Computersimulationen zählen heute zu den populärsten Ansätzen für die Analyse komplexe Systeme. Darunter fallen auch Energiesysteme, bei deren Design und Analyse Computersimulationen nicht mehr wegzudenken sind. In den letzten Jahren hat die vermehrte Einbindung von erneuerbaren Energieträgern dabei die Komplexität von Energiesystemen deutlich erhöht. Die Integration von unterschiedlichen Energiequellen, beispielsweise Photovoltaikanalgen, Solarthermieanlagen oder Geothermalanlagen, machen die Analyse dieser Energiesysteme zu einer großen Herausforderung. Um einen konkreten Anwendungsfall analysieren zu können, ist es daher wichtig eine Simulationsumgebung zu haben, die eine korrekte und eziente Simulation des Gesamtsystems erlaubt. Betrachtet man die Entwicklung von Simulationspaketen (SP) bemerkt man, dass diese auf natürliche Weise demselben Schema der gegenseitigen Abgrenzung folgen, das man auch zwischen unterschiedlichen wissenschaftlichen Bereichen vorfindet. Die meisten SPs fokussieren sich hauptsächlich auf eine ganz bestimmte Problemdomäne. Das ist vorteilhaft, denn die Entwickler dieser SPs sind Experten auf ihrem Gebiet, sodass der Einsatz dieser SPs in der spezifischen Domäne die Zuverlässigkeit der entwickelten Modelle erhöht. Dazu im Widerspruch befinden sich aber komplexe Modelle, wie etwa im Bereich moderner Energiesysteme, die oft mehrere Domänen umfassen. Um solche komplexen Modelle entwickeln zu können gibt es zwei Optionen: entweder man entwickelt ein neues Simulationspaket, dass alle Domänen abdeckt, oder bereits entwickelte Simulationspakete werden in gemeinsamer Verbindung verwendet. Offensichtlich erfordert die erste Option viel mehr Ressourcen als die zweite, sofern es allgemeine Ansätze für die Kopplung beliebiger Simulationspakete gibt. Viele Wissenschaftler haben sich bereits diesem Thema aus verschiedenen Richtungen gewidmet. Eine Gruppe vonWissenschaftlern hat sich dabei auf die Entwicklung einer Simulationsmethodik spezialisiert, welche die Modellentwicklung komplexer Domänen ermöglicht. Das ist der Erstellung eines übergeordneten Simulationspaketes sehr ähnlich, was zwar vorteilhaft ist aber keine schnellen Resultate liefert. Eine andere Gruppe spezialisierte sich auf die Entwicklung von Standards für die Simulationsinteroperabilität, während wieder andere sich auf die mathematischen Aspekte von Simulationskopplung fokussierten. Andere versuchten einfach verschiedene Simulationspakete auf die eine oder andere Art miteinander zu koppeln. Aus den Fehlern der letzten Gruppe konnte der Autor ableiten, dass es einen Bedarf an daran gibt mathematisch gut fundierte Methoden für Ingenieure, die sich mit Simulation befassen, zur Verfügung zu stellen. Der Beitrag der vorliegenden Arbeit ist, dass sie einen Blick auf mathematische Methoden für die Kopplung verschiedener Simulationen wirft, die gebräuchlichsten Standards für Simulationsinteroperabilit ät wählt und dann diese Methoden in Algorithmen für Simulationskopplung konvertiert. Die entwickelten Algorithmen gehen mit den ausgesuchten Standards für Simulationsoperabilität konform. Die die meisten Simulationspakete in separaten Prozessräumen laufen, handelt es sich inhärent um ein verteiltes Problem. Deshalb sind die resultierenden Algorithmen auch verteilt. Algorithmen mit all diesen Eigenschaften sind nach bestem Wissen des Autors noch nie der wissenschaftlichen Gemeinschaft präsentiert worden. Nachdem es in diese Richtung laufende Forschungsaktivitäten gibt, sind hier die populärsten Methoden ausgewählt worden, um verteilte Algorithmen zu erstellen. Die ausgewählten Standards für Simulationsinteroperabilität sind High Level Architecture (HLA) und Functional Mock-up Interface (FMI). Die präsentierten Algorithmen wurden getestet, um ihre Vor- und Nachteile zu evaluieren. Das Endergebnis der präsentierten Arbeit ist ein Framework, dass es Ingenieuren mithilfe von Simulationspaketen, die HLA unterstützen, erlaubt, Simulationen zu entwickeln, die unterschiedliche Domänen verbinden. Das Framework beinhaltet Implementierungen all der abstrakten Algorithmen, die in der vorliegenden Arbeit diskutiert sind. Dabei abstrahiert es die Komplexität von HLA und FMI. Um die laufende Forschung zu unterstützen, ermöglicht das präsentierte FrameworkWissenschaftlern die Entwicklung und das Testen von neuen Algorithmen auf einfache Weise.
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Simulation is currently one of the most popular methods for analysis of complex systems. Like many other domains, energy systems rely heavily on simulations for model verification and analysis. In past few years promotion and increase of renewable energy systems have added many complexities into energy systems. Introduction of many dierent forms of energy sources, like, solar electrical energy, solar thermal energy, geothermal energy and others, have made the analysis of energy systems much more challenging. To analyze a complete scenario given at hand, it is important to have a simulation framework which is able to simulate the scenario accurately and eectively. Looking at the development of simulation packages (SPs), it is natural that they have followed the same pattern of separation as found in dierent scientific fields. Most SPs are focused mainly on one certain type of problem domain. It is beneficial, because the people who have developed SPs are experts in their fields, so using SPs for their specific domain increases reliability in the developed models. Contrarily, complex models, like modern energy systems, are often related to multiple domains. To develop complex models there are two options, either a new simulation package could be developed which covers all domains, or already developed simulation packages could be used in conjunction. Clearly, first option requires much more resources than the second one, only if techniques could be devised to couple any number of simulation packages. Many scientists have already been focusing on the problem from dierent directions. One group of scientists focused on developing a simulation methodology which could enable model development of complex domains. It is similar to creating a grand simulation package for all types of simulations, which is beneficial but does not give rapid results. Another group focused on developing standards for simulation interoperability, while others focused on mathematical aspects of simulator coupling. Some others just tried to couple dierent simulation packages by one way or the other. Learning from mistakes of the last group, it is realized by the author that there is a need of putting mathematically sound techniques into the reach of simulation engineers. The contribution of this work is that it looks into the mathematical techniques of coupling dierent simulations, and choses most popular simulation interoperability standards, then converts those techniques into algorithms for simulator coupling. The developed algorithms conform to the selected simulation interoperability standards. As most simulation packages run in separate process spaces, so the problem is inherently distributed. Consequently, the resulting algorithms are also distributed. As per knowledge of the author, algorithms having all these capabilities have never been presented before in the research community. As there is ongoing research on simulator coupling techniques, so here most popular techniques have been chosen to be converted into distributed algorithms. The selected simulation interoperability standards are the High Level Architecture (HLA) and the Functional Mock-up Interface (FMI). Tests have been performed on the presented algorithms to measure their limitations and benefits. In the end the combined eort is converted into a framework, which allows simulation engineers to develop multi-domain simulations, using simulation packages conforming to HLA or FMI. The framework contains implementation of all the abstract algorithms discussed in the presented work. While doing so, it abstracts away the intricacies of the HLA and the FMI. To facilitate ongoing research, presented framework enables the scientists to develop and test new algorithms with ease. A simulation framework enabling standardized co-simulation with the ability to use such wide range of simulation packages in a distributed environment, is not known to be presented before.
