Distributed observer design for packed bed thermal energy storage systems with parameter estimation

Abstract

Diese Masterarbeit befasst sich mit der modellbasierten Überwachung von thermischen Schüttspeichern während des Betriebs. Ziel ist es, den zeitlichen Verlauf der Temperatur im Speicherinneren zuverlässig abzubilden und gleichzeitig den Wärmeübergang zwischen Wärmeträgerfluid und Speichermedium fortlaufend zu bestimmen. Der Ansatz ist auf den Einsatz in Echtzeit ausgelegt und verfolgt das Ziel, den messtechnischen Aufwand durch eine gezielte Auswahl und Platzierung weniger Temperatursensoren möglichst gering zu halten. Zur Beschreibung des thermischen Verhaltens des Speichers wird ein Modell reduzierter Ordnung eingesetzt, welches mittels Snapshot Proper Orthogonal Decomposition aus hochaufgelösten numerischen Simulationen abgeleitet wird. Aufbauend darauf werden die Messkonfiguration und die prinzipielle Beobachtbarkeit des Systems analysiert und ein geeigneter Zustandsbeobachter entwickelt. Ergänzend hierzu wir dein Verfahren zur laufenden Anpassung des Wärmeübergangskoeffizienten integriert, um Abweichungen zwischen Modell und realem System auszugleichen. Die Validierung erfolgt anhand experimenteller Untersuchungen sowie durch den Vergleich mit hochaufgelösten numerischen Simulationen. Die Ergebnisse zeigen, dass die Thermokline auch unter sehr falschen Anfangsbedingungen zuverlässig erfasst werden kann. Gleichzeitig lässt sich der Wärmeübergang mit hoher Genauigkeit bestimmen, sodass eine robuste Zustands- und Parameterabschätzung möglich ist. Eine optimierte Sensoranordnung verbessert die Beobachtbarkeit, wobei diese systembedingt nicht in allen Betriebszuständen vollständig erreicht werden kann. Insgesamt zeigt die Arbeit, dass mit einem kombinierten Beobachter- und Parameterschätzansatz eine effiziente und praxistaugliche Überwachung von thermischen Schüttspeichern realisierbar ist. Der entwickelte Ansatz trägt dazu bei, den Sensoraufwand zu reduzieren und den sicheren sowie effizienten Betrieb thermischer Energiespeicher zu unterstützen.

Efficient operation and control of packed bed thermal energy storage (PBTES) systems critically depend on precise knowledge of the thermocline position and shape, as it directly determines storage efficiency, usable energy content, and operational flexibility. However, direct measurement of the full temperature distribution is impractical in real applications due to limited sensor availability and harsh operating conditions. This work therefore addresses the problem of thermocline tracking by means of model-based state observation combined with online parameter identification. A novel observer-based methodology is proposed for the real-time reconstruction of the spatial temperature distribution inside a PBTES and the simultaneous estimation of the heat transfer coefficient(HTC) between the heat transfer fluid and the storage material. A reduced-order temperature model isderived using Snapshot Proper Orthogonal Decomposition, enabling computationally efficient estimation while preserving the dominant thermocline dynamics. Observability properties of the reduced model are analyzed using the observability Gramian, which further guides optimal sensor placement and observer design. To account for parameter uncertainties and operational changes, an online HTC estimation scheme based on the Ternary Search Algorithm is integrated into the observer framework. The combined approach allows robust thermocline reconstruction and parameter identification during operation using only a small number of optimally placed sensors. Validation against experimental measurements and high-fidelity simulations demonstrates high estimation accuracy and robustness with respect to initialization errors and parameter mismatches. The proposed framework provides a practical solution for thermocline tracking in PBTES systems and supports efficient, reliable, and sensor-efficient operation of thermal energy storage.