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Due to the rising number of electrical loads and sources in a household, energy management in households gains importance. This thesis describes common technologies found in modern houses and shows an implementation of an energy management system for home automation. In the past, the electrical installation of a house consisted mainly of lights and sockets. Nowadays there might be energy storages, heating controls, photovoltaics and much more. These devices are available from various manufacturers and in various designs. The built-in controllers usually only offer limited, manufacturer-specific interfaces, which cannot be connected directly to each other. For the cooperation of the systems, a central control system needs to be installed. This controller should read out and visualize the data using the offered interfaces. Based on the data, the controller can also make decisions and pass them on to the systems. This thesis covers the common technologies found in a modern house, including smart home controllers, heating, photovoltaics and charging stations for electric vehicles. It describes their working principles as well as their implementation in the energy management system. As a result, an energy management is implemented in existing buildings, in this case in the energy and solution laboratory (EAS-LAB) at CAMPUS 02, as well as in a single-family house in East Tyrol. In both buildings, different power sources and consumers are to be linked with the help of the control system.
In der Automobilindustrie gibt es unzählige Anwendungen, bei denen Industrieroboter Aufgaben eines Fertigungsprozesses übernehmen. Für die Erstellung und Anpassung von Roboterprogrammen sind Techniker erforderlich, die Erfahrung im Umgang mit Robotersteuerungen von unterschiedlichen Lieferanten haben. Zusätzlich sind spezielle Softwarepakete für die Roboterprogrammentwicklung ebenfalls erforderlich. Ziel ist es, ein Software-Tool zu erstellen, mit dem ohne spezieller Grundkenntnisse in der Roboterprogrammierung Anpassungen an Roboterprogrammen getätigt werden können. Ein zusätzliches Ziel ist es, die Änderungszeit dieser Programme zu verringern. Das Softwaretool enthält intuitive Funktionen zur Anpassung von 2D-Roboterbahnen. Die erste Funktion besteht darin, ein Roboterprogramm in das Softwaretool zu importieren, das aus Koordinaten aus einer Bahn besteht. Darauf basierend werden die Koordinaten verbunden, um den Weg der Roboterbewegung anzuzeigen. Außerdem sollen die Koordinaten veränderbar sein. Die Funktion wird per Drag & Drop realisiert. Diese Änderungen können wiederum im Programm des Roboters abgespeichert werden. Mit diesem Softwaretool ist man in der Lage, Roboterprogramme ohne besondere Erfahrung in der Programmierung und Bedienung zu ändern. Darüber hinaus verkürzt die Verwendung dieses Werkzeugs die Arbeitszeit für die Anpassung von Roboterprogrammen.
Diese Masterarbeit befasst sich damit, den Verbrauch von elektrischer Energie, sowie von Wärmeenergie der Produktionsanlagen von Iprona Güssing automatisiert zu erfassen. Um die geplante Einmegawatt Photovoltaikanlage effizienter nutzen zu können und die Lastspitzen bei der Wärmeabnahme zu glätten, werden Lastverschiebungspotentiale aufgezeigt. Im Zentrum steht die automatisierte Datenerfassung, welche alle Daten der Messpunkte in einem zentralen Punkt zur Erstellung von aussagekräftigen Analysen bündelt. Zu Beginn erfolgt ein Überblick über die Prozesse von Iprona Güssing zur Verarbeitung von Holunderbeeren zu Saftkonzentrat. Anschließend folgt ein Einblick in die Theorie der Messgeräte, deren Kommunikationsmöglichkeiten sowie die geeigneten Datenbankmodelle. Die Auswahl der passenden Software wird durch einige erfolgreich implementierte Messungen bestätigt. Diese bietet die Lösung für die bisher ungelösten Probleme an dem Messtechnikbestand. Die erfassten Daten werden zur Gegenüberstellung der Datenbanksysteme in verschiedene Datenbanken abgelegt. Daraufhin folgt die Analyse und Visualisierung der Daten mit einer dafür abgestimmten Software. Die Untersuchungsergebnisse veranschaulichen, das es mit open source Software möglich ist, das Ziel der zentralen Datenerfassung und Auswertung zu verwirklichen. Abschließend werden Lastverschiebungspotentiale in Bezug auf die einzelnen Prozesse erhoben. Die Kälteanlage bietet das größte Potential für Effizienzsteigerungen und Kosteneinsparungen, durch die mögliche Integration eines Eisspeichers sowie die Nutzung von Solarenergie.
