DE102009008033B3

DE102009008033B3 - Supply unit for supplying energy e.g. heat, to energy-technical objects in airport infrastructure, has interfaces adapted to individual phases of life cycle, where objects provide information e.g. full load, with interruption objects supply

Info

Publication number: DE102009008033B3
Application number: DE102009008033A
Authority: DE
Inventors: Werner Becherer
Original assignee: Siemens AG
Current assignee: Siemens AG
Priority date: 2009-02-05
Filing date: 2009-02-05
Publication date: 2010-04-15
Anticipated expiration: 2029-02-06

Abstract

The unit has interfaces that are adapted to individual phases e.g. planning phase, engineering phase, starting operation, operating phase and removing phase, of a life cycle. The interfaces are characterized by characteristics factors of energy-technical objects. The factors include amount and duration of power rating of energy and energy contents and energy need during objects supply. The objects provide information during operation, where the information includes energy-technical condition e.g. full load, partial load and standby, with and without interruption of supply of the objects.

Description

Die Erfindung betrifft die Versorgung von energietechnischen Objekten mit Energie verschiedener Energiearten gemäß dem Oberbegriff des Anspruchs 1.The The invention relates to the supply of energy-related objects with energy of different types of energy according to the preamble of the claim 1.

Energietechnische Objekte einer Infrastruktur werden bekanntermaßen mit Energie verschiedener Energiearten versorgt, insbesondere mit Wärme, Kälte, Druckluft und Elektrizität. Dabei ist die Versorgung auf eine maximal vierteilbare Energie/Leistung (Leistung als Energie pro Zeiteinheit) ausgelegt, wobei der tatsächliche Bedarf meist darunter liegt. Um den Bedarf zu ermitteln, sind als Hilfsmittel Neuronennetze bekannt, in denen Neuronen als Abbild der Objekte fungieren und praktisch die Zusammenhänge der Objekte untereinander herstellen. Dabei kann jedes Objekt auch aus mehreren Neuronen gebildet sein. In einem Neuronennetz gibt es wie z. B. in einer Infrastruktur Verzweigungen und/oder Verteilungen von Energie. Der ermittelte Energiebedarf der Objekte wird dann jeweils zur Versorgung bereitgestellt, d. h. z. B. in die Infrastruktur eingekoppelt. Man spricht hier auch von einer objektorientierten Ermittlung des Energiebedarfs. Die Objektorientierung ermöglicht es, auch komplexe Infrastrukturen, d. h. deren Prozesse und Anlagen zu planen und in datentechnische und steuerungs- sowie regelungstechnischer Hinsicht zu beherrschen.power Engineering Objects of an infrastructure are known to be different with energy Supplied with energy, in particular with heat, cold, compressed air and electricity. there is the supply to a maximum of quadratable energy / power (power as energy per unit time), the actual Need mostly lies below. To determine the need are as Aids neural networks are known in which neurons as an image the objects function and practically the connections of the Create objects with each other. Each object can also look like this be formed of several neurons. In a neural network there is like z. B. in an infrastructure branches and / or distributions of Energy. The determined energy requirement of the objects then becomes each provided for care, d. H. z. B. in the infrastructure coupled. One speaks here also of an object-oriented one Determination of the energy requirement. The object orientation makes it possible also complex infrastructures, d. H. their processes and facilities to plan and in data technology and control as well as control engineering To dominate.

Die bisherige Ermittlung des Energiebedarfs von energietechnischen Objekten erfolgte im Wesentlichen statisch. Dabei wurde die Versorgung auf den jeweiligen Maximalbedarf der jeweiligen Energieart ausgelegt. An Verzweigungen und Vertei lungen wurde mit einem statistischen Erfahrungswert, dem sogenannten Gleichwertigkeitsfaktor, die erforderliche Versorgung (der Bedarf) ermittelt. Dabei ist man gewöhnlich davon ausgegangen, dass zwischen 30% und 70% der maximalen Leistung gleichzeitig benötigt werden.The previous determination of the energy requirement of energy-related objects was essentially static. The supply was on the respective maximum demand of the respective type of energy designed. At Branches and distributions were calculated using a statistical empirical value, the so-called equality factor, the required supply (the demand) determined. It was usually assumed that between 30% and 70% of the maximum power needed at the same time.

