WO2021099400A1 - Steuereinrichtung zur steuerung eines technischen systems mit wenigstens einer steuerbaren komponente, verfahren zum betreiben einer steuereinrichtung sowie anlage mit der steuereinrichtung - Google Patents
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Definitions
- Control device for controlling a technical system with at least one controllable component, method for operating a control device and system with the control device
- the invention relates to a control device for controlling a technical system with at least one controllable component with respect to a target variable taking into account a prognosis course, the prognosis course being provided by a receiving unit with a number of values for points in time in a future period, and the component based on an approximated one
- the course of the forecast can be controlled, with
- the invention also relates to a method for controlling a technical system with respect to a target variable, taking into account a prognosis course, comprising the steps:
- a control device of the type mentioned at the beginning for controlling a component of a system with respect to a target variable taking into account a prognosis course is known to the extent that the prognosis course is provided by a receiving unit with a number of values for points in time in a future period, and the component is based on a approximated prognosis course can be controlled, with support points being specified to approximate the prognosis course.
- interpolation points are specified completely independently of the matter and, in particular, independently of the course of the forecast in order to approximate the course of the forecast.
- a discretization unit is designed, so to speak, to specify a number of usually equidistant support points in order to approximate the prognosis curve, and to specify a prognosis curve approximated by means of the discretization with the support points.
- equidistant time intervals are selected for the equidistant support points.
- the point in time of a support point in relation to a further support point is therefore predetermined in previously known applications of this type. For a given number of support points, so far only a predetermined forecast horizon can often only be achieved with an often only limited accuracy for the approximation.
- an adaptable control of a technical system with at least one controllable component possible as a function of the prognosis progression, in particular to improve the approximated prognosis progression for improved controllability of the component of the system.
- an accuracy or a forecast horizon can be further improved with an approximated forecast course given a predetermined number of support points.
- the invention comes in, the object of which is to specify a control device and a method for controlling a component of a system, by means of which at least one of the above-mentioned aspects can be taken into account, in particular improved.
- it is a task to make an adaptable control of a technical system with at least one controllable component possible, depending on the course of the forecast, in particular to improve the approximated forecast course for improved controllability of the components of the system.
- control device The object with regard to the control device is achieved by a control device according to claim 1.
- the invention is based on a control device of the type mentioned at the beginning. According to the invention, it is provided that an optimizer, which has an analysis unit for analyzing the prognosis curve and an approximator for specifying the approximated prognosis curve, wherein
- the analysis unit is designed to set the support points on the basis of the analyzed values of the prognosis curve
- the approximator is designed to specify the approximated forecast curve with the support points set on the basis of the analyzed values of the forecast curve.
- the invention is based on the consideration that predetermined support points can only prove to be advantageous to the same extent for each changing prognosis curve; in particular, these are not suitable for an improved flexible prognosis.
- the invention is based, in particular, on the consideration that a choice of equidistant time steps for the interpolation points in at least some cases of an approximated prognosis course only allows a comparatively imprecise approximation of the prognosis course actually provided.
- the optimizer specifies the prognosis progression based on the analyzed values of the prognosis progression set support points and the approximated prognosis progression.
- the invention takes into account that a high level of accuracy - ie a small error between the approximation and the provided prognosis curve - should advantageously be achievable with a limited number of support points and a reasonable amount of computation.
- the invention has recognized that in any case the problem mentioned at the beginning with regard to an approximation of the provided prognosis curve cannot be solved with a mere increase in the number of support points; it has recognized that this is not conducive to a desired fast control of the component due to the increasing computational effort in the control.
- support points are set based on the analysis of the prognosis curve.
- the set support points - in contrast to the prognosis course approximated with predetermined support points at equidistant time intervals - not only a better, but above all a more flexible approximation can be achieved for a prognosis course.
- this leads to an improved accuracy compared to the approximation with equidistant time steps between the interpolation points and an improved computing time compared to a very large number of interpolation points for the approximation.
- a component of the technical system can react more flexibly and more precisely within the framework of the control to dynamically changing target variables, taking into account a prognosis course for the controllable component, since the approximated prognosis course is created using support points set based on the analysis of the prognosis course and is therefore suitable for the dynamically changing one Target size or is selected to match the problem to be solved in terms of control technology.
- the above-mentioned object is achieved by an installation with a control device and a technical system for controlling a component of the technical system.
- the system is intended to control a technical system with the control device according to the invention.
- the invention thus also leads to a system of claim 13 with a control device of the invention and a technical system for controlling a component of the technical system with respect to a target variable, taking into account a prognosis course.
- a control device according to the concept of the invention can be used in many ways.
- the above-mentioned object is achieved by a method for operating a control device for controlling a technical system with respect to a target variable, taking into account a prognosis course.
- the object with regard to the method is thus achieved by a method according to claim 14.
- the procedure has the following steps:
- the interpolation points are set on the basis of the analyzed values of the forecast process
- the approximated forecast course is specified with the support points set on the basis of the analyzed values of the forecast course.
- the method is preferably implemented with an optimizer which has an analysis unit for analyzing the prognosis course and an approximator for specifying the approximated prognosis course, wherein
- the analysis unit is designed to set the support points on the basis of the analyzed values of the prognosis curve
- the approximator is designed to specify the approximated forecast curve with the support points set on the basis of the analyzed values of the forecast curve.
- the approximated forecast course can be specified as a support point-optimized forecast course.
- the prognosis progression is optimized for support points if it is based only on relevant support points for the respective technical system or the controllable component of the technical system. Such relevant support points change depending on the requirements of the technical system.
- the prognosis course provided can be based on empirical values, a prediction or on values from a neural network.
- the prognosis progression is advantageously related to the component in that the values of the prognosis progression influence the control of the component. This means that each interpolation point specifies a specific value of the target variable at a point in time, which is controlled by the control device and thus serves to control the component.
- the approximated prognosis course with the set interpolation points, which each include a value and a point in time, is used to control the component.
- a forecast of a component or a subsystem can influence the control of all components in the system and not just the component itself.
- the analysis unit can be designed to determine characteristic values of the prognosis curve on the basis of the analyzed values and to select points in time for which the interpolation points are set for the characteristic values of the prognosis curve.
- the characteristic values are significant for the control of the component of the system or of the system itself.
- points in time can be significant at which events take place which are reflected in the course of the prognosis due to changes in slope. These events are defined by the characteristic values and the associated point in time and specified as support points.
- characteristic values can advantageously be determined within the framework of a curve discussion of the prognosis progression.
- the characteristic values can thus be selected by a curve discussion from the group of characteristic value points of the prognosis course consisting of: minima, maxima, turning points, intersections and / or zero crossings of the prognosis course.
- Other points to be determined in the prognosis course can also be selected for characteristic values of the prognosis course, such as zeros or interfaces with other prognosis courses or the like.
- gradients or changes in slope or threshold values for all of the aforementioned characteristic value points to determine characteristic values.
- such characteristic values can generally be determined which correlate with significant events in relation to or at or for a component of the technical system or for the technical system.
- support points can be based on the characteristic value and the associated point in time, for example for a linear Interpolation can be set in an improved manner so that an approximation maps the provided prognosis course as precisely as possible, ie with a small error between approximation and provided prognosis course.
- characteristic values can also be selected such that deviations between the prognosis curve and the approximated prognosis curve are minimized in the form of the base point-optimized forecast curve, in particular a distance measure is minimized by means of a method of least error squares, in particular a distance measure between the prognosis curve and the base point-optimized one Forecast course with a linear interpolation of the forecast course.
- the approximator can be designed to specify the prediction curve optimized for the interpolation point with an interpolation, in particular a linear interpolation.
- interpolation denotes a class of problems and procedures in which a continuous function is to be found for given discrete data that represents this data. Even if support points that are set according to the concept of the invention based on the analyzed values of the prognosis curve would already be sufficient, the interpolation can nevertheless also implement a preferred further developed type of approximation as part of a further development.
- the function under consideration can advantageously be reproduced particularly precisely by the interpolation function in the interpolation points according to the concept of the invention and thus at least in a further improved approximate manner in the remaining points.
- the approximator can also be designed to specify the prediction curve optimized for the interpolation point with regard to a predetermined property, in particular accuracy, an extended prediction horizon or another system property.
- the support point-optimized prognosis course is to be specified with regard to accuracy, sections of the support point-optimized prognosis course with a rapidly changing gradient can have smaller time intervals between the support points.
- the forecast horizon can also be shorter than the forecast horizon with the help of a conventional approximation of the forecast, i.e. with equidistant time intervals between the support points.
- the reference points usually have longer time intervals than would be the case in a conventional approximation of the forecast, i.e. with equidistant time intervals between the reference points.
- the forecast process optimized for the support point can also be specified with regard to another system property.
- target values such as power in an energy supply network or emissions from a motor can be used as system properties.
- the analysis unit can be designed to receive a number of the support points, in particular to receive them as an input signal. This makes it possible, for example, to specify a number of support points manually or via a pre-control or a table or a memory.
- the selected points in time of the selected support points can be spaced differently from one another in terms of their time intervals.
- fixed and equidistant time intervals are used between the support points.
- the time intervals are different; namely depending on the characteristic values.
- Characteristic Values can reflect events in which, for example, a lot of power from the energy supply network has to be delivered to energy consumers in an energy supply network or energy producers, in particular regenerative energy producers, provide too little power. Characteristic values can also be events at which a ship enters a port and other emission limit values have to be complied with.
- a point in time is assigned to the characteristic values. Together, the set reference point is determined from the characteristic value and the point in time.
- the set support points can be variable depending on the provided forecast course, in particular can be set variably or vary with a change in the provided forecast course. According to the concept of the invention, the set support points change with a prognosis course provided in a changed manner.
- a first prognosis profile is provided at a first prognosis time and a second prognosis profile is provided at a second prognosis time, wherein
- the analysis unit is designed to set first support points on the basis of the first prognosis curve and the approximator is designed to use the first support points to specify a first approximated prognosis curve as the support point-optimized prognosis curve and
- the analysis unit is designed to set second support points based on the second prognosis curve and the approximator is designed to use the second support points to specify a second approximated prognosis curve as the support point-optimized prognosis curve, the first and second set support points being different, in particular varying, preferably the first and second points in time for the first and second set interpolation points vary depending on the course of the prognosis.
- a forecast horizon with the set points can be more precise or further in the future. More precisely does not mean in this context that the set points are closer together.
- the set support points are more precise, above all, if the provided prognosis course is mapped as exactly as possible by the support point-optimized prognosis course.
- the forecast horizon lies further in the future, if it predicts further into the future, than a forecast horizon with the same number of support points that are fixed and selected in equidistant time steps.
- the analysis unit can advantageously be called up at regular time intervals to set the support points; in particular, the approximator can be further designed to call up the analysis unit at regular time intervals to set the support points.
- the analysis unit can be called every 1, 2 or 5 seconds, for example. In this way, the set points can be regularly passed on to the approximator.
- a control device according to the concept of the invention can be used in a wide variety of applications.
- the technical system can advantageously be a drive or energy supply system and the component can be a motor or an energy supplier or energy consumer.
- the target variable can be an emission target for the motor or an output in the energy supply system.
- the target variable can be an emission specification.
- Ships in particular have different emission specifications depending on whether they are in the open sea or entering a port.
- the emission specifications can be adhered to better through an improved approximation.
- the target variable can also be an output in an energy supply system.
- a power output to the energy consumers from the energy supply system and a power supply from the energy producers into the energy supply system are approximated.
