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01-02 | 2019

IT & Management © VDI

IT & Management © VDI Fachmedien GmbH & Co. KG, Düsseldorf 2019 Ausgabeschicht, eine versteckte Schicht). Wird bei Teilsystemen nach kritischen Messwertabweichungen gesucht, können dafür faltende neuronale Netzwerke verwendet werden, die oft über fünf Schichten verfügen. Häufig werden auch Netze mit internen Rückkopplungen erwähnt. Für viele Ingenieur-Anwendungen sind neuronale Netze mit nur einer versteckten Schicht aber bereits ausreichend. Interpolation und Extrapolation Oft wird erklärt, dass neuronale Netze nur Muster erkennen können, die vorher auch trainiert wurden. Diese Aussage stimmt so nur für diskrete Muster. Neuronale Netze mit stetigen Ausgangswerten können je nach Aufgabenstellung und verfügbaren Trainingsdaten nicht nur korrekt interpolieren, sondern in gewissen Grenzen auch extrapolieren. Auflösung Industrielle Prozesse laufen oft bei Volllast und nur ab und zu bei Teillast. Dadurch liegen sehr viele tendenziell gleichartige Volllast-Werte vor, aber nur wenige Teillast-Werte. Ein neuronales Netz wird in solchen Fällen ungleichmäßig trainiert, da häufiger auftretende Werte- Kombinationen die Gewichte innerhalb des Netzes stärker ausprägen als weniger häufige. Das Modell muss aber auch (und vielleicht gerade dann) für die wenigen Teillast-Fälle richtige Ergebnisse liefern. Um ein einseitiges Training zu vermeiden, sollte deshalb mit einer Auflösung gearbeitet werden. Dabei werden die Eingangswerte diskretisiert und gleichartige Kombinationen diskreter Eingangswerte vom Training ausgeschlossen. Praktische Anwendung Beispielhaft für ein verfahrenstechnisches Ersatzmodell sei hier ein Rauchgas- Dampf-Wärmeaustauscher im Kessel eines Kraftwerks angeführt. Die Leistung dieses Wärmeaustauschers hängt von sehr vielen Faktoren ab; einerseits von geometrisch-konstruktiven Größen wie Anordnung, totale Fläche, Bauart und Abmessungen der Flächen sowie andererseits von den Zustandsgrößen der den Wärmeaustauscher durchströmenden Fluide. Oft kommt dazu noch der Einfluss der Verschmutzung. Die Auslegung eines Kessels und seiner Heizflächen in der Planungsphase ist deshalb eine sehr anspruchsvolle Aufgabe, die viel Fachwissen, Erfahrung und Zeit erfordert. Wird für den Wärmeaustauscher in der Bild 2 Die mithilfe künstlicher neuronaler Netze ermittelte Dampfaustrittstemperatur weist ein hohes Maß an Übereinstimmung mit vorgegebenen Temperaturwerten auf. Betriebsphase ein Modell benötigt, um die tatsächliche Leistung unter bestimmten Prozessbedingungen zu ermitteln, kann dafür auch ein neuronales Netz genutzt werden. Das ist vor allem dann sinnvoll, wenn das Auslegungsmodell nicht verfügbar ist oder mit einer Reihe von Faktoren sehr aufwendig an die Wirklichkeit angepasst werden muss. Solche Betriebsmodelle können dazu verwendet werden, den Wärmeaustauscher abhängig von der Leistung zu reinigen, oder um das Auslegungsmodell einfacher zu verifizieren, zum Beispiel um ein Auslegungsprogramm zu verbessern. Für das Beispiel wurde ein neuronales Netz erstellt, das auf der Prozessdaten- Plattform „PI“ (www.piaas.ch) mit etwa 10 000 Datensätzen trainiert wurde. Ziel war dabei, die Dampfaustrittstemperatur in Abhängigkeit von Rauchgas- und Dampfmenge und den Temperaturen am Eintritt richtig vorherzusagen, ohne sonstige Vorgaben bezüglich Geometrie oder Wärmeübertragung. Obwohl die beteiligten Prozessgrößen in einem weiten Bereich schwanken und jede Größe für sich nur begrenzt mit dem gesuchten Ergebnis korreliert, wurde eine sehr hohe Übereinstimmung der Dampfaustrittstemperatur erreicht (Bild 2). Nur in einzelnen Fällen treten bei der ermittelten Wärmeübertragungsleistung Abweichungen um mehr als 5 % auf. Das zeigt, dass neuronale Netze sehr gut dazu geeignet sind, das Betriebsverhalten eines Anlagenteils genau abzubilden. Auf ähnliche Art und Weise und mit etwas Kreativität in der Herangehensweise können