Diese Masterarbeit befasst sich mit einer Ertragsprognose für Photovoltaikanlagen, unterstützt durch Python. Das entwickelte Programm soll in der Lage sein, sowohl prognostizierte als auch historische Messdaten zu verwalten. Auf Basis dieser Informationen können Systeme wie Haus- oder Balkonkraftwerke geplant und dimensioniert werden, was ein gezieltes Energiemanagement im privaten Bereich ermöglicht. Die Größe der PV-Systeme spielt dabei keine Rolle; entscheidend sind die Solarleistungen, die die Erdoberfläche erreichen. Solche Daten, beispielsweise die Globalstrahlung auf horizontalen Flächen, bilden die Grundlage dieser Arbeit. Meteorologische Online-Dienste werden zur Beschaffung der erforderlichen Daten herangezogen. Das Projekt berücksichtigt mehrere Aspekte zur Erstellung der Ertragsprognosen. Dazu zählen die Sonnenposition und die Globalstrahlung auf geneigten Flächen. Ein wesentlicher Bestandteil der Arbeit ist die Programmierung in Python. Dabei entsteht eine Vielzahl von Daten, die mit dem Datenbankmanagementsystem (DBMS) MariaDB verwaltet werden. Die Nutzung dieses DBMS erleichtert die Datenverwaltung und bietet über die Webanwendung phpMyAdmin eine übersichtliche Darstellung. Diese Arbeit umfasst sowohl die theoretischen Grundlagen der benötigten Berechnungsmodelle als auch deren praktische Umsetzung in der Programmierung, die ausführlich beschrieben wird.
SPS - Codegenerator
(2018)
Zur Steuerung von Industrieanlagen werden häufig speicherprogrammierbare Steuerungen (SPS) eingesetzt. Die Firma ERST Elektro- und Regeltechnik Steiner GmbH entwickelt Programme für diese Systeme. Da derzeit die gesamte Programmierung per Hand erfolgt, ist dieser Vorgang zeitaufwändig und fehleranfällig.
Ziel dieser Masterarbeit ist es, ein Programm zu entwickeln, welches das SPS-Grundprogramm automatisch generiert. Der theoretische Teil dieser Arbeit befasst sich mit den Anforderungen an den Codegenerator und den Möglichkeiten der Realisierung. Hierfür wurden der aktuelle Arbeitsprozess ohne Codegenerator und die Schnittstelle zwischen dem Codegenerator und der SPS-Entwicklungsumgebung Siemens TIA Portal analysiert. Zusätzlich wurden der Softwareentwicklungsprozess und Möglichkeiten, den Codegenerator zu programmieren, genauer erforscht. Basierend auf den Ergebnissen dieser Untersuchungen wurde das Codegenerator-Programm entwickelt und in einem Pilotprojekt erfolgreich eingesetzt. Der Codegenerator generiert das SPS-Grundprogramm einschließlich aller Betriebsmittel des Systems sowie eine Liste aller möglichen Fehlermeldungen. Tests des Codegenerators haben gezeigt, dass der Einsatz dieses Programms zu einer Verringerung von Programmierfehlern und zu einer Einsparung von Arbeitszeit und somit zu einer Kostenersparnis führt. Bei der Analyse des Projektablaufs mit Codegenerator wurden zusätzliches Automatisierungs- und Optimierungspotenzial von anderen Arbeitsschritten gefunden. Der Codegenerator ist einsatzbereit und wird zukünftig in allen Projekten eingesetzt. Ergänzend kann mit den Ergebnissen der Masterarbeit der Programmierprozess noch weiter optimiert werden als ursprünglich angenommen.
Wegen der Reduzierung von fossiler Energieerzeugung und der zunehmenden Dezentralisierung durch erneuerbare Energiequellen, kommt es zu einschneidenden Umstrukturierungen des Stromnetzes. Um zukünftigen Umständen zu entsprechen, kommt dem Smart Meter eine zentrale Rolle zu und wird dementsprechend analysiert. Das Ziel dieser Masterarbeit ist es, den Smart Meter als Schnittstelle zwischen dem intelligenten Stromnetz und dem Endverbraucher zu nutzen und einen geeigneten Weg zu finden, um Smart Metering einzubinden. Diesbezüglich erfolgt eine Gegenüberstellung, basierend auf dem bewährten mechanischen Zähler mit elektronischen Zählern. Jenes beruht auf Messungen durch eine Integrierung von ohmschen und induktiven Verbrauchselementen. Bei Kundenanlagen mit erhöhtem Lastverbrauch kann der standardmäßige Smart Meter nicht eingesetzt werden und es braucht alternative Implementierungsmöglichkeiten. Bezogen auf Smart Metering werden die umgebende Infrastruktur mit Kommunikationstechniken, die Datenverwertung und Visualisierungsmethodiken erläutert. Die Untersuchungsergebnisse zeigen, dass bei elektronischen Zählern die Anforderungen an die Messgenauigkeit gegeben sind. Zudem ist im Haushaltsbereich eine Messbereichserweiterung zu vermeiden und stattdessen Verfahren, basierend auf der Direktmessmethode, zu bevorzugen. Beim Smart Metering muss der Zählerzugriff derart erfolgen, dass eine umfassende Datenabfrage in Echtzeit erfolgt. Im Rahmen dieser Masterarbeit wird die Einsatzfähigkeit vom Smart Meter bewertet. Darüber hinaus wird beschrieben, wie Smart Metering in einem intelligenten Stromnetz eingebettet werden kann.
