Entwicklung und Anwendung einer datengetriebenen Methode zur Bewertung von Betriebsstrategien für industrielle Energieversorgungsanlagen im Realsystem

In der vorliegenden Masterarbeit wird die Entwicklung und Anwendung einer datengetriebenen Methode zur Bewertung von Betriebsstrategien für industrielle Energieversorgungsanlagen im Realsystem untersucht. Ausgangspunkt ist die Identifikation einer Forschungslücke, die aufzeigt, dass bestehende Arbeiten zwar die Entwicklung und Validierung neuer Betriebsstrategien behandeln, jedoch keine umfassenden Ansätze zur Bewertung dieser Strategien im industriellen Kontext unter Berücksichtigung relevanter Einflüsse bieten.

Die Arbeit schlägt eine Bewertungsmethode vor, bei der ein statistisches Modell den Strom- und Gasverbrauch der konventionellen Betriebsstrategie vorhersagt, um neue Betriebsstrategien durch einen direkten Vergleich bewerten zu können. Zur Überprüfung der Methode werden Daten eines Simulationsmodells verwendet, da diese in großer Menge und ohne Messfehler vorliegen. Es zeigt sich jedoch, dass die Vorhersagemodelle aufgrund von Overfitting und unzureichender Verallgemeinerung nicht die gewünschte Genauigkeit für eine zuverlässige Bewertung erzielen können. Verschiedene Experimente, wie die Reduktion der Auflösung und die Spezialisierung der Vorhersagemodelle, liefern keine signifikanten Verbesserungen der Vorhersageergebnisse.

Um die Übertragbarkeit der Ergebnisse auf reale Systeme zu prüfen, werden Tests mit Daten der ETA-Fabrik durchgeführt. Diese bestätigten die Ergebnisse aus den Test mit dem Simulationsmodell. Obwohl keine zuverlässige Bewertungsmethode entwickelt werden kann, bieten die Ergebnisse wertvolle Erkenntnisse für zukünftige Untersuchungen. Der Fokus sollte dabei auf der Untersuchung alternativer Modellierungsansätze liegen.

This master's thesis explores the development and application of a data-driven method for evaluating operational strategies of industrial energy supply systems in real-world scenarios. The starting point is the identification of a research gap, highlighting that existing studies focus on the development and validation of new operational strategies but lack comprehensive approaches for evaluating these strategies in the industrial context while accounting for relevant external influences.

The thesis proposes an evaluation method in which a statistical model predicts the electricity and gas consumption of the conventional operational strategy to enable a direct comparison for assessing new strategies. To validate this method, data from a simulation model were used due to their high quality and absence of measurement errors. However, the predictive models failed to achieve the desired accuracy for reliable evaluations, primarily due to insufficient generalization. Various experiments, including resolution reduction and model specialization, did not yield significant improvements in prediction accuracy.

To test the transferability of these results to real-world systems, evaluations were conducted using data from the ETA Factory. These tests confirmed the findings obtained with the simulation model. While a reliable evaluation method could not be developed, the results provide valuable insights for future research. The focus should be on exploring alternative modeling approaches.