Modular optimization for the holistic energy management of industrial multi-energy systems

Abstract

Das Ziel, energiebezogene Emissionen zu reduzieren, stellt Industriebetriebe vor die Herausforderung, die Volatilität erneuerbarer Energiequellen an den Energiebedarf der Produktionsprozesse anzupassen. Dies erfordert zum einen technologische Transformationen inklusive der Einrichtung von Flexibilitäten, zum anderen steigen dadurch sowohl die Anforderungen an das Energiemanagement, als auch damit verbundene Möglichkeiten. Unter Berücksichtigung von Prognoseschwankungen und Planungsunsicherheiten erfordert dies nicht nur eine zuverlässige, robuste Planung, sondern ebenso eine entsprechende Regelung zur Umsetzung der Fahrpläne. Digitale, operative Energieoptimierung und adaptive, modelprädiktive Regelung (MPC) zählen zwar bereits zum Stand der Technik, allerdings ist die Erstellung entsprechender Werkzeuge im Allgemeinen eine sehr umfassende und umfangreiche Aufgabe, welche darüber hinaus große spezifische Expertise erfordert. Nicht zuletzt aufgrund dessen sind die Entwicklung anwenderfreundlicher Methoden zur Energieoptimierung, sowie adaptiver MPC-Ansätze von großem wissenschaftlichen Interesse, allerdings lässt sich eine Forschungslücke in der Kombination beider Instrumente, im Speziellen für komplexe Energiesysteme identifizieren. Mit dem übergeordneten Ziel der Entwicklung einer generischen, modularen Methode zur simultanen, operativen online-Optimierung und Regelung von Energieanlagen setzt diese Doktorarbeit an dieser Stelle an. Der Mehrwert eines solchen Energy-Management and Control-Systems (EMCS) liegt dabei nicht nur in der Optimierung der innerbetrieblichen Energienutzung, sondern ebenso darin, dass dezentrale Energiesysteme als planbar flexible Konsumenten die netzgebundene Einspeisung erneuerbarer Energieträger forcieren und erleichtern können. Durch den modularen Aufbau steigen die Vorteile der Methode im Speziellen mit der Komplexität der Systeme an. Insbesondere daher ist es essentiell, dass für die Entwicklung der Methode ein entsprechend vielseitiges und flexibles Energiesystem als Referenz Use-Case herangezogen wird.Die Erstellung dieses Referenzenergiesystems (RES) stellt deshalb ein wesentliches Teilziel der Arbeit dar. Der vorrangige Fokus gilt dabei Prozessen mit Wärmebedarf auf einem Temperaturniveau unter 170°C, wozu unter anderem der Lebensmittelsektor zählt. Für derartige Prozesse existieren bereits Technologien zur erneuerbaren Energiebereitstellung sowie auch zur Speicherung und Kopplung von thermischer und elektrischer Energie. Insbesondere weisen dabei Hochtemperaturwärmepumpen vielversprechende Flexibilitäts- und Einsparungspotentiale auf, was die Integration dieser Technologie zu einem wichtigen Bestandteil des betrachteten Energiesystems macht. Das allgemeine Layout dieses Systems wird zunächst empirisch, basierend auf Analysen realer Anlagen und Literaturrecherchen abgeleitet. Darauf aufbauend erfolgt die Integration neuer Technologien durch den Einsatz von mathematischer Optimierung zur Komponentenauslegung. Auf Basis dieses Referenzenergiesystems wird im Anschluss das EMCS entwickelt und getestet. Zentraler Fokus gilt dabei der Entwicklung eines generischen Modellierungsansatzes zur unmittelbaren, simultanen Erstellung hierarchisch agierender Optimierungsprobleme. Der Ansatz kennzeichnet sich durch eine modulare, komponentenbasiertes Konzept, welche sich an einer thermodynamischen, energieträgerbezogenen Spezifizierung der Energieanlagen orientiert. Dies soll eine rasche, direkte und unkomplizierte Definition der spezifischen Funktionen sowie die Interaktion der verschiedenen Optimierungsebenen im Sinne der Zusammensetzung von Kostenfunktion, Betriebs- und Randbedingungen ermöglichen.Da das in Echtzeit arbeitende EMCS in ständiger Interaktion mit einer realen Anlage steht, ist es für die Entwicklung der Methode ebenso erforderlich, Simulationsmodelle aller Einzelkomponenten des RES zu erstellen, welche das Verhalten genauer und detaillierter abbilden können, als die Optimierungsmodelle. Diese dienen nicht nur als Gegenspieler zu den Optimierungsmodellen, sondern werden ebenso zum Vergleich mit einfachen konventionellen Regelstrategien beaufschlagt.Die zentralen Erkenntnisse dieser Dissertation orientieren sich an der Herausforderung, den Energiebedarf industrieller Prozesse an stark schwankende erneuerbare Erzeugung und Energiepreise anzupassen. Dazu wird der schrittweise Ansatz, der mit der Design-Optimierung des RES begann, durch eine umfassende funktionale Leistungsbewertung des EMCS fortgeführt. Die qualitative und quantitative Analyse basiert auf dem Vergleich verschiedener saisonaler, methodischer, Konfigurations- und Managementszenarien und evaluiert mögliche wirtschaftliche, betriebliche und ökologische Verbesserungspotenziale.Aus methodischer Sicht sind die vor allem die Genauigkeit der Vorausplanung, der Einfluss von Prognosen sowie Planungs- und Modellierungsungenauigkeiten und die systemische Anpassungsfähigkeit von wesentlichem Interesse. Aus betrieblicher, ökonomischer und ökologischer Sicht werden insbesondere Erkenntnisse über die Nutzung von Flexibilitäten zur Reduktion energiebedingter Emissionen, die Substitution von Energieträgern, die Anpassung der netzgebundenen Energiebeschaffung sowie die Wechselbeziehung zwischen technologischen und betrieblichen Aspekten dargelegt.