- a power output to the energy consumer and a power supply from the energy generator can be better coordinated with one another.
- FIG. 1A shows a technical system with a control device according to the prior art for controlling the same or for controlling the components of the technical system by means of control units, taking into account a boundary condition in the form of a prognosis curve;
- FIG. 1B shows a specific example of a forecast course with a time course of a
- Prognosis the prognosis progression being used as an approximated prognosis progression, i.e. with an approximation of the progression of the prognosis according to the prior art as a result of a discretization by means of equidistant time intervals to the prognosis progression;
- FIG. 2A shows a technical system with a control device according to a preferred embodiment according to the concept of the invention for controlling the same or for controlling the components of the technical system by means of control units, taking into account a boundary condition in the form of a prognosis curve;
- FIG. 2B shows a specific example of a prognosis course with a time course of a
- Prognosis whereby the prognosis progression as an approximated prognosis progression is used, ie with an approximation according to a preferred embodiment according to the concept of the invention
- FIG. 3 shows an example of a linear interpolation to represent an approximated
- FIG. 4 shows a method for operating a control device for controlling a technical system, as shown in FIG. 2A and FIG. 2B and FIG. 3 according to a preferred embodiment according to the concept of the invention.
- FIG. 1A shows an installation 15 with a control device 10 for controlling a technical system 12, which is shown schematically in the present case and is representative of a wide variety of technical systems.
- the technical system 12 is explained here using a representative example in the form of an energy supply network known per se. It is known that a technical system 12 in the form of an energy supply network has an energy supplier 6A or an energy consumer 6B as component 8.
- a technical system 12 can be, for example, a drive system, such as a drive system for a ship or a drive system for a rail vehicle - such a technical system 12 can also be a complex arrangement of a number of components 8 have, each of which can also be assigned a control unit.
- control device 10 The task of such a control device 10 is to control a technical system 12, inter alia, with regard to a target variable, taking into account a known or currently postulated and communicated prognosis curve 6.
- control device 10 for controlling the technical system 12 comprises a receiving unit 1 inter alia for the prognosis 6, and a number of not shown in detail control units of one or more components 8 of the technical system 12, for example control units for the above-mentioned components 8 as an energy supplier 6A or as an energy consumer 6B in the energy supply network.
- control units for the above-mentioned components 8 as an energy supplier 6A or as an energy consumer 6B in the energy supply network.
- the provided prognosis curve 6 is provided in the form of a curve of values W for points in time t in a future period of time by a receiving unit 1, and the component can be controlled on the basis of an approximated prognosis curve 11.
- a discretization unit 5 is used to select a number of support points for the prognosis curve in order to approximate the prognosis curve and to specify the prognosis curve 11 approximated by means of the discretization with the support points.
- the prognosis progression is a progression of values for a power consumption or an emission as a function of time
- the component is an energy-producing or consuming component or an emission-generating component.
- a change in the weather can also influence the energy-producing or consuming component and is therefore related to the component.
- the control device 10 controls the energy supply system 12, for example, with respect to a target variable which is shown in FIG. 1B is shown as a solid line in the form of a power fed into the energy supply network 12 by the energy supplier 16A and is shown in the form of a power drawn by the energy consumer 16B from the energy supply network 12; the power fed in by the energy supplier 16A and the power drawn from the energy consumer 16B are controlled by the control device 10, taking into account the prognosis curve 6.
- the prognosis curve 6 is calculated according to the prior art, as shown in FIG. 1 A, the discretization unit 5 is provided by the receiving unit 1. In the present case, the prognosis curve 6 is provided in the form of a curve of values W for the power output and power feed to the technical system 12 in the form of the energy supply system for points in time t in a future period of time.
- the discretization unit 5 usually determines a number of support points (W, t) for the prognosis curve 6 in order to approximate the prognosis curve 6, namely in that the prognosis curve 6 is discretized by means of equidistant time intervals At to form an approximated prognosis curve 11.
- the discretization unit 5 receives time steps At which are selected to be fixed and equidistant, and specifies the approximated prognosis curve 11 with interpolation points (W, t), which at these fixed and equidistant time steps At for the points in time t of the interpolation points (W , t) are selected.
- the energy supplier 6A and the energy consumer 6B can thus be controlled by the control unit 10 on the basis of the approximated forecast curve 11, this approximated forecast curve 11, in particular the approximated forecast curve 11 being able to be transmitted to the control units of the components 8 of the technical system 12.
- FIG. 1B shows, for an example of an approximated prognosis curve 11 according to the prior art, an exemplary time curve 20 of values W for the named power output to an energy consumer 16B and for the power feed of an energy supplier 16A.
- FIG. 1B shows, as an example, a prognosis curve for a power L of an energy supplier 16A and a prognosis curve for a power L of an energy consumer 16B as a function of time t.
- the prognosis curve can, for example, show an emission specification as a function of time.
- a time curve 20 of a prognosis is approximated here in that a prognosis horizon 22 is divided into the aforementioned fixed and equidistant selected time steps At.
- the discretization unit 5, which has already been shown in FIG. 1 A, this approximation of the prognosis course 6 to an approximated prognosis course 11 can be carried out within the scope of the discretization explained above.
- the control device 10 for controlling the technical system 12 - as shown in FIG. 1A - taking into account the prognosis curve 6 of the power L of the energy supplier 6A and the prognosis curve 6 of the power L of the energy consumer 6B, a power output to the energy consumer 16B and a power feed of the energy supplier 16A can be controlled.
- the power is provided in the form of a profile of values for the power L in an energy supply system for eight times t1,..., T8 within the forecast horizon 22.
- FIG. 2A shows, in contrast, according to the concept of the invention within the scope of a preferred embodiment, but also by way of example, a system 150 with a control device 100 for controlling a technical system 112.
- the control device 100 serves to control the technical system 112 and comprises a receiving unit 101, inter alia, for the prognosis progression 106, and a number of control units (not shown in detail) of one or more components 108 of the technical system 112;
- the above-mentioned components 108 as an energy supplier 106A
- energy consumer 106B on the energy supply network.
- FIG. 1 A For structural elements that are already shown in FIG. 1 A are known, in the illustration of FIG. 2A uses identical reference numerals for the sake of simplicity. The following description is limited to the explanation of the differences compared to the exemplary embodiment from the prior art of FIG. 1 A.
- this prognosis curve 106 is, however, converted in an improved manner to an approximated prognosis curve 111, namely by means of the method shown in FIG. 2A symbolically illustrated optimizer 102 - this is symbolically recognizable in the optimizer 102 of the control device 100 and is explained below.
- the system 150 according to the preferred embodiment of FIG. 2A thus differs from the system 150 of FIG. 1A by the aforementioned optimizer 102, which comprises an analysis unit 104 and an approximator 107.
- the analysis unit 104 is designed within the scope of the control device 100 to set set support points (Ws, ts) on the basis of the prognosis curve 106.
- the analysis unit 104 sets a number of #S set support points (Ws, ts), which are each determined by a characteristic value Ws and a point in time ts.
- the number #S of support points (Ws, ts) can of course be selected as any number #S, depending on the justifiable computing effort.
- the number of support points #S should, however, be selected so that the computational effort in the context of the control device 100 remains reasonably low; especially if it is a real-time application.
- the analysis unit 104 of the control device 100 can select characteristic values Ws of the prognosis curve 106, for example at minima, maxima or turning points of the prognosis curve 106. Minima, maxima and turning points can be determined particularly easily within the framework of a curve discussion of the prognosis course 106.
- the graphic form of the provided prognosis curve 106 serves to select the support points Ws, ts.
- other points to be determined in the prognosis course can also be selected for characteristic values Ws of the prognosis course 106, such as zeros or interfaces with other prognosis courses or the like.
- the shape of the prognosis curve is not taken into account — the graphic form of the provided prognosis curve 106 —that is, the curve the prognosis itself - have an influence on the choice of support points Ws, ts.
- control device 100 of a technical system 112 - in the present case in the form of an energy supply network with energy supplier 106A and energy consumer 106B as components 108 - are selected times ts at which the prognosis curve 106 develops characteristically in its course; this mostly correlates with significant events at or for a component 108 of the technical system 112.
- Points in time t at which energy supplier 106A feed less power into the energy supply network due to network failures are also particularly significant; as selected points in time ts, those at which the prognosis curve 106 of the energy suppliers 106A drops sharply can then be selected.
- approximator 107 of the particularly preferred embodiment is designed to use the set support points (Ws, ts) of analysis unit 104 to specify an approximated prognosis curve 111 as a support point-optimized prognosis curve 111.1.
- the approximator 107 can call the analysis unit 104 at regular time intervals - for example, at regular time intervals in the range of 5 seconds or the like - to set the interpolation points (Ws, ts).
- the analysis unit 104 can of course, depending on the justifiable computing effort, also be called at other shorter or longer time intervals of, for example, 1, 2 or 10 seconds to set the interpolation points.
- the support points (Ws, ts) can be updated with an updated one, in any case in the event that changes in the forecast course 106 occur within such a time interval - for example, if the forecast course 106 changes due to a changed weather forecast Analysis. That is, dynamically updated set support points (Ws, ts) with an updated analysis can be specified for a changing prognosis curve 106 - the set support points (Ws, ts) are in this respect currently optimized for the changing prognosis curve 106 with a call of the analysis unit 104 at regular intervals Time intervals.
- FIG. 1 A forecast curve 111 approximated with the set support points (Ws, ts), preferably by means of an updated analysis, is then used as the aforementioned support point-optimized forecast curve 111.1 of one or more control units of the control device 100 of the technical system 112 - presently for controlling the energy suppliers 106A and energy consumers 106B - to hand over.
- FIG. 2B again shows, by way of example and in principle, in each case a time course 200 of a prognosis of values W for the named power output to an energy consumer 116B and for the power feed of an energy supplier 116A as a function of time tdh, a prognosis profile 106 of a power L of an energy supplier 106A and a prognosis profile 106 a Power L of an energy consumer 106B as a function of time t - this time this corresponds to an explained support point-optimized prognosis curve 111.1 according to the preferred embodiment according to the concept of the invention as shown with reference to FIG. 2A is explained.
- characteristic times ts can have closer time intervals At '- as is the case in the embodiment of FIG. 2B is the case, for example, between the characteristic times t3 'and t4' which are closer to one another -; these characteristic times ts at narrower, variable time intervals At 'allow a more precise approximation than the fixed and equidistant selected time intervals At, which are shown in FIG. 1B.
- the selection of the minima, maxima and intersection points as support points provides a simple possibility for a better approximation of the prognosis curve, ie the mean square error is smaller here than with the choice of equidistant support points.
- the pair of characteristic values Wl, .., W8 and the selected point in time tl ‘, .., t8‘ determine the set points (Ws, ts).
- the characteristic values Ws of the set interpolation points (Ws, ts) - present Wl, .., W8 - can be determined by a curve discussion of the prognosis course of the power L.
- the characteristic values Ws are selected from the group: minima PT, maxima PH, and interfaces A of the prognosis curves of the energy supplier and the energy consumer.
- turning points and zero crossings of the prognosis curve or threshold values S can also be selected. It is also generally possible, independently of a curve discussion, to select those support points (Ws, ts) which correlate with significant events in or for a component of the technical system; for example, these can be specified arbitrarily or by signaling.
