WS 1999/2000; Einführung, Okt. 1999 1 F. Schmidt Vorlesung im Rahmen der Hauptfächer Anlagentechnik (Prof. Lohnert) Angewandte Informatik (Prof. Rühle)

WS 1999/2000; Einführung, Okt. 1999 1

Universität StuttgartIKE Institut für Kernenergetik

und Energiesysteme

F. Schmidt

Vorlesung im Rahmen der Hauptfächer

Anlagentechnik (Prof. Lohnert)

Angewandte Informatik (Prof. Rühle)

Technische Gebäudeausrüstung (Prof. Bach)

WS 1999/2000Ergänzende Informationen finden Sie im Internet unterhttp://www.ike.uni-stuttgart.de/~www_wn/vorles/simulation/ws99/2000

Simulation komplexer technischer Anlagen



und Energiesysteme


Ansprechpartner Praktikum und Übungen:Vorlesung:Priv.Doz. Dr.-Ing. habil. F. Schmidt Kurt De Marco

Telefon: 0711/685-2116 Telefon: 0711/685-2130

E-Mail. [email protected] E-Mail: [email protected]

Anschrift:Institut für Kernenergetik und Energiesysteme

Abteilung Wissensverarbeitung und Numerik (WN)

Universität Stuttgart

Pfaffenwaldring 31 Telefax: 0711/685-2010

D-70565 Stuttgart http://www.ike.uni-stuttgart.de/~www_wn/wnhome.html



und Energiesysteme


GrundideeIngenieure haben Techniken entwickelt, um komplexe Anlagen zu entwerfen, zu bauen und zu betreiben.

Die Übertragung dieser Techniken ins Software Engineering erlaubt es, ähnlich komplexe Anlagen auf dem Rechner zu planen, zu implementieren und zu betreiben (virtuelle Anlagen oder Simulatoren).

Virtuelle Anlagen können dazu dienen, das Verhalten realer Anlagen zu studieren, zu bewerten und zu optimieren. Der Aufwand, der zum Bau virtueller Anlagen nötig ist, ist dem für den Bau realer Anlagen vergleichbar.

Beispiele für den Einsatz virtueller Anlagen sind Fahrsimulatoren, Flugsimulatoren,

Kraftwerkssimulatoren, Gebäudemodelle, Anlagenmodelle



und Energiesysteme

Inhalt + Termine

Vorbemerkung:Termine

Modelle als gemeinsame Basis realer und virtueller Anlagen

V1 (1) 25.10.

Teil I: Reale und virtuelle Anlagen V2-V5 (4) 08.11.

1. Planung, Bau und Betrieb technischer Anlagen? 2. Wie läßt sich eine Anlage auf dem Rechner modellieren?

- Klassische Methoden der Software Engineering 3. Elemente zur Modellierung, Implementierung und zum Betrieb virtueller Anlagen

Teil II: Elemente zum Bau virtueller Anlagenkomponenten

4. Objektorientierte Analyse 5. Objektorientierter Entwurf und Programmierung

V6-V9 (4) 01.12. 6. Speicherung von Objekten 7. Algorithmen 1: Was ist berechenbar?

V10-V11 (2) 10.01. 8. Algorithmen 2: Gewöhnliche Differentialgleichungen

Teil III: Integration der Elemente V12-V15 (4) 24.01.

- Eigenschaften von Systemen zum Bau virtueller Anlagen

9 . Systeme zum Umgang mit Objekten10. Qualitätssicherung in objektorientierten Systemen

Praktikum: Simulation komplexer technischer Anlagen (nach Vereinbarung)



und Energiesysteme


Vorbemerkungen

Modelle als Basis realer und virtueller Anlagen

ŸWas ist ein Modell ?

ŸBeispiel für Modelle komplexer Systeme

ŸWas kann man mit Modellen tun ?



und Energiesysteme

Bildung von Modellen

Problem

mathematischesModell

physikalischesModell

Analyse und Darstellungder Ergebnisse

Analyse des mathe-matischen ModellsExistenz und Lösungen

numerisches Modell

Konsistenz, Konvergenz

Simulation

Daten-Beschaffung

ModulVerknüpfung

Entwurf und Implementierung eines Programmes



und Energiesysteme

Wärmebedarf eines Wohngebäudes

Ta

Transmissions-verluste

SolareWärmegewinne

Lüftungs-verluste

Ti

Interne Wärmegewinne

Wärmebedarf



und Energiesysteme

Physikalisches Modell

Zonenweise stationäre Energiebilanz bei vorgegebener Sollinnentemperatur

Q Q Q Q QT L I S



und Energiesysteme

Mathematisches Modell

• Transmissionsverluste:

• Lüftungsverluste:

• Interne Wärmegewinne:

• Solare Wärmegewinne bleiben unberücksichtigt

Q k A T T tT i a ( )

Q a V c T T tL i a ( )

tAQQ II

Mittlere interne Wärmegewinne auf der Basis eines durchschnittlichen 2,7-Personenhaushaltes pro Tag und Wohnraumfläche

