WO2023001903A1 - Verfahren zur bereitstellung mindestens einer auslegungskonfiguration einer druckluftanlage - Google Patents

Verfahren zur bereitstellung mindestens einer auslegungskonfiguration einer druckluftanlage Download PDF

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WO2023001903A1
WO2023001903A1 PCT/EP2022/070386 EP2022070386W WO2023001903A1 WO 2023001903 A1 WO2023001903 A1 WO 2023001903A1 EP 2022070386 W EP2022070386 W EP 2022070386W WO 2023001903 A1 WO2023001903 A1 WO 2023001903A1
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compressed air
compressor
air system
data structure
system configuration
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Florian Wagner
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Kaeser Kompressoren Se
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Definitions

  • the present invention relates to a method for providing at least one design configuration of a compressed air system that includes at least two compressors connected in parallel.
  • Compressed air systems often consist of a large number of different components, namely components for generating, processing, storing and distributing compressed air.
  • components for generating compressed air namely one or more compressors (compressors)
  • compressors compressors
  • Components for the preparation, storage and distribution of compressed air are often connected in series.
  • a plurality of parallel compressed air paths, each emanating from a compressor can be brought together, in particular for compressed air treatment and/or compressed air storage, for example by providing a common compressed air tank into which several or all compressed air paths open and from which compressed air is distributed to one or more consumers will.
  • compressed air systems When designing a compressed air system, components and their interconnection are selected for a (real) compressed air system. Manufacturers of compressed air components often offer a product portfolio with a large number of different series and models for compressed air components. Compressors sometimes differ significantly in their investment and operating costs, in the technical parameters such as size, delivery pressure, delivery quantity, and in the number of adjustable operating states and parameters. Operators of compressed air systems are often offered a large number of different products for components other than compressors. There are therefore a number of different options for designing a compressed air system, whereby the assembly and construction of the components to form a compressed air system is a complex task that requires precise knowledge of the components and a great deal of experience. Typically, compressed air systems are mostly designed manually, ie not (fully) automated.
  • a compressed air system When designing a compressed air system, operators or providers (users) of a compressed air system conceptually design a possible configuration of the compressed air system, which is determined by the selected components and their interconnection. To do this, the user selects components from a product portfolio based on the specified requirements and his or her experience and creates a computer model of the configuration of the compressed air system (compressed air system configuration). A computer simulation is then carried out for this compressed air system configuration on the basis of a simulation model. Based on the simulation result, the configuration is evaluated by the user. The configuration is evaluated based on whether it meets the economic, ie cost, and technical requirements for the compressed air system. In an iterative process by repeating the procedure described, the user gradually tries to find the configuration that best meets the requirements.
  • a system and a method are known from EP 2 902 930 A2 for carrying out a partially automated recommendation for adding a component to an existing compressed air system.
  • this solution requires interaction with the user, namely via an interface (Graphical User Interface: GUI).
  • GUI Graphic User Interface
  • the user can create a virtual model for a compressed air system via the GUI.
  • the user can scan barcodes attached to the components of an existing compressed air system, whereby a virtual model of the existing compressed air system is automatically created based on this user activity.
  • human participation is necessary when creating a model for a model to be simulated.
  • This method creates existing ones by scanning barcodes Components make it easier for the user to create a configuration model.
  • finding a suitable solution still depends on the mental activity of the user and has the disadvantages described above in this regard.
  • FIG. 3.2 shows a procedure for designing a compressor station, which shows the data collection, evaluation, operational analysis, calculation and simulation of the compressor stations under consideration as the steps to be carried out.
  • An operational analysis to determine the compressed air requirement is described as the basis for determining the optimal amount of compressed air to be generated.
  • the operational analysis should include the measurement of operational data, for example over a period of at least one week, and if possible supplemented by an analysis of a similar existing compressed air station.
  • This measurement data then allows various measures and changes in compressor operation to be simulated and the impact on the overall efficiency of a compressor station to be analysed.
  • the procedure described is not automated and requires human intervention.
  • Various compressor stations i.e. a specific combination of compressors in a specific interconnection
  • Finding the cheapest compressor station is also based on human selection.
  • WO 2010/072803 A1 discloses a method for controlling or regulating a compressed air station with a number of compressors that are networked with one another under different technical specifications and other compressed air technology devices.
  • the method initiates switching strategies in control cycles to influence the available compressed air volume and, on the other hand, adjusts the available compressed air volume to future operating conditions of the compressed air station adaptively to the compressed air extraction volume.
  • a switching strategy is a sequence of switching actions, i.e. a discrete or continuous change in manipulated variables that cause a change in the operation of one or more components of the compressed air station.
  • various switching strategies are checked in a pre-simulation process based on a model of the compressed air station.
  • the relatively most advantageous switching strategy is selected and forwarded to the compressed air station control system.
  • This control method determines the operation of an existing compressed air system and considers various virtual operating states. The components actually present in the compressed air system and their interconnection remain unchanged.
  • the present invention has the task of creating a method for providing a design configuration of a compressed air system that shortens the time required to design a compressed air system and preferably, possibly taking into account the specifications of a user, an optimal one Compressed air system configuration provides.
  • the method is intended to minimize the required user involvement in the design of a compressed air system.
  • This object is achieved by a method according to claim 1, a computer-readable storage medium according to claim 25, a server according to claim 26 and a terminal according to claim 27.
  • the object is achieved in particular by a method, in particular a computer-aided method, for providing at least one design configuration of a compressed air system comprising at least two compressors connected in parallel, the method comprising the following steps:
  • component data by a computer, the component data specifying components of a compressed air system and at least one technical parameter of each component, the component data comprising at least one component list with several functionally equivalent components of different types and at least one technical parameter assigned to the respective component, where a component list is a compressor list containing multiple compressors of different types;
  • Steps comprises: o creating, in a memory, a first compressor parent node data structure based on component data of a compressor of the compressor list; o creating, in the memory, a first compressor child node data structure based on component data of a compressor of the compressor list, the first compressor child node data structure being associated with the first compressor parent node data structure; o Generating, in the memory, a second compressor child node data structure based on component data of a compressor of the compressor list, the type of compressor of the second compressor child node data structure being the type of compressor of the first compressor child node data structure, wherein the second compressor child node data structure is assigned to the first compressor parent node data structure, or o generating, in the memory
  • first compressed air system configuration data indicative of a first compressed air system configuration in which the compressor of the first compressor parent node data structure and the compressor of the first compressor child node data structure are connected in parallel
  • second compressed air system configuration data specifying a second compressed air system configuration in which the compressor of the first compressor parent node data structure or the compressor of the second compressor parent node data structure and the compressor of the second compressor child node data structure are connected in parallel;
  • the invention is based on the idea that the large number of conceivable combinatorial possibilities, preferably all combinatorial possibilities, of a quantity of available components of a compressed air system using a branched Data structure by a computer (fully) automated as different compressed air system configurations can be mapped and evaluated using a computer, in particular systematically, with regard to a quality criterion who can.
  • a quality value can be calculated by a computer for the large number of compressed air system configurations represented by the branched data structure in order to evaluate the various compressed air configurations.
  • one or more suitable, preferably the (single) optimal configuration(s) for the design of a compressed air system can be provided.
  • the branched data structure of the method according to the invention is generated by an algorithm in particular with the aid of a so-called branch-and-bound method.
  • the branched data structure can be understood as an implementation of a tree that maps a hierarchical structure that can be generated in particular by a recursive loop. Trees as branched data structures are fundamentally known from computer science. Starting from a root node, the data structure of a tree branches out over several levels (node levels) from interconnected nodes to the end nodes. At least one node (child node) at a relatively lower node level is connected to a node (parent node) at a relatively higher node level.
  • the set of nodes connected to a node on a higher node level on lower node levels down to the end nodes is called a branch.
  • a discrete number of combinatorial possibilities (combinations) can be mapped using a tree structure.
  • the nodes of the tree define the solution space in which an (optimal) solution can be found.
  • the combinations represented by the nodes can be run through (breadth-first search or depth-first search).
  • Suboptimal combinations can be excluded at an early stage by means of suitable bounds. This efficiently limits the size of the tree (number of nodes) and thus the combinations to be processed.
  • each node data structure in particular represents a compressed air system configuration that contains specific compressors and optionally further components of a compressed air system.
  • each paralleled compressor of a compressed air system configuration represent a compactor parent node data structure and an associated compressor child node data structure, each paralleled compressor of a compressed air system configuration.
  • the (all) parallel-connected compressors of a compressed air system configuration are in the branched data structure, in particular along a node path (in the depth direction of the tree) of the mutually assigned (interconnected) compressor node data structures, starting from the highest node level up to a node represented at a lower node level.
  • the compressed air system configuration (unambiguously) assigned to a specific compressor node data structure (compressor parent node data structure or compressor child node data structure) includes, in particular, the (all) compressors of those compressor node data structures which, starting (up in the node hierarchy) from this specific compressor Node data structure corresponding to the (pairwise) assignments of the branched data structure (child node-parent node pairs) are present on the next higher node level up to the highest node level (ie along a node path), i.e. were generated in memory.
  • the compressed air system configuration represented by an end node at the lowest node level contains all compressors along the (unique) node path up to the node at the highest node level.
  • the same compactor node data structure may be referred to as a compactor child node data structure at a higher node level and as a compactor parent node data structure at a lower node level.
  • Two different compressor node data structures represent two different compressed air system configurations.
  • the branched data structure generated according to the invention is generated (constructed) in particular by the repeated, preferably recursively repeated, generation of compressor node data structures, in particular until a termination criterion is met.
  • the termination criterion takes into account the quality value of the compressed air system configuration, which is represented by a compressor node data structure.
  • New compressor node data structures are generated in particular in a recursive loop until no further compressor node data structures can be generated due to a termination criterion.
  • New compressor node data structures can be generated as compressor child node data structures at a node level that is lower than the node level of a compressor parent node data structure or as a further compressor parent node data structure on the same node level of an already created compressor parent node data structure, in particular until the termination criterion is met is.
  • the creation of further compactor node data structures may depend on constraint conditions.
  • the maximum number of node levels generated in the branched data structure can be limited by a maximum number of (parallel-connected) compressors that is specified, preferably as a secondary condition.
  • the branched data structure comprises at least two and preferably up to three, more preferably up to five, more preferably up to ten, preferably up to 20 node levels.
  • a compressed air system configuration to be designed can comprise two, preferably up to three, more preferably up to five, more preferably up to ten, more preferably up to 20 compressors, which in particular are connected in parallel with one another.
  • a compressed air system configuration specifies in particular the number of components in a compressed air system and how they are interconnected.
  • a compressed air system configuration can be understood as a possible (virtual) arrangement of the components of a compressed air system that is considered for the (optimal) design of a compressed air system.
  • the design of a compressed air system includes in particular the new planning, modification and/or expansion of the compressed air system. In the case of a new plan, there is in particular no (real) initial configuration of the compressed air system.
  • the removal or replacement of a component of an existing compressed air system can be viewed as a modification and the addition of a component as an extension of a compressed air system.
  • components describes in particular components for compressed air generation (compressors), compressed air treatment (dryers, filters, oil separators), compressed air storage (compressed air tanks) and compressed air distribution.
  • Components that perform the same function within a compressed air system are referred to as components with the same function.
  • all compressors although different in type, have the same function, namely to compress (generate) compressed air.
  • the type of a component is preferably indicated by a (unique) type identifier (model number) of this component in a product portfolio.
  • a compressor type can be a specific model or a specific model variant of a compressor.
  • fans can also be understood as compressors.
  • Component data contains in particular information about components, such as at least one technical parameter, preferably energy consumption, and preferably at least one (unique) function identifier and one (unique) type identifier, in particular for (unique) identification of the component in a product portfolio.
  • Component data can also contain economic parameters of a component, such as the investment costs (price).
  • Component data come in particular from a product database.
  • the component data include in particular one or more component lists).
  • a component list contains several, preferably all, functionally identical components from a product portfolio that can be considered for use in a compressed air system.
