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Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur optimierten Echtzeitregelung eines Energieversorgungs- und Verteilersystems.
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Energieversorgungs- und Verteilersysteme zum Erzeugen, Speichern und zur Entnahme von Energie sind bereits aus dem Stand der Technik bekannt. Im Rahmen der Energiewende und der energieeffizienten Versorgung insbesondere möglichst autarken Energieversorgung von Gebäuden, Gebäudekomplexen, Infrastruktur und entsprechend darin betriebenen Anlagen besteht ein zunehmendes Bedürfnis sowohl im privaten als auch im gewerblichen und industriellen Bereich intelligent ausgelegte Systeme zu konzipieren und zu betreiben, welche optimal auf die Verbraucher und Energiesenken einerseits in Relation zu den Komponenten der Energieerzeugung und der Zwischenspeicherung von Energie andererseits abgestimmt sind. Derzeit entstehen häufig Insellösungen, die ggf. später erweitert werden aber nicht unter Optimierungs- und Wirtschaftlichkeitsbetrachtungen ausgelegt wurden.
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Da solche Energieverteilsysteme in einer Vielzahl von Faktoren auslegbar und skalierbar sind, stoßen Anlagenplaner solcher System schnell an ihre Grenzen bei der Ermittlung geeigneter Gesamtkonzepte. Allerdings betrifft die Auslegung eines solchen Systems nur einen Aspekt. Gleichsam problematisch stellt sich die Aufgabe ein System in Echtzeit in einem optimalen Bereich zu betreiben. Um allerdings einen optimalen Echtzeitbetrieb überhaupt zu gewährleisten bedarf es einer neuen und erfindungsgemäßen Vorgehensweise gemäß der vorliegenden Erfindung.
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Als lediglich ein Beispiel wird ein 1000 kW Energieversorgungs- und Verteilersystem bestehend aus z. B. einer PV-Anlage, einem Pufferspeicher, zwei Ladestationen zum Laden und Rückspeisen von Energie aus einem Energiespeicher eines Fahrzeugs, einem Netzanschluss zum Einspeisen und Entnehmen von Energie aus dem öffentlichen Netz und eine zentrale Steuerung betrachtet. Für einen Anlagenplaner bleibt es zunächst völlig unbestimmbar, wie er die einzelnen Komponenten und ein entsprechendes System betreffend Systemkonfiguration, Kapazitäten und Dimensionierung auslegen soll. Neben den skalierbaren Variablen der einzelnen Komponenten und deren Leistungsdaten kommen unbekannte Faktoren hinzu, wie Entnahmekapazitäten, Energieverbrauch, Anzahl der Fahrzeuge, die an den Ladestationen geladen und entladen werden sollen, Ausrichtung und Lage des Gebäudes (geographische Klimadaten), wirtschaftliche Daten, wie Einspeisevergütung, Stromkosten, Stromverbrauchsverhalten im Tag/Nach-Zyklus etc. Letztlich muss der Anlagenplaner eine Betrachtung mit vielen Unbekannten machen, die in der Praxis mehr oder weniger genau unter Berücksichtigung bestimmter Annahmen geschätzt werden.
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Typischerweise werden aktuell hierzu theoretische Annahmen für jede einzelne Komponente zu Grunde gelegt, eine jeweilige Sicherheitsreserve auf Basis von Verbrauchswerten ermittelt und darauf basierend die so ausgelegten Komponenten zu einem Gesamtsystem kombiniert. So wird z. B. die PV-Anlage überdimensioniert geplant und es fließen unabhängig von der Konfiguration der Ladesäulen die bekannten Größen wie die Dachneigung, der Standort, die Ausrichtung und insbesondere die gewünschte Leistung in die Planung und Auslegung der PV-Anlage ein. Da zusätzlich auch Reserven kalkuliert werden, ist das System typischerweise nicht im Optimum dimensioniert. Als Optimum im Sinne der vorliegenden Erfindung wird ein Zustand verstanden, bei dem insbesondere das Kosten/Nutzenverhältnis möglichst gering ist, was bedeutet, dass man mit einem minimalen Anlagen- und Kostenaufwand die jeweils benötigten Leistungen aus der Anlage entnehmen kann. So wäre es abhängig vom Stromtarif des öffentlichen Netzanbieters ggf. unschädlich, wenn die Kosten für die Pufferspeicher reduziert werden können, da die Ladung von Fahrzeugen in der Nacht erfolgt und demensprechend die Steuerung so konfiguriert sein muss, um den benötigten Strom nur teilweise aus den Pufferspeichern zu beziehen und zu einem anderen Teil aus dem öffentlichen Netzt zu einem vergünstigten Nachttarif über den Netzanschluss.