- a plant 150 of the embodiment of FIG. 2A can take into account the prognosis progression of the power L of the energy supplier 106A and the prognosis progression of the power L in an energy supply system as an example of a technical system 112 for characteristic times ts — presently eight times t1 ',..., T8' in the extended forecast horizon 220 Control a power output to the energy consumer 116B and a power feed of the energy supplier 116A in an improved manner by means of the explained control device 100.
- FIG. 3 shows schematically how a linear interpolation 300 of a prognosis curve 106 in the form of a curve of values W as a function of time t can advantageously be used within the scope of the preferred embodiment according to the concept of the invention.
- the prognosis curve 106 is linearly interpolated between two set interpolation points ((Wsl, tsl); (Ws2, ts2)), ie with an interpolation line for the linear interpolation 300.
- the determination of the characteristic values Wsi, Ws2 can take place with the associated characteristic times tsi, ts2- in such a way that the deviation between the curve of the prognosis profile 106 and the Approximation 114 is minimized; this can be implemented, for example, as part of a least squares method.
- a set of interpolation straight lines is determined for the curve of the prognosis profile 106 in such a way that it runs as close as possible to the data points of the prognosis profile 106 and thus summarizes the curve of the prognosis profile 106 in the best possible way, ie minimizing the distance deviations
- FIG. 4 shows a flowchart for explaining a method 400 for operating a control device 100 for controlling a technical system 112 with a number of components 108 according to a preferred embodiment according to the concept of the invention.
- the technical system 112 is controlled with the method 400 with respect to a target variable, taking into account a prognosis curve 106.
- the component 108 can be controlled on the basis of an approximated prognosis curve 111.
- the prognosis curve 106 is received by a receiving unit 101 in the form of a curve of values W in a future time period.
- a number of support points W, t is determined for the prognosis curve 106 in order to approximate the prognosis curve 106.
- the interpolation points (Ws, ts) are set on the basis of the prognosis curve 106 with the aid of a pair of characteristic values Ws and times ts. That is to say, an analysis unit 104 is initially designed to set support points (Ws, ts) on the basis of the prognosis curve 106.
- the approximated prognosis curve 111 is specified in a third step 406 with the support points (Ws, ts) as a support point-optimized prognosis curve 111.1.
- An approximator 107 is designed to use the set support points (Ws, ts) to specify the approximated prognosis curve 111 as a support point-optimized prognosis curve 111.1.
- a fourth step 408 the component 108 is controlled on the basis of the approximated prognosis curve 111.
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Abstract
Die Erfindung betrifft ein Verfahren und eine Steuereinrichtung (100) zur Steuerung eines technischen Systems (112) mit wenigstens einer steuerbaren Komponente (108) bezüglich einer Zielgröße unter Berücksichtigung eines Prognoseverlaufs (106), wobei - der Prognoseverlauf (106) mit einer Anzahl von Werten (W) für Zeitpunkte (t1,…,t8, t1',…t8') in einem zukünftigen Zeitraum von einer Empfangseinheit (101) bereitgestellt ist, und die Komponente (108) auf Grundlage eines approximierten Prognoseverlaufs (111) steuerbar ist, wobei - Stützstellen (W, t) angegeben werden, um den Prognoseverlauf (106) zu approximieren. Erfindungsgemäß ist ein Optimierer (102) vorgesehen, der eine Analyseeinheit (104) zur Analyse des Prognoseverlaufs und einen Approximierer (104) zur Angabe des approximierten Prognoseverlaufs (106) aufweist, wobei - die Analyseeinheit (104) ausgebildet ist, die Stützstellen (Ws, ts) anhand der analysierten Werte (W) des Prognoseverlaufs (106) zu setzen, und - der Approximierer (107) ausgebildet ist, mit den anhand der analysierten Werte (W) des Prognoseverlaufs (106) gesetzten Stützstellen (Ws, ts) den approximierten Prognoseverlauf (111) anzugeben.
Description
MTU Friedrichshafen GmbH 18. November 2020
BESCHREIBUNG
Steuereinrichtung zur Steuerung eines technischen Systems mit wenigstens einer steuerbaren Komponente, Verfahren zum Betreiben einer Steuereinrichtung sowie Anlage mit der Steuereinrichtung
Die Erfindung betrifft eine Steuereinrichtung zur Steuerung eines technischen Systems mit wenigstens einer steuerbaren Komponente bezüglich einer Zielgröße unter Berücksichtigung eines Prognoseverlaufs, wobei der Prognoseverlauf mit einer Anzahl von Werten für Zeitpunkte in einem zukünftigen Zeitraum von einer Empfangseinheit bereitgestellt ist, und die Komponente auf Grundlage eines approximierten Prognoseverlaufs steuerbar ist, wobei
- Stützstellen angegeben werden, um den Prognoseverlauf zu approximieren.
Die Erfindung betrifft auch ein Verfahren zum Steuern eines technischen Systems bezüglich einer Zielgröße unter Berücksichtigung eines Prognoseverlaufs, aufweisend die Schritte:
- Empfangen eines Prognoseverlaufs in Form mit einer Anzahl von Werten in einem zukünftigen Zeitraum,
- Bestimmen von Stützstellen für den Prognoseverlauf, um den Prognoseverlauf zu approximieren,
- Angeben des approximierten Prognoseverlaufs mit den Stützstellen,
- Steuern der Komponente auf Grundlage des approximierten Prognoseverlaufs.
Eine Steuereinrichtung der eingangs genannten Art zur Steuerung einer Komponente eines Systems bezüglich einer Zielgröße unter Berücksichtigung eines Prognoseverlaufs ist insofern bekannt, als dass der Prognoseverlauf mit einer Anzahl von Werten für Zeitpunkte in einem zukünftigen Zeitraum von einer Empfangseinheit bereitgestellt ist, und die Komponente auf Grundlage eines approximierten Prognoseverlaufs steuerbar ist, wobei Stützstellen angegeben werden, um den Prognoseverlauf zu approximieren. Das heißt konkret, dass im Stand der Technik Stützstellen ganz unabhängig von der Sache und insbesondere unabhängig vom Prognoseverlauf vorgegeben werden, um den Prognoseverlauf zu approximieren.
Hierzu ist sozusagen eine Diskretisierungseinheit ausgebildet, eine Anzahl von üblicherweise äquidistante Stützstellen anzugeben, um den Prognoseverlauf zu approximieren, und einen mittels der Diskretisierung approximierten Prognoseverlauf mit den Stützstellen anzugeben.
In solchen an sich bekannten Steuereinrichtungen werden für die äquidistanten Stützstellen äquidistante Zeitabstände gewählt. Der Zeitpunkt einer Stützstelle in Bezug auf eine weitere Stützstelle ist daher in bisher bekannten Anwendungen dieser Art vorbestimmt. Für eine gegebene Anzahl an Stützstellen, kann insofern bislang oftmals nur ein vorbestimmter Prognosehorizont bei einer oft nur begrenzten Genauigkeit zur Approximation erreicht werden.
Steuerbare Komponenten mit einem dergleichen zudem in immer gleicher Weise implementierten diskretisierten Prognoseverlauf —der nachteiliger Weise mit lediglich mittels vorbestimmter und insofern unabhängig vorgegebenen Stützstellen approximiert ist— können unter Berücksichtigung des approximierten Prognoseverlaufs in einem zukünftigen Zeitraum bezüglich einer bestimmten und ggfs variablen Zielgröße nur bedingt in anpassbarer Weise gesteuert werden, insbesondere wenn der approximierte Prognoseverlauf in Form eines Verlaufs von Werten für vorbestimmt äquidistante Zeitpunkte gebildet ist.
Im Falle eines sich in der Realität dynamisch ändernden Prognoseverlaufs erweist sich ein Verlauf von Werten für vorbestimmt äquidistante Zeitpunkte für den lediglich in immer gleicher Weise diskretisierten Prognoseverlauf als vergleichsweise unflexible bzw. noch verbesserbar.
Wünschenswert ist es, abhängig vom Prognoseverlauf eine anpassbare Steuerung eines technischen Systems mit wenigstens einer steuerbaren Komponente möglich zu machen, insbesondere den approximierten Prognoseverlauf zu verbessern für eine verbesserte Steuerbarkeit der Komponente des Systems. Insbesondere kann eine Genauigkeit oder ein Prognosehorizont mit einem approximierten Prognoseverlauf bei einer vorgegebenen Anzahl von Stützstellen noch verbessert werden.
An dieser Stelle setzt die Erfindung an, deren Aufgabe es ist, eine Steuereinrichtung sowie ein Verfahren zur Steuerung einer Komponente eines Systems anzugeben, mittels der wenigstens einer der oben genannten Aspekte berücksichtigt, insbesondere verbessert werden kann. Insbesondere ist es eine Aufgabe abhängig vom Prognoseverlauf eine anpassbare Steuerung eines technischen Systems mit wenigstens einer steuerbaren Komponente möglich zu machen,
insbesondere den approximierten Prognoseverlauf zu verbessern für eine verbesserte Steuerbarkeit der Komponente des Systems.
Die Aufgabe hinsichtlich der Steuereinrichtung wird gelöst durch eine Steuereinrichtung gemäß Anspruch 1.
Die Erfindung geht aus von einer Steuereinrichtung der eingangs genannten Art. Erfindungsgemäß ist dabei vorgesehen, dass einen Optimierer, der eine Analyseeinheit zur Analyse des Prognoseverlaufs und einen Approximierer zur Angabe des approximierten Prognoseverlaufs aufweist, wobei
- die Analyseeinheit ausgebildet ist, die Stützstellen anhand der analysierten Werte des Prognoseverlaufs zu setzen, und
- der Approximierer ausgebildet ist, mit den anhand der analysierten Werte des Prognoseverlaufs gesetzten Stützstellen den approximierten Prognoseverlauf anzugeben.
Die Erfindung geht von der Überlegung aus, dass sich vorbestimmte Stützstellen nur bedingt für jeden sich ändernden Prognoseverlauf in gleichem Maße als vorteilhaft erweisen können; insbesondere eignen sich diese nicht für eine verbesserte flexible Prognose. Die Erfindung geht insbesondere von der Überlegung aus, dass eine Wahl von äquidistanten Zeitschritten für die Stützstellen in jedenfalls einigen Fällen eines approximierten Prognoseverlaufs nur eine vergleichsweise ungenaue Approximation des tatsächlich bereit gestellten Prognoseverlaufs erlaubt.
Konkret bedeutet das, dass die approximierten Stützstellen aufgrund der Form des bereit gestellten Prognoseverlaufs selbst gesetzt werden und nicht aufgrund eines vorgegebenen Zeitintervalls.
Es gibt eine Analyseeinheit im Optimierer, die den bereit gestellten Prognoseverlauf analysiert und die Stützstellen anhand der analysierten Werte des Prognoseverlaufs setzt.
Es gibt außerdem einen Approximierer im Optimierer, der den Prognoseverlauf anhand der analysierten Werte des Prognoseverlaufs gesetzten Stützstellen den approximierten Prognoseverlauf angibt.
Die Erfindung berücksichtigt andererseits, dass vorteilhaft eine hohe Genauigkeit - d.h. ein geringer Fehler zwischen Approximation und bereit gestellten Prognoseverlauf- mit einer begrenzten Anzahl von Stützstellen und einem vertretbaren Rechenaufwand erreichbar sein sollte. Die Erfindung hat erkannt, dass sich jedenfalls das eingangs genannte Problem hinsichtlich einer Approximation des bereitgestellten Prognoseverlaufs nicht mit einer bloßen Erhöhung der Zahl der Stützstellen lösen lässt; sie hat erkannt, dass dies aufgrund eines zunehmenden Rechenaufwandes bei der Steuerung dann einer gewünschten schnellen Steuerung der Komponente nicht zuträglich ist.
