Implementation and validation of a multi layer model predictive controller for energy supply systems

Abstract

In this thesis, a newly developed multi-layer model predictive control concept, the Energy Demand Control System (EDCS), is implemented and validated on a simulation model. The simulation model is developed, verified, and validated with industrial measurement data. The model consists of three main components: a heat supply controlled by a hysteresis controller, sensible heat storage, and heat demand. The EDCS replaces the hysteresis controller and calculates the optimal trajectories for the heat pump operation. The trajectory is calculated by solving a linear mixed-integer optimization problem considering the heat demand prediction, the power price prediction, model constraints, and objectives. The EDCS enables a reduction of energy costs by utilizing the flexible power price market while ensuring process quality with optimal heat supply. In this thesis, the online heat demand predictor of the EDCS is developed further with focus on robustness against unpredicted time shifts in the heat demand. A simulation study is conducted to examine the effect of unpredicted heat demand starts and the robustness of the EDCS on the process quality. This thesis shows that the EDCS is applicable for the examined process and reached a software status, which ensures an error-free and comprehensible execution. The study results illustrate that the EDCS can reduce insufficient heat supply while reducing the cost of power consumption. A Pareto front is presented visualizing the trade-off between process safety and consumed power cost.

In dieser Arbeit wird das neu entwickelte mehrschichtige modellprädiktive Regelkonzept Energy Demand Control System (EDCS), implementiert und an einem Simulationsmodell validiert. Das Simulationsmodell wird mit industriellen Messdaten erstellt, verifiziert und validiert. Es besteht aus folgenden Komponenten: eine Hystere geregelte Wärmeversorgung, ein thermischer Wärmespeicher und eine Wärmesenke. Das EDCS ersetzt den Hystereseregler und berechnet die optimale Prädiktion des Eingangssignals für die Wärmepumpe. Die Prädiktion wird durch Lösen eines linearen gemischt- ganzzahligen Optimierungsproblems berechnet. Dabei werden die Prädiktion des Wärmebedarfs, die Prädiktion des Strompreises sowie linearisierte Modelle und Kostenfunktionen benutzt. Das EDCS reduziert die Energiekosten durch Nutzung des flexiblen Strompreismarktes. Weiters wird die Prozessqualität durch eine optimale Wärmeversorgung auf Basis der Wärmeprädiktion sichergestellt. In dieser Arbeit wird eine Echtzeit Methode zur Verbesserung der Prädiktion des Wärmebedarfs entwickelt und im EDCS implementiert. Damit soll die Robustheit der Wärmeversorgung gegenüber unvorhergesehenen Startzeitverschiebungen im Wärmebedarf erhöht werden. Es wird eine Simulationsstudie durchgeführt, um die Auswirkung von unvorhergesehenen Wärmelasten auf die Prozessqualität und die Robustheit des EDCS gegenüber ungenau prädizierten Wärmelasten zu untersuchen. Diese Arbeit zeigt ein Simulationsmodell welches mit den Messdaten der untersuchten Anlage validiert wurde. Die durchgeführten Simulationen zeigen, dass das EDCS in der untersuchten Anlage anwendbar ist. Weiters zeigen die Ergebnisse, dass das EDCS einen Softwarestatus erreicht hat, der eine fehlerfreie und reproduzierbare Ausführung gewährleistet. Die Ergebnisse der Studie zeigen, dass das EDCS Fälle von unzureichender Wärmeversorgung reduziert und gleichzeitig die Kosten für den Stromverbrauch senkt. Der Zusammenhang zwischen Prozesssicherheit und Kosten wird mittels Pareto-Front dargestellt.