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Noch wesentlich schwieriger gestaltet sich die Aufgabe, wenn die anwenderbezogenen und kostentreibenden Faktoren bei der Auslegung einzelner Komponenten in Wechselwirkung mit der Systemauslegung der weiteren Komponenten erfolgen sollen. Im Stand der Technik ist bisher kein Verfahren bekannt, wie ein solches System im oder nahe am Optimum auszulegen ist.
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Typisch ist es auch in der Praxis die Netzanschlussleistung entsprechend hoch zu dimensionieren, um Engpässe und Abnahmespitzen sicher über einen Strombezug aus dem Netz abzufangen. Dies kann aber aufgrund von einer generell zu hohen Netzanschlussleistung zu hohen Grundkosten führen, da der Anlagenplaner hier entsprechend hohe Netzanschlussleistung einplant und zukaufen muss, so dass aber im Ergebnis die geplante Anlage allein aus diesem Grund schon kein optimiertes Anlagenkonzept aufweist und demzufolge auch nicht optimiert mit einer Echtzeitregelung betrieben werden kann.
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Der Erfindung liegt deshalb die Aufgabe zugrunde, ein Verfahren bereit zu stellen, um ein Energieversorgungs- und Verteilersystem optimal mit einer Echtzeitregelung zu betreiben.
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Diese Aufgabe wird durch die Merkmalskombination gemäß Patentanspruch 1 gelöst.
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Ein Grundgedanke der Erfindung besteht darin, einen zweistufigen Prozess vorzusehen, um zu einer optimalen Echtzeit-Regelung zu gelangen.
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Erfindungsgemäß wird hierzu in einer ersten Prozessstufe ein Simulationssystem mit Mitteln zum Erzeugen und/oder Verarbeiten von Simulationsdaten eines Simulationszielraums vorgeschlagen, in dem sich eine Anzahl an energieerzeugenden, energiespeichernden und energieverbrauchenden Systemkomponenten befinden, als eine Vielzahl von Elementen, wobei zwischen mindestens zwei Elementen ein Energiefluss stattfindet, um daraus einen Simulationszielraum darzustellen; Auswerte- und/oder Berechnungsmitteln zum Berechnen eines Leistungs-Faktors, der sich auf jeweils zwei oder mehrere Elemente aus der Vielzahl von Elementen bezieht, unter Berücksichtigung ihrer Priorisierung auf der Basis den Simulationsdaten; Auswertemittel zum Auswerten der Leistungsdaten, die von jedem Element bereitgestellt oder verbraucht werden wird, unter Verwendung der Faktoren, die ermittelt wurden, um daraus die Systemkomponenten zu bestimmen, für die sich bezüglich eines variablen Effizienzwertes ein Optimum ergibt.
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Anders ausgedrückt bedeutet dies, dass in einer ersten Prozessstufe ein Simulationsmodell mit verschiedenen Komponenten vorgesehen wird und diese Komponenten für verschiedene Szenarien simuliert und optimiert werden. Hierzu kann zum Beispiel ein Energiebus vorgesehen sein, an dem Energieverbraucher und Energie-Erzeuger angeschlossen sind. Als Abgänge können herkömmliche Busschnittstellen, wie TCP, CAN oder andere Bussysteme vorgesehen sein. Der Energiebus ist dann relevant, wenn das physikalische Modell abgekoppelt wird und durch die realen Größen ersetzt wird.
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Ein zweiter und wesentlicher Aspekt der vorliegenden Erfindung betrifft den Entwurf eines Reglers. Aus dem Simulationsmodell wird erfindungsgemäß ein Regler entworfen, wobei die Eingangsgrößen jedes Teilnehmers des Bussystems als relevante Regel Größe einfließen. Hierzu können Eingangsgrößen wie minimaler und maximaler Strom, minimale und maximale Spannung, Energieinhalt, SOC, Temperatur, Wetterdaten, Kosten wie Einspeisevergütung und Stromkosten und dergleichen einfließen.