  • a component list can be understood as a data structure that specifies functionally identical components from a product catalogue, with each component being assigned information about the technical properties of this component and preferably about its costs.
  • a component list can be thought of as a linked list of data structures, each containing component data relating to a particular component.
  • Component data can be received by a computer one by one.
  • parts (sublists) of component lists, in particular parts of compressor lists, can be received one after the other.
  • Received component data can have been sent from different transmission devices.
  • One of the one or more component lists is a compressor list.
  • the component data can contain, for example, a dryer list, a filter list and/or a compressed air tank list.
  • the component data can include several compressor lists, each compressor list containing in particular different models of a series of (similar) compressors.
  • the component data for compressors can indicate whether the respective compressor type is a variable speed compressor.
  • a compressor list can have a large number of entries (list positions), for example more than five, preferably more than ten, more preferably more than 20, more preferably more than 30, more preferably more than 50, more preferably more than 100, more preferably up to to 200, different compressors.
  • a quality value can indicate, in particular, estimated or calculated costs, preferably energy costs and/or investment costs and/or maintenance costs, of a compressed air system configuration.
  • a quality value can specify an energy consumption of the compressed air system.
  • a quality value can be based on an energy price and/or CO 2 emission price, in particular a predetermined, in particular received.
  • the calculation of the quality value can be based on at least one technical parameter of one, some or all components, in particular compressors, of a compressed air system configuration.
  • the calculation of the quality value can (additionally) be based on at least one economic parameter of one, some or all components, in particular compressors, of a compressed air system configuration.
  • the branched data structure can be traversed in depth and/or in width in order to calculate an assigned quality value for the compressed air system configurations corresponding to the compressor node data structures.
  • Quality values for compressed air system configurations already generated in the form of compressor node data structures are preferably calculated while (at the same time) the branched data structure is (further) being built up, ie further compressor node data structures are being generated.
  • At least one first quality value is calculated based on the first compressed air system configuration data and at least one technical parameter of the compressors of the first compressed air system configuration, with a first quality value indicating the quality of the first compressed air system configuration with regard to a quality criterion preferably specified by a user.
  • at least one second quality value is calculated based on the second compressed air system configuration data and at least one technical parameter of the compressor of the second compressed air system configuration, the second quality value indicating the quality of the second compressed air system configuration with regard to the quality criterion.
  • a compressed air configuration can be storage, in particular in a computer-readable memory, transmission, in particular via a (wireless) data connection, or display, in particular by visualization on a display device (screen), of the compressed air system configuration.
  • a (computer-aided) method according to the invention has the advantage that possible configurations of the compressed air system that come into consideration for the design can be generated and evaluated (completely) automatically and quickly, in particular systematically. In particular, no involvement of the user, especially no intellectual involvement, of the user is necessary in the creation of possible configurations. This greatly reduces the time required to design a compressed air system. In addition, it can be ensured that the optimal design configuration is found.
  • the method further comprises the following steps: receiving constraint data by the computer, the constraint data specifying at least one constraint, preferably specified by a user, for a compressed air system configuration, and determining, by the computer, based on the constraint data and the first compressed air system configuration data whether the first compressed air system configuration satisfies the predetermined constraint and/or, based on the constraint data and the second compressed air system configuration data, whether the second compressed air system configuration meets the predetermined constraint.
  • the at least one quality value is calculated if the respective compressed air system configuration satisfies the specified secondary condition.
  • at least one first quality value is calculated if the first compressed air system configuration satisfies the specified secondary condition.
  • At least one second quality value is calculated if the second compressed air system configuration satisfies the specified secondary condition.
  • the quality value is calculated (only) if the secondary condition is met.
  • the at least one predetermined secondary condition for a compressed air system includes a maximum number of compressors and/or a maximum number of different compressor types and/or a requirement as to whether variable-speed compressors may or must be included. "May” and “must” can each be understood as a requirement of a user, in particular an operator of a compressed air system. Variable speed compressors place increased demands on the controller, which is why some users may want to exclude such types of compressors when designing their compressed air system. On the other hand, variable-speed compressors could be expressly desired by other users, for example to ensure compressed air generation that is particularly tailored to their needs.
  • the at least one predetermined secondary condition for a compressed air system includes the maximum footprint of the compressed air system and/or a required minimum pressure of the compressed air system and/or a required maximum pressure of the compressed air system.
  • a required minimum pressure is a main criterion for the design of a compressed air system.
  • the at least one predetermined secondary condition for a compressed air system includes a maximum investment budget, in particular for the new planning, modification or expansion of a compressed air system.
  • a maximum investment budget relates in particular to the entire compressed air system with all installed components, especially compressors. This eliminates the need for compressed air system configurations that are too expensive, even though they might meet the technical specification.
  • the at least one technical parameter of a component includes the energy consumption and/or a pressure-dependent characteristic curve of the power consumption and/or a delivery volume flow, in particular at maximum pressure, and/or a CO 2 emission quantity, in particular per compressed air volume .
  • a quality value can be calculated based on a quantity of CO 2 emissions (of a compressor) per (generated) volume of compressed air (delivery volume).
  • a CC emission quantity can be determined by the energy consumption of a component (a compressor) and a (current) value, preferably specified (by a user) or received (from a power plant operator), which indicates an emitted CC emission quantity per provided (electrical) Energy unit (eg kWh) indicating be determined.
  • the CO 2 footprint per volume of compressed air (eg m 3 ) can represent another technical parameter that indicates how much CO 2 is produced when a volume of compressed air is generated by a specific compressor.
  • each component is assigned at least one economic parameter of the respective component, with the economic parameter indicating in particular investment costs and/or maintenance costs of the component, the at least one quality value being based in particular on the at least one tech nical parameter and at least one economic parameter of at least one compressor of the respective compressed air system configuration is calculated.
  • the quality value is preferably calculated based on at least one technical parameter of several (all) compressors and/or based on at least one economic parameter of several (all) compressors of the respective compressed air system configuration.
  • a first quality value is calculated based on at least one technical parameter and at least one economic parameter of the compressors of the first compressed air system configuration and/or in particular a second quality value is calculated based on at least one technical parameter and at least one economic parameter of the compressors in the second compressed air system configuration.
  • the compressor list includes at least one compressor of an existing compressed air system and at least one compressor that is not installed in the existing compressed air system.
  • the required compressed air delivery volume could have decreased and the removal of a compressor could be economical. Since installing the In the meantime, more powerful and/or more efficient compressors could also be available in the product portfolio for the existing compressed air system, which improve the quality of the existing compressed air system configuration with regard to the quality criterion and should accordingly be installed instead of an existing compressor.
  • creating the branched data structure further comprises creating, in memory, a compressor parent node data structure at the highest node level based on component data of at least one compressor of an existing compressed air system.
  • exactly one parent node data structure is assigned to the highest node level, which in particular corresponds to the original node (root) of the branched data structure (tree).
  • an existing compressed air system configuration can be represented as the initial configuration in the branched data structure, namely by a compressor parent node data structure at the highest node level (root node) containing (some or all) the compressors of the initial configuration.
  • the at least one compressor of the initial configuration would be contained in each compressed air configuration considered.
  • the design of a compressed air system in the form of an extension by adding a compressor can thus be easily implemented.
  • the compressor list can contain the compressor of the existing compressed air system, with the associated technical and/or economic parameter having a negative sign .
  • a compressor can be assigned a corresponding identifier (marking) for identification as a (real) compressor of an existing compressed air system.
  • a negative sign or such an identifier can represent the removal of this compressor by adding a compressor node data structure for this (real) already existing compressor. For example, negative energy consumption would reduce the total energy consumption of the configuration, or negative investment costs would represent sales proceeds for a compressor to be removed.
  • a compressor parent node data structure and/or a compressor child node data structure is also based on component data of components for compressed air treatment, in particular a group of components for compressed air treatment.
  • a component list is a list of components, preferably a list of component groups, for compressed air treatment.
  • Components for compressed air treatment are preferably connected in series with a compressor.
  • a group of components for compressed air treatment is intended in particular for arrangement along a compressed air path between the compressed air outlet of a compressor and a compressed air reservoir and includes, for example, dryers, filters, oil separators or other components.
  • a group of several compressed air treatment components can be combined (modeled) as a (single) substitute component.
  • Compressed air system configuration a required minimum differential pressure to compensate for a pressure loss of at least one component for compressed air treatment, in particular a group of components for compressed air treatment.
  • the required minimum differential pressure can be specified in addition to a required minimum pressure of the compressed air specification.
  • the pressure loss that occurs as a result of the compressed air treatment can be taken into account using a suitable secondary condition when finding a suitable compressed air system configuration. Only such compressed air system configurations can be considered as a solution where the minimum pressure generated is sufficiently high to compensate for the pressure loss of the treatment components, e.g. 0.3 bar, and still provide the minimum pressure required by the consumer.
  • creating a branched data structure includes creating, in a memory, at least one further compressor Node data structure on a node level based on component data of a compressor of the compressor list, with the type of compressor of the compressor node data structure to be generated preferably being different from the type of compressor of the already generated compressor node data structures of this node level, which are assigned to the same compressor parent node data structure.
  • the branched data structure (tree) can be increased in width.
  • Compressor child node data structures relating to a compressor parent node data structure are added from one or more (lower) node level(s), preferably in a recursive loop, until a termination criterion is met.
  • compressor parent node data structures are added, preferably in a recursive loop, until a termination criterion is met. This is especially true if there is not a single compactor parent node data structure at the highest node level (root node).
  • further compressor node data structures can be generated for a selection of compressors or all compressors in the compressor list until no more new compressor node data structures can be generated.
  • the generation of certain compressor child node data structures or compressor parent node data structures can be prevented on the basis of specific criteria, which are checked in particular using a quality value, preferably using a minimum branch cost value.
  • component child node data structures based on components other than compressors could also be added to the branched data structure in order to map their interconnection within a compressed air system.
  • compressor parent node data structures based on component data of the same compressor of the compressor list are generated multiple times in a node level, with a component child node data structure being generated for each of the multiple compressor parent node data structures and one of the multiple compressor parent node data structures being assigned, wherein the types of the components of the component child node data structures, differ from each other.
  • a branched data structure (a tree) can be created showing different compressed air system configurations for the same compressor in series with different components, for example different variants of a component for compressed air treatment.
  • a specific compressor can be mapped in two different series connections, each with different compressed air dryers, in the branched data structure (in the tree).
  • the compressors of a compressor list are ordered according to a sorting criterion, with the component data of compressors being used in the compressor list at the same or lower list position as the compressor of the compressors to generate a compressor child node data structure which is assigned to a compressor parent node data structure -Parent node data structure are sorted.
  • permutations among the considered compressed air configurations can be avoided, ie equivalent compressed air configurations in which the same compressor types are connected to one another in parallel, but in a different arrangement of the parallel compressed air paths to one another.
  • Swapping the compressed air paths of two compressors connected in parallel within the branched data structure represents an identical compressed air configuration and therefore does not have to be considered more than once. An unnecessary enlargement of the branched data structure can be avoided and computing time can be saved.
  • the quality criterion is a cost criterion, with the at least one quality value indicating the energy costs and/or investment costs and/or maintenance costs of a compressed air system configuration.
  • the energy costs and maintenance costs can be related to a specific operating time, preferably specified by a user.
  • the investment costs can also include the installation costs for a compressed air system configuration.
  • the most favorable compressed air system configurations preferably the most favorable (optimal) compressed air system configuration, can be developed on the basis of a cost criterion.
  • the method further includes comparing two compressed air system configurations based on assigned quality values by a computer and storing the compressed air system configuration data of that compressed air system configuration as the currently best compressed air system configuration whose assigned quality value meets the quality criterion better fulfilled, and preferably storing the quality value assigned to the currently best compressed air system configuration as the currently best quality value.
  • the currently best quality value indicates in particular the currently best, preferably the lowest, costs.
