Titelaufnahme

Titel
Energy optimal control of thermal comfort in trams / von Raphael Hofstädter
Weitere Titel
Energieoptimale Regelung des thermischen Komforts in Straßenbahnen
Verfasser / Verfasserin Hofstädter, Raphael
GutachterKozek, Martin
ErschienenWien, 2018
Umfang166 Seiten
HochschulschriftTechnische Universität Wien, Dissertation, 2018
Anmerkung
Arbeit an der Bibliothek noch nicht eingelangt - Daten nicht geprueft
SpracheEnglisch
DokumenttypDissertation
Schlagwörter (DE)Klimaanlage / Schienenfahrzeug / Modellprädiktive Regelung
Schlagwörter (EN)air conditioning / tram / model predictive control
URNurn:nbn:at:at-ubtuw:1-119635 Persistent Identifier (URN)
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Energy optimal control of thermal comfort in trams [18.65 mb]
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Zusammenfassung (Deutsch)

In dieser Dissertation wird eine Regelung des thermischen Komforts für Straßenbahnen entwickelt, welche die Leistungsaufnahme der Heizungs-, Klimaund Lüftungsanlage (HKL) minimiert. Das Ziel dieser Arbeit ist es, ein befriedigendes Innenraumklima in einer Straßenbahn mit der kleinstmöglichen elektrischen Energie zu erreichen, in dem Methoden der Regelungstechnik und eng verwandten Wissenschaften angewendet werden. In der Arbeit werden mathematische Modelle die auf den Grundgesetzen und Bilanzgleichungen der Thermodynamik beruhen aller thermisch relevanten Komponenten aufgestellt. Als einzelne Komponenten werden modelliert: der Innenraum der Straßenbahn, die HKL und der Regler, um die Temperatur, relative Luftfeuchtigkeit und die Kohlenstoffdioxidkonzentration im Inneren berechnen zu können. Für das Modell des Innenraums wird ein makroskopischer Modellansatz gewählt. Für die HKL werden zwei verschiedene Ansätze vorgestellt: Beim ersten Ansatz wird durch analytische Modellierung der Subsysteme (Mischkammer, Kältekreislauf und Ventilatoren etc.) das Gesamtsystem dargestellt. Das Modell des Gesamtsystems ist nicht-linear. Für den zweiten Ansatz werden mehrere Vereinfachungen bei der Modellierung verwendet um ein linearisiertes Modell zu erhalten. Der Regler wird als endlicher Zustandsautomat abgebildet. Im nächsten Schritt werden für die erstellten Modelle die Zahlenwerte der Parameter bestimmt. Für das Innenraummodell der Straßenbahn werden die Parameter durch einen Least-Squares Ansatz aus Messdaten bestimmt, welche aus im Klima-Wind-Kanal (KWK) durchgeführten Versuchen gewonnen werden. Ist Expertenwissen über die Parameter vorhanden, so wird es als Basis für weitere Anpassungen verwendet. Bei der HKL werden die Parameter aus Konstruktionsskizzen oder ähnlichen Unterlagen abgeleitet. Gibt es keine oder zu wenige Informationen, so werden die Parameter durch Grey-Box Ansätze geschätzt. Für das Reglermodell werden die Zustände und Übergangsbedingungen des endlichen Zustandsautomaten durch den Hersteller zugänglich gemacht. Die bestimmten Parameter werden anhand von Daten validiert, welche im KWK und auf der Strecke aufgezeichnet werden. Aus der Literatur wird ein gängiges Modell des thermischen Komforts entnommen und numerisch linearisiert. Mit den linearisierten Modellen der Strecke (des Innenraums der Straßenbahn und der HKL Anlage) werden ineinandergeschachtelte Regelkreise eingesetzt. Der Führungsregelkreis, dessen Regler als modelprädiktiver Regler ausgeführt ist, regelt den thermischen Komfort der Straßenbahn. Der Regler des Folgeregelkreis wird durch eine gemischt ganzzahlige Optimierung realisiert, welche den Sollwert der Hilfsregelgröße energie-optimal umsetzt. Für das gemischt ganzzahlige Problem wird eine Lösungsheuristik verwendet. Für die Validierung des Lösungsansatzes wurden die Algorithmen auf einer Rapid Controller Prototyping Platform implementiert. Das Regelungskonzept wurde zuerst in mehreren Versuchen im KWK getestet. Der Jahresenergieverbrauch wurden anhand der KWK Messungen hochgerechnet.

Zusammenfassung (Englisch)

In this thesis, a thermal comfort control for trams is developed, which minimises the power consumption of the heating, air conditioning and ventilation system. The objective of this thesis is to achieve a satisfying indoor climate in a tram with the smallest electrical effort possible, by using methods of control engineering and closely related sciences. In this work, mathematical models based on the fundamental laws and balance laws of thermodynamics of all thermally relevant parts are stated. Individual parts modelled are, the interior of the tram, the heating, ventilation and air conditioning system (HVAC), and the controller to calculate the temperature, relative humidity, and carbon dioxide concentration in the interior of the tram. For the model of the interior, a macroscopic modelling approach is chosen. For the HVAC two different approaches will be presented: The first approach is an analytical modelling of the subsystems (mixing chamber, cooling cycle and ventilators etc.) to depict the entire system. The model of the entire system is non-linear. For the second approach, various simplifications are used during the modelling to gain a linearised model. The controller will be set up as a finite state machine. In the next step, the numerical values of the parameters for the created models will be estimated. For the interior model of the tram, parameters are determined by a least squares approach from measurement data. Necessary data are gained from experiments carried out in the climatic wind tunnel (CWT). If expert knowledge about the parameters is available, it will be used as a basis for further adaptation. In the Heating, Ventilation and Air-Condition Unit, the parameters will be derived from design sketches and similar documents. If there is no or too little information, parameters will be estimated by grey-box approaches. For the controller model, the states and transition conditions of the finite state machine will be made available by the manufacturer. The estimated parameters will be validated by data, which will be collected during CWT and on-site experiments. From literature, a common model of thermal comfort is taken and numerically linearised. With the linearised models of the plant (interior of the tram and HVAC unit) cascaded control loops are established. The master control loop, whose controller is a model-predictive controller, regulates the thermal comfort of the tram. The controller of the slave control loop will be realised with a mixed-integer optimisation, which converts the set point of the auxiliary control variable in an energy-optimal way. For the mixed-integer problem, a heuristic solution is used. For confirming the solution approach, the algorithms were implemented on a rapid controller prototyping platform. First, the control concept was tested during several CWT tests. The annual energy consumption was extrapolated using CWT measurements.

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