Aus der Druckschrift D – Archivierte Inhalte der englischsprachigen Internet-Enzyklopädie ”Wikipedia”,
http://en.wikipedia.orq/wiki/,
Archiv: http://web.archive.org/,

a) Begriff: ”Expert system”, 9 Seiten, 8. Oct. 2007,
b) Begriff: ”Artificial neural network”, 13 Seiten, 27. Nov. 2007,
c) Begriff: ”Neural network software”, 3 Seiten, 20. Aug. 2006,
d) Begriff: ”Artificial neuron”, 4 Seiten, 12. Nov. 2007,
e) Begriff: ”Object-oriented programming” (OOP), 7 Seiten, 13. Feb. 2008, und
f) Begriff: ”Object (computer science)”, 3 Seiten, 31. Aug. 2007, eHB,

insbesondere aus der D a) ist bereits ein Expertensystem bekannt, welches auf der Basis von Expertenwissen zur Lösung von bestimmten Aufgaben dient. Die D a) als auch die D b) offenbaren weiter den Aufbau solcher Expertensysteme mittels künstlicher neuronaler Netze. Diese bestehen nach der D b) aus Neuronen, die gegenseitig miteinander verbunden sind und damit eine Verbindungsstruktur bilden. Nach der D b) und D c) lassen sich neuronale Netze auch in softwaremäßig realisieren, wobei der Aufbau der neuronalen Netze programmiert wird.From the publication D - archived contents of the English-language Internet encyclopedia "Wikipedia",
http: //en.wikipedia.orq/wiki/,
Archive: http://web.archive.org/,

a) Term: "Expert system", 9 pages, 8 Oct. 2007
b) Term: "Artificial neural network", 13 pages, 27 Nov. 2007,
c) term: "Neural network software", 3 pages, 20 Aug. 2006,
d) term: "Artificial neuron", 4 pages, 12 Nov. 2007,
e) Term: "Object-oriented programming" (OOP), 7 pages, 13 Feb. 2008, and
f) term: "Object (computer science)", 3 pages, 31 Aug. 2007, eHB,

In particular, from the D a) an expert system is already known, which serves on the basis of expert knowledge to solve certain tasks. The D a) as well as the D b) further reveal the construction of such expert systems by means of artificial neural networks. According to D b), these consist of neurons which are mutually connected to one another and thus form a connection structure. According to D b) and D c), neural networks can also be implemented in software, whereby the structure of the neural networks is programmed.

Die D e) und D f) sowie H. Balzert: Lehrbuch der Objektmodellierung, 1999, (c) 2000, ISBN 3-8274-0285-9, Seiten 1, 2, 17–32, 242–245, 533–554, lehren bereits die Verwendung von Objekt-orientierter Programmierung (OOP) zur Bildung von in Software realisierten Netzen. Bei der OOP lassen sich Neuronen ausgehend von einem Grundtyp darstellen, wenn man von einem universellen Aufbau ausgeht, der jeweils durch Parameter entsprechend definiert wird. Dies betrifft die Anzahl der Eingänge, die jeweils zugeordneten Gewichte als auch die frei wählbaren Übertragungsfunktionen. Die Neuronen lassen sich in der OOP als Objekte mit internen Parametern generieren. Die in der OOP verwendbaren Konstruktur-Destruktur-Methoden ermöglichen dynamische Neuronen (Neuronen-Objekte), die mit einer Lebenszeit ausgestattet werden können. Da sich die Attribute während der Laufzeit ändern können, ergeben sich unterschiedliche Zustände (s. H. Balzert) ist. Mittels OOP lässt sich die Verbindungsstruktur im neuronalen Netz darstellen, indem an jede ein Neuron kennzeichnende Objekt-Instanz eine Haupt-Nummer und dessen jeweiligen Eingängen/Ausgang eine Unter-Nummer als Attribut vergeben wird. Die Verbindungsstruktur wird definiert, indem die Nummernstruktur mit einer Pointer-Kettung zu den jeweils verbundenen anderen Neuronen gebildet wird. Die Verbindungsstruktur ergibt sich dann als weitere Parameter bzw. Attribut(e) dieser Objekt-Instanz.The D e) and D f) as well as H. Balzert: textbook of object modeling, 1999, (c) 2000, ISBN 3-8274-0285-9, pages 1, 2, 17-32, 242-245, 533-554 already the use of object-oriented programming (OOP) for the formation of networks realized in software. Leave at the OOP Neurons represent themselves starting from a basic type, if one starting from a universal construction, each by parameters is defined accordingly. This affects the number of inputs that respectively assigned weights and the freely selectable transfer functions. The neurons settle in the OOP as objects with internal parameters to generate. The construct structure destructuring methods that can be used in the OOP enable dynamic neurons (neuron objects) with a lifetime can be equipped. Since the attributes during change the runtime can, arise different states (see H. Balzert) is. through OOP leaves represent the connection structure in the neural network by to each neuron characterizing object instance a main number and its respective inputs / output a sub-number is assigned as an attribute. The connection structure is defined by adding the number structure with a pointer chaining each connected other neurons is formed. The connection structure then results as another parameter or attribute (s) of this object instance.

