guest ::
001025017 001__ 1025017 001025017 005__ 20260129113354.0 001025017 0247_ $$2HBZ$$aHT031384792 001025017 0247_ $$2Laufende Nummer$$a44935 001025017 0247_ $$2datacite_doi$$a10.18154/RWTH-2026-00473 001025017 037__ $$aRWTH-2026-00473 001025017 041__ $$aGerman 001025017 082__ $$a620 001025017 1001_ $$0P:(DE-82)IDM03779$$aPopp, Rudolf$$b0$$urwth 001025017 245__ $$aModellprädiktive Regelung von Solarturm-Kraftwerken$$cvorgelegt von Rudolf Popp$$honline 001025017 246_3 $$aModel predictive control of solar tower power plants$$yEnglish 001025017 260__ $$aAachen$$bRWTH Aachen University$$c2025 001025017 260__ $$c2026 001025017 300__ $$a1 Online-Ressource : Illustrationen 001025017 3367_ $$02$$2EndNote$$aThesis 001025017 3367_ $$0PUB:(DE-HGF)11$$2PUB:(DE-HGF)$$aDissertation / PhD Thesis$$bphd$$mphd 001025017 3367_ $$2BibTeX$$aPHDTHESIS 001025017 3367_ $$2DRIVER$$adoctoralThesis 001025017 3367_ $$2DataCite$$aOutput Types/Dissertation 001025017 3367_ $$2ORCID$$aDISSERTATION 001025017 502__ $$aDissertation, Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen, 2025$$bDissertation$$cRheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen$$d2025$$gFak04$$o2025-11-07 001025017 500__ $$aVeröffentlicht auf dem Publikationsserver der RWTH Aachen University 2026 001025017 5203_ $$aDer sichere und zugleich effiziente Betrieb solarthermischer Turmkraftwerke stellt aufgrund komplexer Systemdynamiken und hoher Temperaturen eine anspruchsvolle Automatisierungsaufgabe dar. Obwohl die Effizienz mit zunehmender Temperatur steigt, setzen materialbedingte Grenzen enge Beschränkungen an die zulässige thermische Belastung. Insbesondere bei dynamischen Störungen wie Wolkendurchgängen stoßen konventionelle Regelungsverfahren an ihre Grenzen. Sie reagieren verzögert, arbeiten konservativ und schöpfen das Potenzial der Solarenergie nicht vollständig aus. Diese Arbeit untersucht den Einsatz der Modellprädiktiven Regelung (MPR), um den Zielkonflikt zwischen Effizienz und Sicherheit aktiv zu adressieren. Die MPR verwendet ein physikalisches Modell, um unter Berücksichtigung eines Prädiktionshorizonts eine optimale Stellgröße zu bestimmen. Dabei lassen sich sowohl Temperaturgrenzwerte als auch das dynamische Systemverhalten explizit in die Optimierung einbeziehen. Der erste Anwendungsfall umfasst die Regelung eines Salzschmelzereceivers zur Stromerzeugung. Die MPR senkt die mittlere Temperaturabweichung um 45 % und vermeidet bei einem vergleichbaren Wirkungsgrad von rund 86 % sämtliche kritische Grenzwertverletzungen. In 34 simulierten Szenarien mit dynamischen Strahlungseinbrüchen zeigt die MPR eine deutlich höhere Regelgüte und Robustheit gegenüber einer konventionellen Regelung, die aus einem vorgesteuerten PID-Regler mit Sicherheitsheuristiken besteht. Im zweiten Anwendungsfall wird ein Multireaktorreceiver zur direkten Wasserstoffproduktion untersucht. Die Herausforderung besteht darin, die Sonnenstrahlung auf mehrere Reaktoren optimal zu verteilen. In einer umfassenden Parameterstudie wurde ein effizienter Reduktionsbereich ermittelt, den die MPR gezielt ansteuert. Hybride Feldversuche mit vier Reaktorattrappen belegen, dass eine präzise Regelung von Reduktionsgrad und Absorbertemperatur grundsätzlich realisierbar ist, sofern die geforderte Strahlungsverteilung zuverlässig umgesetzt wird. Ein integrierter Störgrößenbeobachter kann Abweichungen von bis zu 60 % zwischen der Soll- und Ist-Einstrahlung erfolgreich kompensieren. Insgesamt verdeutlicht diese Arbeit, dass modellprädiktive Regelungsverfahren in der Lage sind, solarthermische Systeme näher an ihrer physikalischen Leistungsgrenze zu betreiben, ohne dabei Sicherheitsrisiken einzugehen. Die MPR erweist sich somit als ein vielversprechender Ansatz zur Effizienzsteigerung und wirtschaftlichen Optimierung zukünftiger Solarturmkraftwerke.