  • the current best compressed air system configuration may change continuously, particularly while the branched data structure is being searched for a suitable compressed air system configuration.
  • a variable for the currently best compressed air system configuration is in particular initialized with the first compressed air system configuration found or an initial configuration. In particular, the currently best found
  • Compressed air system configuration is temporarily stored in order to be compared with other compressed air system configurations considered that are potentially even better with regard to the quality criterion.
  • the compressed air system configuration saved last, ie at the end of the implementation of the method, is preferably the optimal solution for the design of the compressed air system.
  • the calculation of the at least one quality value includes the calculation of a minimum configuration cost value, which, preferably based on an estimate, specifies a lower limit value for the costs of the compressed air system configuration.
  • a lower limit value as a minimum configuration cost value can be understood as a (conservative) estimate of the costs that is definitely below the (relatively accurate) calculated costs of a compressed air system configuration, preferably based on heuristic methods.
  • the minimum configuration cost is preferably based on energy costs and/or capital costs of at least one, preferably all, of the components of the compressed air system configuration.
  • the energy costs can be specified as a technical parameter of a component (of a compressor), in particular as part of the received component data.
  • the energy costs are preferably calculated based on the energy consumption of the compressor with the highest energy efficiency of a compressor included in the compressed air system configuration.
  • the investment costs can be specified as an economic parameter of a component (of a compressor), in particular as part of the received component data.
  • the investment costs are preferably calculated as the sum of the investment costs of the compressors included in the compressed air system configuration.
  • the minimum configuration cost gives in particular provides a conservative estimate of the cost of a compressed air system configuration. In particular, no (complicated) simulation of the compressed air system configuration is carried out to calculate the minimum configuration cost value.
  • the calculation of a minimum configuration cost value is based on the idea that a more precise calculation, which is expensive in terms of computing power, can be dispensed with if a conservative cost estimate - i.e. an estimated cost value which is always lower than the actual costs - is worse (higher) than the quality value of the currently best known compressed air configuration (i.e. the currently cheapest known cost value).
  • a conservative cost estimate - i.e. an estimated cost value which is always lower than the actual costs - is worse (higher) than the quality value of the currently best known compressed air configuration (i.e. the currently cheapest known cost value).
  • the minimum configuration cost value with regard to the quality criterion is worse than the currently best quality value.
  • the calculation of the at least one quality value of a compressed air system configuration includes the calculation of a minimum branch cost value, which, preferably based on an estimate, specifies a lower limit value for the costs of those other compressed air system configurations that are not (yet) represented in the branched data structure by node data structures , which contain the compressors of the compressed air system configuration.
  • Those other compressed air system configurations that contain the compressors of the (currently considered) compressed air system configuration are in particular (all) those other compressed air system configurations that are not (yet) represented by node data structures in the branched data structure (i.e. not yet considered but possible in principle).
  • a lower limit value as a minimum branch cost value can be understood as a (conservative) estimate of the costs that is definitely below the (relatively accurate) calculated costs of all the compressed air system configuration of a branch of the branched data structure, preferably based on heuristic methods.
  • the minimum branch cost value is preferably based on energy costs of a compressor of the compressor list and/or capital costs of at least one, preferably all, of the components of the compressed air system configuration.
  • the the Energy costs are preferably calculated based on the energy consumption of the compressor with the highest energy efficiency of all compressors included in the compressor list (not only in the compressed air system configuration under consideration).
  • the investment costs are preferably calculated as the sum of the investment costs of the compressors included in the compressed air system configuration. In particular, the minimum branch cost value gives a conservative estimate of the cost of those
  • the minimum branch cost value specifies a lower limit value for the costs of all compressed air system configurations that are directly or indirectly assigned to a parent node and that could potentially still be generated.
  • no (complicated) simulation of the compressed air system configuration is carried out to calculate the minimum configuration cost value. The calculation of a minimum branch cost value is based on the idea that further branching of the data structure can be dispensed with if a conservative cost estimate - i.e. an estimated cost value which is always lower than the actual costs - is worse (higher) than the Quality value of the currently best known compressed air configuration (i.e.
  • the creation of further compressor child node data structures of a compressor parent node data structure is excluded or compressor child node data structures of a compressor parent node data structure that have already been created are deleted, in particular if the quality value, preferably the minimum branch cost value, the quality criterion is met less well than a stored currently best quality value which is assigned to a currently best compressed air system configuration.
  • This procedure corresponds in particular the so-called bounding of a branch-and-bound procedure.
  • further compressor child node data structures are not generated or deleted if the minimum branch cost value is higher than the currently best quality value.
  • the currently best quality value can be a simulated cost value calculated by a simulation.
  • an unnecessary enlargement or branching of the branched data structure (tree) can be avoided. This limits the number of compressed air configurations to be tested. This saves computing capacity for compressed air configurations that are considered unnecessarily. This speeds up the process without excluding the possibility of finding a better (optimal) solution.
  • calculating a merit value includes performing a computer simulation and calculating a simulated cost value based on results of the computer simulation, the simulated cost value being indicative of a cost of the compressed air system configuration over a specified (predetermined) operating time.
  • the specific operating time is specified in particular by a user (simulation horizon).
  • the operating time can include a simulated period of seven days and preferably be extrapolated to a period of one year.
  • the computer simulation is based in particular on a simulation model of the compressed air system configuration, which depicts a dynamic behavior of the compressed air system configuration, with the simulation model preferably using a compressed air consumption profile that changes over time (for a configuration made up of compressors) or back pressure profile (for a configuration made up of fans sen) is taken into account as a boundary condition and/or depicts a dynamic operating behavior of at least one compressor of the compressed air system configuration and/or depicts the control behavior of a central controller of the compressed air system, in particular a compound controller.
  • the simulation model is based in particular on a set of several (time-dependent), preferably partial, differential equations, which are solved in particular by numerical integration methods (iteratively), in particular step by step (by means of predetermined time step widths) are integrated over time.
  • a compressed air consumption profile indicates in particular the amount of compressed air made available to a consumer over time (amount profile over time).
  • a compressed air consumption profile is typically given for compressors.
  • a back pressure profile is typically specified for fans, which are also understood as compressors within the meaning of the invention be able.
  • a compound control means the control methods described in WO 2010/072808 A2 and WO 2010/072803 A1, the description of which is included in the present application by reference.
  • a computer simulation enables the costs of a compressed air system configuration to be calculated very precisely, as they would be incurred during the operation of the compressed air system.
  • the simulated cost value indicates the energy costs and/or maintenance costs of the compressed air system configuration.
  • the computer simulation is relatively expensive in terms of computing capacities and computing time, especially compared to generating the branched data structure and calculating a minimum configuration cost or a minimum branch cost, which are determined by a (significantly) simpler calculation.
  • the method includes storing at least one compressed air system configuration in a simulation queue that specifies compressed air system configurations that are intended for running a computer simulation.
  • Compressed air system configurations in particular are temporarily stored in a simulation waiting list whose minimum configuration cost value is lower than the currently best quality value.
  • computer simulations for different compressed air system configurations are parallelized, in particular carried out by different processors or by different groups of processors, preferably at least partially simultaneously.
  • the compressed air system configurations kept ready for the simulation in a simulation waiting list are preferably simulated independently of one another by different processors. While the generation of the branched data structure (tree) cannot, or only with difficulty, be parallelised, the compressed air system configurations found through the branched data structure can be simulated independently of one another.
  • the computer simulations provide generally significantly higher demands on the computing capacity than building the branched data structure. By running the computer simulations in parallel, the process can be significantly accelerated compared to sequential execution of the computer simulations for suitable compressed air system configurations that have been found.
  • At least one step for generating the branched data structure and the computer simulation for a compressed air system configuration are performed at least partially simultaneously.
  • an algorithm for generating the branched data structure and the computer simulations for the compressed air system configurations found by the algorithm run in parallel.
  • the method comprises pausing steps for generating the branched data structure if the number of compressed air system configurations in the simulation waiting list reaches a predetermined maximum number, in particular until the number of compressed air system configurations in the simulation waiting list reaches a value below the maximum number.
  • This can prevent a computer simulation being carried out for an unnecessarily large number of (relatively poor) compressed air system configurations.
  • cost values simulated by the computer simulation potentially indicative of a new current best compressed air system configuration, can be taken into account in generating the bifurcated data structure.
  • a branch of the second data structure can be cut off early, which means that one or more poorer compressed air system configurations can be prevented from being included in the simulation waiting list in good time. The method thereby saves computing resources and is accelerated.
  • the provision of at least one compressed air system configuration is the outputting of the, preferably optimal, compressed air system configuration, with its associated quality value, preferably its associated simulated cost value, fulfilling the quality criterion better than the quality values of all other compressed air system configurations, which can be generated based on the compressor list.
  • the method according to the invention solves an optimization problem.
  • the stated object is also achieved in particular by a computer-readable storage medium with instructions which, when executed on at least one computing unit, implement at least some, preferably all, of the steps of the method according to the invention.
  • the computer-readable storage medium according to the invention has advantages similar to those already described in connection with the method according to the invention.
  • the storage medium can in particular be part of a user's notebook, for example a field worker from a compressed air system provider or a server from a compressed air system provider.
  • the stated object is also achieved in particular by a server with a computer-readable storage medium according to the invention and at least one processing unit for executing the instructions.
  • a terminal which is designed to send component data to a server, preferably a server according to claim 26, the component data specifying components of a compressed air system and at least one technical parameter of each component, the component data at least include a component list with a plurality of functionally identical components of different types and at least one technical parameter assigned to the respective component, with a component list being a compressor list that contains a plurality of compressors of different types, with the end device being further configured in particular to display secondary condition data that contains at least one secondary condition for a Specify compressed air system, preferably a constraint according to a previously described embodiment of the method to a server, preferably a server according to the invention to send, and / or in particular a desired to send the htes compressed air consumption profile for a compressed air system to a server, preferably a server according to the invention, and/or in particular to display at least one compressed air system configuration, preferably with an associated quality value.
  • Exemplary embodiments of the invention are explained in more detail below with reference
  • FIG. 1 is a schematic representation of a compressed air system
  • FIG. 2 shows a method for designing a compressed air system from the prior art
  • FIG. 3 shows a general schematic representation of the course of the method according to the invention
  • FIG. 4 shows a schematic representation of the solution space for compressed air system configurations according to the method of the invention
  • FIG. 5 shows a schematic representation of a branched data structure, the component data and the compressed air system configuration data according to an embodiment of the method of the invention
  • FIG. 6 shows a schematic representation of a sequence of the method according to the invention for finding an optimal compressed air system configuration
  • FIG. 7 shows a schematic representation of an exemplary branched data structure (tree) as part of the invention.
  • FIG. 8 shows a schematic representation of an exemplary sequence for generating a branched data structure as part of the invention
  • FIG. 9a shows a first part of a detailed schematic representation of an exemplary branched data structure (tree) as part of the invention
  • FIG. 9b shows a second part of the representation of an exemplary branched data structure according to FIG. 9a
  • FIG. 10 shows a schematic flow diagram of the creation of a branched data structure as part of the invention
  • FIG. 11 shows a schematic representation of a simulation model of a compressed air system
  • FIG. 12 shows a schematic representation of a simulation as part of the method according to the invention.
  • Compressed air systems are made up of a large number of different components, which are arranged in a defined manner and interconnected or connected to one another.
  • the components are components of compressed air generation, compressed air treatment, compressed air storage and compressed air distribution. Certain components have their own controls. Compressed air systems often have higher-level controls for the entire system.
  • FIG. 1 shows a schematic representation of a compressed air system 1 which has two parallel compressed air paths 2 and 3 .
  • the two parallel compressed air paths 2 , 3 have the compressor 11 , the dryer 21 and the filter 31 or the compressor 12 , the dryer 22 and the filter 32 .
  • the dryers 21, 22 and filters 31, 32 are arranged downstream of the compressors 11, 12, respectively.