Deswegen ist erfindungsgemäß vorgesehen, dass Stützstellen gesetzt werden anhand der Analyse des Prognoseverlaufs. Erfindungsgemäß kann mit den gesetzten Stützstellen -im Unterschied zu dem mit vorbestimmten Stützstellen in äquidistanten Zeitabständen approximierten Prognoseverlauf— für einen Prognoseverlauf nicht nur eine bessere, sondern vor allem eine flexiblere Approximation erreicht werden. Dies führt über die so verbesserte Approximation des bereitgestellten Prognoseverlaufs zu einer verbesserten Genauigkeit gegenüber der Approximation mit äquidistanten Zeitschritten zwischen den Stützstellen und einer verbesserten Rechenzeit im Vergleich zu sehr vielen Stützstellen für die Approximation.
Insbesondere kann eine Komponente des technischen Systems flexibler und genauer reagieren im Rahmen der Steuerung auf sich dynamisch ändernde Zielgrößen unter Berücksichtigung eines Prognoseverlaufs für die steuerbare Komponente, da der approximierte Prognoseverlauf mittels anhand der Analyse des Prognoseverlaufs gesetzten Stützstellen erstellt wird und damit passend zur sich dynamisch ändernden Zielgröße bzw. passend zum steuerungstechnisch zu lösenden Problem gewählt ist.
Gemäß einem weiteren Aspekt der Erfindung wird die oben genannte Aufgabe durch eine Anlage mit einer Steuereinrichtung und einem technischen System zur Steuerung einer Komponente des technischen Systems gelöst. Die Anlage ist dafür vorgesehen mit der erfmdungsgemäßen Steuereinrichtung ein technisches System zu steuern. Die Erfindung führt so auch auf eine Anlage des Anspruchs 13 mit einer Steuereinrichtung der Erfindung und einem technischen System zur Steuerung einer Komponente des technischen Systems bezüglich einer Zielgröße unter Berücksichtigung eines Prognoseverlaufs. Eine Steuereinrichtung gemäß dem Konzept der Erfindung kann vielfältig eingesetzt werden.
Gemäß einem weiteren Aspekt der Erfindung wird die oben genannte Aufgabe durch ein Verfahren zum Betreiben einer Steuereinrichtung zur Steuerung eines technischen Systems bezüglich einer Zielgröße unter Berücksichtigung eines Prognoseverlaufs gelöst. So wird die Aufgabe hinsichtlich des Verfahrens durch ein Verfahren gemäß Anspruch 14 gelöst.
Das Verfahren weist die Schritte auf:
- Empfangen eines Prognoseverlaufs in Form eines Verlaufs von Werten in einem zukünftigen Zeitraum,
- Bestimmen von Stützstellen für den Prognoseverlauf, um den Prognoseverlauf zu approximieren,
- Angeben des approximierten Prognoseverlaufs mit den Stützstellen,
- Steuern der Komponente auf Grundlage des approximierten Prognoseverlaufs, Erfmdungsgemäß ist vorgesehen, dass
- die Stützstellen anhand der analysierten Werte des Prognoseverlaufs gesetzt werden, und
- mit den anhand der analysierten Werte des Prognoseverlaufs gesetzten Stützstellen der approximierte Prognoseverlauf angegeben wird.
Vorzugsweise wird das Verfahren mit einem Optimierer umgesetzt, der eine Analyseeinheit zur Analyse des Prognoseverlaufs und einen Approximierer zur Angabe des approximierten Prognoseverlaufs aufweist, wobei
- die Analyseeinheit ausgebildet ist, die Stützstellen anhand der analysierten Werte des Prognoseverlaufs zu setzen, und
- der Approximierer ausgebildet ist, mit den anhand der analysierten Werte des Prognoseverlaufs gesetzten Stützstellen den approximierten Prognoseverlauf anzugeben.
Weitere vorteilhafte Weiterbildungen der Erfindung sind den Unteransprüchen zu entnehmen und geben im Einzelnen vorteilhafte Möglichkeiten an, das oben erläuterte Konzept im Rahmen der Aufgabenstellung sowie hinsichtlich weiterer Vorteile zu realisieren.
Der approximierte Prognoseverlauf kann als stützstellenoptimierter Prognoseverlauf angegeben werden. Stützstellenotpimiert ist der Prognoseverlauf dann, wenn er sich nur auf relevante Stützstellen für das jeweilige technische System oder die steuerbare Komponente des technischen Systems stützt. Solche relevanten Stützstellen ändern sich je nach Anforderung an das technische System.
Der bereitgestellte Prognoseverlauf kann auf Erfahrungswerten, einer Prädiktion oder auf Werten aus einem neuronalen Netz basieren. Der Prognoseverlauf steht vorteilhaft in Bezug zu der Komponente dahingehend, dass die Werte des Prognoseverlaufs die Steuerung der Komponente beeinflusst. Das heißt, dass jede Stützstelle zu einem Zeitpunkt einen bestimmten Wert der Zielgröße angibt, der von der Steuereinrichtung angesteuert wird, und so der Steuerung der Komponente dient. Mit anderen Worten, der approximierte Prognoseverlauf mit den gesetzten Stützstellen, welche jeweils einen Wert und einen Zeitpunkt umfassen, dient der Steuerung der Komponente.
Zudem kann eine Prognose einer Komponente oder eines Subsystems die Steuerung aller Komponenten im System beeinflussen und nicht nur die Komponente selbst.
In einer Weiterbildung kann die Analyseeinheit ausgebildet sein, anhand der analysierten Werte charakteristische Werte des Prognoseverlaufs zu ermitteln und für die charakteristische Werte des Prognoseverlaufs Zeitpunkte auszuwählen, für welche die Stützstellen gesetzt werden. Die charakteristischen Werte sind signifikant für die Steuerung der Komponente des Systems oder des Systems selbst. Für die Steuerung der Komponente können Zeitpunkte signifikant sein, an denen Ereignisse stattfinden, die sich durch Steigungsänderungen im Prognoseverlauf nieder schlagen. Diese Ereignisse werden durch die charakteristischen Werte und den dazugehörigen Zeitpunkt definiert und als Stützstellen angegeben.
Vorteilhaft können solche charakteristischen Werte im Rahmen einer Kurvendiskussion des Prognoseverlaufs ermittelt werden. So können die charakteristische Werte durch eine Kurvendiskussion ausgewählt sein aus der Gruppe von charakteristischen Wertepunkten des Prognoseverlaufs bestehend aus: Minima, Maxima, Wendepunkte, Schnittstellen und/oder Nulldurchgänge des Prognoseverlaufs. Es können auch andere zu bestimmende Punkte im Prognoseverlauf für charakteristische Werte des Prognoseverlaufs gewählt werden, wie Nullstellen oder Schnittstellen mit anderen Prognoseverläufen oder dergleichen. Es können auch Gradienten oder Steigungsänderungen genutzt werden oder Schwellwerte zu allen vorgenannten charakteristischen Wertepunkten zur Ermittlung charakteristischer Werte. Insbesondere aber können generell solche charakteristischen Werte ermittelt werden, die mit signifikanten Ereignissen in Bezug auf oder bei oder für eine Komponente des technischen Systems oder für das technische System korrelieren. Mit einer solchen Ermittlung können Stützstellen anhand des charakteristischen Wertes und des dazugehörigen Zeitpunktes beispielsweise für eine lineare
Interpolation in verbesserter Weise gesetzt werden, sodass eine Approximation den bereitgestellten Prognoseverlauf möglichst exakt, d.h. mit einem geringen Fehler zwischen Approximation und bereit gestellten Prognoseverlauf, abbildet.
Als besonders signifikant für die Steuereinrichtung eines technischen Systems erweisen sich ausgewählte Zeitpunkte, an denen sich der Prognoseverlauf charakteristisch in seinem Verlauf entwickelt; dies korreliert zumeist mit signifikanten Ereignissen bei oder für eine Komponente des technischen Systems. Insofern können charakteristische Werte auch für solche ausgewählten Zeitpunkte ermittelt werden.
Vorteilhaft können charakteristische Werte zusätzlich oder alternativ auch derart gewählt sein, dass Abweichungen zwischen dem Prognoseverlauf und dem approximierten Prognoseverlauf in Form des stützstellenoptimierten Prognoseverlaufs minimiert sind, insbesondere mittels einer Methode der kleinsten Fehlerquadrate ein Abstandsmaß minimiert ist, insbesondere ein Abstandsmaß zwischen dem Prognoseverlauf und dem stützstellenoptimierten Prognoseverlauf mit einer linearen Interpolation des Prognoseverlaufs.
In einer Weiterbildung kann der Approximierer ausgebildet sein, den stützstellenoptimierten Prognoseverlauf mit einer Interpolation, insbesondere einer linearen Interpolation anzugeben. In der numerischen Mathematik bezeichnet der Begriff „Interpolation“ eine Klasse von Problemen und Verfahren, bei denen zu gegebenen diskreten Daten eine stetige Funktion gefunden werden soll, die diese Daten abbildet. Auch wenn vorliegend bereits Stützstellen, die gemäß dem Konzept der Erfindung anhand der analysierten Werte des Prognoseverlaufs gesetzt werden ausreichend sein wären, so kann gleichwohl im Rahmen einer Weiterbildung die Interpolation eine bevorzugte weitergebildete Art der Approximation mitrealisieren. Es kann vorteilhaft die betrachtete Funktion durch die Interpolationsfunktion in den Stützstellen gemäß dem Konzept der Erfindung besonders exakt wiedergegeben und somit in den restlichen Punkten immerhin in nochmals verbesserter näherungsweiser Art.
So können zusätzlich zu den gemäß dem Konzept der Erfindung gesetzten Stützstellen auch weitere Stellen des Prognoseverlaufs für die Steuerung besonders vorteilhaft und in verbesserter Weise verwendet werden. Insbesondere bei einer linearen Interpolation des Prognoseverlaufs ist so ein minimaler Approximationsfehler des Prognoseverlaufs gewährleistet, wodurch auch solche weiteren Stellen für die Steuerung geeignet sind. Eine lineare Interpolation ist besonders
vorteilhaft, da sie auf einer einfachen Rechnung beruht und somit wenig Rechenleistung in Anspruch nimmt, was die Rechenzeit noch weiter verkürzt. In anderen Weiterbildungen können auch kubische oder andere spline Interpolation verwendet werden.
Der Approximierer kann auch ausgebildet sein, den stützstellenoptimierten Prognoseverlauf im Hinblick auf eine vorbestimmte Eigenschaft, insbesondere Genauigkeit, einen verlängerten Prognosehorizont oder eine andere Systemeigenschaft anzugeben.
Wenn der stützstellenoptimierte Prognoseverlauf im Hinblick auf Genauigkeit anzugeben ist, können besonders Abschnitte des stützstellenoptimierten Prognoseverlaufs mit sich schnell verändernder Steigung kleinere Zeitabstände zwischen den Stützstellen haben. In einem solchen Fall kann der Horizont der Prognose auch kürzer sein als der Prognosehorizont mit Hilfe einer herkömmlichen Approximation der Prognose, d.h. mit äquidistanten Zeitabständen zwischen den Stützstellen.
