Please use this identifier to cite or link to this item: http://dx.doi.org/10.14279/depositonce-249
Main Title: Modellierung, Simulation und Optimierung solarthermischer Anlagen in einer objektorientierten Simulationsumgebung
Translated Title: Modelling, simulation and optimization of solarthermal systems in an object-oriented simulation environment
Author(s): Schrag, Tobias
Advisor(s): Jähnichen, Stefan
Granting Institution: Technische Universität Berlin, Fakultät IV - Elektrotechnik und Informatik
Type: Doctoral Thesis
Language: German
Language Code: de
Abstract: In der vorliegenden Arbeit werden die neuen Möglichkeiten der Modellbildung, Simulation und Optimierung mit der in der Version 1.0 erweiterten Simulationsumgebung Smile vorgestellt und auf drei unterschiedliche Beispiele solarthermisch unterstützter Energieversorgungen angewandt. Hierfür wird der Aufbau des Smile-Systems erläutert, bei dem durch das Konzept der konfigurierbaren Software-Architektur die Erweiterbarkeit und Anpassungsfähigkeit an spezielle Anforderungen ermöglicht wird. Die Nutzung der objektorientierten Strukturierungsmöglichkeiten beim Aufbau einer Komponentenbibliothek für Solar- und Gebäudetechnik wird beschrieben und deren Vorteile bei der Modellierung und Validierung werden aufgezeigt. Durch die Integration numerischer Optimierungsverfahren in die Simulationsumgebung können Parameterstudien ersetzt und Auslegungsrechnungen durchgeführt werden. Neben der Auswahl eines geeigneten Verfahrens wird versucht, die problematisch langen Rechenzeiten durch Reduzierung der Eingangsdaten zu verkürzen. Durch die Verwendung neuronaler Netze können die in Jahresdatensätzen enthaltenen Informationen konzentriert werden. Die dadurch erzielte Beschleunigung der Berechnung ist aber auch mit einem Genauigkeitsverlust verbunden, dessen Konsequenzen je nach Zielsetzung der Optimierung beurteilt werden müssen. Um die Möglichkeiten von Smile aufzuzeigen, werden Anlagen zur Brauchwassererwärmung und zur Heizungsunterstützung sowie solare Nahwärmesysteme untersucht. Bei ersteren werden nur große Anlagen mit Pufferspeichern betrachtet. Insbesondere werden verschiedene Entladestrategien miteinander verglichen. Mit Hilfe der numerischen Optimierung wird für eine bestimmte Anlage die vorteilhafteste Kombination aus Wärmetauscher und anliegendem Massenstrom bestimmt. Der Einsatz von Smile zur kombinierten Anlagen- und Gebäudesimulation wird an Sanierungsmaßnahmen von ostdeutschen Plattenbauten demonstriert. Um ein geplantes solarunterstütztes Luftheizungssystem zu beurteilen, werden sowohl das Gebäude, die Anlage, als auch die geplante Regelungsstrategie modelliert. Verbesserungsmöglichkeiten der Verschaltung und der Regelung werden durch vergleichende Simulationen und Optimierungsrechnungen aufgezeigt. Die größten solarthermischen Anlagen für solarunterstützte Nahwärmesysteme benötigen einen zentralen saisonalen Speicher. Da durch dessen hohe Kosten die Wärmepreise deutlich steigen, wird durch Simulationen untersucht, wie weit ein rein passiver Speicher durch eine geothermische Tiefensonde ersetzt werden kann, die nicht nur Energie speichern kann, sondern vor allem der aktiven Erdwärmenutzung dient. Um eine geeignete Dimensionierung für eine gewünschte regenerative Deckungsrate zu bestimmen, wird mit Hilfe des Optimierers der erzielbare Wärmepreis minimiert und so Smile als Auslegungswerkzeug genutzt.
The simulationenvironment SMILE 1.0 and its new possibilities for modelling, simulating and optimising are described and demonstrated by three different examples of solarthermal aided energy supply systems. These examples have in common, that they deal with rather large systems and that they are all related to actual research projects. As the results obtained through the simulations have not only exemplary character but also represent new insights, their scientific background is given, too. The structure of the SMILE system is explained, where the concept of free software architecture enables extentability and adaption for special demands. The structuring of an object-oriented component library for solar- and building-models is shown and the advantages of object-orientation for modelling and validating are described. The integration of numerical optimization methods in the simulation environment allows automatic parameter studies and design calculations. To reduce the calculation time, different optimization strategies are studied as well as the reduction of the input weather data with neuronal nets. With this data reduction an acceleration for the design calculation of solar domestic hot water systems can be achieved, that leads in contrary to ordinary statistical methods to an acceptable accuracy. The examples differ not only in their relevance for the energy market, but also in the features of the simulationenvironment, they demonstrate. First large hot water buffer systems are studied. Two different designs for the discharging of a buffer are compared and it is shown, how object-orientation supports a gradual specification of the models for a detailed investigation of the heatexchangers. The parameters relevant for the discharging are numerically optimised and compared with the results of a paramter study. The focus of the second example is the combined examination of a multicomponent energy supply system and a building. The effects of thick insulation (equivalent to low energy standard) and of the installation of a new airheating system with aircollectors and heat recoverers on the energy consumption of an old prefabricated five floor house are investigated. A complicated regulation-regime for heating and ventilation of the building is modelled and the numerical optimization is used to determine appropriate regulation parameters. The last example shows a new concept of solar district heating systems, that includes not a common seasonal storage but a geothermal deep probe. The object-oriented modelling of this new geothermal technique is as well demonstrated as the use of numerical optimization for the design of a multicomponent system under ecological and economic constraints.
URI: urn:nbn:de:kobv:83-opus-1513
http://depositonce.tu-berlin.de/handle/11303/546
http://dx.doi.org/10.14279/depositonce-249
Exam Date: 6-Jul-2000
Issue Date: 6-Mar-2001
Date Available: 6-Mar-2001
DDC Class: 620 Ingenieurwissenschaften und zugeordnete Tätigkeiten
Subject(s): Gebäudesimulation
Nahwärme
Objekt-orientiert
Simulation
SMILE
Solarthermie
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