  • Both compressed air paths 2, 3 open into a common compressed air tank 40, which is used to store compressed air. Compressed air is distributed from the compressed air tank 40 to one or more consumers 50 via a compressed air network.
  • the compressors 11, 12 of the compressed air system 1 are controlled by a central controller 60.
  • a compressed air system configuration specifies the number of components in a compressed air system and how they are interconnected (arrangement and connection of the components relative to one another). Whenever a “configuration” is mentioned below or a figure refers to a “configuration", a compressed air system configuration is always meant, ie a configuration of a compressed air system.
  • FIG. 1 shows a specific real compressed air system configuration that was selected when designing the real existing compressed air system 1 .
  • Compressed air systems must be designed according to the needs of the user. For the design of a compressed air station, i.e. the new planning, modification (removal or replacement of components) or expansion of the compressed air system, a large number of different components are typically considered, which one or different manufacturers offer in their product portfolio.
  • the design must meet a specific quality criterion, for example, from an economic point of view, the life cycle costs or the so-called "return on investment" and, from a technical point of view, a compressed air consumption profile specified or assumed by the user.
  • the task of the design is to create a compressed air configuration (design configuration ) that satisfies the quality criterion.
  • energy costs, maintenance costs and investment costs are energy costs, maintenance costs and investment costs, whereby energy costs and maintenance costs differ from the investment costs in that the investment costs can be determined solely by analyzing the configuration itself, while for the determination of energy costs and Maintenance costs basically the dynamic behavior of the components in the specific configuration must be determined. Based on the dynamic behavior of the components in the specific configuration, conclusions can then be drawn about the energy costs and maintenance costs.
  • FIG. 2 shows a method for manually determining a compressed air station configuration from the prior art.
  • the method according to FIG. 2 is partly computer-aided with regard to the simulation, it basically runs manually.
  • a user or operator thinks up a configuration. To do this, he draws on a product portfolio of components, like in a catalogue, and takes into account any additional conditions that may exist.
  • the user manually creates a simulation model using simulation software.
  • a simulation is then carried out on the basis of the simulation model.
  • the simulation itself is carried out automatically.
  • the configuration is evaluated on the basis of the simulation result. In particular, the values required for the evaluation are determined from the simulation result. If the configuration is interesting as a possible solution for the design, the user notes this configuration.
  • the user checks whether there is a sufficiently good solution among the configurations already noted. If this is not the case, the operator checks whether he has an idea for another one Configuration that might be a good enough solution. If the user still has such an idea, the process goes into the next iteration, in which a concrete configuration is thought out. If the user has no idea, the method ends. If a sufficiently good solution already exists among the saved configurations, the user can exit the procedure and use this configuration to design the compressed air system.
  • Devising configurations according to the method of FIG. 2 is a creative process. The duration and result of this process depend to a large extent on the experience of the user, because in the creative process the user falls back on heuristics, i.e. empirical knowledge that he has acquired. An experienced user will tend to identify better configurations in less time. However, there is no guarantee that even an experienced user will find the best possible configuration.
  • the devised configurations must be made available to the simulation software before the simulation is carried out. Because the quality of a configuration can only be reliably evaluated after a simulation has been carried out. Creating a configuration model for simulation takes time. If you calculate only 3 minutes for entering a configuration, you can check no more than 20 configurations per hour. Only a limited number of configurations can be tested for a limited time. It is possible that there is not enough time to find the best possible configuration.
  • the product portfolio includes, for example, various types of compressors. Assuming that up to 8 compressors can be set up in a compressed air system, neglecting permutation 8 results
  • FIG. 3 shows a general schematic representation of the flow of a computer-aided method of the present invention for finding the optimal solution for the configuration of a compressed air system.
  • the optimization problem shown in Figure 3 is based on a given initial configuration of an existing compressed air system and with components of a compressed air system available in a product portfolio, in particular compressors VI, V2, ... Vn (see Figure, 2, 7, 8, 9a, 9b ), for a given compressed air consumption profile, taking into account specified
  • an existing compressed air station needs to be modified and/or expanded, for example because one or more components of the compressed air station have reached the end of their service life and therefore need to be replaced. It may also be that the profitability of the compressed air station is to be increased by replacing old components with newer, more efficient components. It is also conceivable that compressed air consumption will increase to such an extent that the existing compressed air station can no longer reliably cover it. In such cases, an initial configuration must be taken into account when designing the compressed air station. By modifying or expanding the initial configuration, new configurations arise as (optimal) configurations can be considered. If an initial configuration is to be taken into account, it should be noted that no investment costs are incurred for components that remain in the new configuration in relation to the initial configuration.
  • the initial configuration would correspond to an empty configuration, i.e. a configuration without components.
  • FIG. 4 illustrates how the solution space for possible compressed air configurations can be restricted by the method.
  • the entire solution space is defined by all combinatorial possibilities of the available components, in particular by the compressors contained in the compressor list Lv (see FIG. 5).
  • the solution space can be restricted by excluding unsuitable configurations, which means that fewer configurations have to be considered as a solution.
  • Certain configurations can be excluded because they do not meet certain secondary conditions specified by a user (see FIGS. 3 and 6), for example
  • variable-speed compressors • the specification of whether variable-speed compressors may or must be included
  • the solution space can also be restricted by the limits of a so-called branch-and-bound method that is used for the method according to the invention in order to construct the branched data structure B (see FIGS. 5, 7, 9a, 9b).
  • branch-and-bound method that is used for the method according to the invention in order to construct the branched data structure B
  • lower bounds for example by a minimal branch cost-effective GBranchmin (see Figures 8, 9a, 9b, 10) allows configurations to be excluded at an early stage that are certainly worse than the currently best configuration confbest with regard to the quality criterion (see Figures 6, 10).
  • Such configurations which meet the secondary conditions and are mapped in a branched data structure B by the branch-and-bound method, are fundamentally suitable for a simulation in order to calculate the quality value with regard to the quality criterion as precisely as possible.
  • the simulation can take into account energy costs, maintenance costs, investment costs and a given compressed air consumption profile. Other influencing factors, such as heat recovery from the compressed air system, can also be taken into account.
  • FIG. 10 contains a flow chart for generating a branched data structure B.
  • the method according to the invention is based on the idea of conceiving the available components from a product portfolio as component lists Lk of functionally identical components, the list elements of which can be combined with one another in all combinatorial possibilities. to form a compressed air system configuration.
  • the component lists Lk contain technical and economic properties, in particular technical parameters Kt and economic parameters Kw of the respective components.
  • components of a component list Lk can be viewed as being available any number of times for the generation of configurations.
  • a component from a component list Lk can therefore be built into a configuration more than once. Systematically trying out all the options would also look at the optimal solution, but this is not practical due to the large number of options.
  • the method according to the invention therefore uses a branched data structure B in order to be able to systematically run through the configurations (number N) Konf1, Konf2, . . . , KonfN that are basically possible.
  • Such branched Data structures B are known principally as trees that are created by an algorithm.
  • a branch-and-bound method is used to generate the branched data structure B.
  • the components available in a supplier's product portfolio for designing a compressed air system are available in the form of component data Dk, with components having the same function being combined in component lists Lk.
  • the n different compressors VI, V2 to Vn are contained in a compressor list Lv according to a sorting criterion.
  • the m different components for compressed air treatment KAI, KA2 to KAm and the p different components for compressed air storage KS1, KS2 to KSp are each included in a component list Lk.
  • a branched data structure B is generated according to the invention, which specifies possible combinations of the components.
  • Figure 5 shows an embodiment of a branched data structure B as part of the method according to the invention.
  • three node levels B0, Bl, B2 are assigned a large number of node data structures, the highest node level B0 only having a single compressor node data structure BEvO, the first node level Bl the compressor parent node data structures BEvl, BEv2, to BEvn and the second node level B2 the compressor child node data structures BKvl, BKv2, ..., Bkvn are assigned.
  • Each compactor child node data structure at a relatively lower node level Bt is associated with a parent node data structure at a relatively higher node level Bh.
  • B0 represents the higher node level Bh.
  • Bl represents the higher node level Bh.
  • a branch can take place from a higher node level Bh to a lower node level Bt, so that the number of compressor node data structures increases the lower node level Bt can be larger.
  • the compressor parent node data structure BEvO corresponds to an empty initial configuration of a compressed air system and is therefore a node data structure that does not contain any compressors. If there is an initial configuration, this could be represented by the compressor parent node data structure BEvO.
  • the branched data structure B is built up by a recursive loop, compressor node data structures being generated until a termination criterion is met.
  • Each of the compressor parent node data structures BEv1, BEv2 to BEvn represents one of the compressors VI, V2 to Vn contained in the compressor list Lv, which is one of the component lists Lk.
  • the compressors VI, V2 to Vn each have a unique compressor type that differ from one another.
  • Each compressor VI, V2 to Vn is assigned at least one technical parameter Kt and one economic parameter Kw, with the compressor list Lv being able to contain further information about each compressor VI, V2 to Vn.
  • each compressor node data structure represents a specific compressed air system configuration.
  • the respective compressed air system configuration includes the compressors of the node data structures, which are along the node path (see Figure 7) from the respective node data structure to the next higher ren over all higher node levels up to to the highest node level B0.
  • FIG. 5 there is an exemplary first compressed air system configuration Konfl from the compressor parent node data structure BEvl and the associated compressor child node data structure BKvl, each of which represents a compressor of type VI.
  • An exemplary second compressed air system configuration Konf2 consists of the compressor parent node data structure BEvl and the associated compressor child node data structure BKv2, which represent a compressor of type VI and a compressor of type V2.
  • An alternative exemplary second compressed air system configuration Konf2 in FIG. 5 consists of the compressor parent node data structure BEv2 and the associated compressor child node data structure BKv2, each of which represents a compressor of type V2.
  • FIG. 5 there is an exemplary first compressed air system configuration Konfl from the compressor parent node data structure BEvl and the associated compressor child node data structure BKvl, each of which represents a compressor of type VI.
  • An exemplary second compressed air system configuration Konf2 consists of the compressor parent node data structure BEvl and the associated compressor child node data structure BKv
  • FIG. 5 thus illustrates the inventive generation of a first compressed air system configuration Confl and both alternatives for generating a second compressed air system configuration Conf2.
  • the designation of a specific compressed air system configuration of the compressed air system configurations 1 to N depicted in the branched data structure B as Konfl, Konf2, ..., KonfN is arbitrary.
  • Compressed air system configuration data Dkonfl, Dkonf2 clearly indicate the components and their wiring.
  • the compressed air system configuration data shown Dconf2 refer to the compressed air system configuration Konf2 "VI, V2" with the compressors VI and V2 (on the left in Figure 5). include V2.
  • the entire solution space can in principle be searched automatically and systematically with the aid of a computer. All fundamentally suitable configurations that, for example, meet the secondary conditions, the best configurations that meet a specified quality criterion well, and the (single) optimal configuration that best meets the quality criterion is contained in the branched tree structure B and can be found will.
  • the present invention provides a method that finds the best compressed air system configurations in a fully automated manner and calculates associated quality values.
  • the method provides in particular the automation of the determination of new configurations, the creation of configurations for the assessment of quality, checking whether a configuration is a suitable solution and recognizing that the optimal configuration found, if it exists.
  • the result of the method does not depend on the experience of the user.
  • the computer-implemented method can be carried out relatively quickly. By creating a branched data structure B based on the idea of a branch-and-bound method, the solution space to be searched is restricted in such a way that H. the branched tree structure is "trimmed" in a suitable way so that the method quickly delivers the desired design configurations even with limited computing capacity.
  • FIG. 6 shows the basic sequence of the method according to the invention for finding an optimal compressed air system configuration.
  • suitable configurations E.g. Confl, Conf2
  • a simulation waiting list Due to the branched data structure B considered simulations are included in the simulation waiting list based on a comparison of the minimum configuration cost value GKonfmin with the quality value Gbest of the currently best configuration Konfbest if GKonfmin fulfills the quality criterion better than Gbest.