Der Schwerpunkt dieser Masterarbeit liegt auf der Entwicklung eines Lernmanagementsystems für die Jugend des Landesfeuerwehrverbandes Steiermark. Ziel ist es, eine webbasierte Plattform zu schaffen, welche die Mitglieder der Jugendfeuerwehr während ihrer Lerntätigkeiten unterstützt. Durch den Einsatz moderner Didaktik und der Implementierung einer adäquaten Methodik soll das Lernerlebnis auf dem Niveau des Wissenstests in allen drei Stufen (Bronze, Silber und Gold) verbessert werden. Über die Lernfunktion können die Jugendlichen über jedes internetfähige Endgerät ihr Wissen aneignen. Mit der Wettkampf-Funktion können die Jung-Florianis die erlernten Kenntnisse spielerisch mit ihren Kameraden*innen unter Beweis stellen. Darüber hinaus wird ein eigenes Bewertungstool für die engagierten Ausbilder implementiert, mit dessen Hilfe laufend auf die vorhandenen Lerndefizite der Jugendmitglieder eingegangen werden kann. Zusätzlich musste zum Grundkonzept der Plattform die Datenbank des Landesfeuerwehrverbandes Steiermark eingebunden werden, um eine nicht-passwortgebundene Anmeldung zu realisieren. Das Resultat ist eine lauffähige Lernplattform, welche auf einem lokalen Server integriert wurde und alle essenziellen Themengebiete abdeckt.
Konzept und Integration einer Balanced Manufacturing Softwarelösung in ein Automatisierungssystem
(2018)
Balanced Manufacturing ist ein Werkzeug zur Berechnung der zukünftigen Anlagenauslastung für industrielle Kunden. Die Nachfrage nach Technologien, welche eine Vorhersage über die Anlagenauslastung treffen können, steigt stetig. Die Balanced Manufacturing Technologie kann eine Vorhersage über die Anlagenauslastung treffen und auf dieser Grundlage den optimalen Produktionsplan berechnen. Für diese Berechnung ist es von Bedeutung, alle Ressourcen, welche eine Produktionsanlage benötigt, in einem Automatisierungssystem abzubilden.
Das Ziel dieser Masterarbeit ist es, die unterschiedliche Methodiken zur Abbildung aller Ressourcen in der automationX- und MATLAB-Software zu bewerten. Die automationX-Software ist eine Softwarelö-sung für industrielle Automatisierung und MATLAB das Softwaretool für die Lösung mathematischer Funktionen. Im Theorieteil werden die unterschiedlichen Methodiken für die Berechnung der Anlagenauslastung untersucht. Zusätzlich ist die automationX-Software Teil dieser Masterarbeit mit dem Ziel, den besten Weg für die Abbildung der Ressourcen zu finden.
Die Analyse der automationX- und MATLAB-Software sowie die Einbindung des Balanced Manufac-turing Tools im automationX-Produktionsmanagement Prozess ist Inhalt des praktischen Teils der Masterarbeit. Da der entscheidende Teil die Abbildung der Ressourcen ist, wird der Fokus auf den Vergleich der beiden Programme gelegt. Es ist auch ein Konzept für die Verwendung der unterschied-lichen automationX-Produktionsmanagement-Module enthalten, um sicher zu gehen, dass eine perfek-te Integration des Balanced Manufacturing Tools möglich ist.
Unterschiedliche Vergleiche und Überprüfungen haben bestätigt, dass die automationX-Software die beste Lösung für die Abbildung der Ressourcen einer Produktionsanlage ist, sowie keine zusätzlichen Entwicklungen der automationX-Software für die Abbildungen notwendig sind. Die Integration in den automationX-Produktionsmanagementprozess ist mit einer neuen Schnittstelle zwischen der automationX-Software und den Balanced Manufacturing Tool möglich.
Der nächste Schritt wird die Integration der Schnittstelle zwischen der automationX-Software und den Balanced Manufacturing Tool sein. Nach der Schnittstellenintegration wird eine Versuchsanlage in der automationX-Software abgebildet und anschließend wird das Balanced Manufacturing Tool in einem Kundensystem integriert.