$$lger 001025017 520__ $$aThe safe and efficient operation of solar thermal tower power plants poses a demanding automation challenge due to complex system dynamics and extreme thermal conditions. While higher temperatures improve efficiency, material constraints impose strict thermal limits. Conventional control strategies, such as feedforward PID controllers with heuristic safety mechanisms, reach their limits under dynamic disturbances like passing clouds. They react only after deviations occur, operate conservatively and do not fully exploit the available solar power potential. This work investigates the application of Model Predictive Control (MPC) as an active strategy to balance efficiency and safety. By leveraging a physics-based system model, the MPC enables predictive optimization over a finite planning horizon while explicitly considering thermal limits and dynamic system responses. The first application focuses on the control of a molten-salt receiver for power generation. Compared to a conventional PID controller, the MPC reduces the root mean square temperature deviation by 45%, maintains a thermal efficiency of approximately 86%, and avoids all critical limit violations. Across 34 simulated scenarios, including dynamic cloud-induced irradiance fluctuations, MPC demonstrates significantly higher robustness. The second application addresses a multi-reactor receiver for direct hydrogen production, where solar radiation must be dynamically allocated among several reactors. A detailed parameter study identified an efficient reduction regime, which MPC is able to target specifically. In hybrid field trials with four inactive reactor dummies, the precise control of absorber temperature and reduction degree proves fundamentally feasible. However, this is contingent on accurate realization of the commanded irradiance. Deviations of up to 60% between target and actual irradiance are successfully mitigated using an integrated disturbance observer. In summary, this work demonstrates that MPC holds strong potential for operating solar thermal systems closer to their physical performance limits without compromising safety. MPC thus represents a promising approach to enhance efficiency and economic viability of next-generation solar tower power plants.$$leng 001025017 536__ $$0G:(BMWE)0324202D$$aBMWE 0324202D - Verbundvorhaben: DynaSalt-2 - Unterstützung des dynamischen Betriebs von Salzschmelzereceivern; Teilvorhaben: Regelung des transienten einphasigen Betriebs von Salzschmelzereceivern (0324202D)$$c0324202D$$x0 001025017 536__ $$0G:(BMWE)03EE5042B$$aBMWE 03EE5042B - Verbundvorhaben: SolarFuelNow - Effiziente Regelung solarer Kraftstoffproduktion mit DNI Nowcasts; Teilvorhaben: Modellbasierte Mehrgrößenregelung solarer Multikammerreaktoren unter Einbeziehung eines DNINowcasts (03EE5042B)$$c03EE5042B$$x1 001025017 588__ $$aDataset connected to Lobid/HBZ 001025017 591__ $$aGermany 001025017 653_7 $$aProzessoptimierung 001025017 653_7 $$aSalzschmelzereceiver 001025017 653_7 $$asolare Wasserstoffproduktion 001025017 653_7 $$aSolarturmkraftwerk 001025017 653_7 $$amodel predictive control 001025017 653_7 $$amodellprädiktive Regelung 001025017 653_7 $$amolten salt receiver 001025017 653_7 $$aprocess optimization 001025017 653_7 $$asolar hydrogen production 001025017 653_7 $$asolar tower power plant 001025017 7001_ $$0P:(DE-82)IDM03056$$aAbel, Dirk$$b1$$eThesis advisor$$urwth 001025017 7001_ $$0P:(DE-82)IDM05748$$aPitz-Paal, Robert$$b2$$eThesis advisor$$urwth 001025017 8564_ $$uhttps://publications.rwth-aachen.de/record/1025017/files/1025017.pdf$$yOpenAccess 001025017 8564_ $$uhttps://publications.rwth-aachen.de/record/1025017/files/1025017_source.zip$$yRestricted 001025017 909CO $$ooai:publications.rwth-aachen.de:1025017$$pdnbdelivery$$pdriver$$pVDB$$popen_access$$popenaire 001025017 915__ $$0StatID:(DE-HGF)0510$$2StatID$$aOpenAccess 001025017 9141_ $$y2025 001025017 9101_ $$0I:(DE-588b)36225-6$$6P:(DE-82)IDM03779$$aRWTH Aachen$$b0$$kRWTH 001025017 9101_ $$0I:(DE-588b)36225-6$$6P:(DE-82)IDM03056$$aRWTH Aachen$$b1$$kRWTH 001025017 9101_ $$0I:(DE-588b)36225-6$$6P:(DE-82)IDM05748$$aRWTH Aachen$$b2$$kRWTH 001025017 9201_ $$0I:(DE-82)416610_20140620$$k416610$$lLehrstuhl und Institut für Regelungstechnik$$x0 001025017 961__ $$c2026-01-28T12:55:54.731849$$x2026-01-12T20:24:46.024130$$z2026-01-28T12:55:54.731849 001025017 9801_ $$aFullTexts 001025017 980__ $$aI:(DE-82)416610_20140620 001025017 980__ $$aUNRESTRICTED 001025017 980__ $$aVDB 001025017 980__ $$aphd