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From dynamic simulation to optimal design and control of adsorption energy systems = Von dynamischer Simulation zu optimalem Design und Steuerung von adsorptionsbasierten Energiesystemen
2018
Dissertation, RWTH Aachen University, 2018
Veröffentlicht auf dem Publikationsserver der RWTH Aachen University
Genehmigende Fakultät
Fak04
Hauptberichter/Gutachter
;
Tag der mündlichen Prüfung/Habilitation
2018-02-02
Online
DOI: 10.18154/RWTH-2018-222524
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/720018/files/720018.pdf
Einrichtungen
Inhaltliche Beschreibung (Schlagwörter)
adsorption chiller (frei) ; dynamic modelling (frei) ; model predictive control (frei) ; opimal design (frei)
Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 620
Kurzfassung
Der weltweite Heiz- und Kühlbedarf wird in den nächsten Jahrzehnten weiter steigen. Adsorptionssysteme, insbesondere Adsorptionswärmepumpen und -kältemaschinen können Teile dieses Bedarfs klimafreundlich decken, indem sie Solarwärme oder Abwärme als Antriebsquelle nutzen. Allerdings ist die Entwicklung von Adsorptionssystemen herausfordernd, da viele Aspekte berücksichtigt werden müssen: (1) eine inherente Dynamik, (2) konkurrierende Zielgrößen, (3) eine hohe Anzahl an Designparametern, (4) ein starker Einfluss der Steuerung und (5) eine hohe Empfindlichkeit gegenüber Betriebsbedingungen. Bisher wurden diese Effekte mittels Sensitivitätsanalysen einzeln untersucht. In dieser Arbeit wird darüber hinaus auch das Zusammenspiel aus Design, Steuerung und Betriebsbedingungen untersucht und optimiert. Die Basis für die Optimierung bilden dynamische Simulationsmodelle. Diese Modelle müssen zum einen schnell lösbar sein, zum anderen müssen sie aber auch die Effekte aller Optimierungsparameter abbilden. Zu diesem Zweck wird eine objektorientierte Modellbibliothek in der Programmiersprache Modelica entwickelt und vorgestellt. Für die simultane Optimierung von Design und Steuerung wird ein multi-kriterielles Optimalsteuerungsproblem formuliert. Dieses Optimalsteuerungsproblem enthält die Dynamik des Adsorptionssystems durch die Einbindung eines Simulationsmodells. Zusätzlich werden Punkt- und Pfadbeschränkungen formuliert, die beispielsweise den zyklischen Betrieb des Systems sicherstellen. Das multi-kriterielle Optimierungsproblem wird mit Hilfe der epsilon-constraint Methode in viele einkriterielle Probleme zerlegt. Diese werden dann mit Hilfe eines effizienten Mehrschießverfahrens gelöst. Das beschriebene Optimierungsverfahren wird benutzt, um exemplarisch das Zusammenspiel von Adsorbergeometrie, Komponentendimensionierung, Systemverschaltung und Steuerung zu untersuchen und zu optimieren. Darauf aufbauend werden weitere spezielle Fragestellungen beleuchtet, wie der Einfluss der Zielfunktion oder der Betriebsbedingungen auf die optimale Lösung. Der Trade-off zwischen Leistungsdichte und Effizienz wird mit Hilfe der erzielten Pareto Kurven diskutiert. Die entwickelten Modelle und das Optimierungsverfahren werden genutzt, um eine modellprädiktive Regelung für Adsorptionskältemaschinen zu entwickeln und zu implementieren. Dadurch kann die Steuerung während des Betriebs optimal auf sich ändernde Randbedingungen reagieren. Darüber hinaus werden Heuristiken abgeleitet, die mit Hilfe weniger Messgrößen einen Pareto-optimalen Betrieb einer 1-Bett Adsorptionskältemaschine erlauben. Alle entwickelten Regelungen werden experimentell untersucht und bewertet.Worldwide heating and cooling demand will rise significantly over the next decades. Adsorption energy systems, namely adsorption chillers and heat pumps, have the potential to provide parts of this demand environmentally friendly by employing solar heat or waste heat. Designing adsorption energy systems is challenging due to the following reasons: (1) intrinsic dynamics, (2) multi-objectiveness, (3) large variety in design parameters, (4) strong influence of control, and (5) a large impact of input parameters such as temperatures. In many studies, these effects have been investigated separately by conducting sensitivity analyses. To explore also the interactions between design, control, and input parameters, a simultaneous optimisation approach is presented and exemplified in this thesis. Key to simultaneous optimisation are fast simulation models which capture the effects of all optimisation parameters. To quickly model new advanced adsorption energy systems, an object-oriented, dynamic-model library is developed in the programming language Modelica. To conduct a simultaneous optimisation of design and control, a multi-objective optimal control problem is formulated. This optimal control problem includes the system dynamics which are captured in the dynamic process model. Additionally, point and path constraints are formulated, ensuring cyclic steady state. The multiobjectiveness is taken care of by employing the -constraint method. The resulting single-objective optimal control problem is solved by the efficient multiple shooting algorithm MUSCOD II. The developed optimisation framework is used to rigorously analyse the interaction between adsorber-bed design, component sizing, thermodynamic cycle, and control. The framework is also used to investigate the effect of the objective function and of varying input temperatures on design and control. The multi-objective optimisation results are used to discuss the trade-off between efficiency and power density by employing the Pareto frontier. Finally, simulation models and optimisation framework are used to set up a model predictive control (MPC). The MPC allows to identify and adjust the optimal control parameters based on varying input conditions. Based on these results, new heat-flow based heuristics are developed, which lead to a Pareto-optimal operation of one-bedadsorption chillers. Both MPC and heuristics are applied experimentally to a one-bed chiller.
OpenAccess: 
PDF
(additional files)
Dokumenttyp
Dissertation / PhD Thesis/Book
Format
online, print
Sprache
English
Externe Identnummern
HBZ: HT019624334
Interne Identnummern
RWTH-2018-222524
Datensatz-ID: 720018
Beteiligte Länder
Germany
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