52.50 Energietechnik: Allgemeines
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Die vorliegende Masterarbeit widmet sich der Modellierung und Optimierung eines intelligenten Energiesystems. Das Energiesystem besteht aus einem Einfamilienhaus, einer Photovoltaikanlage, einem Batteriespeicher und einem Elektrofahrzeug. Die Analyse dieser Komponenten führt zu einer Vielzahl von Daten aus unterschiedlichen Quellen. Ziel ist es, diese umfassende Datenbasis mithilfe eines KI-basierten Regelungssystems zu verarbeiten und so die Energieflüsse optimal an die jeweiligen Betriebsbedingungen anzupassen. Im theoretischen Teil werden dazu zunächst die Ausgangslage, die technologischen Rahmenbedingungen und die Herausforderungen der Energieversorgung untersucht. Im weiteren Verlauf werden die wesentlichen Systemkomponenten, darunter Photovoltaikanlagen und Batteriespeicher detailliert betrachtet und auch Lastprofile sowie Konzepte des Energiemanagements vorgestellt, um deren Funktionsweise und Abhängigkeiten zu analysieren. Danach werden die Modellierung des Energiebedarfs, die Anforderungen an ein Simulationsmodell sowie verschiedene Optimierungsansätze, von klassischen Regelungstechniken bis hin zu KI-basierten Verfahren behandelt. Auf diese Weise werden jeweils praktikable Vorgehensweisen und Lösungen für die Umsetzung ermittelt. Im praktischen Teil liegt der Fokus auf der Entwicklung eines Simulationsmodells, das die einzelnen Komponenten´realitätsgetreu abbildet und zu einem Gesamtsystem zusammenführt. Ein ebenso wichtiger Bestandteil ist die Umsetzung einer Regelung auf Basis von Reinforcement Learning. Die Simulationsergebnisse zeigen, dass das auf künstlicher Intelligenz basierende System flexibel auf wechselnde Bedingungen reagieren und den Energiefluss im Haushalt effizient koordinieren kann.
Kamerasensoren werden in der heutigen Zeit nicht nur für Fotoapparate verwendet, sondern sind in einer Vielzahl von Smart-Devices, zum Beispiel Smartphones, Tablets und Smartwatches verbaut. Diese Vielzahl an Bildverarbeitungssensoren legt eine Verwendung neben den ersichtlichen Aufgabengebieten wie Foto- und Video-Anwendungen nahe. So kann mithilfe einer entsprechenden Softwareanwendung Bildverarbeitung, Textverarbeitung, das Lesen von Barcodes oder Gesichtserkennung durchgeführt werden. Ziel der Arbeit ist es den Energieverbrauch von Kameramodulen, die mithilfe eines Mikrocontrollers angesteuert werden, zu senken und energieverbrauchende Faktoren aufzuzeigen. Um dies zu realisieren wurde ein Überblick über den Zusammenhang von Funktion, Auflösung, Framerate und Energieverbrauch von mehreren Kameramodulen erstellt und die Ansteuerungssoftware für die Module adaptiert. Das Resultat der Arbeit zeigt einen eindeutigen Zusammenhang des Energieverbrauchs der Kameramodule mit den gelieferten Bildraten und einen messbaren aber nicht markanten Zusammenhang zwischen den einzelnen Auflösungen wie QQVGA, QVGA und VGA. Aufgrund fallender Preise und der steigenden Anzahl an verbauten Kameramodulen werden Bildauswertungen immer häufiger zum Einsatz kommen. Die Einbindung solcher Kameramodule als LowPower-Applikation mit einer durchgehenden Bildauswertung ist mit heutigen technischen Mitteln durchaus umsetzbar. Es sollte jedoch bedacht werden, dass die Module durch eine Optimierung der Bildrate und Reduzierung der Bildinformation / Auflösung in entsprechend, energiesparende Zustände versetzt werden müssen.
In the early stages of the conceptual and the design phases of a new product simulation is involved in the decision making process, even before any prototyping is done. This concept is so-called front loading. Designing a new turbocharger for example requires better understanding of the rotor-dynamics. Multi-body dynamics simulation (MBD) is a suitable tool to investigate phenomena, e.g. rotor imbalance, which has a vast impact on the durability of bushing bearings. Combining multi-body dynamics simulation and computational fluid dynamics (CFD), the CFD supplies important boundary conditions for MBD, which is a new simulation methodology investigated in this thesis. The simulation tool AVL FIRE M with its multi-material capability is being used for this investigation. One of the most important fields related to this objective is the heat transfer analysis with special focus on the thermal dynamics of the heat flow within the turbocharger. Since CFD simulation is already a well established tool in product development and especially in the component design phase, this novel simulation approach is offering an alternative method to the conventional fluid-solid coupling which is usually used to calculate temperature distribution in solid structure and stress analysis. This proposed approach represents the simulation of heat transfer within the turbocharger structure and its parts by considering the solid and fluid parts of the turbocharger as a multi-domain and multi-material simulation model. The theoretical part builds up the fundamentals to the engineering background and the physical modelling. Furthermore, the basic essentials of workflow and the general evaluation process are introduced, which should form a transition between engineering outcome, usablity and user’s acceptance of the novel simulation approach. In the evaluation part of the thesis the gathered results are presented and summarized. The engineering outcome as well as the workflow and methodology of such kind of simulations are discussed. Finally, the summary presents all pillars of the evaluation process and an additional outlook is given as a reflection of the presented workflow. It provides recommendations for further improvement and gives suggestions for future investigations. The presented methodology proves to be a next level approach in prediction of turbocharger simulation in the product development process.