  • a computer simulation which is based on a simulation model of a compressed air system (see FIG. 12), determines the simulated cost value GsimCosts as a quality value of the simulated configuration, taking into account a predetermined compressed air flow profile.
  • the simulated configuration can be compared with the quality value Gbest of the currently best configuration Konfbest.
  • the currently best configuration Konfbest stored at the end of the method, whose quality value GsimCosts best meets the quality criterion, is the optimal configuration for the design of the compressed air system.
  • One idea of the invention is that the algorithm for building the branched data structure B and computer simulations for configurations identified on the basis of the tree structure B run in parallel. Each time a fundamentally suitable configuration is determined, this is stored in a simulation waiting list of configurations to be simulated. The configurations in the simulation waiting list are simulated one after the other, preferably in parallel on different computers, and the simulated cost value GsimCosts is calculated as a quality value of this configuration. A simulation queue of length 1 results in each configuration suitable for simulation being simulated sequentially.
  • the maximum length of the simulation waiting list can be used to control how many configurations may be generated by the data structure B without the simulated cost values GsimCosts determined by the simulation for configurations already generated being able to be used for a most efficient possible limitation of the data structure. If the simulated configuration is stored as the currently best configuration Confbest with the associated quality value Gbest, the simulation result is included in the generation of the branched data structure B. By comparing a minimal branch cost value GBranchmin with Gbest, the algorithm for generating the data structure B takes into account whether, by adding further compressor child node data structures to the data structure B, even better configurations can be generated than the currently best configuration Konfbest. If this is not the case, corresponding compressor node data structures are not even created. FIG.
  • FIG. 7 shows a schematic representation of an embodiment of a branched data structure B on three node levels B1, B2, B3, ie for three compressors connected in parallel.
  • This example relates to the redesign of a compressed air system, considering the possible configurations for three compressors VI, V2, V3 connected in parallel and ignoring other components of the compressed air system.
  • the root node of the branched data structure B at node level BO is empty if no initial configuration is taken into account.
  • the solution space, ie the set of all possible configurations is created by generating compressor node data structures in a recursive loop.
  • Each compressor node data structure is based on the component data Dk of one of the compressors VI, V2, V3 and represents a compressed air system configuration Confl to Confl6 consisting of the compressors along the node path from the compressor node data structure to the root node.
  • the depth of the tree ie the number of node levels B1, B2 and B3, can be limited as a secondary condition by the number of permissible compressors in a compressed air system. In the present case, the maximum number of compressors to be used is three.
  • the order in which compressors are arranged in compressed air systems does not matter, as long as all compressors are arranged in parallel.
  • This fact is taken into account in the branched data structure B in that no nodes are inserted into the tree that lead to configurations that differ only in the order of configurations already present in the tree (in the tree shown above there is the configuration "VI , V2, V2", but not the configuration "V2, VI, V2", because these two configurations are equivalent if the order is neglected.
  • the branched data structure B (the tree) and thus the solution space is kept small.
  • the construction of the tree to represent the solution space can be explained most simply with a recursive algorithm, whereby iterative algorithms are also conceivable for the construction of the tree.
  • the product portfolio of components is sorted according to some criterion, e.g. in ascending order of investment costs, ascending delivery volume flow, in ascending alphabetical order by type designation, etc.
  • the components can be viewed accordingly imagine Lk as ordered component lists in which each component has a list position.
  • the algorithm starts at the root on the node level B0 and adds a child node below the root on the next lower node level B1 for each element from the compressor list.
  • the algorithm then goes into each child node and adds a new element as a child node to each child node, whereby the rule for adding new elements as child nodes is that only elements from the sorted list may be added as child nodes that are in the sorted list the same position or a subsequent position.
  • the side conditions are also taken into account when adding child nodes. Examples of conditionally adding child nodes are as follows:
  • a child node is only added if adding the child node does not exceed the maximum allowed investment costs
  • a child node is only added if adding the child node does not exceed the maximum allowed number of compressors
  • a child node is only added if adding the child node does not exceed the maximum number of compressor types allowed.
  • the process of recursively adding child nodes continues until no more child nodes can be added at any point in the branched data structure B.
  • the nodes of the branched data structure B now form, coded by the respective node path from or to the root, the configurations that span the solution space.
  • the branched data structure B shown as an example in FIG. 7 represents the following list of 16 configurations Konfl to Konfl6, in which two or three compressors are connected in parallel: "VI, VI” (Konfl), “VI, V2” (Konf2), “VI, V3” (Conf3), “VI, VI, VI” (Conf4), “VI, VI, V2” (Conf5), “VI, VI, V3” (Conf6), "VI, V2, V2” ( Conf7), “VI, V2, V3” (Conf8), “VI, V3, V3” (Conf9), “V2, V2” (ConflO), "V2, V3” (Confl 1), “V3, V3” ( Confl2), “V2, V2, V2” (Confl3), “V2, V2, V3” (Confl4), “V2, V3, V3” (Confl5), “V3, V3, V3” (Confl6).
  • the compressor node data structures at level B1 do not represent valid compressed air configurations since they only have a single compressor at a time.
  • the construction of the data structure B (tree) shown in Figure 7 runs as follows: in a first step, the component data Dk with the compressor list Lv, which contains the compressors VI, V2, V3 in the given order, by a computer receive.
  • a first compressor data node structure which specifies a compressor of type VI, is then added to the data structure B, starting from the root node on the node level B1.
  • a further compressor child node data structure of a compressor VI is generated, which corresponds to the configuration Confl.
  • Constraints can be specified by the user (see FIGS. 3 and 6) in order to exclude certain solutions. For example, based on heuristics, it can already be known that configurations suitable for the requirements should have specific compressor types. For example, through a
  • a constraint may be specified that at least one compressor with a variable speed drive must be included in a configuration, or Conversely, a configuration must not have a compressor with a variable speed drive.
  • a further restriction of the solution space is possible if part of the solution is already given, in particular by not leaving the root node of the data structure empty but a set of compactors that should contain each configuration assigned to the root node. All nodes below the compressor parent node data structure corresponding to the root node on node level B0 then expand this already specified compressor combination.
  • the complete branched data structure B (tree) for the representation of the solution space is first created and then the solution space is searched for the best configurations.
  • a preferred embodiment of the method provides for the solution space to be set up and searched in parallel with the execution of simulations and the evaluation of configurations. This allows the solution space to be constrained by preventing the creation of node data structures (bounding) in time, clearly preventing the branching of the tree that has not yet been created. Subsequent deletion of node data structures is also possible, clearly cutting off branches of the tree that have already been generated but whose configuration has preferably not yet been simulated. This procedure is shown in FIG.
  • the method takes into account that the previously, i.e. currently, best found configuration Confbest specifies a quality value Gbest, which the quality values of potential configurations in a branch of the data structure B must at least achieve in order to be a more suitable, i.e. even better, solution. If it can be ruled out that a branch has a configuration that is better than the current best configuration confbest, the branch can be cut without risking that an even better solution will not be found.
  • the cutting off of a branch is shown symbolically in FIG. 8 by scissors.
  • the solution space can be severely restricted by cutting off branches.
  • the implementation of the method is thereby significantly accelerated and can only be implemented in a practical manner in the case of very large solution spaces.
  • a conservative estimate is used as a criterion for a limitation of the data structure B, which indicates how good the configurations from this branch point (branch) of the data structure (tree) can be.
  • a minimum branch cost value GBranchmin is calculated as a quality value. Further branching is then prevented if all configurations potentially found in this branch cannot undercut the current best configuration (GBranchmin > Gbest).
  • the energy costs are used as the minimum branch cost value GBranchmin.
  • GBranchmin the minimum branch cost value
  • the sum of the energy costs and the investment costs can be formed as the minimum branch cost value GBranchmin, with a "break-even node" being identifiable, which is optimal in terms of costs. From this "break-even node" are added by adding A more efficient compressor or several more efficient compressors no longer reduces the energy costs to the extent that the investment costs increase in return. The branch is cut off at this knot.
  • an attempt is first made to cover the amount of compressed air to be produced over the entire period under consideration with the most efficient compressor in the branch.
  • the second most efficient compressor in the branch is used for the remainder. If there is still a remainder, the third most efficient compressor in the branch is used, and so on.
  • the previously described minimum configuration cost value GKonfmin on the basis of which it is decided in particular whether a computer simulation is carried out for a configuration or not, is calculated on the basis of a similar conservative estimation of the costs as the minimum branch cost value GBranchmin.
  • the GBranchmin cost estimate must be conservative, i.e. that GBranchmin must always be below the costs that could be determined by a simulation as GsimCosts. If the sum of investment costs and energy costs is used as the quality value GBranchmin, it makes sense to estimate the lowest possible investment costs and an estimate of the lowest possible energy costs for GBranchmin. The sum of these two estimates is then certainly a conservative estimate of the lowest possible value of the costs.
  • the compressed air system has at least one type VI compressor.
  • the air volume required over the lifetime of the compressed air system is 21,000,000 m 3 .
  • the branched data structure B is built up first in depth, only then in width.
  • a compressed air system is created that only includes one additional compressor of type VI.
  • at least one compressor is already contained in the root node (*).
  • a minimum configuration cost value GConfmin for the compressed air system itself (EUR 373,350) and a minimum cost estimate GBranchmin for the entire branch (EUR 363,250) are generated.
  • the reason why the cost estimate for the branch GBranch min is lower than for the configuration GConfmin itself is that compressed air systems at node levels below the configuration could use the more efficient type V2 compressor, while the configuration itself only has the inefficient type VI compressor has.
  • the configuration is simulated in step 2 and simulated costs GsimCosts of EUR 387,300 are calculated for this Configuration determined. These are stored as the current best quality value Gbest, which indicates the current best (lowest) cost of a configuration.
  • step 3 a new branch is created by adding a compressor of type VI and the costs for the configuration GConfmin and the branch GBranchmin are determined. Since the minimum costs of the configuration GKonfmin are above the currently best costs Gbest, no simulation is carried out for this configuration. The computing effort for the simulation is thus saved.
  • a new branch is created in step 4 by adding another compressor of type VI and the costs for the configuration GKonfmin and the branch GBranchmin are determined. Since the minimum costs of the configuration GKonfmin are higher than Gbest, no simulation is carried out for this configuration. The computing effort for a simulation is thus saved again.
  • step 6 a new branch is created by adding a compressor of type V2 to the configuration, which already contains two compressors of type VI, and the minimum cost Gconfmin of the configuration and the newly created branch GBranch min is determined. Because the minimum costs GKonfmin of the configuration are too high, no simulation is carried out here either.
  • the newly created branch is cut off in step 7.
  • step 8 a new branch is created by adding a compressor of type V2 to a configuration that already contains a compressor VI, and the minimum cost GKonfmin for the configuration itself and the cost GBranchmin for the newly created branch are determined. Because the minimum configuration cost value GKonfmin is too high, no simulation is carried out here.
  • a sort order for the compressors is selected.
  • the compressors are sorted in descending order of compressed air capacity, so that the compressor with the largest compressed air capacity is always selected first, then the compressor with the next smallest, etc.
  • the air volume above the compressed air station over its lifetime should be 1 million m 3 ;
  • the required amount of air in the tip should be 19 m 3 /min;
  • a depth search down to the fourth node level B4 is used for the branch-and-bound method.
  • the steps for creating the nodes are given as an example.
  • the further steps for creating the data structure B can be derived from the information in FIGS. 9a, 9b.
  • FIG. 9a, 9b are in the compressor node data structures (simplified also referred to as "node") in addition to the compressor type VI, V2, V3 or V4 in the first section further information specified.
  • node In a second section are the number of compressors, the number of the different types of compressors, the investment volume and the compressed air capacity are indicated.
  • the minimum configuration cost GKonfmin for the configuration corresponding to the node and the minimum branch cost GBranchmin for the branch belonging to this node are indicated, if any.
  • a validOption parameter indicates whether each is a valid solution, i.e. a suitable configuration that satisfies the boundary conditions, and the simulated costs GsimCosts, which result from a simulation of the configuration.