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Erfindungsgemäß wird insofern ein Verfahren zum optimierten Echtzeitbetrieb eines Energieverteiler-und Versorgungssystems vorgeschlagen, bestehend aus einer Vielzahl an energieerzeugenden, energiespeichernden und energieverbrauchenden Systemkomponenten (SYSi) unter Verwendung geeigneter Mittel zum Erfassen, Verarbeiten, Speichern von Betriebsdaten und Simulationsdaten mit den folgenden Schritten:
- a. Mittel zum Auswählen von energieerzeugenden, energiespeichernden und energieverbrauchenden Systemkomponenten (SYSi) des Energieverteiler-und Versorgungssystem;
- b. Erstellen eines Simulationsmodells für den Betrieb des Energieverteiler-und Versorgungssystems mit den ausgewählten Systemkomponenten, wobei das Simulationsmodell eine Vielzahl von Betriebssituationen abbildet, die sich durch eine Variation jeweils regelbarer Betriebsparameter der Systemkomponenten voneinander unterscheiden;
- c. Entwerfen eines Regelungssystems oder Regelungsbedingungen basierend auf Daten erhalten aus dem Simulationsmodell und aktuell erfassten Betriebsdaten oder Betriebsparametern,
- d. Entwerfen eines Regelungskonzepts für das Regelungssystems.
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Als weitere optionale Möglichkeit kann vorgesehen sein, dass
- e. das Regelungskonzept eine Regelungschleife ausgebildet ,so dass die aktuell erfassten Betriebsdaten oder Betriebsparameter und deren Einfluss auf eine zu optimierende Betriebsgröße verglichen wird mit den Daten des Simulationsmodells und abhängig von der Größe der Abweichung festgestellt wird, ob das Energieverteiler-und Versorgungssystems in wenigstens dieser Betriebsgröße oder einer Vielzahl von Betriebsgrößen in einem Betriebs-Optimum betrieben wird und gegebenenfalls eine Regelungsanpassung vorgenommen werden muss.
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In einer bevorzugten Ausführungsform der Erfindung ist vorgesehen dass, das Regelungssystem das Betriebsoptimum nach jedem Reaktivieren selbstständig einregelt, abhängig von den Betriebsparametern der aktuell betriebenen und angeschlossenen Systemkomponenten. Hierdurch wird gewährleistet, dass sich das System jeweils beim An- und Abmelden eines Teilnehmers sprich einer Systemkomponente wie zum Beispiel einem Elektrofahrzeug, selbstständig abhängig von der neuen Situation ein regelt. Erfindungsgemäß kann auch vorgesehen sein, dass ein Anwenderoptimum ein geregelt wird. Ein Anwenderoptimum kann zum Beispiel durch die Priorisierung der Schneliigkeit des Ladevorgangs erfolgen. Ein Nutzer, der auf das System zugreifen kann (zum Beispiel ein Nutzer eines Elektrofahrzeugs) kann anwenderspezifische Randbedingungen im System vorbestimmen. So kann zum Beispiel als Randbedingung vorgegeben werden, dass in einer vorgegebenen Zeit ein maximaler Energie-Ladefluss zum Fahrzeug gelangt, da versucht werden soll zum Beispiel in 1 Stunde die Bordbatterie maximal zu laden. Alternativ kann ein optimierter Preis zur Entnahme von elektrischer Energie vorgewählt werden, sodass der Ladevorgang dann startet, wenn das System dem Anwender einen bestimmten Strompreis anbietet (zum Beispiel Nachtstrom). Denkbar wäre auch, dass aus der Fahrzeugbatterie elektrische Energie eingespeist wird, und nur eine Rest-Ladekapazität vorgehalten werden soll, um eine bestimmte Fahrstrecke fahren zu können.
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Meldet sich sozusagen ein Elektrofahrzeug über eine Schnittstelle am Energieverteiler-und Versorgungssystem an, so erkennt das Regelungssystem den neuen Teilnehmer und kann abhängig von den Simulationsdaten und den tatsächlichen Betriebsdaten mittels des Regelungskonzepts einen neuen optimierten Betriebspunkt daraufhin einregeln.
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Das erfindungsgemäße Verfahren lässt sich gleichermaßen auf Industrieanlagen als auch auf HEMS-Systeme anwenden sowie auf Kombinationen daraus.