In der industriellen Produktion stehen Unternehmen vor der Aufgabe, sowohl neue als auch bestehende Anlagen nachhaltig und effizient zu gestalten. Klassische Engineering-Ansätze sind oft hardwaregetrieben und berücksichtigen Nachhaltigkeit erst spät, was zu hohen Kosten und langen Entwicklungszeiten führt. Diese Arbeit entwickelt eine nachhaltige Engineering-Strategie basierend auf Sequence Logic Modelling (Selmo). Im Fokus steht der P-T-F-Ansatz (Prozess, Technologie, Funktion), der bereits im Pre-Engineering alle Anforderungen klar definiert und blinde Flecken vermeidet. Diese Methodik wurde in zwei Szenarien angewendet. Beim Retrofit einer bestehenden Fischertechnik-Fertigungslinie und bei der Betrachtung einer Neuanlage. Im Retrofit konnten durch gezielte Nachrüstung die Prozessqualität und Verfügbarkeit deutlich verbessert werden. Bei der Neuanlage zeigte sich, dass frühe Prozessdefinitionen Zeit und Kosten sparen. Zwei reale Fallstudien bestätigen den Erfolg. Das Retrofit-Projekt der VELOX Werk GmbH führte zu einer 25 % höheren Produktionsleistung und seit fünf Jahren zu keinem einzigen Eingriff in die Software. Die Neuanlage eines führenden Getränkeherstellers wurde bereits in der Engineering-Phase durch die Anwendung der Strategie optimiert. Ergänzend werden ESG- und CSRD-Richtlinien betrachtet. Die durchgängige Prozessmodellierung erhöht die Energieeffizienz und schafft eine transparente Datengrundlage. Künftig könnte Künstliche Intelligenz dabei helfen, Prozessmodelle automatisch zu erstellen und weiterzuentwickeln. Die Ergebnisse zeigen, dass durch eine konsequente Prozessmodellierung und den gezielten Einsatz moderner Steuerungstechnik nachhaltige, effiziente und wirtschaftlich vorteilhafte Produktionsprozesse geschaffen werden können. Die entwickelte Engineering-Strategie ermöglicht es Unternehmen, Kosten zu reduzieren, den Maschinenbetrieb zu optimieren und gleichzeitig regulatorische Anforderungen an Nachhaltigkeit und Effizienz zu erfüllen.
Implementierung eines Mess- und Protokollsystems einer AC Wandladestation für Elektrofahrzeuge
(2021)
Elektrofahrzeuge (EVs) sind auf gutem Weg, der zukünftige Standard im Transportwesen zu werden. Das Energy Analytics and Solution Lab (EAS-Lab) an der FH Campus 02 bietet Möglichkeiten zum Laden von Elektrofahrzeugen über Wandladestationen. Das EAS-Lab ist als ein Netzwerk von Geräten zu sehen, welche Energie erzeugen, analysieren und verbrauchen. Das Ziel dieser Arbeit ist es, die Wandladestationen an das EAS-Lab-Netzwerk anzubinden und ein Mess- und Protokollierungs-System in Hard- und Software zu implementieren. Des Weiteren werden die gesammelten Daten zur Energieanalyse im Ladeprozess genutzt. Es werden die Möglichkeiten der Impedanzanalyse und der Zustandsbewertung (State of Health/SoH) von Fahrzeugbatterien erforscht. Für die Messungen wird ein Siemens PAC2200 Smart Meter gewählt, der über Modbus TCP mit dem EASLab verbunden wird. Zusätzlich wird eine Windows Presentation Foundation (WPF) Benutzeroberfläche entwickelt, um den Modbus-Datenverkehr zu verarbeiten und die Ladedaten zu visualisieren. Das Programm wird mit einer SQL-Datenbank verbunden, welche spezifische Informationen über die Benutzenden und deren Ladedaten auf zyklischer Basis speichert. Zwei Messzyklen werden mit einem Elektrofahrzeug durchgeführt, um das Programm zu validieren. Die Verbindungen zu den Wallboxen und dem Smart Meter werden erfolgreich hergestellt, und das Programm wird implementiert. Auf Grundlage der gewonnenen Daten wird für beide Messzyklen eine Impedanzanalyse durchgeführt. Die gespeicherten batteriespezifischen Daten, welche über Modbus gesammelt werden, reichen nicht aus, um eine Abschätzung des SoH der Fahrzeugbatterie vorzunehmen. Das System bietet jedoch die Möglichkeit, das Ladeleistungsverhalten in Langzeitmessungen zu untersuchen. Darüber hinaus wird in dieser Arbeit gezeigt, wie ein Energiemess- und Protokollierungs-System in einer Laborumgebung implementiert wird. Damit stehen für zukünftige Studierende an der FH Campus 02 zusätzliche Messmöglichkeiten im EAS-Labor zur Verfügung. Diese Arbeit kann als Grundlage für weitere Forschungen sowie als Referenz für zusätzliche SoH Abschätzungen betrachtet werden.
