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Ausschreibender Bereich: IEK-10 - Modellierung von Energiesystemen
Kennziffer: 2020M-068

Masterarbeit: Einfluss der Modellkomplexität auf Model Predictive Control

Im Mittelpunkt der Forschung des IEK-10 stehen die optimale Auslegung und der optimale Betrieb integrierter, dezentraler Energiesysteme mit einem hohen Anteil erneuerbarer Energie. Um trotz der immensen Komplexität solcher Systeme zu effizienten, sicheren und wirtschaftlichen Lösungen zu gelangen, setzen wir Computersimulationen und numerische Optimierungsverfahren ein. Die dafür benötigte mathematische Modellierung von Energiesystemen treiben wir dabei genauso voran wie die Verbesserung von Simulationsverfahren und Optimierungsalgorithmen. Die im IEK-10 entwickelten Methoden und Software-Werkzeuge werden anhand von Betriebsdaten realer Systeme validiert und auf Skalierbarkeit und Leistungsfähigkeit getestet. Speziell für Hochleistungsrechner angepasste Verfahren und Codes unterstützen dabei die Bewältigung komplexer Problemstellungen.

Verstärken Sie diesen Bereich als Masterand (w/m/d), Fachbereich: Energiesystemtechnik - Einfluss der Modellkomplexität auf Model Predictive Control

Ihre Aufgaben:
Der Gebäudebereich verursacht näherungsweise 40 % des globalen Energieverbrauchs und ist für circa 30 % der CO2-Emissionen verantwortlich. Er birgt großes Potenzial für Energieeinsparungen und die Umsetzung der von Deutschland und der EU angesetzten Klima- und Energieverbrauchsziele. Neben der Verbesserung der Isolierung und dem Einsatz effizienterer technischer Komponenten bildet die Gebäuderegelung einen bedeutenden Faktor zur Steigerung der Gesamteffizienz. Vorhandene Regelansätze im Gebäudebereich reagieren in der Regel nur auf die verschiedenen Einflüsse, denen ein Gebäude ausgesetzt ist (Wetter, regenerative Stromerzeugung, Belegung, Energiepreise, Energiebedarfe) und nutzen gebäudeinterne Speicherpotentiale nicht, die in Zeiten der volatilen Stromerzeugung immer wichtiger werden. Model Predictive Control (MPC) stellt in diesem Kontext eine intelligente vielversprechende, vorausschauende Regelstrategie auf Basis der Lösung eines modellbasierten Optimierungsproblems dar.

Um die MPC-Regelstrategie auch in groß-skaligen, komplexen Gebäudeenergiesystemen praktisch umsetzen zu können, muss die Regelung Echtzeitfähigkeit erfüllen. Das bedeutet, dass die Lösung des Optimierungsproblems zur Bestimmung der optimalen Stellgrößen innerhalb einer gewissen Zeitspanne erfolgen muss, die sich nach der jeweiligen Dynamik des zu regelnden Systems richtet und die Reaktionsfähigkeit der Regelung gewährleistet. Dazu soll in dieser Masterarbeit ein existierendes MPC-Gebäuderegelungs-Framework um einen Model Order Reduction (MOR)- und Linearisierungs-Ansatz erweitert werden. Mit diesem sollen die in Modelica aufgesetzten Gebäudemodelle vereinfacht und in ihrer Komplexität reduziert werden, um die Rechenzeit des Optimierungsproblems zu verringern. Gleichzeitig soll betrachtet werden, wie sich MOR und Linearisierung auf die Qualität der Optimierung auswirkt. Gearbeitet wird mit einem Optimierungstool in Python und der Simulationssoftware Dymola zur Simulation und ggfs. Erstellung der Modelica-Gebäude-Modelle.

Ihr Profil:

  • Sehr guter Student (w/m/d) im Fachbereich Maschinenbau, Verfahrenstechnik, Informatik, Mathematik oder Vergleichbares
  • Gute Programmierkenntnisse (Python- & Modelica-Kenntnisse wünschenswert)
  • Interesse an Themen der Energietechnik und der mathematischen Optimierung
  • Selbstständige, zielorientierte Arbeitsweise
  • Vorkenntnisse in einem der Bereiche Modellierung, Optimierung oder Regelung technischer Systeme von Vorteil
  • Gute Englischkenntnisse fließend in Wort und Schrift

Unser Angebot:

  • Eine junge, hochmotivierte Arbeitsgruppe innerhalb einer der größten Forschungseinrichtungen in Europa
  • Breit aufgestelltes Know-How in den Bereichen Modellierung, Optimierung, Regelungstechnik, Data Science und Cloud-Computing
  • Möglichkeit einer Aufwandsentschädigung und eines vorangehenden Praktikums bis zu 6 Monaten

Bei Interesse schicken Sie uns gerne eine vollständige Bewerbung zu.

Ansprechpartner:
Maximilian Mork
Forschungszentrum Jülich
Institut für Energie- und Klimaforschung - Modellierung von Energiesystemen (IEK-10)

Email: m.mork@fz-juelich.de

Mehr Informationen zu unserem Institut finden Sie unter:
https://www.fz-juelich.de/iek/iek-10