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Title
Energy Modelling and Analysis ofIndustrial Production Facilities / von Peter Smolek
Additional Titles
Bottom-up Erfassung des Produkt-Fußabdrucks in Industriegebäuden
AuthorSmolek, Peter
Thesis advisorPonweiser, Karl
PublishedWien, 2018
Description104 Seiten
Institutional NoteTechnische Universität Wien, Dissertation, 2018
Annotation
Arbeit an der Bibliothek noch nicht eingelangt - Daten nicht geprueft
LanguageEnglish
Document typeDissertation (PhD)
Keywords (DE)Energieeffiziente Produktion / Modellbildung und Simulation / Thermische Gebäudesimulation / Produkt-Fußabdruck / Smart Demand Response
Keywords (EN)Energy Efficient Production / Modelling and Simulation / Building Performance Simulation / Product Footprint / Smart Demand Response
URNurn:nbn:at:at-ubtuw:1-119494 Persistent Identifier (URN)
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Energy Modelling and Analysis ofIndustrial Production Facilities [3.52 mb]
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Abstract (German)

Die drängenden Umweltprobleme unserer Zeit erfordern den Wandel in Richtung nachhaltiger Gesellschaft. Als einer der großen Energieverbraucher Europas stellt die produzierende Industrie einen wichtigen Ansatzpunkt für Energieeffizienzmaßnahmen dar. Den Energiebedarf zu reduzieren und gleichzeitig die Wettbewerbsfähigkeit zu wahren, ist eine große Herausforderung. Die vorliegende Arbeit präsentiert Forschungsergebnisse aus dem Flagshipprojekt Balanced Manufacturing (BaMa). Durch eine Software tool chain, bestehend aus Monitoring, Prädiktion, Optimierung und Footprinting, wird die Betriebsstrategie von industriellen Produktionsanlagen angepasst. Es werden drei Publikationen vorgestellt, die wichtige Fortschritte des Projekts darstellen. Im ersten Schritt wird Transparenz der inneren Abläufe der Fabriken geschaffen. Dies geschieht über eine Leistungskennzahl namens Product Footprint, die den Einfluss der Produktion auf Energie und Kosten abbildet. Die Innovation des Ansatzes besteht darin, den Footprint bottom-up, über beliebige Zeitspannen und pro produziertes Stück zu berechnen. Dadurch können alle energetischen und finanziellen Aufwände der Fabrik auf spezifische Produkte heruntergebrochen werden. Die präsentierte Publikation ist das Fundament der Footprint Methode, zeigt den Mechanismus der Footprintverteilung und erbringt den Proof of Concept. Die ganzheitliche Analyse von Produktionsanlagen benötigt umfangreiche Daten des Werks. Computersimulationen sind ein hilfreiches Werkzeug, um Datenlücken zu schließen, und erlauben zusätzlich die Prädiktion der Auswirkungen unterschiedlicher Betriebsstrategien. Die zweite Publikation umfasst die Modelle der thermischen Gebäudesimulation, die den speziellen Anforderungen der BaMa tool chain genügen. Der Vorteil, Energiesysteme und das Gebäude in diskrete Produktionssimulationen zu inkludieren, wird durch eine Teststudie hervorgestrichen. Nach dem Vorstellen der Methode werden die Potentiale der Applikation der BaMa tool chain für das Energieverbrauchsprofilmanagement ausgelotet. Die Kontrolle über das eigene Lastprofil erlaubt die effiziente Nutzung volatiler erneuerbarer Energien. Die BaMa Methode wird mit dem Ansatz der Modellprädiktiven Regelung der Heizund Kühlsysteme von Niedrigenergiebürogebäuden verglichen. Die Gegenüberstellung zeigt, dass die zwei Ansätze zwar unterschiedliche Anwendungsgebiete haben, aber trotzdem die gleiche Struktur besitzen. Insbesondere die Kopplung von Simulation und Optimierung und die Anbindung an Automatisierungssysteme sind vergleichbar. Die präsentierte Arbeit zeigt die Vorteile der Transparenz in industriellen Produktionsanlagen im Bereich Management und Optimierung des Energiebedarfs. Dadurch werden fundierte Entscheidungen bei der Produktionsplanung und der Steuerung der Energiesysteme ermöglicht.

Abstract (English)

The pressing environmental issues of our time require the shift to a sustainable society. As large contributor to Europes energy demand, industrial production is a prime candidate for energy efficiency measures. Reducing the energy demand while protecting competitiveness of the European industry is an important challenge. The thesis at hand presents research conducted for the flagship project Balanced Manufacturing (BaMa). Using a software tool chain consisting of monitoring, prediction, optimization and footprinting methods, the operational strategies of industrial production plants are adapted. Three contributions are presented that feature key development to the project. The first step to address is to provide transparency of the performance of production facilities. This is done by a key performance indicator comparing the impact of the manufacturing of a product on energy demand and cost, called the product footprint. The novelty of the approach is calculating a bottom-up footprint over arbitrary time periods on a per-piece basis, capturing all expenditures of the plant and breaking them down to the specific products responsible. The presented publication represents the foundation of the footprinting method, addressing in detail the mechanism for footprint distribution and delivering a proof of concept. The holistic analysis of a production facility requires detailed data and computer simulations are a useful tool for not only remedying a lack of data but predicting the impact of using alternative operational strategies. The second publication addresses the simulation models for the building performance simulation under the specific requirements of the Balanced Manufacturing tool chain. A simulation case study shows the importance of incorporating energy systems and the building into a discrete event simulation of industrial production analysis. With the methods covered, the potential for using the BaMa tool chain to manage the demand side in smart energy grids is discussed. Shifting the energy demand allows for efficient use of volatile renewable energy sources. The BaMa method is compared to the approach of model predictive control of heating and cooling of low-energy office buildings. The comparison shows, that while the two approaches target different application fields, they share a common structure in coupling simulation and optimization and the connection to the automation system. The presented work shows the power of providing transparency of an industrial production plant in managing and optimizing energy demand. This allows for informed decisions in production planing and energy systems management.

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