Systemanalyse als Schlüssel zur Energie-Effizienz - Software ...

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Systemanalyse als Schlüssel zur Energie-Effizienz
Die Systemanalyse ist ein Erkenntnisprozess,
der von Messdaten und vorhandenen Systembeschreibungen
ausgeht, um das Systemverhalten
im Hinblick auf die gewünschte
Zielgröße wie etwa den Energieverbrauch modellhaft
abzubilden. Das so gewonnene Berechnungsmodell
ist Grundlage für ein besseres
Systemverständnis und die Ableitung von
Optimierungsschritten.
Mit mathematischen Methoden der Computational
Intelligence und mit modernen Software-
Technologien können je nach Problemstellung
wesentliche Schritte dieser Systemanalyse
automatisiert werden. Diese Technologien ermöglichen
auch die Analyse und Energieoptimierung
von sehr komplexen Anlagen und
Systemen. Außerdem können Methoden der
Business Intelligence (BI) angewandt werden,
um die Prozesse zu optimieren und die Effizienz
zu steigern.
Das SCCH beschäftigt sich mit der automatisierten
Systemanalyse und Optimierung basierend
auf Methoden der Computational Intelligence
unter Einsatz modernster Software-Technologien,
insbesondere
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automatisierte Unterstützung der Modellbildung
durch datengetriebene Methoden des
Maschinellen Lernens und formallogischer
Systeme
Modellbeschreibung und softwaretechnische
Abbildung durch domänenspezifische Software
Analyse durch entsprechende Daten- und
Systemvisualisierung
mathematische Optimierungsverfahren
Keywords
Condition Monitoring, Prozessanalyse, Prozessoptimierung,
Business Intelligence, Computational
Intelligence, Datenmanagement, modellbasierte
und domänenspezifische Software
Zielgruppen
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Industrie- und Forschungspartner, die automatisierte
Unterstützung bei der Analyse
komplexer Systeme suchen
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Problembeschreibung
Der rasante technologische Wandel führt zu
komplexen technischen Systemen. Durch Automatisierung,
digitale Steuerungen sowie
den Einsatz moderner Kommunikationstechnologie
steigt die Komplexität der Zu-
sammenhänge innerhalb eines Systems, welche
mit herkömmlichen Methoden oft nicht
mehr beherrschbar ist.
Die Anwendungsbereiche solcher Systeme reichen
vom Verbraucher/Erzeuger im Stromnetz
eines Haushalts bis zu komplexen Industrieanlagen.
Immer häufiger sind die Betreiber mit
einer Datenflut konfrontiert, die sich mit traditionellen
Methoden nicht mehr auswerten lässt
und somit keine abstrakten Informationen über
die Zusammenhänge der Teilsysteme zulässt.
Aufgrund hoher Energiepreise steigt der Bedarf
an Analysemöglichkeiten, die die Zusammenhänge
des Energiehaushalts von komplexen
Systemen aufzeigen, um die Systemprozesse
in Hinblick auf deren Energieeffizienz zu
optimieren.
Im Software Competence Center Hagenberg
(SCCH) arbeiten Wissenschaftlerinnen und
Wissenschaftler der Disziplinen Informatik und
Mathematik an neuen Methoden und Werkzeugen,
um die Datenflut von komplexen Systemen
in verwertbare Informationen für den Betreiber
umzuwandeln.
Lösungsansatz
Methoden der Systemtheorie setzen hier an
und versuchen, durch Erfassung und Analyse
der einzelnen Systemteile, die komplexen Zusammenhänge
und Eigenschaften eines Systems
darzustellen. Eine zunehmende Formalisierung
dieser Zusammenhänge erlaubt in
weiterer Folge eine maschinelle Auswertung
und somit eine Prognose des Systemverhaltens
für zukünftige Zustände.
Der integrative und ganzheitliche Ansatz der
Systemtheorie kombiniert Datenerfassung,
Analyse sowie Prognose. Wenn man die Zusammenhänge
eines Systems im Detail kennt
und aktuelle Daten über den Zustand addiert,
kann man zukünftige Szenarien prognostizieren
und so Zustände mit niedrigem Wirkungsgrad
vermeiden.
Historische Daten
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Datenerfassung
Daten, wie zum Beispiel Maschinendaten oder
Stromverbräuche, werden direkt von den Maschinen
oder aus verteilten Sensornetzwerken
ermittelt und in einem Data Warehouse
abgelegt.
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Datenanalyse
Weitgehend automatisch werden mittels Verfahren
des Data Warehousing und Data Mining
die Daten analysiert, Zusammenhänge in den
Daten ermittelt und daraus ein Modell erstellt.
Dieses Modell wird unter Berücksichtigung von
zusätzlicher Prozessexpertise in eine Vorhersagelogik
überführt.
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Daten
Modell
Von den Daten zur Optimierung
Prozessexpertise
Vorhersagelogik
Prognose und Optimierung
Optimale Entschei- -
dung/Steuerung
Angewandt auf die Eingangsdaten dient die
Vorhersagelogik zur Prognose von Zuständen
und zur Optimierung von Steuerungen. Die
Eingangsdaten und die daraus abgeleiteten
Entscheidungen können wiederum zur Verbesserung
des Modells verwendet werden.
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Success Stories
Wie viel Energie steckt morgen
früh im Wasser?
In Österreich werden ca. 60 Prozent des Stroms
aus Wasserkraft erzeugt. Der Verbund benötigt
besonders für die Laufkraftwerke, die rund um
die Uhr Strom zur Deckung der Grundlast erzeugen,
aussagekräftige Zuflussprognosen.