The goal of establishing a sustainable and environmentally harmless energy supply and reducing energy-related emissions presents industrial companies with the challenge of adapting the volatility of renewable energy sources to the requirements of production processes. On the one hand, this requires technological transformations including the establishment of flexibilities; on the other hand, it increases both the requirements for energy management as well as associated opportunities. Additionally, considering the inherent existence of forecast uncertainties, this requires not only reliable, robust operational planning but also appropriate control for complying with desired schedules. The applications of optimization in energy management and model predictive control (MPC) are already state of the art, but the implementation of respective tools into existing systems and organizational procedures is generally a very comprehensive and extensive task, often requiring specific professional expertise. Not least because of this, the development of easy-manageable methods for energy optimization as well as robust and adaptive MPC approaches are of great scientific interest, but a research gap can be identified in the combination of both features, especially for complex multi-component energy systems. Subsequently, also studies evaluating effective associated savings and operational performance improvements in close-to-real environments are very limited, which constitutes an essential barrier for companies to implement such tools. Starting at this point, this work provides valuable contributions to overcome these gaps and tackles the topic from the integration of new technologies to a detailed evaluation of the performance and savings potentials in a close-to-real environment. On a methodical level, the development of a generic, modular framework for the simultaneous, online operational optimization and control of complex multi-energy systems, represents the central novelty. Establishing a fast, direct, and straightforward definition and implementation, the approach is characterized by a modular, component-based superstructure using a thermodynamic, energy carrier-related specification of the energy plants. The added value of such an energy management and control system (EMCS) lies not only in the optimization of the internal energy use but also in the fact that decentralized energy systems can force and facilitate the grid-bound feed-in of renewable energy sources as plannable flexible consumers. Due to their modular structure, the advantages of the method increase in particular with the complexity of the systems. Therefore, it is essential to use a versatile and flexible energy system as a reference use-case, firstly for the development of the method, but most importantly to demonstrate the potential for improvement and savings.The creation of this reference energy system (RES) therefore represents a major sub-goal of the work. The primary focus is on processes with heat demand at a temperature level below 170°C, which are particularly found in the food sector. For such processes, technologies for renewable generation as well as for storage and coupling of thermal and electrical energy exist. In particular, high-temperature heat pumps show promising flexibility and savings potentials, which makes the integration of this technology an important part of the energy system under consideration. The general layout of this system is first derived empirically, based on analyses of real plants and literature research. Based on this, the integration of new technologies is done by using mathematical optimization for component design. Subsequently, the EMCS is developed and tested on the RES. Since the real-time operating EMCS is in constant interaction with a real plant, for the development of the method is also necessary to create simulation models of all individual components in the RES, which can represent the behavior more accurately and in greater detail than the optimization models. These not only serve as counterparts to the optimization models but are also used for comparison with a conventional control strategy. The central findings of this dissertation are oriented towards the challenge of adapting the energy demand of industrial processes to strongly fluctuating renewable generation and energy prices. Therefore, the step-wise approach which started with the design-optimization of the RES is complemented by a comprehensive functional performance evaluation of the EMCS. The qualitative and quantitative analysis is based on the comparison of different seasonal, methodological, configuration, and management scenarios and investigates potential economic, operational, and environmental improvement potentials.From a methodological perspective, the accuracy of forward planning, the influence of forecasting as well as planning and modeling inaccuracies, and systemic adaptability are of essential interest. Focusing on operational, economic, and environmental perspectives, insights are provided in particular on the utilization of flexibilities to reduce energy-related emissions, substitution of energy sources, adaptation of grid-bound energy procurement as well as on the interrelation between design and operational aspects.