neuronale Netze für ganz unterschiedliche Aufgabenstellungen entwickelt werden. Hierzu zählen die Prognose der Stromproduktion in einem Kraftwerk, die Bereinigung von Messwerten um systematische Schwankungen, die Bereitstellung zusätzlicher Gütekriterien für den Betrieb (bezüglich Energieeffizienz, Betriebsmittelverbrauch, Korrosion usw.), die ortsaufgelöste Ermittlung von Kesselverschmutzungen, die Bereitstellung alternativer Regelgrößen, die Detektion von fehlerhaften Messstellen usw. Fazit Mit neuronalen Netzen können Ingenieure überall dort neue Lösungen entwickeln, wo andere Analysewerkzeuge wie Bilanzen, Modelle der Stoff- und Wärmeübertragung, Berechnung von Reaktionsgleichgewichten usw. nicht weiterführen oder nicht zur Verfügung stehen. Je nach Aufgabenstellung sind solche neuronalen Netze viel weniger umfangreich als zum Beispiel in der Bilderkennung, benötigen aber immer ingenieurtechnisches Knowhow. Als verfahrenstechnische Ersatz - modelle oder für weniger komplexe Zustandsanalysen lassen sie sich problemlos in übergeordnete Anwendungen (Regelkreise, Prognosemodelle, Auslegungstools usw.) implementieren, weil innerhalb der Modelle nur einfache Rechnungen stattfinden, ohne die sonst üblicherweise angewendeten Hilfsmittel wie Stoffwertfunktionen, Bauteilbibliotheken und Zielwertsuchen. Da diese neuronalen Netze allein aus Betriebs - daten entstehen, stellen sie gewissermaßen ein Bindeglied zwischen den technischen Grundlagen und den realen Prozessen dar. Viele Ingenieur-Aufgaben können genau an dieser Stelle deutlich vereinfacht werden. i Dr.-Ing. Martin Horeni, solutions-ahead Schweiz GmbH, Zürich www.solutions-ahead.ch Bilder (2): Martin Horeni 42 BWK Bd. 71 (2019) Nr. 1/2

Deutschland Energieverbrauch 2018 deutlich gesunken Der Energieverbrauch in Deutschland ist 2018 deutlich zurückgegangen. Nach Berechnungen der Arbeitsgemeinschaft Energiebilanzen (AG Energiebilanzen) sank der Verbrauch gegenüber dem Vorjahr um 5 % auf 12 900 PJ beziehungsweise 440,2 Mio. t SKE. Damit liegt der Energieverbrauch in Deutschland auf dem niedrigsten Niveau seit Anfang der 1970er-Jahre. Da die Verbrauchsrückgänge alle fossilen Energieträger betreffen, Zuwächse dagegen nur bei den erneuerbaren Energien zu verzeichnen sind, geht die AG Energiebilanzen von einem Rückgang bei den energiebedingten CO 2 -Emissionen in einer Größenordnung von reichlich 6 % aus. CMBlu / Schaeffler Kooperation bei organischen Redox-Flow-Batterien Die CMBlu Projekt AG und die Schaeffler AG & Co. KG haben den Abschluss einer Vereinbarung zur Kooperation (Joint Development Agreement, JDA) bei der Industrialisierung von großtechnischen Energiespeichern bekanntgegeben. CMBlu hat in den vergangenen fünf Jahren in Zusammenarbeit mit Forschungsgruppen deutscher Hochschulen die neue, erneuerbare Speichertechnologie „Organic Flow“ für Stromnetze bis zur Prototypenreife entwickelt. Darauf basierend wollen Schaeffler und CMBlu gemeinsam kommerzielle Produkte entwickeln und herstellen, die dann durch CMBlu vertrieben werden. Das Ziel beider Partner ist es, weltweit einen wesentlichen Beitrag zur Umsetzung der Energiewende für eine sichere, dezentralisierte und nachhaltige Erneuerbare werden drittwichtigster Energieträger Struktur des Primärenergieverbrauchs in Deutschland 2018 gesamt 12.900 PJ oder 440,2 Mio. t SKE Anteile in Prozent (Vorjahreszeitraum in Klammern) Sonstige einschließlich Stromaustauschsaldo 0,4 (0,3) % Erneuerbare 14,0 (13,0) % Kernenergie 6,4 (6,1) % Braunkohle 11,5 (11,1) % Steinkohle 10,1 (10,8) % Für den geringeren Energieverbrauch in Deutschland macht die AG Energiebilanzen vor allem die gestiegenen Preise, die milde Witterung sowie Verbesserungen bei der Energieeffizienz verantwortlich. Die verbrauchssteigernde Wirkung der Faktoren Kon- AGEB AG Energiebilanzen e.V. Mineralöl 34,1 (34,4) % Erdgas 23,5 (24,1) % Berlin/Bergheim - Die Anteile der verschiedenen Energieträger im nationalen Energiemix haben sich 