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This thesis explores the feasibility and optimization of a solar-thermal sorption system mainly designed to provide cooling but also capable of heating functionalities. Through the development of a black-box model using Python programming, the study delves into the system's performance under various operation modes. Simulation results reveal the effectiveness of adaptive control strategies and pre-heating stages in optimizing efficiency, particularly in cooling modes. In heating assessments, superior performance is observed when utilizing the outdoor coil as the heat source for the heat pump. Challenges related to operational temperature bands are addressed, proposing parallel connections of the heat pump and outdoor coil to enhance performance. Future research directions include refining regression models and incorporating real-time measurement data for improved accuracy, as well as extending simulation duration for comprehensive evaluations. This study contributes valuable insights into the system’s capabilities and applications, laying the groundwork for advancements in heat-driven integrated sustainable energy systems.
Ziel der vorliegenden Arbeit ist das netzdienliche Betreiben einer Wärmepumpe. Um diese Netzdienlichkeit zu erreichen, wird ein modellprädiktiver Regler entwickelt und implementiert, dessen Ziel es ist die Stromkosten einer Wärmepumpe zu senken. Dazu werden die Variablen Stromkosten und ein simulierter Heizbetrieb betrachtet.
Die Entwicklung eines modellprädiktiven Reglers setzt zunächst eine Modellierung der Komponenten des Heizsystems voraus. Ebenfalls muss eine Kostenfunktion formuliert werden, die es zu minimieren gilt. In einem Optimierungsproblem werden die Modelle als Randbedingungen und die Kostenfunktion als Zielfunktion der Optimierung formuliert. Dazu müssen gewisse Vereinfachungen getroffen werden, um das Optimierungsproblem zuverlässig und ohne enormen Rechenaufwand in einer Regelungsschleife lösen zu können.
Nun wird das Optimierungsproblem mit externen Modulen verknüpft, die eine Kommunikation mit der realen Wärmepumpen, Strompreisprognosen und Wettervorhersagen ermöglichen. Der dabei entwickelte Algorithmus wird auf einem Raspberry Pi Einplatinencomputer gespeichert und dort in einem regelmäßigen Zeitintervall von 15 Minuten ausgeführt, um den Betrieb der Wärmepumpe zu regeln.
Schließlich wird der modellprädiktive Regler in Betrieb genommen. Anschließend kann der modellprädiktive Betrieb mit dem konventionellen Betrieb verglichen werden. Aus dem Vergleich wird deutlich, dass eine modellprädiktive Regelung tatsächlich die Netzdienlichkeit einer Wärmepumpe verbessern kann. Andererseits werden auch die Entwicklungspotentiale identifiziert.