Aufgabe der Erfindung ist es, bei der Versorgung von energietechnischen Objekten eine dynamische Bedarfsermittlung zu erzielen.task The invention is in the supply of energy technology Objects to achieve dynamic demand determination.

Die Aufgabe wird durch die Merkmale des Anspruchs 1 gelöst; die Unteransprüche stellen vorteilhafte Ausgestaltungen dar.The The object is solved by the features of claim 1; the under claims represent advantageous embodiments.

Die Versorgung von energietechnischen Objekten mit Energie verschiedener Energiearten umfasst dabei, dass die Objekte einem Lebenszyklus mit einzelnen Phasen unterliegen und dass die Neuronen mit Schnittstellen versehen sind, die an die einzelnen Phasen des Lebenszyklus angepasst sind. Das Versehen der Neuronen mit energietechnischen Schnittstellen hat dabei den Vorteil, dass für den Aufbau und die Erweiterung von Infrastrukturen (z. B. Prozess- und Infrastrukturanlagen) energietechnische Zusammenhänge systematisch und quantitativ erfasst und DV-technisch verarbeitet werden können. Die Schnittstellen bilden die Ansatzpunkte für ein Power Monitoring und Management-System, um messen und entsprechend steuern zu können. Sie bieten auch die Ansatzpunkte für die energietechnischen Zusammenhänge, um diese DV-technisch in Form von Algorithmen zu bearbeiten und die so gewonnenen Ergebnisse zu einem späteren Zeitpunkt per Kommunikation in die Power Monitoring und Management-Komponenten des Systems zu übertragen. Dazu können bekannte oder neu zu definierende Kommunikationsprotokolle verwendet werden. Insbesondere kann der Anwender die Teilprozesse planerisch erfassen und sie energietechnisch simulieren, z. B. mit einem Automation Designer. Dadurch wird der Anwender vom Konfigurationsaufwand entlastet. Auch ist eine standardisierte und damit kostenoptimierte Erfassung der Energiedaten der einzelnen Teilprozesse möglich. Das damit verbundene höhere Energiebewusstsein und damit eine Energieeinsparung wird durch den vermehrten Einsatz von Power Monitoring und Management-Systemen erreicht. Die Lösung sieht vor, dass die Schnittstellen in der Planungsphase durch die Kennzahlen der Objekte beschrieben sind, die umfassen: a – den Maximalbedarf der einzelnen Energiearten, b – Bedarfsprofile, insbesondere Betrag und Dauer der Leistungen der Energiearten, c – Abgabeprofile, d – während des Betriebes mögliche Betriebsmodi und e – Energieinhalte und Energiebedarf bei der Entsorgung der Objekte, und dass die Objekte während des Betriebs Informationen liefern, die umfassen a – die aktuelle und zu erwartende Leistungsaufnahme und Leistungsabgabe, b – den aktuellen energietechnischen Zustand, insbesondere Voll last, Teillast usw., und c – weitere mögliche energietechnischen Zustände, insbesondere Aus, Bereitschaft und Teillast, die ohne Störung der Versorgung möglich und bei Störung der Versorgung erforderlich sind. Letzteres insbesondere um die Effektivität zu steigern.The supply of energy-related objects with energy of different types of energy includes that the objects are subject to a life cycle with individual phases and that the neurons are provided with interfaces that are adapted to the individual phases of the life cycle. The advantage of providing neurons with energy-related interfaces is that they can be used for the construction and expansion of infrastructures (eg process and infrastructure systems) systematically and quantitatively recorded and processed by computer technology. The interfaces form the starting points for a power monitoring and management system in order to be able to measure and control accordingly. They also provide the starting points for the energy-technical contexts in order to process them in the form of algorithms and to transfer the results obtained at a later date via communication into the power monitoring and management components of the system. For this purpose, known or newly defined communication protocols can be used. In particular, the user can plan the sub-processes and simulate them energy-related, z. Eg with an Automation Designer. This relieves the user of the configuration effort. Also, a standardized and thus cost-optimized recording of the energy data of the individual sub-processes is possible. The associated higher energy awareness and thus an energy saving is achieved through the increased use of power monitoring and management systems. The solution provides that the interfaces in the planning phase are described by the key figures of the objects, which include: a) the maximum requirement of the individual types of energy, b demand profiles, in particular the amount and duration of the services of the types of energy, c delivery profiles, d operating modes and e - energy contents and energy requirements in the disposal of the objects, and that the objects provide information during operation, which include a - the current and expected power consumption and power output, b - the current energy technical condition, in particular full load, Partial load, etc., and c - other possible energy technical conditions, in particular off, standby and part load, which are possible without disturbing the supply and in case of power supply disruption. The latter in particular to increase the effectiveness.

