Mario Holl

Dr.-Ing. Mario Holl

Körber Medipak Systems GmbH

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Forschungsthema: Entwicklung eines ganzheitlich-methodischen Ansatzes zur optimalen Systemfindung im Spannungsdreieck der Nachhaltigkeitsbedingungen

Die gesellschaftlichen Entwicklungen der Neuzeit erfordern ein Umdenken in der Entwicklung technischer Produkte und Systeme. Neben der energetischen Effizienz müssen sich technische Lösungen heute durch einen geringen Umwelteinfluss auszeichnen bei gleichzeitigem Erhalt der ökonomischen Profitabilität. Diese Anforderungen, die den Begriff des nachhaltigen Produktdesign definieren, stehen teilweise im Konflikt miteinander. Konsequenterweise kann die optimale technische Lösung nur ein Trade-Off zwischen diesen Spannungskriterien darstellen. Mit der Methode der Mehrpolsystemanalyse liefert das Institut für Fluidsystemtechnik einen innovativen methodischen Ansatz zur optimalen Systemfindung im Spannungsdreieck der Nachhaltigkeitsbedingungen. Die Methode der Mehrpolsystemanalyse besteht aus den vier Schritten der (i) Systemsynthese, (ii) Systemanalyse unter Unsicherheit, (iii) stochastischen Optimierung und abschließender (iv) Sensitivitätsanalyse. Die Methode wird im Rahmen des Forschungsvorhabens an einem konzeptuellen Windenergiekonverter vorgestellt.

Zentrale Kernfrage des ersten Schrittes ist die Definition des betrachteten Systems. Dies beinhaltet die Festlegung einer Systemgrenze, die Anzahl der Komponenten innerhalb der Systemgrenze sowie die Festlegung betrachteter Flussgrößen, bspw. Energieströme, Massenströme und Geldströme, über die die Komponenten auch über die Systemgrenze hinweg miteinander kommunizieren. Die mathematische Beschreibung erfolgt mittels des Mehrpolformalismus, wodurch in reihe- und parallel geschaltete Komponenten sehr einfach zu einem System zusammengefasst werden können. Man erhält schlussendlich ein übergeordnetes Systemmodell, das Kopplungseffekte der betrachteten Flussgrößen berücksichtigt. Dieses einfache Modell zeigt in erstaunlich einfacher weise, dass eine isolierte Betrachtung der Flussgrößen niemals zum optimalen System führen kann, da offensichtliche Kopplungseffekte vernachlässigt werden.

Abbildung 1: Mehrpolmodell des Windenergiekonverters.
Abbildung 1: Mehrpolmodell des Windenergiekonverters.

Im zweiten Schritt, der Systemanalyse, werden domänenspezifische White-Box Modelle des Systems durch den ingenieurstypischen Ansatz der Modellierung und anschließender technisch-axiomatischer Beschreibung erstellt. In der ökonomischen Systemanalyse hingegen werden ökonomische Modelle zur Systembeschreibung genutzt. Des Weiteren werden empirische Skalierungsgesetze genutzt, um die Systembeschreibung auf eine Menge möglicher Systeme auszuweiten und nicht auf ein System zu limitieren. Da der Modellierungsprozess definitionsgemäß mit Vereinfachungen, Annahmen und der Vernachlässigung scheinbar irrelevanter Prozesse einhergeht, Datenmengen zur Ableitung von Skalierungsgesetzen niemals perfekt sind und Modellparameter generell Schwankungen unterliegen, erfolgt konsequenterweise die Systembeschreibung unter Unsicherheit. Hierbei wird der probabilistische Ansatz verwendet und unsichere Modellparameter durch adäquate mathematische Verteilungsfunktionen approximiert. Die deterministischen Systemmodelle gehen damit in stochastische Systemmodelle über.

Abbildung 2: Energetisches und ökonomisches Modell mit zugehörigen Skalierungsgesetzen.
Abbildung 2: Energetisches und ökonomisches Modell mit zugehörigen Skalierungsgesetzen.
Abbildung 3: Techno-ökonomisch optimales Systemdesign.
Abbildung 3: Techno-ökonomisch optimales Systemdesign.

Da durch die Skalierungsgesetze generell eine Menge von möglichen Systemen beschrieben wird, besteht der nächste Schritt der Methode in der optimalen Systemfindung hinsichtlich eines Zielkriteriums. Damit eröffnet sich das mathematische Feld der stochastischen Optimierung. Ein Optimierungsproblem besteht immer aus einer Zielfunktion und zugehörigen Nebenbedingungen. Die Nebenbedingungen definieren das betrachtete System. Aus diesem Grund bestehen die Nebenbedingungen aus allen Gleichungen, die in der vorigen Systemanalyse gefunden wurden. Durch die Definition eines Zielfunktionals wird im konkreten Fall das Optimierungsproblem durch Monte-Carlo-Simulationen gelöst. Durch die Systembeschreibung unter Unsicherheit ist somit nicht nur die Identifikation des optimalen Systems möglich, sondern auch der zugehörigen Unsicherheit.