2018 weiter zugunsten der Erneuerbaren verschoben. Bei den fossilen Energien kam es in Summe zu einem Rückgang. Damit verringerte die deutsche Energieversorgung ihre Kohlenstoffintensität weiter. Kennzeichnend bleibt aber ein breiter Energiemix. Stromversorgung zu leisten. Die zugrundeliegende Funktionsweise ähnelt dem Prinzip konventioneller Redox-Flow- Batterien. Dabei wird die elektrische Energie in chemischen Verbindungen gespeichert, wobei die Reaktionspartner in wässriger Form als Elektrolyt vorliegen. Im Gegensatz zu herkömmlichen, metall-basierten Systemen werden organische Moleküle aus Lignin für die Speicherung verwendet. Lignin ist Bestandteil der Struktur einer jeden Pflanze wie beispielsweise Bäume oder Gräser. Es ist eine natürlich nachwachsende Quelle und fällt etwa in der Zellstoff- und Papierproduktion als Abfallprodukt im Millionen-Tonnen-Maßstab an. Somit ist eine dauerhaft verfügbare Quelle für die großtechnische Energiespeicherung gesichert. Die nächsten Schritte von CMBlu umfassen den Aufbau der vollständigen Lieferkette mit weiteren Industriepartnern für alle Kernkomponenten, die als Vorprodukte im Quelle: Arbeitsgemeinschaft Energiebilanzen Bild: AG Energiebilanzen Struktur des Primärenergieverbrauchs in Deutschland 2018; gesamt: 12 900 PJ oder 440,2 Mio. t SKE; Anteile in % (Vorjahreszeitraum in Klammern). Arbeitsgemeinschaft junktur und Bevölkerungszuwachs traten dagegen 2018 in Energiebilanzen e.V. Mohrenstraße 58 den Hintergrund. Ohne den 10117 Berlin verbrauchssenkenden t 030/89 13 987 Einfluss m 0175/24 66 107 der milden hziesing@ag-energiebilanzen.de Witterung hätte der Verbrauch um knapp 4 % Auenheimer Straße 27 unter dem Niveau 50129 Bergheim des Vorjahres gelegen. t 02271/99 577 34 f 02271/99 577 834 i www.ag-energiebilanzen.de uwe.maassen@braunkohle.de www.ag-energiebilanzen.de Batteriesystem zum Einsatz kommen. Es wurde eine Prototypenfertigung in Alzenau eingerichtet. CMBlu hat mit Referenzkunden bereits Verträge geschlossen, um ausgewählte Pilotprojekte in den nächsten zwei Jahren zu realisieren. Ab 2021 sind die ersten kommerziellen Systeme geplant. i www.cmblu.de, www.schaeffler.de Wasserstoff Power-to-Gas- Leuchtturmprojekt am Hochrhein Wasserstoff aus Ökostrom kann die Mobilität klimafreundlicher machen und dort auch zu weniger Schadstoffausstoß führen. Er ist derzeit aber noch zu teuer. Eine Power-to-Gas (PtG)-Anlage in Megawattgröße im süddeutschen Grenzach-Wyhlen soll nun den Weg ebnen, um die Kosten deutlich zu senken. Am 15. November 2018 wurde Persönliches EnergieForum >> Auf der jährlichen Mitgliederversammlung der Arbeitsgemeinschaft Windindustrie im Verband Deutscher Maschinenund Anlagenbau e. V. (VDMA) wurde Stefan Bockholt, neuer Geschäftsführer der Eno-energy- Gruppe, für den Zeitraum 2018 bis 2020 in den Vorstand berufen. Als Vorsitzender des Vorstands wurde Bernhard Zangerl bestätigt. i www.eno-energy.com >> Der Aufsichtsrat der European Energy Exchange (EEX) hat Iris Weidinger in ihrer Funktion als Chief Financial Officer und Peter Reitz in seiner Funktion als Chief Executive Officer (CEO) als Mitglieder des Vorstands bestätigt und ihre Mandate um weitere fünf Jahre verlängert. i www.eex.com >> Dr. Jochen Opländer, Aktionär und Ehrenvorsitzender des Aufsichtsrats der Wilo SE und Stifter der Wilo-Foundation, hat den Vorstandsvorsitzenden und CEO der Wilo SE, Oliver Hermes (48), zu seinem unternehmerischen Nachfolger benannt. Dazu hat er Hermes, der seit Oktober 2006 Mitglied des Vorstands des globalen Technologiespezialisten ist und diesen seit vielen Jahren als Vorstandsvorsitzender und CEO anführt, eine unternehmerische Aktien- Beteiligung an der Wilo SE eingeräumt. Darüber hinaus hat ihn Opländer mit Wirkung zum 13. April 2019 auch bis zum Erreichen des 75. Lebensjahres zum Vorsitzenden des Kuratoriums der Wilo-Foundation ernannt. i www.wilo.com BWK Bd. 71 (2019) Nr. 1/2 43

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