  • the first compressor VI is selected. Since this results in a compressed air output of only 13.7 m 3 /min, which is less than the required output of 19 m 3 , this selection does not yet represent a valid configuration Estimated at 35,975 euros and the minimum costs GBranchmin of the entire branch also with 35,957 euros. In this case, no simulation is performed.
  • the first compressor VI is added to the configuration "VI" on the second node level B2. Since the previously specified maximum permissible investment volume of EUR 36,000 has already been exceeded for the configuration of this node with EUR 40,000, this configuration and all underlying configurations are discarded (in Figures 9a and 9b by a cross symbol "X" below the respectively discarded configuration). The branch belonging to this node is therefore cut off.
  • the depth-first search is now postponed for the time being and the further nodes on the second level B2 are determined first.
  • the other nodes below the first node "VI" of the first node level Bl are run through in sequence.
  • the same procedure is repeated for the other nodes of the first node level Bl (see continuation in Figure 9b).
  • This procedure has the advantage that the simulation results GsimCosts of the valid nodes added in the second node level B2 can already be used to decide whether nodes in the third and fourth node levels B3, B4 should still be added.
  • the configurations “VI, V3, V3”, “VI, V3, V4”, “V2, V2, V2”, “V2, V2, V3”, “V2, V2, V4” are on the third node level B3.
  • "V2, V3, V3” and "V2, V3, V4" are discarded because the previously specified maximum investment volume or the maximum number of different compressor types is exceeded.
  • the associated branch is also cut off because the investment volume or the number of compressor types used is exceeded, and these values remain at least the same or even increase when compressors are added.
  • the configurations “VI, V4, V4”, “V2, V4, V4”, “V3, V3, V3”, “V3, V4, V4”, “V4, V4, V4” are determined that the supplied compressed air volume is not yet sufficient.
  • the configuration "VI, V4, V4" it is determined by simulation that the simulated costs GsimCosts of 51,975 are already above the best costs Gbest of 50,000 euros, which are determined in the second node level B2 became. The branch is thus cut off here, since the total costs can only increase by adding another compressor. In the other cases, the currently best costs Gbest of 50,000 have not yet been exceeded and further nodes are added.
  • the secondary conditions mean that the maximum number of compressors has already been exceeded due to the use of four compressors.
  • the generation of nodes in the fourth node level B4 can also be dispensed with here, because the maximum permissible number of compressors is then exceeded in any case.
  • the present example shows that the investment volume is exceeded for the configurations "V3, V3, V3", “V3, V4, V4", while for the configurations "V3, V4, V4", "V4, V4, V4" the compressed air supplied is still not sufficient.
  • V2, V2 consisting of two compressors is the best solution, i.e. the best configuration confbest, which at the same time fulfills the secondary conditions and minimizes the costs.
  • FIG. 10 shows a flowchart for building a tree structure of a branched data structure B.
  • a first step an initial configuration is taken as a basis or new planning is started.
  • a subsequent so-called “branch step” engaging branching
  • a component here a compressor
  • the currently considered configuration Conf corresponds to a currently considered node of the branched data structure B.
  • Configuration cost value GKonfmin for the currently selected configuration Konf is below the currently best cost Gbest for the currently best configuration Konfbest.
  • the currently best configuration confbest is the one that fulfills the secondary conditions and has the best quality value with regard to the
  • Step checked whether the currently selected configuration Conf violates constraints. If this is not the case, then in a further step a simulation is carried out for the currently selected configuration Conf.
  • the simulated costs GsimCosts of the configuration are determined by the simulation and, if necessary, other key figures are also determined, such as properties of the pressure curve or the volume flow.
  • a further decision step is to test whether the simulated costs GsimCosts are better than the costs Gbest of the currently best configuration Confbest. If this is the case, the current configuration Conf is stored as the current best configuration Confbest and the best cost Gbest is set to the simulated cost GsimCosts. If not, the previously determined values for the best configuration Confbest and the best quality value or the best costs Gbest remain.
  • the further configuration can be found in particular after a depth-first search or a breadth-first search in the branched data structure B, in which case the method can also switch between a breadth-first search and a depth-first search.
  • the minimum configuration cost value GKonfmin for the currently considered configuration Konf is not below the current best cost Gbest of the currently best configuration Konfbest. If so, the data structure B is constrained, i.e. the branch is pruned. Otherwise, it is checked whether further configurations can be created. If so, the method loops back to the branching step above. Otherwise the procedure is over.
  • a further decision step is used to test whether a configuration branched off from it and located on a lower node level can still meet the constraints. This is not the case, for example, if a technical or economic property of the currently considered Configuration Conf does not meet the secondary conditions and this property can only get worse with an increasing number of compressors. If no configuration at a lower node level can satisfy the constraints, then the branch is pruned. Otherwise, it is checked whether further configurations can be created. If so, the method jumps to the branching step above. Otherwise the procedure is over.
  • Figure 11 schematically shows an automatically created simulation model of a compressed air system 1, which corresponds to a configuration in which the compressors VI, V2 and V3 are connected in parallel (ie a configuration "VI, V2, V3") and controlled centrally by a model of a compound control 60'
  • the components of the compressed air treatment are modeled by a substitute component KA2, whereby the differential pressure due to the pressure drop across the compressed air treatment is 0.3 bar.
  • This differential pressure can be specified as a minimum differential pressure in the form of a secondary condition.
  • the compressed air reservoir has a volume of 10 m 3 here
  • a consumer 50' is modeled using a compressed air consumption profile.
  • a computer simulation is carried out for configurations that are well suited with regard to a quality criterion in order to be able to better evaluate these configurations on the basis of the simulation result.
  • Simulation should basically be understood to mean that the behavior of the components of the compressed air station over time, i.e. the dynamic operating behavior, is mapped using a computer model.
  • a set of differential equations is used for this.
  • the set of differential equations is implemented in such a way that the structural variant behavior of the components, i.e. different behavior in discretely distinguishable operating states, is taken into account.
  • Figure 12 illustrates a computer simulation performed to calculate the GsimCosts simulated cost figure of merit for compressed air system configurations calculated as accurately as possible.
  • a simulation model takes into account the dynamic operating behavior of the compressors of the simulated compressed air system configuration.
  • the simulation model is based in particular on a set of several time-dependent, preferably partial, differential equations, which are solved in particular by numerical integration methods.
  • Simulation models can be generated automatically based on models for the individual components for each configuration (component-based approach).
  • a universal simulation model for compressed air systems can be used, which is adapted to a specific configuration by parameterization (monolithic approach), whereby components that are not present in a configuration can be "deleted" by selecting suitable parameters.
  • control algorithms running in the components, in particular the compressors, and the control algorithms of the central network control are also taken into account, which are modeled for this purpose and are represented by the simulation model.
  • the control algorithms are preferably adapted in terms of their parameterization to the respective configuration and to the secondary conditions to be met.
  • the parameters "demand pressure” and “pressure margin limit” must be set in such a way that it is possible to comply with the secondary conditions for a necessary minimum pressure and a permissible maximum pressure of the compressed air system.
  • the parameters of the pressure regulators in the compressors are preferably set in such a way that it is possible to comply with the secondary conditions for a necessary minimum pressure and a permissible maximum pressure of the compressed air system and that the switching behavior of the compressors is realistic.
  • Incorrectly set pressure controllers in the simulation model would lead to too frequent switching of the compressors and thus to unrealistically poor energy efficiency results of the compressed air system configurations considered compared to compressors in real compressed air systems with correctly set pressure controllers.
  • the branched data structure B is generally generated much faster than the complex computer simulations, it can make sense to limit the length of the simulation waiting list (see FIG. 6), for example to a maximum of 10 or 100 configurations. If the simulation queue is full, the algorithm pause to create data structure B until the simulation queue can resume configurations. This ensures that an unnecessarily large number of configurations does not accumulate in the simulation waiting list, although they actually do not have to be simulated (anymore), since a better currently best configuration confbest has been found in the meantime and by restricting the data structure of the branch to which the configuration belongs, actually could have been prevented by restricting the data structure B. Since the individual configuration simulations to be carried out can be carried out independently of one another, the computer simulations can easily be carried out in parallel. This can speed up the process overall.
  • BEvO compressor parent node data structure BEvl, BEv2, BEvn compressor parent node data structure
  • GConfmin quality value namely minimum configuration cost value GBranchmin quality value, namely minimum branch cost value GsimCosts quality value, namely simulated cost value Gbest current best quality value

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Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Bereitstellung mindestens einer Auslegungskonfiguration einer Druckluftanlage (1) umfassend mindestens zwei parallel geschaltete Verdichter (11, 12), wobei das Verfahren die nachfolgenden Schritte umfasst. Empfangen von Komponentendaten (Dk) durch einen Computer, wobei die Komponentendaten (Dk) eine Verdichterliste (Lv) umfassen, die mehrere Verdichter (V1, V2, …, Vn) unterschiedlichen Typs enthält. Erzeugen einer verzweigten Datenstruktur (B) durch den Computer. Erzeugen von Druckluftanlagenkonfigurationsdaten (Dkonf1, Dkonf2) durch einen Computer, die Druckluftanlagenkonigurationen (Konf1, Konf2) angeben, in der zwei der Verdichter aus der Verdichterliste (V1, V2, …, Vn) parallelgeschaltet sind. Berechnen mindestens eines Gütewerts durch den Computer für mindestens eine der Druckluftanlagenkonfigurationen (Konf1, Konf2) basierend der Druckluftanlagenkonfiguration (Konf1, Konf2) und mindestens einer technischen Kenngröße (Kt) der Verdichter der Druckluftanlagenkonfiguration (Konf1, Konf2), wobei der mindestens eine Gütewert die Güte der Druckluftanlagenkonfiguration (Konf1, Konf2) bezüglich eines, vorzugsweise von einem Nutzer vorgegebenen, Gütekriteriums angibt. Bereitstellen mindestens einer Druckluftanlagenkonfiguration (Konf1, Konf2) mit jeweils mindestens einem zugeordneten Gütewert durch den Computer.

Description

VERFAHREN ZUR BEREITSTELLUNG MINDESTENS EINER AUSLEGUNGSKONFIGURATION EINER DRUCKLUFTANLAGE
Beschreibung
Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zur Bereitstellung mindestens ei ner Auslegungskonfiguration einer Druckluftanlage, die mindestens zwei parallel geschaltete Verdichter umfasst.
Druckluftanlagen bestehen oft aus einer Vielzahl verschiedener Komponenten, nämlich Komponenten zur Erzeugung, Aufbereitung, Speicherung und Verteilung von Druckluft. Außerdem weisen moderne Druckluftanlagen oftmals eine überge ordnete Steuerung der Komponenten auf. Komponenten zur Drucklufterzeugung, nämlich ein oder mehrere Verdichter (Kompressoren), sind häufig untereinander parallelgeschaltet, und definieren innerhalb der Druckluftanlage jeweils einen Druckluftpfad. Komponenten zur Aufbereitung, Speicherung und Verteilung von Druckluft sind häufig untereinander in Reihe geschaltet. Mehrere von jeweils ei nem Verdichter ausgehende parallele Druckluftpfade können, insbesondere für die Druckluftaufbereitung und/oder Druckluftspeicherung, zusammengeführt werden, beispielsweise indem ein gemeinsamer Drucklufttank vorgesehen ist, in den meh rere oder alle Druckluftpfade münden und aus dem Druckluft zu einem oder meh reren Verbrauchern verteilt wird.
