Fraunhofer-Institut für Produktionsanlagen und Konstruktionstechnik IPK

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Decomposition of a Cooling Plant for Energy Efficiency Optimization Using OptTopo

2022 , Thiele, Gregor , Johanni, Theresa , Sommer, David , Krüger, Jörg

The operation of industrial supply technology is a broad field for optimization. Industrial cooling plants are often (a) composed of several components, (b) linked using network technology, (c) physically interconnected, and (d) complex regarding the effect of set-points and operating points in every entity. This leads to the possibility of overall optimization. An example containing a cooling tower, water circulations, and chillers entails a non-linear optimization problem with five dimensions. The decomposition of such a system allows the modeling of separate subsystems which can be structured according to the physical topology. An established method for energy performance indicators (EnPI) helps to formulate an optimization problem in a coherent way. The novel optimization algorithm OptTopo strives for efficient set-points by traversing a graph representation of the overall system. The advantages are (a) the ability to combine models of several types (e.g., neural networks and polynomials) and (b) an constant runtime independent from the number of operation points requested because new optimization needs just to be performed in case of plant model changes. An experimental implementation of the algorithm is validated using a simscape simulation. For a batch of five requests, OptTopo needs 61 (Formula presented.) while the solvers Cobyla, SDPEN, and COUENNE need 0.3 min, 1.4 min, and 3.1 min, respectively. OptTopo achieves an efficiency improvement similar to that of established solvers. This paper demonstrates the general feasibility of the concept and fortifies further improvements to reduce computing time.

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Energieeffizienz in der intelligenten Fabrik

2019 , Thiele, Gregor , Grabowski, K. , Krüger, J.

Das Thema Energieeffizienz ist im Zuge der Energiewende eine zentrale Herausforderung für den industriellen Sektor. Die systematische Erfassung und Bewertung des Energieverbrauchs bietet die Grundlage für die automatisierte Optimierung von Anlagen. Im Projekt EnEffReg entwickelten Fraunhofer IPK und ÖKOTEC Energiemanagement GmbH ein universell einsetzbares Framework zur automatisierten Generierung von Sollwerten. Die praktische Erprobung erfolgte an Standorten bei der Bayer AG, thyssenkrupp Steel Europe AG sowie der Daimler AG. Der vorliegende Beitrag fasst die theoretischen Arbeiten und aus Experimenten gewonnene Erfahrungen zusammen.

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Ganzheitliche Regelung der Energieeffizienz

2016 , Heimann, Oliver , Thiele, Gregor

Im Rahmen des beschriebenen Projekts werden neue Ansätze zur mitlaufenden Energieeffizienzoptimierung industrieller Anlagen erforscht. Hierzu entsteht ein flexibles Modell zur Anlagenbeschreibung. Modellbildung und Adaption sind hierbei für einfache Übertragbarkeit möglichst unabhängig vom A-Priori-Wissen zu gestalten. Verschiedene Modellvarianten und Optimierungsverfahren werden im eigens entwickelten Framework evaluiert und vor dem Hintergrund der Energieeffizienz-Kennzahlen diskutiert.

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Steigerung der Energieeffizienz mittels Energiekennzahlen am Beispiel der Metallverarbeitung

2022 , Sigg, Stefan , Kühn, Armin , Schmidt, Alexander , Roder, Sven , Thiele, Gregor , Krüger, Jörg

Die Energiewende und die einhergehende Forderung nach Effizienzsteigerungen stellen produzierende Unternehmen vor betriebliche und technische Herausforderungen. Methoden und Technologien des Energiemanagements gewinnen damit auch im Mittelstand an Relevanz. Dabei sind Kennzahlen ein Schlüssel, um die aktuelle Energieeffizienz einzuschätzen und Potenziale für Einsparungen zu identifizieren. Der Artikel dokumentiert Erfahrungen der Anwender mit Bezug auf Konzepte aus der Wissenschaft, um Interessierten aus der Industrie den Einstieg in das Thema zu erleichtern.

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Künstliche Intelligenz zum Schutz sicherheitskritischer Energie-Infrastrukturen

2019 , Klein, M. , Thiele, Gregor , Krüger, J.

Die dezentrale Energieerzeugung im Kontext der Dekarbonisierung bringt eine Änderung der kritischen Infrastruktur mit sich. Die Prozesssteuerung von lokalen Einheiten erfolgt nicht mehr nur über separate Leitungen, sondern vermehrt über das Internet. Dies birgt neue Anforderungen an die Sicherheit. Am Fraunhofer IPK entsteht ein neuartiges Verfahren, das klassische Methoden der Netzwerksicherheit mit automatischer Auswertung der Prozessdaten kombiniert. Hierbei wird domänenspezifisches Wissen genutzt, um vom Normalzustand abweichendes Verhalten frühzeitig zu erkennen. Mittels des maschinellen Lernens (ML) können dabei komplexe Zusammenhänge effizient analysiert werden.

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Framework for energy efficiency optimization of industrial systems based on the Control Layer Model

2019 , Thiele, Gregor , Heimann, Oliver , Grabowski, Knut , Küger, Jörg

In the context of sustainable manufacturing, the energy efficient operation of industrial systems is of major interest. This paper presents a modular framework for practical research about energy efficiency optimization of complex technical systems. Whereas many approaches focus on stand-alone machines or processes, this approach is concerned with energy-related coupling of several entities. Using a method for energy-related key performance indicators, the overall efficiency is deduced from all subsystems. A given topology is modeled in an XML-based format, inspired by AutomationML. The framework gives the opportunity to analyze and compare optimization algorithms. First experiments with two optimization algorithms were applied to a simulated cooling system.

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A practical approach to reduce energy consumption in a serial production environment by shutting down subsystems of a machine tool

2019 , Can, Alperen , Thiele, Gregor , Krüger, Jörg , Fisch, J. , Klemm, C.

Energy efficiency in production is becoming increasingly important for the automotive industry, motivated by political regulations and competitiveness. Many theoretical approaches to achieve an efficient production via advanced control have only been tested in experimental environments. Important for the transfer into serial production is the proof that all requirements (e.g. quantity and quality) will be met. For ensuring production on demand, machine tools (MT) imitate the real production process to keep themselves at operating temperature. All subsystems of a MT operate at full power in this state, disregarding its necessity. Shutting down these subsystems during non-productive periods is a promising approach for saving energy. This paper will present a method for shutting down components during non-productive periods, while ensuring the ability to produce on demand. Successful tests were already performed during live operation in a plant of a car manufacturer in Berlin, Germany.

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