Modellierung von Verbrauchern und Erzeugern
Das Ziel des Teilvorhabens „SmartFarm – Modellierung von Erzeugern und Verbrauchern“ ist die Entwicklung wissenschaftlicher Methoden, um eine hochgenaue Prognose für die Erzeugung aus Photovoltaik- und Windanlage auf der einen Seite und den Verbrauch auf der anderen Seite zu generieren. Diese Prognosen passen sich zudem adaptiv an neue Gegebenheiten an.
Aus wissenschaftlicher Sicht behandelt das Teilvorhaben mit der mathematischen Optimierungsmethode und der Prognosemethode aus der kognitiven Neuroinformatik hochaktuelle Forschungsgebiete. Die Ziele des Teilvorhabens lassen sich wie folgt zusammenfassen:
- Modellierung und Softwareentwicklung des Lastenverhaltens mit Hilfe der Methoden der kognitiven Neuroinformatik
- Modellierung und Softwareentwicklung der Leistungserzeugung mit Hilfe eines datenbasierten Verfahrens aus der Mathematik
- Automatische Anpassung der Modelle an sich ändernde Gegebenheiten durch adaptive Methoden
- Prognose der Leistungserzeugung und des Lastenverhaltens mittels wissenschaftlicher Verfahren
- Entwicklung eines Gesamtmodells, welches die Erzeugungsprognose mit der Verbrauchsprognose verknüpft
- Umgang mit kurzfristigen Wetteränderungen
- Umgang mit unerwarteten Situationen im Verbraucherverhalten
Die bestehenden Methoden zur Prognose von Erzeuger- und Verbraucherverhalten werden durch hochgenaue, adaptive datenbasierte Methoden bereichert.
Verantwortlich:
Messen und Steuern
Das Teilvorhaben „SmartFarm - Messen und Steuern“ verfolgt im Wesentlichen zwei Ziele:
- zum einen die Entwicklung eines Messsystems, das sowohl die für die kostenoptimale Auslegung von Anlagenkomponenten als auch für die Prognose von Erzeuger- und Verbraucherverhalten notwendigen Daten zur Verfügung stellen kann,
- zum anderen die Entwicklung einer Steuereinheit, die eine bestmögliche Steuerung der Verbraucher gewährleistet.
Dabei wird in beiden Fällen eine Minimalauslegung der benötigten Hardware angestrebt. Dies wird durch die Übertragung der Methoden und Algorithmen auf sogenannte „Mikrocomputer“ (z. B. BeagleBoard) erreicht. Diese Systeme besitzen den Vorteil gegenüber herkömmlichen Steuerungssystemen, dass sie sehr kostengünstig und damit wirtschaftlich interessant für einen späteren Einsatz in größerer Stückzahl sind. Allerdings bergen sie auch ein gewisses Risiko, da sie nicht gezielt für den industriellen Einsatz entwickelt wurden. Es muss also darauf geachtet werden, dass trotz möglicher Ausfälle einzelner Komponenten das Gesamtsystem robust und die Kommunikation der Daten sichergestellt ist.
Verantwortlich: IAV GmbH
Installation und Geschäftsmodelle
Die reale Umsetzung des geplanten Forschungsprojektes erfordert umfangreiche Vorarbeiten, wie die Beschaffung, Installation und Bewertung am KMLB-Beispielhof und dem vorgesehenen zweiten KMLB. Auch muss beispielsweise eine Vorortanalyse der Standortbedingungen (wie etwa zur Windschattenvermeidung durch hohe Bäume und Gebäude, Fundamentgründung und technische Aufstellbedingungen für die Windkraftanlage in einem Moorgebiet, Verlegeroute und Anschlusspunkte für zusätzliche Erdkabel, etc.) durchgeführt werden. Dies ist eine notwendige Voraussetzung für die Vorbereitung und Aufnahme der Messdaten, Daten- und Informationstransfer, Vernetzung und Installation zusätzlicher Komponenten (z. B. Wärmetauscher, Kleinklärwerk, Batteriespeicher, etc.).
