demand side management in the plant is identified by increasing the energy efficiency, shifting cooling power to low price periods or by peak load reduction.
Grey-Box-Modellierung einer Lüftungsanlage mit realen Betriebsdaten für die Optimierung des Reglers
(2022)
Oszillationen in Heizungs-, Lüftungs- und Klimaanlagen können die Lebensdauer
von Ventilen und Aktuatoren deutlich reduzieren und die Effizienz solcher
Anlagen negativ beeinflussen. Die hier betrachtete Lüftungsanlage eines Verkaufsraums zeigt deutlich schwingendes Verhalten, das höchst wahrscheinlich auf die Regelung zurückzuführen ist. Um dieses Verhalten zu untersuchen und ein
Testfeld für die Auslegung und Optimierung von alternativen Regelkonzepten
zu erstellen, wird ein Grey-Box-Modell der Anlage erstellt. Grey-Box-Modelle
sind physikalische Modelle, deren Parameter mit Messdaten identifiziert werden.
Die Ermittlung der Parameter (Systemidentifikation) des Grey-Box-Modells
wird hier mittels nichtlinearer Optimierung an dem realen Betriebsdatensatz
durchgeführt. Dieser Betriebsdatensatz hat im Vergleich zu anderen Arbeiten
aufgrund geringer Ausstattung der Anlage mit Sensorik und geringer Auflösung
der Messdaten eine niedrige Qualität. Aus diesem Grund können die einzelnen
Komponenten der Anlage (eine Wärmerückgewinnung, ein Heizregister und ein
Kühlregister) nicht separat identifiziert werden, sondern nur im Gesamtsystem.
Hieraus ergibt sich die Frage, welche physikalische Formulierung der Komponenten
der Anlage am besten geeignet ist. Konkret stellt sich die Frage, welche
Komplexität, welche Anzahl der zu identifizierenden Parameter und welche Annahmen, die für die Formulierung getroffen werden sinnvoll sind. Dazu werden
für die einzelnen Komponenten der Anlage jeweils verschiedene Modelle aus der
Literatur implementiert und verglichen. Untersucht wird, ob ein Zusammenhang
zwischen der Anzahl an Parametern, die sich durch eine bestimmte Formulierung
des Modells ergibt und der erreichten Güte des Modells zu beobachten ist.
Die Güte des Modells wir dabei mittels der Wurzel des mittleren quadratischen
Fehlers zwischen Modellausgang und Datensatz bewertet.
Die Ergebnisse dieser Fallstudie zeigen, dass ein möglicher Zusammenhang
zwischen der Anzahl an Parametern des Grey-Box-Modells und der Güte des
Modells besteht. Insbesondere zeigt sich mit diesem Datensatz ein deutlicher
Abfall der Modellgüte bei mehr als zehn Parametern. Es kann des Weiteren
bestätigt werden, dass bei der vorliegenden niedrigen Datenqualität die getroffenen
Annahmen für die Modellierung von erheblicher Bedeutung sind. Durch
bestimmte Formulierungen kann zwar die Güte des Modells erhöht werden, jedoch
wir dadurch die Generalisationsfähigkeit des Modells höchst wahrscheinlich
reduziert.