:IQ



und Energiesysteme

Beispielgebäude EFH - Isometrie



und Energiesysteme

Beispiele komplexer Systeme

Beispiel 1

Modellierung von Anlagen in Gebäuden

Ziel: Minimierung des Energieverbrauchs durch Ersatz von Energie durch Intelligenz oder

Kontrolle von Gebäude, Anlage und

Anlagenverhalten durch modellbasierte Methoden

Beispiel 2

Informationssystem zur kooperativen Verarbeitung von Umweltdaten

Ziel: Einbringung von Umweltgesichtspunkten in Entscheidungsprozesse

durch integrale Behandlung der Umweltbelange

auf Basis der demokratischen Entscheidungsstrukturen



und Energiesysteme

Beispiel 1a: Modell des Architekten

Block A: Schnitt



und Energiesysteme

Beispiel 1b: Modell des Ingenieurs(Modell Raum als Bild und attributiert)

Bauteil Zusammen-setzung

Dickem

LeitfähigkeitW/m/K

spez.WärmekJ/kg/K

Dichtekg/m3

äußereWand

VerputzBeton

Dämmung

0,0050,3

0,09

0,872,0350,045

1,00,520,84

14002400

75

innereWand

Dämmung 0,1 0,045 0,84 75

Boden TeppichEstrichBeton

0,0070,0750,012

0,061,40

2,035

1,30,920,92

10020002100

Decke BetonEstrichTeppich

0,0120,0750,007

2,0351,400,06

0,920,921,3

21002000100

3 m

Attribut

0,7

m



und Energiesysteme

Anlagen in Gebäuden - Datenquellen für das Produktdatenmodell

Nicht alle Daten werden von allen Nutzern des PDM benötigt. Häufig sind die Daten in anwendungsabhängiger Form zusammenzufassen. Für Fachanwender sind die Produktdatenmodelle daher durch Aspektmodelle zu ergänzen.



und Energiesysteme

Anlagen in Gebäuden- Aufgaben, für die Daten aus dem Produktdatenmodell verwendet werden

können

Projekt-Daten- Bank

Gebäudedaten-akquisition

Anlagensimulation(Verifikation und

Optimierung des Konzeptes

Betriebsüberwachung(Vergl. Simulation und Messung)

Werkzeuge zurDatenaufbereitung

(Zeitreihen und Eingaben)

Betriebssimulation(Festlegung der Betriebsstrategie)

Anlagenplanung

Anlagenvorplanung

Leittechnikplanung

Gebäudesimulation



und Energiesysteme

Reale und virtuelle Anlagen -1Produkt und Produktmodell (PDM + Methoden)

Zusammenspiel während des Lebenszyklus



und Energiesysteme

Reale und virtuelle Anlagen 2Wechselspiel von Produkt und Produktmodell

am Beispiel der energetischen Optimierung

Optimierungen können in allen Phasen des Lebenszyklus eines Gebäudes erfolgen

Phase 1: PlanungEnergetische Optimierung des Gebäudeentwurfes durch dynamische Gebäudesimulation

Optimale Auswahl der technischen Anlagen durch wissensbasierte Systeme

Phase 2: BauOptimierung der Auslegung und der Arbeitspunkte durch dynamische Anlagensimulation

Phase 3: BetriebAnpassung der virtuellen Anlage an das tatsächliche Verhalten der realen Anlage

Optimierung des Anlagenbetriebes und der Wartung (Erkennung von fehlerhaften Entwicklungen) durch ständigen Vergleich des Soll-Ist-Verhaltens aus Messungen an der virtuellen und der realen Anlage



und Energiesysteme

Eigenschaften von Modellen

ŸModelle

- beschreiben Ausschnitt der Welt

- haben beschränkte Gültigkeit

- unterliegen vielen Fehlerquellen

ŸModelle sind

- nicht wahr, aber brauchbar

- nicht verifizierbar, aber validierbar

- nicht richtig, aber nützlich

ŸModellergebnisse benötigen

- Interpretation

- Validierung

- Daten



und Energiesysteme

Grundlagen der Verbesserungvon Modellen

ŸRechnerleistung

- erlaubt detaillierte physikalische und mathematische Beschreibung als Grundlage der Modelle

ŸSoftware Engineering

- erlaubt, komplexe Modelle in Programme umzusetzen

ŸKommunikationstechnik

- erlaubt Bereitstellung aktueller Zustandsdaten für realitätsnahe Simulation



und Energiesysteme

Modelle zur Interpretation von Daten

• Modelle verhalten sich im Rahmen ihrer Gültigkeit wie Realität

• Modelle können Realität ergänzen, wenn– Daten lückenhaft

– Daten ungenau

– Daten interpretationsbedürftig

– Daten fehlen

• Realität kann an Modellen gemessen werden– Synoptische Prüfung von Daten

– Bewertung von Entwurfsalternativen

– Optimierung von Systemen

– Aufspüren von Fehlern

– Schulung im Umgang mit komplexen Systemen



und Energiesysteme

Nutzen besserer Modelle

Interpolation zwischen Meßwerten

(Verringerung teuerer Messungen)

Korrelation verschiedener Bereiche

(Gesamtschau statt Einzeleffekt)

Untersuchung von alternativen Lösungen

(Variantenkonstruktion)

Optimierung des Betriebs unter aktuellen Randbedingungen

Untersuchungen in Grenzbereichen(Störfallsimulation)



und Energiesysteme

Reale Welt

Beschreibbar

Weltausschnitte je als dynamisches System

Aktionsfähige Einheiten wirken zur Erreichung gemeinsamer Ziele,

dabei werden Güter und Nachrichten (Daten)

- bearbeitet, - über Verbindungen getauscht, - in Speichern koordiniert.

