Umsetzung und Evaluation von Verfahren der statistischen ... - Offis

Ausschreibung Master-/Diplomarbeit
Umsetzung und Evaluation von Verfahren der statistischen Versuchsplanung für das
Training einer supportvektorbasierten Beschreibung von Flexibilitätspotenzialen am
Beispiel einer 60 kW-Wärmepumpe
Lastverschiebepotenziale, statistische Versuchsplanung, maschinelles Lernen, Optimierung
Problemstellung:
Bei dem Betrieb von Energienetzen wird stets ein Ausgleich zwischen der erzeugten und benötigten
Energie angestrebt. In der konventionellen Auslegung von Energienetzen wird der Ausgleich
gewährleistet, indem die benötigten Energiemengen von den Kraftwerken bereitgestellt werden. Bei
der Entwicklung in Richtung Smart Grid 1 soll dieser Ausgleich durch Steuerungen von verfügbaren
dezentralen Energieanlagen auf Last- und Erzeugungsseite gewährleistet werden. Bei der Steuerung
einer Anlage muss jedoch beachtet werden, dass diese die an sie gestellten Aufgaben nicht
vernachlässigt. Einige Anlagen bieten sich für die Steuerung besonders an, da sie mit nur wenigen
Stunden Betrieb am Tag die an sie gestellten Aufgaben komplett erfüllen können. Die zusätzliche
Zeit können diese Anlagen flexibel in ihren Möglichkeiten gesteuert werden und bieten somit ein
bestimmtes Flexibilitätspotenzial für das Smart Grid.
Eine besonders hohe Flexibilität ist bei Wärmepumpen zu erwarten. Diese erzeugen unter dem
Verbrauch von elektrischer Energie Wärme beispielweise aus der Umgebungstemperatur oder dem
Abwasser und decken somit den Wärmebedarf eines Haushaltes. Ist die Wärmepumpe mit einem
thermischen Speicher verbunden, sodass die erzeugte Wärme nicht direkt verbraucht werden muss,
dann entsteht ein hohes Potenzial für eine flexible Steuerung. Für den Einsatz einer Wärmepumpe in
unterschiedlichen Steuerungs- und Optierungsalgorithmen werden die Flexibilitätspotenziale der
dezentralen Energieanlagen in einer abstrakten Form beschrieben.
Die abstrakte Beschreibung wird über einen supportvektorbasierten Ansatz realisiert. Die hierbei
eingesetzten Support Vektor Maschinen (SVM) sind im Bereich des maschinellen Lernens
angesiedelt und werden überwiegend zur Klassifikation von Datensätzen eingesetzt. Um dieser
Aufgabe nachzukommen, müssen SVM zunächst mit einer Stichprobe der Daten, dem sogenannten
Trainingsdatensatz trainiert werden. Bei der Wahl der Trainingsdaten (Sampling) ist es wichtig eine
möglichst aussagekräftige Auswahl der verfügbaren Daten zu treffen, um das Verhalten der
Wärmepumpe möglichst gut zu beschreiben.
Das Verhalten der Wärmepumpe lässt sich mit einem Simulationsmodell berechnen und liefert somit
die Grundlage für die Auswahl der Trainingsdaten für die SVM. Um den Simulationsaufwand
möglichst gering zu halten, sollen für das Sampling gezielte Simulationsexperimente bestimmt und
durchgeführt werden. Für die gezielte Planung der Simulationsexperimente bieten sich Verfahren der
statistischen Versuchsplanung an. Da die Theorie der Versuchsplanung eine Vielzahl von Ansätzen
und Verfahren umfasst, müssen hier zunächst geeignete Ansätze ausgewählt und untersucht
werden.
1 http://www.smartgrids.eu: [Smart Grids are] “electricity networks that can intelligently integrate the
behaviour and actions of all users connected to it - generators, consumers and those that do both –
in order to efficiently deliver sustainable, economic and secure electricity supplies.

Als Studien- bzw. Evaluationsobjekt kann dabei auf die Wärmepumpe des Oldenburger Instituts für
Rohrleitungsbau (IRO) zurückgegriffen werden, so dass eine reale Anlage einschließlich
umfangreicher Messdaten zur Verfügung stehen
Inhalt:
In der Arbeit sollen Verfahren der statistischen Versuchsplanung eingesetzt werden, um gezielt
Simulationsdurchläufe zu planen. Die Simulationsergebnisse sollen als Grundlage für das Sampling
der Trainingsdaten eingesetzt werden. Entsprechend der persönlichen Vorlieben kann der
Schwerpunkt der Arbeit auf das Erarbeiten unterschiedlicher Versuchsplanungsansätze oder auf der
Implementierung eine Evaluationsumgebung für den beschriebenen Ablauf gelegt werden.
Im Rahmen der Arbeit sollen zunächst unterschiedliche Ansätze der Versuchsplanung untersucht
und ein geeignetes Verfahren ausgewählt und umgesetzt werden. Der Versuchsplan liefert dann die
Parametereinstellungen für die benötigten Simulationsexperimente, welche mit einem gegebenen
Simulationsmodell berechnet werden sollen. Für die Berechnung der Simulation und Generierung
der Trainingsdaten stehen reale Messdaten einer 60kW-Wärmepumpe zur Verfügung. Mit Hilfe der
Trainingsdaten soll ein bereits vorhandener supportvektorbasierter Ansatz für die Beschreibung der
Flexibilität trainiert werden. In einer Evaluation soll die erzeugte Flexibilitätsbeschreibung untersucht
und anhand einer gegebenen Metrik bewertet werden.
Die erarbeiteten Abläufe sollen prototypisch implementiert und ausgewertet werden.
Anforderungen
Die Arbeit ist praxisnah ausgelegt und eine erforderliche Unterstützung wird gewährleistet. Eine
zielorientierte und selbstständige Arbeitsweise sowie der Anspruch auf ein überdurchschnittliches
Ergebnis werden erwartet. Kenntnisse aus dem Bereich der Statistik sind empfehlenswert, können
aber auch im Zuge der Arbeit angeeignet werden.
Beginn
Ab sofort oder nach Absprache
ANSPRECHPARTNER:
Dipl.-Inform. Malin Gandor
OFFIS - Institut für Informatik
Escherweg 2
26121 Oldenburg
Tel: 0441 9722-233
Mail: malin.gandor@offis.de