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Betriebsoptimierung industrieller Kälte- und Wärmeversorgungssysteme über mathematische Programmierung

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Produktnummer: 18118bd4b9177b48e0a6d5d21356951973
Autor: Weber, Thomas
Themengebiete: Betriebsoptimierung Kälteversorgungssystem Wärmeversorgungssystem
Veröffentlichungsdatum: 22.02.2023
EAN: 9783844089394
Auflage: 1
Sprache: Deutsch
Seitenzahl: 232
Produktart: Kartoniert / Broschiert
Verlag: Shaker
Produktinformationen "Betriebsoptimierung industrieller Kälte- und Wärmeversorgungssysteme über mathematische Programmierung"
Die anthropogenen Auswirkungen auf die Umwelt sowie die daraus resultierenden klimatischen Veränderungen sind die bestimmenden Probleme unserer Zeit. Besonders energieversorgungsbedingte Treibhausgasemissionen stehen im Zentrum der Debatte. Um den Klimawandel möglichst zu begrenzen, werden Unternehmen auch durch monetäre Anreize zu mehr Energieeffizienz in der Produktion gedrängt. Eine Möglichkeit die energiebedingten Kosten in Unternehmen kurzfristig zu senken, ist die Optimierung des Betriebs energetisch relevanter Maschinen und Anlagen. Im Rahmen der vorliegenden Arbeit wird eine Methodik zur Erstellung und Anwendung mathematischer Programmierung zur Betriebsoptimierung industrieller Wärme- und Kälteversorgungssysteme sowie ein Framework zur standardisierten Modellierung ebendieser Energiesysteme vorgestellt. Die Methodik, welche an das CRISP-ML Prozessmodell angelehnt ist, gliedert sich in fünf Phasen und wird im Rahmen der Arbeit anhand von drei Referenzsystemen validiert. Der Fokus der Untersuchungen liegt auf der Anwendbarkeit der Verfahren in der industriellen Fertigung. So werden anhand der drei Referenzsysteme eine Reihe von Problemen im Zusammenhang mit der Anwendbarkeit mathematischer Optimierungsmodelle und daraus resultierender Anforderungen definiert, welche durch ein Verfahren zur Betriebsoptimierung zu erfüllen sind. Zudem werden die konkreten monetären Einsparpotentiale, welche durch den Einsatz der mathematischen Programmierung zur Betriebsoptimierung erzielt werden können, unter realitätsnahen Bedingungen quantifiziert. In diesem Zusammenhang wird insbesondere auf Auswirkungen von Modellierungsfehlern auf die Optimierungsperformanz eingegangen.

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