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Besonders vorteilhaft ist es, wenn zur Umsetzung des Regelungskonzepte mathematische Methoden aus der FUZZY-Logik und/oder neuronaler Netze verwendet werden. Die Fuzzy-Logik kommt vorzugsweise dann zur Anwendung, wenn ein technischer Prozess mit mehreren Ein- und Ausgangsgrößen bei stark wechselnden Parametern und nichtlinearen Teilsystemen möglichst ohne menschlichen Eingriff gesteuert werden soll. Erfindungsgemäß wird hierzu ein Fuzzy Control System ein statisches nichtlineares Steuersystem, welches aus scharfen Eingangsgrößen eines komplexen Prozesses nach den Regeln einer Regelbasis unscharf definierte fuzzifizierte Steuergrößen und scharfe defuzzifizierte Wertesignale bildet. Unter der Fuzzifizierung im Sinne der vorliegenden Erfindung einer scharfen physikalischen Eingangsgröße (Messwert) versteht man die Quantifizierung durch unscharfe Definitionen mit linguistischen Begriffen oder anderen Parametern. Über die sogenannten graphischen trapez- oder dreieckförmigen Fuzzy-Sets werden die Zugehörigkeitsgrade aus den diskreten Eingangssignalen innerhalb der Grundmengen (Variablen) ermittelt. Vorliegend erfolgt dies aber anders als in der klassischen Fuzzifizierung auf Basis des Simulationsmodells und der dort erfolgten Optimierung.
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Auf dies erfindungsgemäße Weise lässt sich mittels Fuzzifizierung in Kombination mit einem Simulationsmodell eine Echtzeitregelung für ein sich immer wieder veränderliches System in einem Optimum regeln.
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In einer ebenfalls alternativen Ausführungsform der Erfindung kann vorgesehen sein, dass neben oder ergänzend zur FUZZY-Logik auch neuronale Netze verwendet werden.
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Ebenfalls von Vorteil ist es, wenn bei der Regelung des Betriebsoptimums Eingangsgrößen jeder Systemkomponenten verarbeitet werden.
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In einer anderen vorteilhaften Ausgestaltung der Erfindung ist vorgesehen, dass das Regelungssystem das Energieverteiler- und Versorgungssystem unter Verwendung des Regelungskonzepts in einer Simulation testen kann.
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Es kann weiter mit Vorteil vorgesehen werden, dass das Regelungssystem zur Regelung des Betriebsoptimums insbesondere den jeweils aktuellen Energieverbrauch und/oder den jeweils aktuellen Energie-Eintrag in das Energieverteiler-und Versorgungssystem erfasst und berücksichtigt. Auf diese Weise wird insbesondere das dynamische Verhalten des realen Systems berücksichtigt, wenn Teilnehmer ihr Betriebsverhalten ändern, sich am System an oder abmelden, Tarifänderungen zu einer bestimmten Uhrzeit eintreten oder andere Systemänderungen ohne manuellen Eingriff erfolgen. Mittels des erfindungsgemäßen Verfahrens wird so sichergestellt, dass eine dynamische und selbstständige Anpassung des Optimierungspunkts im Rahmen einer Echtzeitregelung erfolgt. Eine solche Regelung verlangt allerdings eine entsprechende Speicher-und Rechenleistung und ist für die Realisierung vorliegen Erfindung nicht zwingend sondern nur optional möglich.
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Es ist ebenfalls von Vorteil, wenn die Kommunikation der Systemkomponenten und Mittel im System über Schnittstellen CAM, TCP, serielle Schnittstelle oder andere herkömmliche Kommunikationsschnittstellen erfolgen. Hierdurch wird gewährleistet, dass mit herkömmlichen Kommunikationssystemen eine Kommunikation erfolgen kann bzw. das erfindungsgemäße Verfahren in bestehende Systeme integriert werden kann.
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In einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung der Erfindung ist vorgesehen, das unmittelbar aus der Positionsebene, aus diesen Daten ein computerlesbarer Programmcode vorzugsweise einen C-Code erzeugt wird. Somit ist ein Aspekt der vorliegenden Erfindung aus der Fuzzifizierung zur Ermittlung des Betriebsoptimum einen C-Code zu generieren, um diesen ablauffähigen Systemen, die C-Code verarbeiten, einsetzen zu können. Besonders vorteilhaft ist es, wenn der erzeugte computerlesbare Programmcode insbesondere C-Code auf einem Mikrocontroller, auch Labview oder Canoe integriert wird. Hierdurch besteht auch die Möglichkeit, dass der auf einem Mikrocontroller integrierte C -Code in Applikationen diverser Geräte Einsatz finden kann.