Zweckmäßigerweise umfassen die Phasen eine Planungsphase, eine Engineeringsphase, eine Inbetriebnahme, eine Betriebsphase und eine Entsorgungsphase.Conveniently, the phases comprise a planning phase, an engineering phase, a commissioning, an operating phase and a disposal phase.

Eine Vereinfachung ergibt sich, wenn die Schnittstellen dem Lebenszyklus folgen.A Simplification arises when the interfaces are the lifecycle consequences.

Mit Vorteil wird vorgeschlagen, dass die Schnittstellen in der Engineeringsphase ergänzt werden, insbesondere durch Ort und Zeit sowie Abhängigkeiten zwischen den Objekten.With Advantage is suggested that the interfaces in the engineering phase added especially time and place and dependencies between the objects.

Vorteilhafterweise werden die Schnittstellen bei der Inbetriebnahme mit Sensoren, insbesondere Mess- und Überwachungsgeräten, und mit Stelleinrichtungen, insbesondere Ventilen und Pumpen, sowie Steuersignalen versehen.advantageously, During commissioning, the interfaces are equipped with sensors, in particular measuring and monitoring devices, and with adjusting devices, in particular valves and pumps, as well as Provided control signals.

Die Erfindung wird nachfolgend anhand einer Flughafen-Infrastruktur beispielhaft beschrieben. Eine solche Infrastruktur ist ein energietechnisches Objekt, das mit Energie verschiedener Energiearten versorgt wird. Zu diesen Energiearten gehören Wärme, Kälte und Elektrizität. Jede Energieart wird über Verzweigungen und/oder Verteilungen verteilt. Die Versorgung erfolgt durch Einspeisung der Energie, die jeweils mittels eines Neuronennetzes ermittelt wird. In diesem Neuronennetz entsprechen die miteinander verbundenen Neuronen den (Unter-)Objekten der (Gesamt-)Flughafen-Infrastruktur. Dabei kann jedes Objekt auch aus einer Vielzahl von Neuronen gebildet sein. Jedem Objekt ist ein Lebenszyklus mit mehreren Phasen zugeordnet und die Neuronen sind jeweils mit entsprechenden Schnittstellen versehen. Diese Schnittstellen sind an die einzelnen Phasen des Lebenszyklus angepasst, die zumindest eine Planungsphase, eine Engineeringsphase, eine Inbetriebnahme, eine Betriebsphase und eine Entsorgungsphase umfassen. Jede Schnittstelle folgt dabei dem Lebenszyklus der Infrastruktur. So wird die Schnittstelle in der Planungsphase durch die Kennzahlen der Objekte beschrieben. Die Kennzahlen betreffen den Maximalbedarf, der für die einzelnen Energiearten vorhanden ist als auch die Bedarfsprofile, die den Betrag und die Dauer der Energieleistungen beinhalten. Auch die Abgabeprofile in Betrag und Dauer gehören zu den Kennzahlen. Weiter lässt sich den Kennzahlen entnehmen, welche Betriebsmodi während des Betriebs auftreten können. Kennzahl ist ebenfalls der Energieinhalt und der Energiebedarf, der bei der Entsorgung der Objekte auftritt. In der Engineeringsphase werden die Schnittstellen entsprechend ergänzt, und zwar durch Ort und Zeit sowie den Abhängigkeiten zwischen den Objekten. Bei der Inbetriebnahme werden die Schnittstellen mit Sensoren für Mess- und Überwachungsaufgaben versehen. Dasselbe gilt für Stelleinrichtungen in Form von Ventilen, Pumpen sowie für Steuersignale. Die Schnittstellen sind so ausgelegt, dass die Objekte während des Betriebs Informationen liefern, nämlich über die aktuelle und zu erwartende Leistungsaufnahme und Leistungsabgabe. Und dies unter den Bedingungen des aktuellen energietechnischen Zustands, nämlich einem Betrieb bei Volllast, Teillast usw. Auch werden Informationen über weitere mögliche energietechnische Zustände geliefert, also über die Zustände „Aus”, Bereitschaft und Teillast, die eine Versorgung ohne Störung ermöglichen und bei Störung die Versorgung sicherstellen.The Invention will be exemplified below with reference to an airport infrastructure described. Such an infrastructure is an energy technology object, which is supplied with energy of different types of energy. To this Energy types belong Warmth, Cold and Electricity. Each type of energy is branched and / or distributions. The supply is made by feeding the energy, which is determined in each case by means of a neural network. In this neural network, the