SPC Solar Predictive Control

Die Regelung mittlerer und großer solarthermischer Anlagen (ab 50 kW Kollektorleistung bzw. 100 m2 Kollektorfläche) stellt eine erhebliche Herausforderung dar. Aus unzulänglichen Regelstrategien resultieren u.a. Exergieverluste durch Mischung von Wärmeträgern mit unterschiedlichen Temperaturen am Kollektorfeld, andere suboptimale Betriebsbedingungen sowie ein hoher Wartungsaufwand im Betrieb. Die Anlagen werden bislang nicht oder nur durch manuelle Eingriffe) vorausschauend betrieben. Das reduziert die solaren Erträge und den solaren Deckungsgrad des Gesamtsystems oder führt zu hohen Kosten.

Modellbasierte Regelungen, insbesondere in einem Gesamtsystem-Ansatz, der auch Prognosemethoden einbindet, kann hier – wie in anderen Bereichen bereits erfolgreich demonstriert – Abhilfe schaffen.

Zu diesem Zweck wurde in einem ersten Schritt eine umfassende regelungstechnische Potentialanalyse einer solarthermischen Anlage mit 2MW Kollektorleistung vorgenommen. Danach wurden die Hauptkomponenten der Anlage (Kollektoren, Rohrleitungen, Pumpen, Wärmetauscher und Speicher) mathematisch modelliert, mit Messdaten verifiziert und in der Simulation getestet. Diese Modelle stellen dabei die Basis der entwickelten Regelungsstrategie dar. Zusätzlich wurden adaptive Prognosemethoden für die Vorhersage des zu erwartenden Solarertrags und Wärmbedarfs unter Einbindung von realen Wettervorhersagen entwickelt. Abschließend wurden modellbasierte Regelungsstrategien entwickelt, in die Gesamtsystemregelung integriert und an der analysierten realen Anlage implementiert und umgesetzt.

Durch Kombination von modellbasierter Basisregelung für die einzelnen Komponenten (z.B. Kollektorfeld) und einer das Gesamtsystem optimierenden modellprädiktiven Systemregelung kann die Effizienz der Anlage erheblich erhöht werden, während zugleich der Aufwand für Wartung und Monitoring sinkt. Dabei wurde bei der Entwicklung darauf geachtet die entwickelte Regelungsstrategie modular zu halten damit sie möglichst einfach auf andere Anlagen übertragen werden kann. Durch die Weiterentwicklung prädiktiver Methoden im Wärmemanagement sind die Arbeiten in diesem Projekt zugleich Vorarbeiten für eine optimale Einbindung saisonaler Wärmespeicher, die in Zukunft eine große Bedeutung für die Wärmeversorgung von „Smart Grids“ haben werden.