Soll der stützstellenoptimierte Prognoseverlauf im Hinblick auf einen verlängerten Prognosehorizont angegeben werden, so haben die Stützstellen im Regelfall längere Zeitabstände als es in einer herkömmlichen Approximation der Prognose der Fall wäre, d.h. mit äquidistanten Zeitabständen zwischen den Stützstellen.
Der stützstellenoptimierte Prognoseverlauf kann auch im Hinblick auf eine andere Systemeigenschaft angegeben werden. Hier können beispielsweise Zielgrößen wie Leistung in einem Energieversorgungsnetz oder Emission eines Motors als Systemeigenschaften genutzt werden.
In einer Weiterbildung kann die Analyseeinheit dazu ausgebildet sein, eine Anzahl der Stützstellen zu empfangen, insbesondere als Eingangssignal zu empfangen. Dadurch ist es beispielsweise möglich eine Anzahl der Stützstellen manuell oder über eine Vorsteuerung oder eine Tabelle oder einen Speicher vorzugeben.
Die ausgewählten Zeitpunkte der ausgewählten Stützstellen können in ihren Zeitabständen zueinander unterschiedlich beabstandet sind. Zwischen den Stützstellen werden in herkömmlichen Approximationen fest und äquidistant gewählte Zeitabstände genutzt. Vorteilhaft ist gemäß der Weiterbildung im Unterschied dazu vorgesehen, dass die Zeitabstände unterschiedlich sind; nämlich abhängig von den charakteristischen Werten. Charakteristische
Werte können Ereignisse wiedergeben, an denen beispielsweise in einem Energieversorgungsnetz viel Leistung aus dem Energieversorgungsnetz an Energieverbraucher abgegeben werden muss oder Energieerzeuger, insbesondere regenerative Energieerzeuger, zu wenig Leistung zur Verfügung stellen. Charakteristische Werte können auch Ereignisse sein, an denen ein Schiff in einen Hafen einläuft und andere Emissionsgrenzwerte eingehalten werden müssen. Den charakteristischen Werten ist ein Zeitpunkt zugeordnet. Zusammen bestimmt sich aus dem charakteristischen Wert und dem Zeitpunkt die gesetzte Stützstelle.
Die gesetzten Stützstellen können abhängig vom bereitgestellten Prognoseverlauf variabel sein, insbesondere mit einer Änderung im bereitgestellten Prognoseverlauf variabel gesetzt werden bzw. variieren. Mit einem geändert bereitgestellten Prognoseverlauf, ändern sich nach dem Konzept der Erfindung die gesetzten Stützstellen. Mit anderen Worten, ist ein erster Prognoseverlauf zu einem ersten Prognosezeitpunkt und ein zweiter Prognoseverlauf zu einem zweiten Prognosezeitpunkt bereitgestellt, wobei
- die Analyseeinheit ausgebildet ist, anhand des ersten Prognoseverlaufs erste Stützstellen zu setzen und der Approximierer ausgebildet ist, mit den ersten Stützstellen einen ersten approximierten Prognoseverlauf als den stützstellenoptimierten Prognoseverlauf anzugeben und
- die Analyseeinheit ausgebildet ist, anhand des zweiten Prognoseverlaufs zweite Stützstellen zu setzen und der Approximierer ausgebildet ist, mit den zweiten Stützstellen einen zweiten approximierten Prognoseverlauf als den stützstellenoptimierten Prognoseverlauf anzugeben, wobei die ersten und zweiten gesetzten Stützstellen unterschiedlich sind, insbesondere variieren, vorzugsweise der ersten und zweiten Zeitpunkte für die ersten und zweiten gesetzten Stützstellen abhängig vom Prognoseverlauf variieren.
Als Folge kann ein Prognosehorizont mit den gesetzten Stützstellen genauer sein oder weiter in der Zukunft liegen. Genauer meint in diesem Zusammenhang nicht ausschließlich, dass die gesetzten Stützpunkte näher zusammenliegen. Genauer sind die gesetzten Stützstellen vor allem, wenn der bereitgestellte Prognoseverlauf möglichst exakt durch den stützstellenoptimierten Prognoseverlauf abgebildet wird.
Weiter in der Zukunft liegt der Prognosehorizont, wenn er weiter in die Zukunft vorhersagt, als ein Prognosehorizont mit derselben Anzahl an Stützstellen, die fest und in äquidistanten Zeitschritten gewählt sind.
Vorteilhaft kann die Analyseeinheit in regelmäßigen Zeitabständen zum Setzen der Stützstellen aufrufbar sein, insbesondere kann der Approximierer weiter ausgebildet sein, die Analyseeinheit in regelmäßigen Zeitabständen zum Setzen der Stützstellen aufzurufen. Die Analyseeinheit kann beispielsweise alle 1, 2 oder 5 Sekunden aufgerufen werden. Somit können die gesetzten Stützstellen regelmäßig an den Approximierer weitergegeben werden.
Eine Steuereinrichtung gemäß dem Konzept der Erfindung kann in vielfältigen Anwendungen eingesetzt werden.
Vorteilhafterweise kann das technische System ein Antriebs- oder Energieversorgungssystem und die Komponente ein Motor oder ein Energieversorger oder Energieverbraucher sein. Die Zielgröße kann eine Emissionsvorgabe für den Motor oder eine Leistung in dem Energieversorgungssystem sein.
Beispielsweise kann für Schiffe oder Schienenfahrzeuge auf einer vorgegebenen Strecke die Zielgröße eine Emissionsvorgabe sein. Insbesondere Schiffe haben unterschiedliche Emissionsvorgaben abhängig davon ob sie sich auf dem offenen Meer befinden oder in einen Hafen einlaufen. Durch eine verbesserte Approximation können die Emissionsvorgaben besser eingehalten werden.
Die Zielgröße kann auch eine Leistung in einem Energieversorgungssystem sein. Hier wird beispielsweise eine Leistungsabgabe an die Energieverbraucher aus dem Energieversorgungssystem und eine Leistungszuführung von den Energieerzeugern in das Energieversorgungssystem approximiert. Durch eine verbesserte Approximation kann zum Beispiel eine Leistungsabgabe an die Energieverbraucher und eine Leistungszuführung von den Energieerzeugem besser aufeinander abgestimmt werden.
Ausführungsformen der Erfindung werden nun nachfolgend anhand der Zeichnung im Vergleich zum Stand der Technik, welcher zum Teil ebenfalls dargestellt ist, beschrieben. Diese soll die Ausführungsformen nicht notwendigerweise maßstäblich darstellen, vielmehr ist die Zeichnung, wo zur Erläuterung dienlich, in schematisierter und/oder leicht verzerrter Form ausgeführt. Im Hinblick auf Ergänzungen der aus der Zeichnung unmittelbar erkennbaren Lehren wird auf den einschlägigen Stand der Technik verwiesen. Dabei ist zu berücksichtigen, dass vielfältige Modifikationen und Änderungen betreffend die Form und das Detail einer Ausführungsform
vorgenommen werden können, ohne von der allgemeinen Idee der Erfindung abzuweichen. Die in der Beschreibung, in der Zeichnung sowie in den Ansprüchen offenbarten Merkmale der Erfindung können sowohl einzeln als auch in beliebiger Kombination für die Weiterbildung der Erfindung wesentlich sein. Zudem fallen in den Rahmen der Erfindung alle Kombinationen aus zumindest zwei der in der Beschreibung, der Zeichnung und/oder den Ansprüchen offenbarten Merkmale. Die allgemeine Idee der Erfindung ist nicht beschränkt auf die exakte Form oder das Detail der im Folgenden gezeigten und beschriebenen bevorzugten Ausführungsform oder beschränkt auf einen Gegenstand, der eingeschränkt wäre im Vergleich zu dem in den Ansprüchen beanspruchten Gegenstand. Bei angegebenen Bemessungsbereichen sollen auch innerhalb der genannten Grenzen liegende Werte als Grenzwerte Offenbart und beliebig einsetzbar und beanspruchbar sein. Weitere Vorteile, Merkmale und Einzelheiten der Erfindung ergeben sich aus der nachfolgenden Beschreibung der bevorzugten Ausführungsformen sowie anhand der Zeichnung; diese zeigt in:
FIG. 1 A ein technisches System mit einer Steuereinrichtung gemäß dem Stand der Technik zur Steuerung desselben bzw. zur Steuerung der Komponenten des technischen Systems mittels Steuereinheiten unter Berücksichtigung einer Randbedingung in Form eines Prognoseverlaufs;
FIG. 1B ein konkretes Beispiel eines Prognoseverlaufs mit einem Zeitverlauf einer
Prognose, wobei der Prognoseverlauf als ein approximierter Prognoseverlauf verwendet wird, d.h. mit einer Approximation des Verlaufs der Prognose gemäß dem Stand der Technik infolge einer Diskretisierung mittels äquidistanter Zeitabstände zum Prognoseverlauf;
FIG. 2A ein technisches System mit einer Steuereinrichtung gemäß einer bevorzugten Ausführungsform gemäß dem Konzept der Erfindung zur Steuerung desselben bzw. zur Steuerung der Komponenten des technischen Systems mittels Steuereinheiten unter Berücksichtigung einer Randbedingung in Form eines Prognoseverlaufs;
FIG. 2B ein konkretes Beispiel eines Prognoseverlaufs mit einem Zeitverlauf einer
Prognose, wobei der Prognoseverlauf als ein approximierter Prognoseverlauf
verwendet wird, d.h. mit einer Approximation nach einer bevorzugten Ausführungsform gemäß dem Konzept der Erfindung;
FIG. 3 ein Beispiel einer linearen Interpolation zur Darstellung eines approximierten
Prognoseverlaufs nach einer weiteren bevorzugten Ausführungsform gemäß dem Konzept der Erfindung;
FIG. 4 ein Verfahren zum Betreiben einer Steuereinrichtung zur Steuerung eines technischen Systems, wie dies in FIG. 2A und FIG. 2B und FIG. 3 gezeigt ist, nach einer bevorzugten Ausführungsform gemäß dem Konzept der Erfindung.
FIG. 1A zeigt eine Anlage 15 mit einer Steuereinrichtung 10 zur Steuerung eines technischen Systems 12, das vorliegend schematisch dargestellt ist und repräsentativ ist für verschiedenste technische Systeme.
Das technische System 12 wird hier erläutert anhand eines repräsentativen Beispiels in Form eines an sich bekannten Energieversorgungsnetzes. Es ist bekannt, dass ein technisches System 12 in Form eines Energieversorgungsnetzes einen Energieversorger 6A bzw. einen Energieverbraucher 6B als Komponente 8aufweist.
In einer anderen hier nicht gezeigten Ausführungsform kann es sich bei einem technischen System 12 beispielsweise um ein Antriebssystem handeln, wie ein Antriebssystem für ein Schiff oder ein Antriebs System für ein Schienenfahrzeug - auch ein solches technisches System 12 kann eine komplexe Anordnung einer Anzahl von Komponenten 8 aufweisen, denen auch jeweils eine Steuereinheit zugeordnet sein kann.
Aufgabe einer solchen Steuereinrichtung 10 ist es, ein technische System 12 zu steuern u.a. bezüglich einer Zielgröße unter Berücksichtigung eines bekannten oder aktuell postulierten und kommunizierten Prognoseverlaufs 6.
Die in FIG. 1 A dargestellte Steuereinrichtung 10 zur Steuerung des technischen Systems 12 umfasst eine Empfangseinheit 1 u.a. für den Prognoseverlauf 6, und eine Anzahl von nicht im einzelnen gezeigten Steuereinheiten einer oder mehrerer Komponenten 8 des technischen Systems 12, beispielsweise Steuereinheiten für die oben genannten Komponenten 8 als Energieversorger 6A bzw. als Energieverbraucher 6B in dem Energieversorgungsnetz.