interconnected neurons correspond the (sub) objects of the (overall) airport infrastructure. It can Each object can also be formed from a large number of neurons. Each object is assigned a life cycle with several phases and the neurons are each provided with respective interfaces. These interfaces are at the individual phases of the life cycle adapted, the at least one planning phase, an engineering phase, a commissioning, an operating phase and a disposal phase include. Each interface follows the life cycle of the infrastructure. Thus, the interface in the planning phase through the key figures described the objects. The key figures relate to the maximum requirement, the for the individual types of energy is available as well as the demand profiles, which include the amount and duration of the energy services. Also The distribution profiles in amount and duration belong to the key figures. Next can be The figures show which operating modes occur during operation can. identification number is also the energy content and the energy requirement, which in the Disposal of the objects occurs. In the engineering phase will be the interfaces supplemented accordingly, by location and Time as well as dependencies between the objects. During commissioning, the interfaces become with sensors for Measuring and monitoring tasks Mistake. The same applies to Control devices in the form of valves, pumps and control signals. The interfaces are designed so that the objects during the Provide business information, namely on the current and expected Power consumption and power output. And this under the conditions the current energy technical condition, namely operation at full load, Part load, etc. Also, information about other possible energy technology Conditions delivered, So over the states "off", readiness and Partial load, which allow a supply without interference and the fault in the Ensure supply.

Claims

Supplying energy-related objects with energy of different types of energy, in particular heat, cold, compressed air and electricity, whose respective demand is usually a share of the maximum distributable energy / power, the demand being respectively is determined by means of a neural network in which the objects form the neurons and / or are formed of a plurality of neurons and in which branches and / or distributions are provided, wherein the determined energy requirement of the objects is respectively provided for the supply, the objects having a life cycle are subject to individual phases and the neurons are provided with interfaces that are adapted to the individual phases of the life cycle, characterized in that the interfaces are described in the planning phase by the characteristics of the objects, which include a - the maximum requirement of the individual types of energy, b - Demand profiles, in particular amount and duration of the services of the types of energy, c - discharge profiles, d - during operation possible modes of operation and e - energy contents and energy requirements for the disposal of the objects, and that the objects provide information during operation, which include a - the current and expected Power consumption and power output, b - the current energy technical condition, in particular full load, partial load, etc., and c - other possible energy technical conditions, especially off, standby and part load, which are possible without disturbing the supply and supply in case of power failure.

Supply according to claim 1, characterized in that that the phases have a planning phase, an engineering phase, a Commissioning, include an operating phase and a disposal phase.

Supply according to claim 2, characterized in that that the interfaces follow the life cycle.

Supply according to Claim 3, characterized that the interfaces are supplemented in the engineering phase, especially by location and time as well as dependencies between the objects.

Supply according to Claim 3, characterized that the interfaces during commissioning with sensors, in particular Measuring and monitoring devices, and with adjusting devices, in particular valves and pumps, as well as Control signals are provided.