Bei der Auslegung einer Druckluftanlage werden Komponenten und deren Ver schaltung untereinander für eine (reale) Druckluftanlage ausgewählt. Hersteller von Druckluftkomponenten bieten häufig ein Produktportfolio mit einer Vielzahl verschiedener Baureihen und Modelle für Druckluftkomponenten an. Verdichter unterscheiden sich teilweise deutlich in ihren Investitions- und Betriebskosten, in den technischen Kenngrößen, wie Baugröße, Lieferdruck, Liefermenge, sowie in der Anzahl der einstellbaren Betriebszustände und -parameter. Auch für andere Komponenten als Verdichter wird Betreibern von Druckluftanlagen häufig eine Vielzahl verschiedener Produkte angeboten. Für die Auslegung einer Druckluftan lage gibt es deshalb eine Vielzahl verschiedener Möglichkeiten, wobei die Zusam menstellung und der Aufbau der Komponenten zu einer Druckluftanlage eine komplexe Aufgabe ist, die eine genaue Kenntnis der Komponenten und viel Erfah rung benötigt. Typischerweise werden Druckluftanlagen größtenteils manuell, d.h. nicht (voll ständig) automatisiert, ausgelegt. Betreiber oder Anbieter (Nutzer) einer Druck luftanlage entwerfen bei der Auslegung einer Druckluftanlage gedanklich eine mögliche Konfiguration der Druckluftanlage, die durch die ausgewählten Kompo nenten und deren Verschaltung untereinander bestimmt ist. Dazu wählt der Nut zer aufgrund der vorgegebenen Anforderungen und seiner Erfahrung Komponen ten aus einem Produktportfolio aus und erstellt daraus ein Computermodell der Konfiguration der Druckluftanlage (Druckluftanlagenkonfiguration). Auf Basis ei nes Simulationsmodells wird für diese Druckluftanlagenkonfiguration anschließend eine Computersimulation durchgeführt. Basierend auf dem Simulationsergebnis wird die Konfiguration durch den Nutzer bewertet. Die Konfiguration wird auf grund der Erfüllung der wirtschaftlichen, d.h. der Kosten, und technischen Anfor derungen an die Druckluftanlage bewertet. In einem iterativen Prozess durch Wiederholung der beschriebenen Vorgehensweise versucht der Nutzer, nach und nach diejenige Konfiguration zu finden, die die Anforderungen bestmöglich erfüllt. Dabei ist nicht gewährleistet, dass der Nutzer die optimale Lösung zur Konfigura tion findet. Die Güte der gefundenen Druckluftkonfiguration hängt maßgeblich von der zur Verfügung stehenden Zeit und Erfahrung des Nutzers ab. Die Erstel lung des Konfigurationsmodells als Basis für die Simulation ist zeitaufwendig. Die Vorgehensweise ist außerdem sequenziell, sodass die Simulationen verschiedener Konfigurationen zeitlich nacheinander durchgeführt werden. Besonders aufwän dige Simulationsmodelle zur Erzeugung von genauen Simulationsergebnissen sind hinsichtlich der Computerressourcen teuer. Ein solches bekanntes manuelles Ver fahren zur Auslegung einer Druckluftanlage ist in Figur 2 dargestellt.
Aus EP 2 902 930 A2 sind ein System und ein Verfahren bekannt, um eine Emp fehlung für das Hinzufügen einer Komponente zu einer bestehenden Druckluftan lage teilweise automatisiert durchzuführen. Diese Lösung erfordert jedoch eine Interaktion mit dem Nutzer, nämlich über eine Schnittstelle (engl. Graphical User Interface : GUI). Der Nutzer kann ein virtuelles Modell für eine Druckluftanlage über die GUI selbst erstellen. Alternativ kann der Nutzer auf den Komponenten einer bestehenden Druckluftanlage angebrachte Barcodes scannen, wobei basie rend auf dieser Aktivität des Nutzers ein virtuelles Modell der bestehenden Druck luftanlage automatisiert erstellt wird. In jedem Fall ist aber die menschliche Mit wirkung bei der Erzeugung eines Modells für ein zu simulierendes Modell notwen dig. Dieses Verfahren schafft durch das Einscannen von Barcodes bestehender Komponenten eine gewisse Erleichterung bei der Erstellung eines Konfigurations modells für den Nutzer. Das Auffinden einer geeigneten Lösung hängt jedoch nach wie vor von der gedanklichen Tätigkeit des Nutzers ab und hat die diesbe züglich zuvor beschriebenen Nachteile.
Die Veröffentlichung Atlas Copco: Compressed air manual, 8. Auflage, Wilrijk, At las Copco Airpower NV, 2015, ISBN 978-9-08153-580-9, beschreibt im Kapitel 3.1 verschiedene Anforderungen des Betreibers, die bei der Auslegung von Kompres sorstationen für die Erzeugung von Druckluft zu berücksichtigen sind. Zur Ausle gung einer Kompressorstation ist in Abbildung 3.2 eine Vorgehensweise veran schaulicht, die die Datensammlung, Auswertung, Betriebsanalyse, Berechnung und Simulation von betrachteten Kompressorstationen als auszuführende Schritte zeigt. Eine Betriebsanalyse zur Ermittlung des Druckluftbedarfs wird als Grund lage für die Bestimmung der optimalen Menge der zu erzeugenden Druckluft be schrieben. Die Betriebsanalyse sollte die Messung von Betriebsdaten umfassen, beispielsweise über mindestens eine Woche, und möglichst durch eine Analyse ei ner ähnlichen, bereits existierenden Druckluftstation ergänzt werden. Diese Mess daten erlauben es, anschließend verschiedene Maßnahmen und Veränderungen des Kompressorbetriebs zu simulieren und den Einfluss auf die Gesamteffizienz einer Kompressorstation zu analysieren. Die beschriebene Vorgehensweise ist nicht automatisiert und erfordert menschliche Mitwirkung. Verschiedene Kompres sorstationen (d.h. jeweils eine bestimmte Kombination von Verdichtern in einer bestimmten Zusammenschaltung) werden aufgrund einer Betriebsanalyse manuell erstellt und dann nacheinander simuliert. Auch das Herausfinden der kostengüns tigsten Kompressorstation basiert auf menschlicher Auswahl.
Hinsichtlich der Steuerung von Druckluftanlagen beschreibt die Veröffentlichung Atlas Copco: Compressed air manual, 8. Auflage, Wilrijk: Atlas Copco Airpower NV, 2015, ISBN 978-9-08153-580-9, in den Kapiteln 2.5.6 und 2.5.7 übergeord nete Steuerungen bzw. zentrale Steuerungen für Kompressorstationen. Als über geordnete Steuerung ist neben einem konventionellen Reihenfolgenschalter für Kompressorstationen mit 2-3 Verdichtern auch ein weiterentwickelter Reihenfol genschalter mit eigenem Drucksensor für die gesamte Kompressorstation mit 2-7 Verdichtern beschrieben. Zentrale Steuerungen haben die Aufgabe, den Druck in einem engen Druckband zu halten und die angeschlossenen Kompressoren dabei so wirtschaftlich wie möglich zu steuern. Für die Betriebseffizienz ist es wichtig, dass das zentrale Steuerungssystem immer den effizientesten Kompressor oder die effizienteste Kompressorkombination auswählt, falls die Kompressorstation aus unterschiedlich großen Kompressoren besteht. Diese übergeordneten und zentralen Steuerungen betreffen das Zu- und Abschalten einzelner Kompressoren (Verdichtern) in bestehenden Kompressorstationen im Betrieb. Einzelne Kompres soren werden durch die Steuerung also insofern für den Betrieb ausgewählt, als sie anderen vorhandenen Kompressoren zugeschaltet oder wieder abgeschaltet werden. Die Auslegung der Druckluftanlage, d.h. die in der Druckluftanlege real vorhandenen Kompressoren und deren Verschaltung untereinander, ändert sich nicht.
Aus WO 2010/072803 Al ist ein Verfahren zur Steuerung bzw. Regelung einer Druckluftstation mit mehreren untereinander vernetzten Kompressoren unter schiedlicher technischer Spezifikationen und weiteren Geräten der Drucklufttech nik bekannt. Das Verfahren veranlasst in Steuerzyklen Schaltstrategien zur Beein flussung der verfügbaren Druckluftmenge und stellt zum anderen die verfügbare Menge an Druckluft auf zukünftige Betriebsbedingungen der Druckluftstation adaptiv auf die Entnahmemenge an Druckluft ein. Unter einer Schaltstrategie wird eine Abfolge von Schalthandlungen, d.h. eine diskrete oder kontinuierliche Ände rung von Stellgrößen verstanden, welche eine Änderung des Betriebs einer oder mehrerer Komponenten der Druckluftstation bewirken. Zur Veranlassung einer Schaltstrategie werden verschiedene Schaltstrategien in einem Voraussimulations verfahren unter Zugrundelegung eines Modells der Druckluftstation überprüft. An hand eines festgelegten Gütekriteriums wird die relativ vorteilhafteste Schaltstra tegie ausgewählt und an die Anlagensteuerung der Druckluftstation weitergelei tet. Dieses Steuerungsverfahren bestimmt den Betrieb einer bestehenden Druck luftanlage und betrachtet verschiedene virtuelle Betriebszustände. Die in der Druckluftanlege real vorhandenen Komponenten und deren Verschaltung unterei nander bleibt dabei unverändert.
Ausgehend von diesem Stand der Technik hat die vorliegende Erfindung die Auf gabe, ein Verfahren zur Bereitstellung einer Auslegungskonfiguration einer Druck luftanlage zu schaffen, das die erforderliche Zeit zur Auslegung einer Druckluftan lage verkürzt und vorzugsweise, gegebenenfalls unter Berücksichtigung der Vor gaben eines Nutzers, eine optimale Druckluftanlagenkonfiguration bereitstellt.
Das Verfahren soll insbesondere die erforderliche Mitwirkung des Nutzers bei der Auslegung einer Druckluftanlage minimieren. Diese Aufgabe wird gelöst durch ein Verfahren nach Anspruch 1, ein computerles bares Speichermedium nach Anspruch 25, einen Server nach Anspruch 26 und ein Endgerät nach Anspruch 27.
Die Aufgabe wird insbesondere gelöst durch ein Verfahren, insbesondere ein com putergestütztes Verfahren, zur Bereitstellung mindestens einer Auslegungskonfi guration einer Druckluftanlage umfassend mindestens zwei parallel geschaltete Verdichter, wobei das Verfahren folgende Schritte umfasst:
- Empfangen von Komponentendaten durch einen Computer, wobei die Kom ponentendaten Komponenten einer Druckluftanlage und mindestens eine technische Kenngröße jeder Komponente angeben, wobei die Komponen tendaten mindestens eine Komponentenliste mit mehreren funktionsglei chen Komponenten unterschiedlichen Typs und mindestens einer der je weiligen Komponente zugeordneten technischen Kenngröße umfassen, wo bei eine Komponentenliste eine Verdichterliste ist, die mehrere Verdichter unterschiedlichen Typs enthält;
- Erzeugen einer verzweigten Datenstruktur durch den Computer, die Knoten datenstrukturen umfasst, die jeweils einer von mindestens zwei Knotenebe nen zugeordnet sind, wobei jede Kindknotendatenstruktur auf einer tieferen Knotenebene einer Elternknotendatenstruktur auf einer höheren Knotenebene zugeordnet ist, wobei das Erzeugen der verzweigten Datenstruktur mindes tens folgende Schritte umfasst: o Erzeugen, in einem Speicher, einer ersten Verdichter-Elternknotendaten struktur basierend auf Komponentendaten eines Verdichters der Verdich terliste; o Erzeugen, in dem Speicher, einer ersten Verdichter-Kindknotendatenstruk- tur basierend auf Komponentendaten eines Verdichters der Verdichterliste, wobei die erste Verdichter-Kindknotendatenstruktur der ersten Verdichter- Elternknotendatenstruktur zugeordnet ist; o Erzeugen, in dem Speicher, einer zweiten Verdichter-Kindknotendaten struktur basierend auf Komponentendaten eines Verdichters der Verdich terliste, wobei sich der Typ des Verdichters der zweiten Verdichter-Kind knotendatenstruktur vom Typ des Verdichters der ersten Verdichter-Kind- knotendatenstruktur unterscheidet, wobei die zweite Verdichter-Kindkno tendatenstruktur der ersten Verdichter-Elternknotendatenstruktur zugeord net ist, oder o Erzeugen, in dem Speicher, einer zweiten Verdichter-Elternknotendaten struktur basierend auf Komponentendaten eines Verdichters der Verdich terliste, wobei sich der Typ des Verdichters der zweiten Verdichter-Eltern- knotendatenstruktur vom Typ des Verdichters der ersten Verdichter-Eltern- knotendatenstruktur unterscheidet, und Erzeugen, in dem Speicher, einer zweiten Verdichter-Kindknotendatenstruktur basierend auf Komponenten daten eines Verdichters der Verdichterliste, wobei die zweite Verdichter- Kindknotendatenstruktur der zweiten Verdichter-Elternknotendatenstruktur zugeordnet ist;
- Erzeugen von ersten Druckluftanlagenkonfigurationsdaten durch einen Com puter, die eine erste Druckluftanlagenkonfiguration angeben, in der der Ver dichter der ersten Verdichter-Elternknotendatenstruktur und der Verdichter der ersten Verdichter-Kindknotendatenstruktur parallelgeschaltet sind;
- Erzeugen von zweiten Druckluftanlagenkonfigurationsdaten durch einen Com puter, die eine zweite Druckluftanlagenkonfiguration angeben, in der der Ver dichter der ersten Verdichter-Elternknotendatenstruktur oder der Verdichter der zweiten Verdichter-Elternknotendatenstruktur und der Verdichter der zweiten Verdichter-Kindknotendatenstruktur parallelgeschaltet sind;
- Berechnen mindestens eines Gütewerts durch den Computer für mindestens eine der Druckluftanlagenkonfigurationen basierend auf den Druckluftanla genkonfigurationsdaten der Druckluftanlagenkonfiguration und mindestens ei ner technischen Kenngröße der Verdichter der jeweiligen Druckluftanlagen konfiguration, wobei der mindestens eine Gütewert die Güte einer Druckluft anlagenkonfiguration bezüglich eines, vorzugsweise von einem Nutzer vorge gebenen, Gütekriteriums angibt,
- Bereitstellen mindestens einer Druckluftanlagenkonfiguration mit jeweils min destens einem zugeordneten Gütewert durch den Computer.