Zur Handhabung und Kommunikation des Prognoseverlaufs 6 in der Steuereinrichtung 10 wird dieser mittels äquidistanter Zeitabstände At diskretisiert zu einem approximierten Prognoseverlauf 11; dies ist symbolisch in der Diskretisierungseinheit 5 der Steuereinrichtung 10 dargestellt.
Der bereitgestellte Prognoseverlauf 6 in Form eines Verlaufs von Werten W für Zeitpunkte t in einem zukünftigen Zeitraum von einer Empfangseinheit 1 bereitgestellt ist, und die Komponente auf Grundlage eines approximierten Prognoseverlaufs 11 steuerbar ist. Mit einer Diskretisierungseinheit 5 wird für den Prognoseverlauf eine Anzahl von Stützstellen ausgewählt, um den Prognoseverlauf zu approximieren, und den mittels der Diskretisierung approximierten Prognoseverlauf 11 mit den Stützstellen anzugeben.
Beispielsweise ist der Prognoseverlauf ein Verlauf von Werten für einen Stromverbrauch oder einer Emission als Funktion der Zeit, und die Komponente ist eine Energie produzierende oder verbrauchende Komponente oder eine Emission erzeugende Komponente. Auch eine Wetteränderung kann die Energie produzierende oder verbrauchende Komponente beeinflussen und steht somit in Bezug zu der Komponente.
Die Steuereinrichtung 10 steuert das Energieversorgungssystem 12 beispielsweise bezüglich einer Zielgröße, die vorliegend in FIG. 1B als volle Linie in Form einer eingespeisten Leistung des Energieversorgers 16A in das Energieversorgungsnetz 12 gezeigt ist und in Form einer entnommenen Leistung des Energieverbrauchers 16B aus dem Energieversorgungsnetz 12 gezeigt ist; die eingespeiste Leistung des Energieversorgers 16A und entnommene Leistung des Energieverbrauchers 16B wird gesteuert von der Steuereinrichtung 10 unter Berücksichtigung des Prognoseverlaufs 6. Der Prognoseverlauf 6 wird gemäß dem Stand der Technik, wie anhand von FIG. 1 A erläutert, der Diskretisierungseinheit 5 von der Empfangseinheit 1 bereitgestellt. Vorliegend wird der Prognoseverlauf 6 in Form eines Verlaufs von Werten W für die Leistungsabgabe und Leistungseinspeisung zum technischen System 12 in Form des Energieversorgungssystems für Zeitpunkte t in einem zukünftigen Zeitraum bereitgestellt.
Die Diskretisierungseinheit 5 bestimmt üblicherweise für den Prognoseverlauf 6 eine Anzahl von Stützstellen (W, t) um den Prognoseverlauf 6 zu approximieren, nämlich in dem der Prognoseverlauf 6 mittels äquidistanter Zeitabstände At diskretisiert wird zu einem approximierten Prognoseverlauf 11.
Die Diskretisierungseinheit 5 erhält für das Approximieren des Prognoseverlaufs Zeitschritte At, die fest und äquidistant gewählt sind, und gibt den approximierten Prognoseverlauf 11 mit Stützstellen (W, t) an, die bei diesen fest und äquidistanten Zeitschritten At für die Zeitpunkte t der Stützstellen (W, t) gewählt sind. Der Energieversorger 6A und der Energieverbraucher 6B sind so von der Steuereinheit 10 auf Grundlage des approximierten Prognoseverlaufs 11 steuerbar, wobei dieser approximierte Prognoseverlauf 11, insbesondere wobei der approximierte Prognoseverlauf 11 zu den Steuereinheiten jeweils der Komponenten 8 des technischen Systems 12 übertragen werden kann.
FIG. 1B zeigt für ein Beispiel eines approximierten Prognoseverlaufs 11 gemäß dem Stand der Technik einen beispielhaften Zeitverlauf 20 von Werten W für die genannte Leistungsabgabe zu einem Energieverbraucher 16B und für die Leistungseinspeisung eines Energieversorgers 16A. Die Ausführungsform der FIG. 1B zeigt insofern als Beispiel einen Prognoseverlauf einer Leistung L eines Energieversorgers 16A und einen Prognoseverlauf einer Leistung L eines Energieverbrauchers 16B als Funktion der Zeit t.
In einer anderen hier nicht gezeigten Ausführungsform kann der Prognoseverlauf beispielsweise eine Emissionsvorgabe als Funktion der Zeit zeigen.
Eine Approximation eines Zeitverlaufs 20 einer Prognose erfolgt hier dadurch, dass ein Prognosehorizont 22 in vorgenannten fest und äquidistant gewählten Zeitschritten At aufgeteilt wird. Die Diskretisierungseinheit 5, die bereits in FIG. 1 A beschrieben wurde, kann diese Approximation des Prognoseverlaufs 6 zu einem approximierte Prognoseverlauf 11 im Rahmen der oben erläuterten Diskretisierung durchführen.
Im Rahmen der Anlage 15 kann so mit der Steuereinrichtung 10 zur Steuerung des technischen Systems 12 —wie anhand FIG. 1A beschrieben— unter Berücksichtigung des Prognoseverlaufs 6 der Leistung L des Energieversorgers 6A und des Prognoseverlaufs 6 der Leistung L des Energieverbrauchers 6B eine Leistungsabgabe an den Energieverbraucher 16B und eine Leistungseinspeisung des Energieversorgers 16A gesteuert werden. Die Leistung ist in Form eines Verlaufs von Werten für die Leistung L in einem Energieversorgungssystem für acht Zeitpunkte tl, ... ,t8 innerhalb des Prognosehorizonts 22 bereitgestellt.
FIG. 2A zeigt demgegenüber gemäß dem Konzept der Erfindung im Rahmen einer bevorzugten Ausführungsform Jedoch ebenfalls beispielhaft, eine Anlage 150 mit einer Steuereinrichtung 100 zur Steuerung eines technischen Systems 112. Die Anlage 150 in FIG. 2A weist wiederum eine Empfangseinheit 101 und eine Anzahl von nicht im Detail gezeigten Steuereinheiten auf, die analog zu den bereits in FIG. 1 A beschriebenen, verwendet werden. D.h. auch hier dient die Steuereinrichtung 100 zur Steuerung des technischen Systems 112 und umfasst eine Empfangseinheit 101 u.a. für den Prognoseverlauf 106, und eine Anzahl von nicht im einzelnen gezeigten Steuereinheiten einer oder mehrerer Komponenten 108 des technischen Systems 112; beispielsweise die oben genannten Komponenten 108 als Energieversorger 106Abzw. als Energieverbraucher 106B an dem Energieversorgungsnetz. Für Strukturelemente, die bereits aus FIG. 1 A bekannt sind, werden in der Darstellung der FIG. 2A der Einfachheit halber identische Bezugszeichen verwendet. Die nachfolgende Beschreibung beschränkt sich auf die Erläuterung der Unterschiede gegenüber dem Ausführungsbeispiel aus dem Stand der Technik der FIG. 1 A.
Zur Handhabung und Kommunikation des Prognoseverlaufs 106 in der Steuereinrichtung 100 wird dieser Prognoseverlauf 106 jedoch in verbesserter Weise zu einem approximierten Prognoseverlauf 111 gewandelt, nämlich mittels des in FIG. 2A symbolisch dargestellten Optimierers 102 - dies ist symbolisch in dem Optimierer 102 der Steuereinrichtung 100 erkennbar und wird im Folgenden erläutert.
Die Anlage 150 gemäß der bevorzugten Ausführungsform der FIG. 2A unterscheidet sich also von der Anlage 150 der FIG. 1A durch den vorgenannten Optimierer 102, welcher eine Analyseeinheit 104 und einen Approximierer 107 umfasst. Die Analyseeinheit 104 ist im Rahmen der Steuereinrichtung 100 ausgebildet, anhand des Prognoseverlaufs 106 gesetzte Stützstellen (Ws, ts) zu setzen. Vorliegend setzt die Analyseeinheit 104 eine Anzahl #S gesetzter Stützstellen (Ws, ts), die durch jeweils einen charakteristischen Wert Ws und einen Zeitpunkt ts bestimmt sind.
Hier sind eine Anzahl #S gesetzter Stützstellen (Ws, ts) mit #S=5 dargestellt. In anderen Ausführungsbeispielen kann die Anzahl #S der Stützstellen (Ws, ts) natürlich als eine jede beliebige Anzahl #S gewählt werden, abhängig vom vertretbaren Rechenaufwand. Die Anzahl der Stützstellen #S sollte jedoch so gewählt sein, dass ein Rechenaufwand im Rahmen der Steuereinrichtung 100 vertretbar gering bleibt; insbesondere wenn es sich im eine Echtzeit- Anwendung handelt.
Die Analyseeinheit 104 der Steuereinrichtung 100 kann charakteristischen Werte Ws des Prognoseverlaufs 106 beispielsweise bei Minima, Maxima oder Wendepunkten des Prognoseverlaufs 106 wählen. Minima, Maxima und Wendepunkte können besonders leicht im Rahmen einer Kurvendiskussion des Prognoseverlaufs 106 bestimmt werden. Das heißt, dass gemäß dem Konzept der Erfindung vorteilhaft —wie in dieser Ausführungsform beispielhaft dargestellt— die graphische Form des bereitgestellten Prognoseverlaufs 106 —also der Verlauf der Prognose selbst— dazu dient die Stützstellen Ws, ts auszuwählen. In anderen Ausführungsbeispielen können auch andere zu bestimmende Punkte im Prognoseverlauf für charakteristische Werte Ws des Prognoseverlaufs 106 gewählt werden, wie Nullstellen oder Schnittstellen mit anderen Prognoseverläufen oder dergleichen. In jedem Fall wird aber gemäß dem Konzept der Erfindung —anders als im Stand der Technik, bei dem die Stützstellen mit dem gleichen zeitlichen Abstand ausgewählt werden, die Form des Prognoseverlaufs somit nicht berücksichtigt wird— die graphische Form des bereitgestellten Prognoseverlaufs 106 —also der Verlauf der Prognose selbst— Einfluss haben auf die Wahl der Stützstellen Ws, ts.
Als besonders signifikant für die Steuereinrichtung 100 eines technisches Systems 112 — vorliegend in Form eines Energieversorgungsnetzes mit Energieversorger 106A und Energieverbraucher 106B als Komponenten 108— erweisen sich ausgewählte Zeitpunkte ts, an denen sich der Prognoseverlauf 106 charakteristisch in seinem Verlauf entwickelt; dies korreliert zumeist mit signifikanten Ereignissen bei oder für eine Komponente 108 des technischen Systems 112.
So ist es für ein technisches Systems 112 -vorliegend in Form eines Energieversorgungsnetzes mit Energieversorger 106A und Energieverbraucher 106B— signifikant, wenn besonders viele Energieverbraucher 106B Leistung aus dem Netz ziehen - als ausgewählte Zeitpunkte ts können solche Zeitpunkte t gewählt werden, an denen der Prognoseverlauf 106 der Energieverbraucher 106B stark ansteigt. Es können auch viele Energieverbraucher 106B aufhören, Leistung aus dem Netz zu ziehen - ausgewählte Zeitpunkte ts des Prognoseverlaufs 106 können also solche sein, an denen der Energieverbraucher 106B stark abfällt. Besonders signifikant sind auch Zeitpunkte t, an denen Energieversorger 106A aufgrund von Netzausfällen weniger Leistung in das Energieversorgungsnetz einspeisen; als ausgewählte Zeitpunkte ts können dann solche gewählt werden, an denen der Prognoseverlauf 106 der Energieversorger 106A stark abfällt.
Generell sind für die Steuerung also nicht nur Ereignisse signifikant, die sich durch Änderungen im Prognoseverlauf in Form von Minima, Maxima und Wendepunkte oder Gradienten oder
Steigungsänderungen erkennen lassen, sondern generell solche, die mit signifikanten Ereignissen bei oder für eine Komponente 108 des technischen Systems 112 korrelieren. Mit den charakteristischen Werten Ws an diesen insofern charakteristischen Zeitpunkten ts wird dann gemäß dem Konzept der Erfindung eine Stützstelle (Ws, ts) gesetzt, mittels der im Unterschied zu dem zuvor erläuterten approximierten Prognoseverlauf 111 ein stützstellenoptimierter Prognoseverlauf 111.1 bestimmt wird.
Der Approximierer 107 der besonders bevorzugten Ausführungsform ist gemäß dem Konzept der Erfindung somit ausgebildet, mit den gesetzten Stützstellen (Ws, ts) der Analyseeinheit 104 einen approximierten Prognoseverlauf 111 als einen stützstellenoptimierten Prognoseverlauf 111.1 anzugeben.
Der Approximierer 107 kann die Analyseeinheit 104 in regelmäßigen Zeitabständen — beispielsweise in regelmäßigen Zeitabständen im Bereich von 5 Sekunden oder dergleichen— zum Setzen der Stützstellen (Ws, ts) aufrufen. In anderen Ausführungsformen kann die Analyseeinheit 104 natürlich je nach vertretbarem Rechenaufwand auch in anderen kürzeren oder längeren Zeitabständen von beispielsweise 1, 2 oder 10 Sekunden zum Setzen der Stützstellen aufgerufen werden.
Mit einem Aufruf der Analyseeinheit 104 in regelmäßigen Zeitabständen können jedenfalls für den Fall, dass sich Änderungen beim Prognoseverlauf 106 innerhalb eines solchen Zeitabstandes ergeben —beispielsweise, wenn sich aufgrund einer geänderten Wettervorhersage der Prognoseverlauf 106 ändert— die Stützstellen (Ws, ts) mit einer aktualisierten Analyse angegeben werden. D.h. für einen sich ändernden Prognoseverlauf 106 können dynamisch aktualisierte gesetzte Stützstellen (Ws, ts) mit einer aktualisierten Analyse angegeben werden - die gesetzten Stützstellen (Ws, ts) sind insofern aktuell optimiert für den sich ändernden Prognoseverlauf 106 mit einem Aufruf der Analyseeinheit 104 in regelmäßigen Zeitabständen.
Ein mit den gesetzten Stützstellen (Ws, ts), vorzugsweise mittels einer aktualisierten Analyse, approximierter Prognoseverlauf 111 wird dann als der genannte stützstellenoptimierte Prognoseverlauf 111.1 einer oder mehreren Steuereinheiten der Steuereinrichtung 100 des technischen Systems 112 —vorliegend zum Steuern der Energieversorger 106A und Energieverbraucher 106B— übergeben.
FIG. 2B zeigt wiederum bespielhaft und im Prinzip jeweils einen Zeitveriauf 200 einer Prognose von Werten W für die genannte Leistungsabgabe zu einem Energieverbraucher 116B und für die Leistungseinspeisung eines Energieversorgers 116A als Funktion der Zeit t. d.h. einen Prognoseverlauf 106 einer Leistung L eines Energieversorgers 106A und einen Prognoseverlauf 106 einer Leistung L eines Energieverbrauchers 106B als Funktion der Zeit t - diesmal entspricht dies einem erläuterten stützstellenoptimierten Prognoseverlauf 111.1 nach der bevorzugten Ausführungsform gemäß dem Konzept der Erfindung wie dies anhand von FIG. 2A erläutert ist.
Insbesondere ist —ersichtlich im Unterschied zur beschriebenen Approximation in FIG. 1B— in der Approximation der FIG. 2B eine Approximation des Prognoseverlaufs der Leistung L gezeigt, bei der die ausgewählten Zeitpunkte ts der gesetzten Stützstellen (Ws, ts) — vorliegend acht Zeitpunkte ts = tl .. t8‘— variable Zeitabstände Atl ... At8‘ haben.
Zudem wird — u.a. aufgrund von variablen und teilweise größeren Zeitabständen DΐE,...At8‘ — im Vergleich zu der beschriebenen Approximation in der Ausführungsform der FIG. 1B bei der Ausführungsform der FIG. 2B im Hinblick auf einen verlängerten Prognosehorizont 220 approximiert. Beispielsweise ist der Zeitabstand At8‘ -wie zwischen den charakteristischen Zeitpunkten t7‘ und t8‘ - hier größer als die Zeitabstände At in dem Beispiel aus dem Stand der Technik der Fig. 1 A. Insgesamt liegt der verlängerte Prognosehorizont 220 damit weiter in der Zukunft.
Wichtig ist jedoch, dass bei der Auswahl von Minima, Maxima und Schnittstellen als Werte Ws für die Stützstellen (Ws, ts) nicht garantiert ist, dass sich ein längerer Prädiktionshorizont ergibt. Wären beispielsweise in dem Ausführungsbeispiel der Fig. 1B die Zeitabstände At länger, würde sich ein längerer Prädiktionshorizont ergeben.
Eine Approximation des stützstellenoptimierten Prognoseverlaufs 111.1 in Hinblick auf den sozusagen verlängerten Prognosehorizont 220 ist jedoch nicht zwangsläufig.
Es können gleichwohl charakteristische Zeitpunkte ts engere Zeitabstände At‘ aufweisen —wie dies in der Ausführungsform der FIG. 2B beispielsweise zwischen den näher aneinander liegenden charakteristischen Zeitpunkten t3‘ und t4‘ der Fall ist—; diese charakteristischen Zeitpunkte ts in engeren variablen Zeitabstände At‘ erlauben eine genauere Approximation als die festen und äquidistant gewählten Zeitabstände At, die in FIG. 1B beschrieben sind.
Im Unterschied zur beschriebenen Approximation in FIG. 1B liefert die Wahl der Minima, Maxima und Schnittpunkte als Stützstellen jedoch eine einfache Möglichkeit zur besseren Approximation des Prognoseverlaufes, d.h. der mittlere quadratische Fehler ist hier geringer als bei der Wahl von äquidistanten Stützstellen.
Das Paar charakteristischer Wert Wl,.. ,W8 und ausgewählter Zeitpunkt tl‘,.. ,t8‘ bestimmen die gesetzten Stützstellen (Ws, ts).
Die charakteristischen Werte Ws der gesetzten Stützstellen (Ws, ts) —vorliegend Wl,.. ,W8— sind durch eine Kurvendiskussion des Prognoseverlaufs der Leistung L ermittelbar. Vorliegend sind die charakteristischen Werte Ws ausgewählt aus der Gruppe: Minima PT, Maxima PH, und Schnittstellen A der Prognoseverläufe des Energieversorgers und des Energieverbrauchers. In anderen Ausführungsbeispielen können auch Wendepunkte und Nulldurchgänge des Prognoseverlaufs oder Schwellwerte S ausgewählt sein. Es können auch unabhängig von einer Kurvendiskussion generell solche Stützstellen (Ws, ts) ausgewählt werden, die mit signifikanten Ereignissen bei oder für eine Komponente des technischen Systems korrelieren; beispielsweise können diese willkürlich oder durch eine Signalisierung vorgegeben werden.
Eine Anlage 150 der Ausführungsform der FIG. 2A kann unter Berücksichtigung des Prognoseverlaufs der Leistung L des Energieversorgers 106A und des Prognoseverlaufs der Leistung L in einem Energieversorgungssystem als ein Beispiel eines technischen Systems 112 für charakteristische Zeitpunkte ts —vorliegend acht Zeitpunkte tl‘,...,t8‘ in dem verlängerten Prognosehorizont 220— mittels der erläuterten Steuereinrichtung 100 eine Leistungsabgabe an den Energieverbraucher 116B und eine Leistungseinspeisung des Energieversorgers 116A in verbesserter Weise steuern.
FIG. 3 zeigt schematisch wie eine lineare Interpolation 300 eines Prognoseverlaufs 106 in Form eines Verlaufs von Werten W als Funktion der Zeit t in vorteilhafter Weise genutzt werden kann im Rahmen der bevorzugten Ausführungsform gemäß dem Konzept der Erfindung. Bei der linearen Interpolation 300 ist vorgesehen, dass jeweils zwischen zwei gesetzten Stützstellen ((Wsl, tsl); (Ws2, ts2)) der Prognoseverlauf 106 linear interpoliert wird, d.h. mit einer Interpolationsgeraden zur linearen Interpolation 300. Die Bestimmung der charakteristischen Werte Wsi, Ws2 kann mit den dazu gehörigen charakteristischen Zeitpunkte tsi, ts2- derart erfolgen, dass die Abweichung zwischen der Kurve des Prognoseverlaufs 106 und der
Approximation 114 minimiert wird; dies kann beispielsweise im Rahmen einer Methode der kleinsten Fehlerquadrate umgesetzt werden. Dabei wird zu der Kurve des Prognoseverlaufs 106 eine Menge an Interpolationsgeraden derart bestimmt, dass diese möglichst nahe an den Datenpunkten des Prognoseverlaufs 106 verläuft und somit die Kurve des Prognoseverlaufs 106 bestmöglich, d.h. unter Minimierung der Abstandsabweichungen, zusammenfasst
FIG. 4 zeigt ein Ablaufdiagram zur Erläuterungen eines Verfahrens 400 zum Betreiben einer Steuereinrichtung 100 zur Steuerung eines technischen Systems 112 mit einer Anzahl Komponenten 108 nach einer bevorzugten Ausführungsform gemäß dem Konzept der Erfindung. Das technische System 112 wird mit dem Verfahren 400 bezüglich einer Zielgröße unter Berücksichtigung eines Prognoseverlaufs 106 gesteuert. Die Komponente 108 ist auf Grundlage eines approximierten Prognoseverlaufs 111 steuerbar.
In einem ersten Schritt 402 wird der Prognoseverlauf 106 in Form eines Verlaufs von Werten W in einem zukünftigen Zeitraum von einer Empfangseinheit 101 empfangen.
In einem zweiten Schritt 404 wird eine Anzahl von Stützstellen W, t für den Prognoseverlauf 106 bestimmt, um den Prognoseverlauf 106 zu approximieren. Gemäß dem Konzept der Erfindung werden die Stützstellen (Ws, ts) anhand des Prognoseverlaufs 106 mit Hilfe eines Paares charakteristischer Werte Ws und Zeitpunkte ts gesetzt. D.h. eine Analyseeinheit 104 ist zunächst ausgebildet, anhand des Prognoseverlaufs 106 Stützstellen (Ws, ts) zu setzen.
Vorliegend ist vorgesehen, dass der approximierte Prognoseverlauf 111 in einem dritten Schritt 406 mit den Stützstellen (Ws, ts) angegeben wird als ein stützstellenoptimierter Prognoseverlauf 111.1. Ein Approximierer 107 ist dazu ausgebildet, mit den gesetzten Stützstellen (Ws, ts) den approximierten Prognoseverlauf 111 als einen stützstellenoptimierten Prognoseverlauf 111.1 anzugeben.
