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Die Studie gibt einen Überblick über Energiemanagementfunktionen und deren Integration in Automatisierungssysteme. Sie besteht aus den folgenden Teilen:
1.) Bestandsaufnahme und Marktübersicht von Energiemanagementsystemen, insbesondere von den an der Studie beteiligten Firmen und zwei weitere Produkte als Referenz.
2.) Anwenderinterviews mit Anwendern aus verschiedenen Schlüsselindustrien der Prozess- und Fertigungsautomatisierung zur Evaluierung künftiger Anforderungen und Erwartungen an ein Energiemanagement insbesondere auch im Hinblick auf die Integration in Automatisierungssysteme.
3.) Bedeutung des Energiemanagements in der Zukunft und daraus abzuleitende Maßnahmen.
With regard to climate change, increasing energy efficiency is still a significant issue in the industry. In order to acquire energy data at the field level, so-called energy profiles can be used. They are advantageous as they are integrated into existing industrial ethernet standards (e.g. PROFINET). Commonly used energy profiles such as PROFIenergy and sercos Energy have been established in industrial use. However, as the Industrial Internet of Things (IIoT) continues to develop, the question arises whether the established energy profiles are sufficient to fullfil the requirements of the upcoming IIoT communication technologies. To answer this question the paper compares and discusses the common energy profiles with the current and future challenges of energy data communication. Furthermore, this analysis examines the need for further research in this field.
In industrial production facilities, technical Energy Management Systems are used to measure, monitor and display energy consumption related information. The measurements take place at the field device level of the automation pyramid. The measured values are recorded and processed at the control level. The functionalities to monitor and display energy data are located at the MES level of the automation pyramid. So the energy data from all PLCs has to be aggregated, structured and provided for higher level systems. This contribution introduces a concept for an Energy Data Aggregation Layer, which provides the functionality described above. For the implementation of this Energy Data Aggregation Layer, a combination of AutomationML and OPC UA is used.
This paper presents the implementation of a GMVC-based WAPSS to damp the interarea modes of power systems. The choise for the GMVC to tackle this problem lies on the fact that it can be used to compensate the time delay due to the latency of the transmission system in a more natural way than other controllers. The paper shows that it is possible to improve system’s closed-loop stability since its behavior is the same as if the time delay is not regarded. Simulation results with Kundur’s System prove that a latency of 1 second at a conventional WAPSS might lead system’s power to oscillate for 50 seconds for a short-circuit at the transmission line, whereas the oscillation decreases to only 5 seconds if the GMVC-based WAPSS is implemented.
Es wird der Fall des reinen Internverkehrs zwischen endlich vielen Teilnehmern bei voller Erreichbarkeit der Verbindungswege an einem einfachen Modell behandelt. Die Verkehrsgrößen werden berechnet. Der Verlust wird nach seinen verschiedenen möglichen Entstehungsursachen spezifiziert. Die entsprechenden Verlustwahrscheinlichkeiten werden exakt berechnet. Für die numerische Berechnung werden Rekursionsformeln abgeleitet. Unter den genannten Voraussetzungen sind die angegebenen Beziehungen auch für kleinste Teilnehmeranzahlen gültig. Ein aktueller Anwendungsfall liegt bei der Bemessung der Sprechkreisanzahl in einem Nachrichtensystem mit dezentraler Vermittlungstechnik und Vielfachzugriff zu den vorhandenen Sprechkreisen vor.
Diese kurze Einführung zu Bedienungssystemen konzentriert sich auf grundlegende Gesetzmäßigkeiten für Bedienungssysteme im stationären Zustand (Flusserhaltung, Little-Theorem), die wesentlichen Kenngrößen (Angebot, Belastung, Restverkehr, Wartebelastung, Wartewahrscheinlichkeit, mittlere Bediendauer, mittlere Wartedauer, mittlere Durchlaufdauer) eines Bedienungssystems werden anschaulich eingeführt. Die Erlang-Formel und die Khintchine-Pollaczek-Formel werden diskutiert. Die Einführung ergänzt das Buch "Digitale Kommunikationssysteme 2 - Grundlagen der Vermittlungstechnik" des Verfassers, ist aber völlig eigenständig lesbar.
Unverständliche Texte sind ein täglicher Alptraum vieler Millionen Erwachsener in deutschsprachigen Ländern. Ob Behördenbrief, Beipackzettel oder Betriebsanleitung: Man mag das Kauderwelsch nicht lesen. Dabei ist es gar nicht so kompliziert, diesen Ärger aus der Welt zu schaffen. Dieses Buch berichtet von Hintergründen und zeigt, wie man es macht.