Welche Mengen an Strom der Verbund in das
Stromnetz einspeisen kann, hängt unter anderem
von den Pegelständen der heimischen
Flüsse ab. Die Energie kann nur nachhaltig genutzt
werden, wenn man vorher schon weiß,
wie viel Energie der Fluss zur Verfügung stellt.
Ein Stromüberschuss kann nicht wirtschaftlich
gespeichert werden, und die Kunst liegt darin
exakt soviel Strom zu produzieren, wie auch
tatsächlich gebraucht wird. Die Durchflussmengen
und die resultierende, erzeugte Strommenge
sollen exakt prognostizierbar sein. Dazu
setzen die Experten nun künstliche, neuronale
Netze (KNNs) über die Durchflussmengen. Solche
KNNs bilden als Abstraktion der Informationsverarbeitung
einen Zweig der künstlichen
Intelligenz und eignen sich zur Problemlösung
in Gebieten, in denen nur wenig systematisches
Wissen über das zu lösende Problem
vorhanden ist. Das SCCH entwickelte ein Prognosemodell
zur Kurzfristvorhersage, welches
Teil des energiewirtschaftlichen Planungssystems
des Verbund ist. Die Herausforderungen
lagen im komplexen Umfeld, in dem eine Unzahl
an Zusammenhängen zu einem bestimmten
Ergebnis führt. Das System ist lernfähig,
das bedeutet, dass mit Zunahme der Informationen
und Erfahrungen die Prognosen immer
exakter werden.
Laufkraftwerk Greifenstein, © Verbund
Energiemanagement für Akkus
Die Firma Lightweight Energy GmbH High-Tech
Energy Systems entwickelt Energiemanagementsysteme
auf Basis der Lithium-Ionen-
Technologie, die bis zu 5-mal leistungsfähiger
als Blei-Säure-Batterien ist. Diese Systeme
sind modular aufgebaut und vielseitig einsetzbar,
wie zum Beispiel in Elektrobooten, Fahrzeugen,
Elektrorollern uvm. Ein kritischer
Erfolgsfaktor der Elektro-Mobilität ist die Benutzerakzeptanz,
die in direkter Verbindung
mit der optimierten Verwendung der zugrundeliegenden
Akkutechnologie steht. Faktoren sind
hier die Reichweite, die Akkulebensdauer und
die Kosten.
Im Rahmen des Projekts ControlMart wurde gemeinsam
eine Hard- und Softwareinfrastruktur
entwickelt, die es ermöglicht, wichtige Akku-
Kennzahlen auf den mobilen Einheiten aufzuzeichnen,
dem Fahrzeugbenutzer zu visualisieren
und zu Analysezwecken an einen zentralen
Server zu übermitteln.
Die übertragenen, feingranularen Akku-Kennzahlen
(z.B. Temperatur, Zellspannung, Restkapazität,
Lade- und Entladestrom, usw.) werden
in einem Data Warehouse gesammelt und
für Datenanalysen aufbereitet. Dies reicht von
einfachen Fragestellungen wie zum Beispiel:
Wie hoch war die durchschnittliche Temperatur
einer bestimmten Akkuzelle in einem definierten
Zeitraum (Jahr, Quartal, Monat, Tag,
Stunde, Minute, Sekunde)?, bis hin zum Füttern
von Simulationsmodellen mit Daten, um
z.B. die Akkulebensdauer für ein bestimmtes
Benutzerprofil vorherzusagen.
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SCCH ist eine Initiative der
Ihr Nutzen
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Automatisierte Analyse des Ist-Zustands
Echtzeitinformation
Systemverständnis durch Modellierung von
komplexen Anlagen und Systemen
Prognose
Prozessoptimierung
Abstimmung Energieproduktion und
Energieverbrauch
Energiemanagement
Energieverbrauchsoptimierung
Dr. Robert Spolwind, Senior Energy Manager
- Expert Ressource Optimisation, Verbund
(Österreichische Elektrizitätswirtschafts-AG)
„Um besser planen zu können, müssen die
Stromerzeuger jeden Tag aufs Neue anmelden,
wie viel Strom sie ins öffentliche Netz einspeisen
wollen. Große Abweichungen von diesem
Wert haben ernstzunehmende Konsequenzen,
und zwar auch wenn wir zu viel produzieren.
Es kommt daher darauf an, dass wir die Pegelstände
der Flüsse möglichst exakt vorhersagen
können.”
Software Competence Center Hagenberg
GmbH
Softwarepark 21, 4232 Hagenberg, Austria
www.scch.at
Kontakt
Manfred Schwanthaler
Tel. +43 7236 3343 887
manfred.schwanthaler@scch.at
Christian Bacher, Geschäftsführer Lightweight
Energy GmbH High-Tech Energy Systems
„Die übertragenen Kennzahlen informieren uns
über das Lade- und Entladeverhalten der Anwender
einer Region. Das kann für die Kapazitätsplanung
des Energieversorgers von großer
Bedeutung sein. Unter anderem kann er dadurch
ein Preismodell anbieten, das auf das
Benutzerverhalten abgestimmt ist.”
Mag. Klaus Reingruber, Geschäftsführer Blue
Sky Wetteranalysen
„Wie hoch wird morgen der heizungsbedingte
Stromverbrauch für eine Fabrikshalle im Linzer
Hafen sein? Für solche lokale Prognosen
reichen die globalen Wettervorhersagemodelle
nicht aus, da sie dafür zu ungenaue Informationen
bieten. Als Lösung haben wir gemeinsam
mit dem SCCH das Vorhersagetool BlueForecast
entwickelt. Es ermöglicht hochqualitative lokale
Wetterprognosen unter Anwendung von Data
Mining. Es werden wiederkehrende Muster in
den Daten erkannt und so können wir künftige
Ereignisse wesentlich genauer vorhersagen.”