Der Erfindung liegt die Idee zugrunde, dass die Vielzahl denkbarer kombinatori sche Möglichkeiten, vorzugsweise alle kombinatorischen Möglichkeiten, einer Menge verfügbarer Komponenten einer Druckluftanlage mithilfe einer verzweigten Datenstruktur durch einen Computer (voll) automatisiert als verschiedene Druck luftanlagenkonfigurationen abbildbar sind und unter Verwendung eines Compu ters, insbesondere systematisch, hinsichtlich eines Gütekriteriums bewerten wer den können. Für die Vielzahl der durch die verzweigte Datenstruktur abgebildeten Druckluftanlagenkonfigurationen kann durch einen Computer jeweils ein Gütewert berechnet werden, um die verschiedenen Druckluftkonfigurationen zu bewerten. Basierend auf den bewerteten Druckluftanlagenkonfigurationen kann eine oder mehrere geeignete, vorzugsweise die (einzige) optimale, Konfiguration(en) für die Auslegung einer Druckluftanlage bereitgestellt werden.
Die verzweigte Datenstruktur des erfindungsgemäßen Verfahrens wird insbeson dere mithilfe eines sog. Branch-and-Bound-Verfahrens durch einen Algorithmus erzeugt. Die verzweigte Datenstruktur kann als eine Implementierung eines Baums verstanden werden, der eine hierarchische Struktur abbildet, die insbeson dere durch eine rekursive Schleife erzeugt werden kann. Bäume als verzweigte Datenstrukturen sind aus der Informatik grundsätzlich bekannt. Ausgehend von einem Wurzelknoten verzweigt sich die Datenstruktur eines Baumes über mehrere Ebenen (Knotenebenen) von miteinander verbundenen Knoten immer weiter bis zu den Endknoten. Mit einem Knoten (Elternknoten) auf einer relativ höheren Knotenebene ist mindestens ein Knoten (Kindknoten) auf einer relativ tieferen Knotenebene verbunden. Die Menge der mit einem Knoten auf einer höheren Knotenebene verbundenen Knoten auf tieferen Knotenebenen bis hin zu den End knoten werden als Ast (engl.: branch ) bezeichnet. Mithilfe einer Baumstruktur kann eine diskrete Anzahl von kombinatorischen Möglichkeiten (Kombinationen) abgebildet werden. Die Knoten des Baumes definieren den Lösungsraum, in dem eine (optimale) Lösung gefunden werden kann. Zur Suche einer optimalen Lösung können die durch die Knoten abgebildeten Kombinationen durchlaufen werden (Breitensuche oder Tiefensuche). Durch geeignete Schranken (engl.: bouncf) kön nen suboptimale Kombinationen frühzeitig ausgeschlossen werden. Die Größe des Baumes (Anzahl der Knoten), und damit die zu durchlaufenden Kombinationen, wird dadurch effizient begrenzt.
In der erfindungsgemäß erzeugten verzweigten Datenstruktur repräsentiert insbe sondere jede Knotendatenstruktur jeweils eine Druckluftanlagenkonfiguration, die bestimmte Verdichter, und optional weitere Komponenten einer Druckluftanlage, enthält. Insbesondere repräsentieren eine Verdichter-Elternknotendatenstruktur und eine zugeordnete Verdichter-Kindknotendatenstruktur jeweils parallelgeschal tete Verdichter einer Druckluftanlagenkonfiguration. Die (alle) zueinander paral lelgeschalteten Verdichter einer Druckluftanlagenkonfiguration sind in der ver zweigten Datenstruktur insbesondere entlang eines Knotenpfades (in die Tiefen richtung des Baumes) der einander zugeordneten (miteinander verbundenen) Ver- dichter-Knotendatenstrukturen ausgehend von der höchsten Knotenebene bis zu einem Knoten auf einer tieferen Knotenebene repräsentiert. Insofern umfasst die einer bestimmten Verdichter-Knotendatenstruktur (Verdichter-Elternknotendaten struktur oder Verdichter-Kindknotendatenstruktur) (eindeutig) zugeordnete Druckluftanlagenkonfiguration insbesondere die (alle) Verdichter derjenigen Ver- dichter-Knotendatenstrukturen, die ausgehend (in der Knotenhierarchie nach oben) von dieser bestimmten Verdichter-Knotendatenstruktur entsprechend der (paarweisen) Zuordnungen der verzweigten Datenstruktur (Kindknoten-Elternkno- ten-Paare) jeweils auf der nächsthöheren Knotenebene bis zur höchsten Knoten ebene (d.h. entlang eines Knotenpfads) vorhanden sind, also im Speicher erzeugt wurden. Insbesondere enthält die durch einen Endknoten auf der tiefsten Knoten ebene repräsentierte Druckluftanlagenkonfiguration alle Verdichter entlang des (eindeutigen) Knotenpfads bis zum Knoten auf der höchsten Knotenebene. Die selbe Verdichter-Knotendatenstruktur kann bezüglich einer höheren Knotenebene als Verdichter-Kindknotendatenstruktur bezeichnet und bezüglich einer tieferen Knotenebene als Verdichter-Elternknotendatenstruktur bezeichnet werden. Zwei verschiedene Verdichter-Knotendatenstrukturen (mit zwei verschiedene Knoten pfaden) repräsentieren zwei verschiedene Druckluftanlagenkonfigurationen.
Die erfindungsgemäß erzeugte verzweigte Datenstruktur wird insbesondere durch das wiederholte, vorzugsweise rekursiv wiederholte, Erzeugen von Verdichter- Knotendatenstrukturen erzeugt (aufgebaut), insbesondere bis ein Abbruchkrite rium erfüllt ist. Das Abbruchkriterium berücksichtigt insbesondere den Gütewert der Druckluftanlagenkonfiguration, die durch eine Verdichter-Knotendatenstruktur repräsentiert wird. Neue Verdichter-Knotendatenstrukturen werden insbesondere in einer rekursiven Schleife so lange erzeugt, bis aufgrund eines Abbruchkriteri ums keine weiteren Verdichter-Knotendatenstrukturen mehr erzeugt werden kön nen. Neue Verdichter-Knotendatenstrukturen können als Verdichter-Kindknoten datenstrukturen einer relativ zur Knotenebene einer Verdichter-Elternknotenda tenstruktur tieferen Knotenebene oder als weitre Verdichter-Elternknotendaten struktur auf derselben Knotenebene einer bereits erzeigten Verdichter-Elternkno tendatenstruktur erzeugt werden, insbesondere bis das Abbruchkriterium erfüllt ist. Das Erzeugen weiterer Verdichter-Knotendatenstrukturen kann von Nebenbe dingungen abhängen kann. Insbesondere kann die maximale Anzahl der in der verzweigten Datenstruktur erzeugten Knotenebenen durch eine, vorzugsweise als Nebenbedingung, vorgegebene maximale Anzahl von (parallelgeschalteten) Ver dichtern begrenzt sein. Die verzweigte Datenstruktur umfasst mindestens zwei und vorzugsweise bis zu drei, weiter vorzugsweise bis zu fünf, weiter vorzugs weise bis zu zehn, vorzugsweise bis zu 20 Knotenebenen. Dementsprechend kann eine auszulegende Druckluftanlagenkonfiguration zwei, vorzugsweise bis zu drei, weiter vorzugsweise bis zu fünf, weiter vorzugsweise bis zu zehn, weiter vorzugs weise bis zu 20 Verdichter umfassen, die insbesondere zueinander parallelge schaltet sind.
Eine Druckluftanlagenkonfiguration gibt insbesondere die Menge der Komponen ten einer Druckluftanlage und deren Verschaltung an. Eine Druckluftanlagenkonfi guration kann als eine mögliche (virtuelle) Anordnung der Komponenten einer Druckluftanlage verstanden werden, die für die (optimale) Auslegung einer Druck luftanlage in Betracht gezogen wird. Die Auslegung einer Druckluftanlage umfasst insbesondere die Neuplanung, Abänderung und/oder Erweiterung der Druckluft anlage. Bei einer Neuplanung ist insbesondere keine (reale) Ausgangskonfigura tion der Druckluftanlage vorhanden. Das Entfernen oder Ersetzen einer Kompo nente einer bestehenden Druckluftanlage kann als Abänderung und das Hinzufü gen einer Komponente als Erweiterung einer Druckluftanlage verstanden werden.
Der Begriff Komponenten beschreibt insbesondere Komponenten zur Drucklufter zeugung (Verdichter), Druckluftaufbereitung (Trockner, Filter, Ölabscheider), Druckluftspeicherung (Drucklufttanks) und Druckluftverteilung. Komponenten, die innerhalb einer Druckluftanlage dieselbe Funktion ausüben, werden als funktions gleiche Komponenten bezeichnet. Beispielsweise haben alle Verdichter, auch wenn sie sich dem Typ nach voneinander unterscheiden, dieselbe Funktion, näm lich die Verdichtung (Erzeugung) von Druckluft. Der Typ einer Komponente wird vorzugsweise durch eine (eindeutige) Typkennung (Modellnummer) dieser Kom ponente in einem Produktportfolio angegeben. Ein Verdichtertyp kann dement sprechend ein bestimmtes Modell oder eine bestimmte Modellvariante eines Ver dichters sein. Im Sinn der Erfindung können auch Gebläse als Verdichter verstan den werden. Komponentendaten enthalten insbesondere Informationen über Komponenten, wie mindestens eine technische Kenngröße, vorzugsweise einen Energiever brauch, sowie vorzugsweise mindestens eine (eindeutige) Funktionskennung und eine (eindeutige) Typenkennung, insbesondere zur (eindeutigen) Identifikation der Komponente in einem Produktportfolio. Komponentendaten können zusätzlich wirtschaftliche Kenngrößen einer Komponente enthalten, wie die Investitionskos ten (Preis). Komponentendaten stammen insbesondere aus einer Produktdaten bank. