AP2 - Erstellung eines dynamischen Simulationsmodelles des Energiesystems
des Supermarktes

Für die simulative Validierung unterschiedlicher Betriebskonzepte wird ein dynamisches Simulationsmodell
erstellt. Grundlage für die Modellierung sind die Erzeuger-, Verteil- und Bedarfssysteme im
Pilot-Supermarkt. Die Modelle werden auf Basis von Auslegungsunterlagen parametrisiert und können
durch historische Monitoring-Daten kalibriert werden. Mittels des Gesamtsystemmodells können unterschiedliche
Algorithmen zur prädiktiven und adaptiven Betriebsoptimierung des Energiesystems verglichen und die vielversprechendsten Ansätze maßgeschneidert für das System ausgewählt werden. Hierbei
kommt der Orchestrierung unterschiedlicher Teilsysteme mit Blick auf das globale Ziel der Lastverschiebung,
besondere Bedeutung zu.

In Teilarbeitspaket 2.1 werden die einzelnen Subsysteme der technischen Gebäudeausstattung objektorientiert
modelliert. Hierunter fallen sowohl die Wärme- und Kälteerzeuger, als auch die Verteilung
und Verbraucher, wie Kühltheken. Die Modelle werden in der Modellierungssprache Modelica implementiert
und in der Open Source Bibliothek AixLib (https://github.com/RWTH-EBC/AixLib) integriert.
Die Teilsystemmodelle werden anschließend mit realitätsnahen Randbedingungen getestet und
mittels Monitoring-Daten aus dem Pilot-Supermarkt parametriert und kalibriert.

Anschließend an AP 2.1 erfolgt die Aggregation der Teilsystemmodelle zum Gesamtsystemmodell. Es
werden reale Lastdaten aus dem Pilot-Supermarkt verwendet, um das realistische Systemverhalten unter
dynamischen Randbedingungen zu validieren. Die Sensorwerte wie Temperatursensoren und Aktorsignale
wie Ventilstellungen werden als In- und Output des Simulationsmodells bereitgestellt, sodass
verschiedene Betriebsstrategien in Arbeitspaket 5 an dem Modell getestet werden können.

AP 5 - Simulative Bewertung und Weiterentwicklung des adaptiven und
prädiktiven Betriebskonzeptes

In diesem Arbeitspaket wird ein ganzheitliches Betriebskonzept für Supermärkte entwickelt und an dem
dynamischen Simulationsmodell (AP2) getestet. Auf Basis der Literatur werden die vielversprechendsten
Ansätze aus dem Bereich der adaptiven und prädiktiven Regelung ausgewählt und in ein koordiniertes
regelungstechnisches Gesamtkonzept integriert.

In der Literatur werden zahlreiche Algorithmen für die Optimierung von Gebäudeenergiesystemen
vorgeschlagen. Auf Basis der Anforderungen in den Gebäudeenergiesystemen von Supermärkten und
des Pilot-Supermarkts werden die vielversprechendsten Algorithmen aus den Bereichen der prädiktiven,
adaptiven, modellfreien- und modellbasierten Regelung ausgewählt und implementiert. Ziel ist
die Validierung der Algorithmen und ihres Zusammenspiels auf Basis des Simulationsmodells, in einem
Lastverschiebeszenario. Die Summe vieler unabhängiger lokaler Teilsystemoptimierungen muss
keinen optimalen Betrieb des gesamten Energiesystems ergeben. Gerade mit Blick auf das Flexibilitätspotential
des gesamten Energiesystems muss eine ganzheitliche Orchestrierung der Teilsysteme
und Subsystemalgorithmen erfolgen, um ein globales Ziel zu erreichen. Die vielversprechendsten Varianten
werden in ein wissenschaftliches Gesamtbetriebskonzept integriert, welches sowohl die Anlagentechnik,
Kühlsysteme sowie Raumklimatisierung und lokale Erneuerbare Energiequellen beinhaltet.
Darauf aufbauend werden Vorschläge zur Verbesserung des im Pilot-Supermarkt im Einsatz befindlichen
prototypischen EMS (AP 4) abgeleitet.

Grundlage für einen optimierten Anlagenbetrieb ist ein Einbeziehen der prognostizierten Lasten in den
Bedarfssystemen des Supermarkts. In diesem Arbeitspaket werden, zur Unterstützung der Arbeitspakete
3 und 4, unterschiedliche Algorithmen aus dem Bereich der Statistik und des Maschinellen Lernens
ausgewählt und verglichen. Gerade im Forschungsbereich „Deep Learning“ wurden vielversprechende
Ergebnisse bei der Vorhersage von Zeitreihen publiziert. Die vielversprechendsten Algorithmen
werden ausgewählt und auf Basis von Genauigkeit und benötigter Rechenleistung, für ihren Einsatz
bei der Lastvorhersage in Supermärkten verglichen. Die besten werden ausgewählt und in das
Betriebskonzept (AP 5.1) integriert und simulativ bewertet.

Peer-Reviewed

Sonstige Veröffentlichungen (Tagungsbeiträge, Poster etc.)