Einheiten haben Eigenschaften und innere Strukturen (sie sind selber Weltausschnitte mit eigener Hierarchie) und können durch Botschaften (Informationsflüsse) aktiviert werden.

Dynamische Systeme erfordern Kontrollflüsse.



und Energiesysteme

Methoden zur Modellierung von Weltausschnitten • Funktionale Beschreibung

Welt beschrieben durch relevante Funktionen.Funktionen : - können strukturiert sein,

- laufen kontrolliert ab.Beispiel : Organigram

• Datenfluß-Diagramme - strukturierte AnalyseDie Welt wird beschrieben durch DatenströmeDaten werden : - beschrieben, - transformiert, - gespeichert, - weitergegeben.Beispiel : Bilanz

• InformationsflüsseDie Welt wird beschrieben durch Informationseinheiten(Entities) mit - Attributen, - Relationen, - Strukturen, - Verweisen.Beispiel : Ablaufpläne

• Objektorientierte ModelleDie Welt wird beschrieben durch Komponenten. Komponenten sind aufgebaut aus Teilkomponenten und Objekten. Objekte beschreiben Dinge und ihr Verhalten über Parameter und Methoden. Komponenten kommunizieren über Botschaften und nehmen fremde Methoden als Dienste in Anspruch.

Beispiel : Virtuelle Systeme



und Energiesysteme

VDI-Definitionen zur Modellierung durch Simulation -1

VDI-Richtlinie 3633 (Beuther Verlag, Berlin 1996)

definiert den Begriff des Systems

“Abgegrenzte Anordnung von Komponenten, die miteinander in Beziehung stehen. Es ist gekennzeichnet durch:

- Systemgrenze, Systemein- und ausgangsgrößen

- Subsysteme, Systemelemente,

- Aufbaustruktur

- Ablauflogik

- Zustandübergänge und -größen“,

den Begriff des Modells

„Ein Modell ist eine vereinfachte Nachbildung eines existierenden oder gedachten Systems mit seinen Prozessen in einem anderen begrifflichen oder gegenständlichen System. Es unterscheidet sich hinsichtlich der untersuchungs-relevanten Eigenschaften nur innerhalb eines vom Untersuchungsziel abhängigen Toleranzrahmens vom Vorbild“. Es wird genutzt, um eine bestimmte Aufgabe zu lösen, deren Durchführung mittels direkter Operationen am Original nicht möglich oder zu aufwendig wäre.

- Gedankliches Modell: Modell, das noch nicht in ein Simulationsmodell umgesetzt wurde.

- Experimentierbares Modell oder Simulationsmodell: Reales Modell, das aus dem gedanklichen Modell entstand und mit dem Experimente durchgeführt werden können.“



und Energiesysteme

VDI-Definitionen zur Modellierung durch Simulation -2

Den Prozeß der Modellierung

„Die Modellierung umfaßt bei der Simulation das Umsetzen eines existierenden oder gedachten Systems in ein experimentierbares Modell“,

und der Begriff der Simulation:

„Simulation ist ein Verfahren zur Nachbildung eines Systems mit seinen dynamischen Prozessen in einem experimentierbaren Modell, um zu Erkenntnissen zu gelangen, die auf die Wirklichkeit übertragbar sind.

Im weiteren Sinne wird unter Simulation das Vorbereiten, Durchführen und Auswerten gezielter Experimente mit einem Simulationsmodell verstanden.

Mit Hilfe der Simulation kann das zeitliche Ablaufverhalten komplexer Systeme untersucht werden“.

Auf Basis des Modells vom Verhalten eines Systems können Entwurf und Steuerung von Anlagen geplant werden. Die Steuerung geschieht über die Leittechnik. Die VDI-Richtlinie 3814 definiert als Aufgaben und Zielsetzung beim Einsatz von Gebäudeleittechnikanlagen das Leiten (DIN 19222) von betriebstechnischen Anlagen, d.h. die "Übernahme oder Unterstützung folgender Aufgaben:

- Anlagenautomation

- Betriebskontrolle

- Betriebsführung

- Archivierung

- Betriebsanalyse

- Energiemanagement

- Instandhaltungsmanagement."

Als wesentlichstes Element wird der Erhalt der Selbständigkeit der betriebstechnischen Anlagen gefordert.

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