Um eine verlässliche Datenlage während des Betriebs (sowohl beim Aufzeichnen der Daten zur Erstellung des Messsystems, als auch zur späteren optimierten Betriebsführung) zu erzeugen, sind weitere Aspekte projektbegleitend während des Betriebes zu berücksichtigen, wie etwa regelmäßige Überprüfung der Sensorik, Wartung der Hauptkomponenten, Fehleranalyse, evtl. Kalibrierungsmaßnahmen, aber auch die Messdatenauswertung und –bewertung auf einer Metaebene bzgl. Plausibilität.
Installateure müssen sich nicht nur bei den einzelnen Komponenten einer Anlage auskennen wie bei Montagesystemen oder Modulen. Mittlerweile häufen sich die Fragen nach besseren Renditen.
Die Projektergebnisse dienen der kostenoptimalen Auslegung von Anlagenkomponenten für konkrete KMLB. Hierzu sind Eigenverbrauch, die Einspeisung und die Entnahme unter betriebswirtschaftlichen Gesichtspunkten zu optimieren, gesetzliche und technische Rahmenbedingungen sind zu berücksichtigen. Damit ergeben sich weitere Fragestellungen zur betriebswissenschaftlichen Abbildung und Bewertung der Ergebnisse des Gesamtprojektes im Hinblick auf ein tragfähiges Geschäftsmodell (Leasing, Miete, Contracting, Kauf, Verbünde, Mischformen, etc.).
Aufgrund der erforderlichen Nähe zum Endverbraucher können die benannten Arbeiten nicht von den weiteren Projektpartnern erbracht werden, so dass sich Ziele des Teilvorhabens wie folgt zusammenfassen lassen:
- Installation und Vorbereitung (Messtechnik und Geräte) der (technischen) Rahmenbedingungen für das Projekt
- Technische Begleitung unter Berücksichtigung des Betriebs der Anlagenkomponenten
- Entwicklung von Methoden zur betriebswissenschaftlichen Abbildung und Bewertung der technischen und gesetzlichen Rahmenbedingungen, insbesondere Analyse potentieller Vermarktungsperspektiven und Marketingkonzepte
Zwar nicht im Fokus stehend, sollen dennoch einige weitere Aspekte am Rande Eingang in dieses Teilprojekt finden, wie etwa der erzielbare Beitrag zum Erreichen der Klimaziele oder zur Netzstabilität und Fragen zur Übertragbarkeit auf andere Betriebe, wie etwa größere landwirtschaftliche Einrichtungen oder ländlich geprägte KMU.
Verantwortlich: Elektroanlagen Meyer
Optimales Energiemanagement
Im Rahmen des Teilvorhabens „SmartFarm – Optimales Energiemangement“ sollen in erster Linie mathematische Methoden entwickelt werden, mit deren Hilfe auf der Basis von intelligenten Prognosemodellen eine optimale Betriebsführung eines KMLB berechnet werden kann.
Aus wissenschaftlicher Sicht behandelt das Teilvorhaben mit modernen Methoden der nichtlinearen und hochdimensionalen Optimierung und Optimalsteuerung ein hochaktuelles Forschungsgebiet. Die Ziele des Teilvorhabens lassen sich wie folgt zusammenfassen:
- Verknüpfung von Prognosemodellen für Verbraucher und Erzeuger mit mathematischen Optimierungs- bzw. Optimalsteuerungsalgorithmen
- Einbeziehung von unsicherem Wissen in die algorithmische Optimierung und Optimalsteuerung
- Entwicklung von Softwaremodulen zur Berechnung von optimalen Fahrplänen für Energiesysteme
- Untersuchungen zur Verwendung von kontinuierlichen und diskreten Optimierungsverfahren in der Energietechnik
Die Teilvorhabenziele aus technischer Sicht lassen sich wie folgt zusammenfassen:
- Übertragung der Optimierungsmethoden auf minimale Steuerhardware (Mikrocomputer)
- Auslegung der Algorithmen auf die Echtzeitanforderungen von Energiemanagementsystemen
Verantwortlich: Steinbeis Innovationszentrum für Optimierung, Steuerung und Regelung