In einem vierten Schritt 408 wird die Komponente 108 auf Grundlage des approximierten Prognoseverlaufs 111 gesteuert.
BEZUGSZEICHENLISTE
I Empfangseinheit (Stand der Technik)
5 Diskretisierungseinheit
6 Prognoseverlauf
6A Energieversorger als beispielsweiser Teil einer Komponente 8
6B Energieverbraucher als b ei spi eis weiser Teil einer Komponente 8
8 Komponente des technischen Systems
10 Steuereinrichtung (Stand der Technik)
I I approximierter Prognoseverlauf
12 technisches System
16A Leistungseinspeisung zu einem Energieversorger als Funktion der Zeit
16B Leistungsabgabe zu einem Energieverbraucher als Funktion der Zeit
20 Zeitverlauf der Prognose
22 Prognosehorizont
100 Steuereinrichtung (bevorzugte Ausführungsform gemäß dem Konzept der Erfindung)
101 Empfangseinheit
102 Optimierer
104 Analyseeinheit
106 Prognoseverlauf
106A Energieversorger als beispielsweiser Teil einer Komponente 108
106B Energieverbraucher als bei spi eis weiser Teil einer Komponente 108
107 Approximierer
108 Komponente des technischen Systems
III approximierter Prognoseverlauf, anhand des Prognoseverlaufs 106 approximiert
111.1 stützstellenoptimierter Prognoseverlauf
112 technisches System
114 Approximation
116A Leistungseinspeisung zu einem Energieversorger als Funktion der Zeit
116B Leistungsabgabe zu einem Energieverbraucher als Funktion der Zeit
150‘ Anlage (Stand der Technik)
150 Anlage (bevorzugte Ausführungsform gemäß dem Konzept der Erfindung)
200 Zeitverlauf der Prognose
220 verlängerter Prognosehorizont
300 lineare Interpolation
400 Verfahren
402 Empfangen
404 Bestimmen 406 Angeben
408 Steuern
A Schnittstelle
L Systemeigenschaft
PH Maxima
PT Minima ti...t8, ti‘ ... te‘ Zeitpunkte W Wert
W, t Stützstellen
Ws charakteristischer Wert
(Ws, ts) gesetzte Stützstellen
At äquidistante Zeitabstände
Atl ... At8‘ variable Zeitabstände
#S Anzahl der Stützstellen S Schwellwert
Claims
ANSPRÜCHE
1. Steuereinrichtung (100) zur Steuerung eines technischen Systems (112) mit wenigstens einer steuerbaren Komponente (108) bezüglich einer Zielgröße unter Berücksichtigung eines Prognoseverlaufs (106), wobei
- der Prognoseverlauf (106) mit einer Anzahl von Werten (W) für Zeitpunkte (tl,.. ,t8, tl‘,.. t8‘) in einem zukünftigen Zeitraum von einer Empfangseinheit (101) bereitgestellt ist, und die Komponente (108) auf Grundlage eines approximierten Prognoseverlaufs (111) steuerbar ist, wobei
- Stützstellen (W, t) angegeben werden, um den Prognoseverlauf (106) zu approximieren, gekennzeichnet durch einen Optimierer (102), der eine Analyseeinheit (104) zur Analyse des Prognoseverlaufs und einen Approximierer (104) zur Angabe des approximierten Prognoseverlaufs (106) aufweist, wobei
- die Analyseeinheit (104) ausgebildet ist, die Stützstellen (Ws, ts) anhand der analysierten Werte (W) des Prognoseverlaufs (106) zu setzen, und
- der Approximierer (107) ausgebildet ist, mit den anhand der analysierten Werte (W) des Prognoseverlaufs (106) gesetzten Stützstellen (Ws, ts) den approximierten Prognoseverlauf (111) anzugeben.
2. Steuereinrichtung (100) nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass der approximierte Prognoseverlauf (111) als ein stützstellenoptimierter Prognoseverlauf (111.1) angegeben wird.
3. Steuereinrichtung (100) nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass die Analyseeinheit (104) ausgebildet ist anhand der analysierten Werte, charakteristische Werte (Ws) des Prognoseverlaufs (106) zu ermitteln und für die charakteristische Werte (Ws) des Prognoseverlaufs (106) Zeitpunkte (ts) auszuwählen, für welche die Stützstellen gesetzt werden.
4. Steuereinrichtung (100) nach einem der Ansprüche 1 bis 3, dadurch gekennzeichnet, dass der Approximierer (107) ausgebildet ist, den stützstellenoptimierten Prognoseverlauf (111.1) mit einer Interpolation, insbesondere einer linearen Interpolation (300), anzugeben.
5. Steuereinrichtung (100) nach einem der Ansprüche 1 bis 4, dadurch gekennzeichnet, dass der Approximierer (107) ausgebildet ist, den stützstellenoptimierten Prognoseverlauf (111.1) im
Hinblick auf eine vorbestimmte Eigenschaft, insbesondere eine Genauigkeit, einen verlängerten Prognosehorizont (220) oder eine Systemeigenschaft (L), anzugeben.
6. Steuereinrichtung (100) nach einem der vorherigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Analyseeinheit (104) dazu ausgebildet ist, eine Anzahl (#S) der Stützstellen zu empfangen, insbesondere als Eingangssignal zu empfangen.
7. Steuereinrichtung (100) nach einem der vorherigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass ausgewählte Zeitpunkte (ts) der gesetzten Stützstellen (Ws, ts) in ihren Zeitabständen (At‘) zueinander unterschiedlich beabstandet sind.
8. Steuereinrichtung (100) nach einem der Ansprüche 1 bis 4, dadurch gekennzeichnet, dass die gesetzten Stützstellen (Ws, ts) abhängig vom bereitgestellten Prognoseverlauf (106) variabel sind, insbesondere mit einer Änderung im bereitgestellten Prognoseverlauf (106) variabel gesetzt werden.
9. Steuereinrichtung (100) nach einem der vorherigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Analyseeinheit (104) in regelmäßigen Zeitabständen zum Setzen der gesetzten Stützstellen (Ws, ts) aufrufbar ist, insbesondere der Approximierer (107) ausgebildet ist, die Analyseeinheit (104) in regelmäßigen Zeitabständen zum Setzen der gesetzten Stützstellen (Ws, ts) aufzurufen.
10. Steuereinrichtung (100) nach einem der vorherigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die charakteristische Werte (Ws) durch eine Kurvendiskussion ausgewählt sind aus der Gruppe von charakteristischen Wertepunkten des Prognoseverlaufs (106) bestehend aus: Minima (PT), Maxima (PH), Wendepunkte, Schnittstellen (A) und/oder Nulldurchgänge des Prognoseverlaufs (106).
11. Steuereinrichtung (100) nach einem der vorherigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die charakteristischen Werte (Ws) derart gewählt sind, dass eine Abweichung zwischen dem Prognoseverlauf (106) und dem approximierten Prognoseverlauf (111) in Form des stützstellenoptimierten Prognoseverlaufs (111.1) minimiert sind, insbesondere mittels einer Methode der kleinsten Fehlerquadrate ein Abstandsmaß minimiert ist, insbesondere ein Abstandsmaß zwischen dem Prognoseverlauf (106) und dem stützstellenoptimierten Prognoseverlaufs (111.1) mit einer linearen Interpolation des Prognoseverlaufs (106).
12. Steuereinrichtung (100) nach einem der vorherigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass das technische System (112) ein Antriebs- oder Energieversorgungssystem ist, wobei eine Komponente (108) ein Motor oder ein Energieversorger (106A) oder ein Energieverbraucher (106B) ist.
13. Anlage (150) mit einer Steuereinrichtung (100) nach einem der vorherigen Ansprüche und einem technischen System (112) zur Steuerung einer Komponente (108) des technischen Systems (112) bezüglich einer Zielgröße unter Berücksichtigung eines Prognoseverlaufs (106).
14. Verfahren (400) zum Steuern eines technischen Systems (112) bezüglich einer Zielgröße unter Berücksichtigung eines Prognoseverlaufs (106), aufweisend die Schritte:
- Empfangen (402) eines Prognoseverlaufs (106) mit einer Anzahl von Werten (W) in einem zukünftigen Zeitraum, - Bestimmen (404) von Stützstellen (W, t) für den Prognoseverlauf (106), um den
Prognoseverlauf (106) zu approximieren,
- Angeben (406) des approximierten Prognoseverlaufs (111) mit den Stützstellen (W, t),
- Steuern (408) der Komponente (108) auf Grundlage des approximierten Prognoseverlaufs
(111), dadurch gekennzeichnet, dass
- die Stützstellen (Ws, ts) anhand der analysierten Werte (W) des Prognoseverlaufs (106) gesetzt werden, und
- mit den anhand der analysierten Werte (W) des Prognoseverlaufs (106) gesetzten Stützstellen (Ws, ts) der approximierte Prognoseverlauf (111) angegeben wird.
Priority Applications (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
EP20811981.8A EP4062338A1 (de) | 2019-11-22 | 2020-11-18 | Steuereinrichtung zur steuerung eines technischen systems mit wenigstens einer steuerbaren komponente, verfahren zum betreiben einer steuereinrichtung sowie anlage mit der steuereinrichtung |
CN202080080429.XA CN114651265A (zh) | 2019-11-22 | 2020-11-18 | 用于控制带有至少一个能控制的组件的技术系统的控制装置、用于运行控制装置的方法以及带有控制装置的装备 |
US17/749,737 US20220276624A1 (en) | 2019-11-22 | 2022-05-20 | Control device for controlling a technical system including at least one controllable component, method for operating a control device, and system including the control device |
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WO (1) | WO2021099400A1 (de) |
Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP3035281A1 (de) * | 2014-12-18 | 2016-06-22 | Horst Zacharias | Energieeffizienzanalyse einer technischen anlage aus simulation und verbrauch |
Family Cites Families (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US4215412A (en) * | 1978-07-13 | 1980-07-29 | The Boeing Company | Real time performance monitoring of gas turbine engines |
JP4184058B2 (ja) * | 2002-12-05 | 2008-11-19 | 本田技研工業株式会社 | 制御装置 |
JP4403122B2 (ja) * | 2005-09-15 | 2010-01-20 | 株式会社日立製作所 | 内燃機関の制御装置 |
US10534328B2 (en) * | 2016-06-21 | 2020-01-14 | General Electric Company | Methods and systems for enhancing control of power plant generating units |
DE102018206350B4 (de) * | 2018-04-25 | 2021-01-07 | Ford Global Technologies, Llc | Verfahren zum Anpassen von Betriebsparametern einer Vorrichtung zur Abgasnachbehandlung |
-
2019
- 2019-11-22 DE DE102019131632.4A patent/DE102019131632A1/de active Pending
-
2020
- 2020-11-18 CN CN202080080429.XA patent/CN114651265A/zh active Pending
- 2020-11-18 WO PCT/EP2020/082556 patent/WO2021099400A1/de unknown
- 2020-11-18 EP EP20811981.8A patent/EP4062338A1/de active Pending
-
2022
- 2022-05-20 US US17/749,737 patent/US20220276624A1/en active Pending
Patent Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP3035281A1 (de) * | 2014-12-18 | 2016-06-22 | Horst Zacharias | Energieeffizienzanalyse einer technischen anlage aus simulation und verbrauch |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
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