Masterarbeit Julian Lanz

 

Entwicklung einer agentenbasierten Betriebsoptimierung für Gebäudeenergiesysteme

Ablaufdiagramm Urheberrecht: EBC Ablaufdiagramm der agentenbasierten Optimierung

Im Zuge der Klimaerwärmung ist die Reduzierung derCO2 Emissionen und eine Minimierung des damit verbundenen Energieverbrauchs in Deutschland unabdingbar. Ein großer Anteil der Energie wird für die Raumwärme von Gebäuden genutzt, die jedoch heutzutage noch durch einfache Regler geregelt werden. Insbesondere große Gebäudekomplexe haben eine Vielzahl unterschiedlicher und interagierender Energiesysteme, die bei einer gesamtheitlichen Betrachtung kaum zu optimieren sind. Eine Aufbrechen dieser Interaktion könnte die Regelung vereinfachen. Inhalt dieser Arbeit ist daher die Entwicklung eines agentenbasierten Regelungsansatzes für Gebäudeenergiesysteme. Dazu wurde das Gesamtsystem in einzelne Teilsysteme aufgespalten, die jeweils durch einen Agenten gesteuert werden. Ein übergeordneter Koordinator berechnet die optimalen Zustände, um das Gebäude mit möglichst geringem Energieeinsatz auf einer festgelegten Temperatur zu halten. Diese Zustände werden dann von den Agenten eingestellt. Um die Qualität der Regelung zu verbessern, wird der Koordinator mit Techiken der modellprädiktiven Regelung unterstützt. Somit können auch zukünftige Ereignisse in die Optimierung mit einbezogen werden. Um die Gesamtkosten des Systems minimieren zu können, benötigt der Koordinator mehrere Kostenfunktionen für die zu berechnenden Zustände. Die Kostenfunktionen werden von den einzelnen Agenten generiert. Dafür rastern sie zunächst ihre einstellbaren Parameter ab, um so ein Kennfeld aller möglichen Zustände zu generieren. Aus den Kennlinien berechnen sie anschließend die Kostenfunktion und geben diese an den Koordinator zurück. Um den Rechenaufwand zu reduzieren, werden bereits abgeschlossene Berechnungen im Zuge von Dynamic Programming gespeichert.

Die Methodik wurde anhand eines beispielhaften Gebäudes validiert. Dabei zeigte sich, dass der untersuchte Ansatz erfolgreich das System regeln konnte. Durch die Verwendung des agentenbasierten Ansatzes mit MPC konnte der Energieverbrauch im Vergleich zu einer PID-Regelung gesenkt werden. Kritikpunkte ergeben sich jedoch hinsichtlich des hohen Rechenaufwandes zur Erstellung der Kennfelder. Außerdem können die Ventilstellungen aufgrund des hohen Simulationsaufwands nicht häufig aktualisiert werden, sodass größere Abweichungen von der Solltemperatur aufgetreten sind. Ein möglicher Lösungsansatz besteht in der Verringerung der Schrittlänge. Hierdurch könnte die Regelungseffektivität weiter verbessert werden.