Viele erwachsene Deutsche sind keine guten und geübten Leser. Sachtexte führen deswegen zu Unklarheiten, Fehlentscheidungen und Nachfragen. Diese Konzequenz stellt sich auch bei geübten aber fachfremden Lesern ein. Nur eine sprachliche Anpassung an Leser kann das ändern. Der Aufsatz vergleicht dazu zwei Ansätze, Einfache Sprache und Leichte Sprache. Der Autor vertritt die Auffassung, dass nur eine einfache Sprache als Lösung des genannten Dilemmas taugt. Leichte Sprache ist gegenwärtig das einzige Instrument, um Menschen mit neuronalen Schädigungen einen Inhalt zu übermitteln. Doch auch dafür nutzt sie nur eingeschränkt. Die Wissenschaft wird an diesen Themen arbeiten müssen. Sie steht erst am Anfang.
Einfluss des Akkus auf den Servicegrad von automatischen stationsbasierten Pedelec-Vermietsystemen
(2019)
Pedelecs sind in den letzten Jahren zu einem wichtigen Baustein der deutschen Elektromobilitätswende geworden. Durch den Einsatz von Pedelecs in automatischen stationsbasierten Vermietsystemen im urbanen Raum ist eine Verkehrsalternative gegeben, die den Autoverkehr in Städten entlasten kann. Die Kundenzufriedenheit solcher Vermietsysteme wird über den Servicegrad bewertet und bildet das Verhältnis von zufriedenen Kunden zur Anzahl potentieller Kunden ab. Der Servicegrad kann dabei von verschiedenen exogenen und endogenen Faktoren beeinflusst werden. Die Untersuchung beschäftigt sich mit der Frage, ob es sich bei dem Akku um einen weiteren Einflussfaktor handelt. Um die Auswirkungen auf den Servicegrad durch den Akku zu analysieren, werden zunächst mögliche Betriebs- und Ladekonzepte von Pedelec-Vermietsystemen dargestellt. Darauf aufbauend wird ein automatisches stationsbasiertes Pedelec-Vermietsystem definiert, welches in der nachfolgenden Untersuchung betrachtet wird. In diesem Zusammenhang wird der Servicegrad speziell für Pedelec-Vermietsysteme definiert und für die Untersuchung relevante Einflussfaktoren identifiziert. Über eine Modellentwicklung werden Rahmenbedingungen des betrachteten Vermietsystems festgelegt und die Beziehungen der identifizierten Einflussfaktoren untereinander visuell und anhand von Formeln dargestellt. Anschließend wird das Modell in eine Simulationsumgebung überführt, um den Servicegrad in verschiedenen Szenarien zu bewerten. Modellrelevante Eingangsgrößen werden hierbei auf Basis von vorhandenen Daten aus bestehenden Vermietsystemen und analysierten Fahrdaten quantifiziert und in das Modell integriert. Das Ladeverhalten bei verschiedenen Ladeströmen des in der Untersuchung betrachteten Akkus wird experimentell bestimmt und über den Verlauf des State of Charge ebenfalls modelliert. Hierdurch wird der Einfluss einer Schnelllademöglichkeit auf den Servicegrad analysiert. Die Ergebnisse der Untersuchung zeigen, dass der Akku des Pedelecs einen weiteren Faktor darstellt, der zusätzlich für unzufriedene Kunden verantwortlich sein und den Servicegrad von automatischen stationsbasierten Pedelec-Vermietsystemen reduzieren kann. Insbesondere bei hochfrequentierten Stationen wird der Servicegrad durch den Einfluss des Akkus reduziert. Die Auswirkungen können durch die Erhöhung des Energieinhaltes des Akkus, die Anpassung des minimal notwendigen State of Charge sowie die Steigerung des Ladestroms minimiert werden. Das Verbesserungspotential dieser Maßnahmen steigt mit Zunahme der Mietdauer und der durchschnittlichen Akkuleistung. Langfristig betrachtet ist insbesondere für hochfrequentierte Stationen die Anschaffung von zusätzlichen Pedelecs einer Erhöhung des Ladestroms vorzuziehen, da die Steigerung des Servicegrades durch diese Maßnahme höher ausfällt.
Einfluss von Industrie 4.0 auf die Anwendbarkeit von Lastmanagement in der industriellen Produktion
(2018)
Technische Energiemanagementsysteme (kurz und im Folgenden tEnMS) in der produzierenden Industrie dienen heute meinst dem Messen, Speichern und Auswerten von Energieverbrauchsdaten. Allerdings besteht auch die Möglichkeit der Vorhersage und aktiven Einflussnahme auf die Energieaufnahme von Produktionsumgebungen durch das tEnMS. Derartige Funktionen werden als Prognose- und Lastmanagementfunktionen bezeichnet. Industrielle Produktionsumgebungen erfahren im Rahmen von Industrie 4.0 einen Wandel. Dieser Beitrag soll aufzeigen, wie tEnMS durch den beschriebenen Wandel beeinflusst werden und welche Chancen sich daraus für zukünftige tEnMS ergeben.