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Weiter vorteilhaft ist es, wenn von dem Regelungssystem die optimierten Betriebsbedingungen unter Berücksichtigung von systemspezifischen Randbedingungen ermittelt werden, wobei diese als Sollwerte in einem Sollwertspeicher oder Betriebsspeicher der Steuerung hinterlegt sind.
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Ein weiterer Aspekt der vorliegenden Erfindung betrifft ein Regelungssystem zur Verwendung eines wie zuvor beschriebenen Verfahrens. In einer besonders vorteilhaft Ausführungsform der Erfindung ist dabei vorgesehen dass das Regelungssystem einen Regler umfasst sowie eine Eingabeeinheit, zur Eingabe von Betriebsparametern und/oder Variablen, die bei der Regelung verwendet werden.
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Weiter vorteilhaft ist es, wenn das Regelungssystem eine Recheneinheit aufweist, die ausgebildet ist eine Fuzzifizierung auf Basis der Werte, Betriebsparameter und/oder Variablen der Systemkomponenten vorzunehmen.
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Ebenfalls vorteilhaft ist es, wenn der Regler über Schnittstellen verfügt, um Eingangsdaten der Simulationsschicht zu verarbeiten.
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Als optimaler Betriebspunkt im Sinne der vorliegenden Erfindung ist ein Zustand zu verstehen, bei dem insbesondere ein betriebswirtschaftliches Energie und Kostenoptimum erreicht ist hierzu können beispielsweise als Variablen Daten für Stromkosten pro Kilowattstunde sowie die Einspeisevergütung für das einspeisen von Energie in das öffentliche Netz berücksichtigt werden.
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Weiter bevorzugt ist es im Falle der Umsetzung eines optionalen Regelkreises, wenn der Effizienzwert als eine Funktion von n Variablen vorgesehen ist, wobei ein Optimum des Effizienzwertes eine lokale Extremstelle dieser Funktion darstellt, vorzugsweise ermittelt durch die partiellen Ableitungen der Funktion und die sich daraus ergebenden Maximalwertbedingungen bzw. Minimalwertbedingungen, d. h. grad (f) mit einer entsprechenden Nullstellenauswertung und der Auswertung ob der Verlauf der Funktion in Abhängigkeit der entsprechenden Variable um das lokale Extremum herum konkav (Minimum) oder konvex (Maximum) verläuft.
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In einer ebenfalls vorteilhaften Ausgestaltung der Erfindung ist vorgesehen, dass die Auswerteeinheit für die Systemkomponenten jeweils Simulationsmodule verwendet, welche mindestens in ihren Leistungsdaten parametrierbar sind. Dabei sind die Simulationsmodule so ausgelegt, dass diese die Systemkomponente im Gesamtsystem nach einem Simulationsmodell nachstellen.
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Andere vorteilhafte Weiterbildungen der Erfindung sind in den Unteransprüchen gekennzeichnet bzw. werden nachstehend zusammen mit der Beschreibung der bevorzugten Ausführung der Erfindung anhand der Figuren näher dargestellt.
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Es zeigen:
- 1 eine beispielhafte Darstellung eines Energieverteiler-und Versorgungssystems;
- 2 eine vereinfachte schematische Darstellung zur Erläuterung der Ermittlung eines Betriebsoptimums eines Energieverteiler- und Versorgungssystems.
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Nachfolgend wird die Erfindung mit Bezug auf die 1 und 2 näher erläutert, wobei gleiche Bezugszeichen auf gleiche strukturelle und/oder funktionale Merkmale hinweisen.