Im letzten Schritt wird das vorig gefundene optimale System einer Sensitivitätsanalyse unterzogen. Durch die Sensitivitätsanalyse wird ein größeres Wissen über das zugrundeliegende Systemmodell generiert. Ergebnis der Sensitivitätsanalyse ist beispielsweise die Erkenntnis, welche Modellinputunsicherheiten maßgeblich für die Unsicherheit des Modelloutputs verantwortlich sind, sodass im iterativen Prozess das Modell verbessert werden kann und Prioritäten in der Forschung fachlich begründet werden können.

Abbildung 4: Faktor-Priorisierung als Ergebnis der Sensitivitätsanalyse.
Abbildung 4: Faktor-Priorisierung als Ergebnis der Sensitivitätsanalyse.

Die aussagekräftigen Ergebnisse umfassen ein ganzheitliches Mehrpolmodell (Abbildung 1) sowie ein energetisches und ökonomisches White-Box Modell unter Unsicherheit mit zugehörigen empirischen Skalierungsfunktionen (Abbildung 2), eine Darstellung der Unterschiede des energetischen und techno-ökonomisch optimalen Systemdesigns (Abbildung 3) sowie die Offenlegung des modellbasierten Ursache- und Wirkungsmechanismus (Abbildung 4).

Publikationen

Gruppiere nach: Datum | Typ des Eintrags | Keine Gruppierung
Springe zu: 2017 | 2016 | 2015
Anzahl der Einträge: 10.

2017

Holl, Mario ; Rausch, L. ; Pelz, P. F. :
New methods for new systems–How to find the techno-economically optimal hydrogen conversion system.
[Online-Edition: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0360319917...]
In: International Journal of Hydrogen Energy, 42 (36) pp. 22641-22654. ISSN 0360-3199
[Artikel], (2017)

Holl, M. ; Pelz, P. F. :
Towards robust sustainable system design – An engineering inspired approach.
[Online-Edition: http://wl.fst.tu-darmstadt.de/wl/publications/paper_161025_I...]
In: International Modal Analysis Conference, IMAC XXXV
[Artikel], (2017)

Holl, Mario :
Zur modellbasierten, ganzheitlich-optimalen Entscheidung über technische Systeme.
Shaker Verlag , Aachen
[Dissertation], (2017)

2016

Holl, M. ; Platzer, M. F. ; Pelz, P. F. :
Techno-economic comparison of renewable energy systems using Multi-pole system analysis (MPSA).
[Online-Edition: http://wl.fst.tu-darmstadt.de/wl/publications/paper_161116_T...]
In: International Journal of Energy Production and Management, Vol. 1 (4), pp. 371-381
[Artikel], (2016)

Holl, M. ; Janke, T. ; Pelz, P. F. ; Platzer, M. :
Sensitivity analysis of a techno-economic optimal wind-energy converter.
[Online-Edition: http://wl.fst.tu-darmstadt.de/wl/publications/paper_160829_S...]
In: 2nd International Conference On Next Generation Wind Energy
[Artikel], (2016)

Holl, M. ; Pelz, P. F. :
Multi-pole system analysis (MPSA) – A systematic method towards techno-economic optimal system design.
[Online-Edition: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0306261916...]
In: Applied Energy, 169 (1) pp. 937-949. ISSN 0306-2619
[Artikel], (2016)

Pelz, P. F. ; Holl, M. ; Platzer, M. :
Analytical method towards an optimal energetic and economical wind-energy converter.
[Online-Edition: http://wl.fst.tu-darmstadt.de/wl/publications/paper_151130_A...]
In: Energy ISSN 0360-5442
[Artikel], (2016)

2015

Holl, M. ; Pelz, P. F. :
Lohnende Ideen erkennen – Neue Methode identifiziert ökonomisches Optimum.
[Online-Edition: http://wl.fst.tu-darmstadt.de/wl/publications/article_151106...]
In: Ke-Next
[Artikel], (2015)

Holl, M. ; Platzer, M. F. ; Pelz, P. F. :
Techno-economical System Optimisation and Its Application to an Energy System.
[Online-Edition: http://wl.fst.tu-darmstadt.de/wl/publications/abstract_15052...]
In: EST 2015, 20-22 Mai 2015, Karlsruhe.
[Konferenz- oder Workshop-Beitrag], (2015)

Holl, M. ; Platzer, M. F. ; Pelz, P. F. :
Optimal energy systems design applied to an innovative ocean-wind energy converter.
[Online-Edition: http://wl.fst.tu-darmstadt.de/wl/publications/paper_150527_O...]
In: 7th International Conference on Sustainable Development and Planning, 19-21 Mai 2015, Istanbul.
[Konferenz- oder Workshop-Beitrag], (2015)

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