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G. Zabik:
"Energieanalyse gekoppelter Prozesse der energieintensiven Industrie zur betrieblichen Optimierung und Lastflexibilisierung";
Supervisor: R. Hofmann, D. Huber; E302 - Institut für Energietechnik und Thermodynamik, 2021; final examination: 2021-11-29.

This work has been developed within the FFG research project 'industriaL Energy OPtimizatiOn and fLexibility through Digitalization', in short LEOPOLD, project number 35833857, which develops a digital method for coupling the operational optimization of the energy supply system with the process optimization of the production system for the energetic flexibilization of holistic industrial plants. The aim of this work was to perform an energetic analysis of a real process in the steel processing industry, which should serve as a preparation for a subsequent mathematical optimization of the process. In the course of this analysis, the operating conditions of the plants were illuminated and possible optimization potentials were discussed. Furthermore, by means of a regression analysis, data-driven linear models representing the energy consumption of the individual plants were created and their practical applicability was discussed. It was shown that the accuracy of the models essentially depends on the data situation and that accurate models can be set up with a good data basis.

Diese Arbeit ist im Rahmen des FFG-Forschungsprojektes 'industriaL Energy OPtimizatiOn and fLexibility through Digitalization', kurz LEOPOLD, Projektnummer 35833857, entstanden, welches eine digitale Methode zur Kopplung der Betriebsoptimierung des Energieversorgungssystems mit der Ablaufoptimierung des Produktionssystems zur energetischen Flexibilisierung gesamtheitlicher industrieller Anlagen entwickelt. Ziel dieser Arbeit war es, eine energetische Analyse eines realen Prozesses im Bereich der stahlverarbeitenden Industrie vorzunehmen, die als Vorbereitung für eine nachfolgende mathematische Optimierung des Prozesses dienen soll. Im Zuge dieser Analyse wurden die Betriebsbedingungen der Anlagen beleuchtet und mögliche Optimierungspotentiale erörtert. Des Weiteren wurden mittels einer Regressionsanalyse datengetriebene lineare Modelle, die den Energieverbrauch der einzelnen Anlagen abbilden, erstellt und deren praktische Anwendbarkeit diskutiert. Man konnte zeigen, dass die Genauigkeit der Modelle im Wesentlichen von der Datenlage abhängt und sich mit einer guten Datengrundlage als Basis genaue Modelle aufstellen lassen.

Energieintensive Industrie / Prozessanalyse / Datengetriebene Modellierung

https://publik.tuwien.ac.at/files/publik_298724.pdf

Project Head René Hofmann:
LEOPOLD