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In der 1 ist eine beispielhafte Darstellung eines Energieverteiler- und Versorgungssystems 10 gezeigt. Das Energieverteiler-und Versorgungssystems 10 bestehend aus einer Vielzahl an energieerzeugenden, energiespeichernden und energieverbrauchenden Systemkomponenten SYSi. Die Pfeile an den Verbindungslinien zeigen den möglichen Energiefluss. So kann z. B. aus den energieerzeugenden Systemkomponenten EN (z. B. eine PV-Anlage oder eine Brennstoffzelle) elektrische Energie über die zentrale Steuerung 20 zu den unterschiedlichen Verbrauchern Vi gelangen. Die Steuerung kann dabei den Energiefluss nach einer systemspezifischen Priorisierung vornehmen. Die Batterie B1 als ausschließlich energiespeichernde Systemkomponenten SYSi erlaubt z. B. einen bi-direktionalen Energiefluss beim Laden in Richtung der Batterie und beim Entladen aus der Batterie heraus zu einem Verbraucher oder auch ins Netz zur Generierung einer Einspeisevergütung bei z. B. variablem Stromtarif als eine Variable VAR des öffentlichen Netzes. Beispielhaft sind ferner zwei Ladesäulen LK mit einer Ladekapazität von je 350 kW mit angekoppelten Elektro-Fahrzeugen F gezeigt, in denen jeweils eine Batterie B2 bzw. B3 eingebaut ist. Sobald sich das Fahrzeug F in seiner Kopplungsposition mit der Ladesäule LK befindet, kann elektrische Energie geladen werden, aber auch überschüssige (gerade nicht benötigte) Energie in z. B. die Batterie B1 gespeichert werden oder Strom in das öffentliche Netz über den Netzanschluss N eingespeist werden, wenn es in der gesamtwirtschaftlichen Betrachtung sinnvoll ist. Alternativ kann z. B. auch elektrische Energie von der Batterie B2 des einen Fahrzeugs F in die Batterie B3 des anderen Fahrzeugs F direkt über ein Ladesäulenmanagement übertragen werden.
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Um ein solches System ausgehend von bestimmten Leistungsparametern der Systemkomponenten SYSi und den Verbrauchern in Echtzeit und abhängig von den angeschlossenen Teilnehmern sprich Systemkomponenten wirtschaftlich betreiben zu können, ist es aber in einem Steuerungsprozess erforderlich ein solches System in Echtzeit zu steuern. Dabei erzielbare technische Wirkung ist insbesondere darin zu sehen, dass ein Betriebsoptimum und insbesondere ein Energieoptimum erzielt werden, wodurch der Gesamtwirkungsgrad eines solchen Systems optimiert wird.
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In der 2 wird schematisch die Idee eines solchen Regelungssystems dargestellt. Im oberen Bereich der 2 ist schematisch ein Energiebussystem 20 dargestellt. Das Energiebussystem 20 ist exemplarisch mit einem 20 KV Trafo 21 verbunden. Am Energiebussystem 20 sind diverse Teilnehmer SYSi angeschlossen. Beispielhafte „Teilnehmer“ sind Elektrofahrzeuge 22, eine PV Anlage 23, Energiespeicher 24 und beispielsweise ein Netzanschluss N.
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Zur Simulation führen vom Energiebussystem 20 diverse Busleitungen Bus 1 bis Bus 5 (S1 - S5) zum Regler 30. Der Regler 30 ist schematisch im unteren Teil der 2 dargestellt. Mit den Pfeilen 31 wird schematisch dargestellt, wie Eingangsgrößen (zum Beispiel Kosten pro Kilowattstunde) im Regelungssystem als variable Daten eingespeist werden. Unmittelbar darunter werden schematisch die Schnittstelleneingänge für die besagten Busse S1 - S5 dargestellt.
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Abhängig von den diversen Eingangsgrößen, wie zum Beispiel: maximaler Strom, minimaler Strom, maximale Spannung, minimale Spannung, SOC, und weiteren Systemgrößen wird mittels einer FUZZY-Steuerung eine Fuzifizierung auf Basis der einzelnen Parameter vorgenommen. In einem ersten Schritt erfolgt ausgehend von einer Simulationsbetrachtung mittels Simulationsdatenmodells, oberer Teil der 1, eine Systemsimulation. Dabei werden für die Systemkomponenten verschiedene Szenarien simuliert und optimiert. Das Ergebnis wird verwendet, um den Regler 30 zu entwerfen (unterer Teil der Abbildung der 2).
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Es wird bevorzugt ein Szenario mit dem so entworfenen Regler 30 in der Simulation getestet und ausgewertet. Ist das erhaltene Szenario eines derjenigen Szenarien, das in der Simulation ermittelt wurde, so kann anhand der Größenordnung der Abweichung die optimale Berechnung des realen Systems erfolgen. In der Praxis werden hierzu herkömmliche Steuerungsmittel und Regelungseinrichtungen verwendet, um das System bzw. die daran angeschlossenen Systemkomponenten entsprechend ihrem Betriebsverhalten durch den Regler 30 anzupassen.
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Die Erfindung beschränkt sich in ihrer Ausführung nicht auf die vorstehend angegebenen bevorzugten Ausführungsbeispiele. Vielmehr ist eine Anzahl von Varianten denkbar, welche von der dargestellten Lösung auch bei grundsätzlich anders gearteten Ausführungen Gebrauch macht.
