Integrative energieeffiziente und -flexible Produktionsplanung : Entwicklung einer multikriteriellen Optimierungsmethode am Beispiel der stahlverarbeitenden Industrie

Abstract

Diese Arbeit umfasst die Entwicklung einer digitalen Planungsmethode, die sowohl die Produktionsplanung als auch die Bewirtschaftung lokaler Energiesystem-komponenten, wie Speichersysteme, integriert optimiert. Angesichts der steigenden Energiepreise, der wachsenden Volatilität am Energiemarkt, sowie der allgemeinen Notwendigkeit den Energie- und Schadstoffausstoß zu reduzieren, entwickeln sich Energieeffizienz und -flexibilität zu zentralen Anforderungen, insbesondere in der energieintensiven Industrie. Das Potenzial für eine optimierte integrierte Planung und Steuerung von Produktions- und Energiesystemkomponenten bleibt jedoch aufgrund der zugrundeliegenden Planungskomplexität und dem Fehlen verfügbarer Softwarelösungen noch ungenutzt. Die in dieser Arbeit entwickelte Planungsmethode widmet sich diesen Herausforderungen, und stützt sich dabei auf eine multikriterielle Meta-Heuristik mit integrierter Simulation des Produktion- und Energiesystemverhaltens. Dabei werden auch dynamische Einflussfaktoren wie variable Energiemarktpreise und wetterabhängige Erträge aus lokaler Stromerzeugung, sowie Optionen der Energiespeicherung berücksichtigt. Die Evaluierung der Methode und die Entwicklung des Planungsdemonstrators erfolgt im Rahmen eines Fallbeispiels in der energieintensiven Stahlproduktion. Neben der Verplanung bestehender Produktionsanlagen und Speichersysteme wird die Methode zur Bewertung verschiedener Energiezukunftsszenarien der Stahlbranche einschließlich Elektrifizierungsmaßnahmen und Wasserstoffnutzung verwendet. Die Anwendung der Methode auf unterschiedliche Energieszenarien, Marktpreisentwicklungen und Speichertechnologien zeigt Effizienz- und Kostenunterschiede auf und dient zur Prüfung der allgemeinen Übertragbarkeit im Rahmen energieintensiver Anwendungen. Der Nutzen der Methode wird zudem in der Gegenüberstellung von integrierter und konventioneller separierter Verplanung von Produktions- und Energiesystem ausgewiesen, wobei Kosteneinsparungen von bis zu 19% erzielt werden.

This PhD dissertation focuses on the development of a metaheuristic planning method that integratively optimizes the production planning as well as the management of local energy system components, such as storage systems. In view of rising energy prices, increasing volatility on the energy market and the general need to reduce energy and carbon dioxide emissions, energy efficiency and flexibility are becoming key requirements, especially in energy-intensive industries. However, the potential for optimized integrated planning and control of production and energy system components remains untapped due to the underlying planning complexity and the lack of available software solutions. The planning method developed in the present dissertation addresses these challenges, relying on a multi-criteria meta-heuristic with integrated simulation of production and energy system behavior. Dynamic influencing factors such as variable energy market prices and weather-dependent yields from local electricity generation are also taken into account. The evaluation of the method and the development of the planning demonstrator are carried out within the framework of a case study in energy-intensive steel production industry. In addition to the planning of production facilities and storage systems, the method is used to evaluate various energy future scenarios for the steel industry, including electrification measures and hydrogen use. The application of the method to different energy scenarios, market price developments and storage technologies reveals efficiency and cost differences and serves to demonstrate the general transferability within the defined system boundaries. The benefits of the method are also shown in the comparison of integrated and conventional separate planning of production and energy systems, whereby cost savings per ton of up to 19% are achieved.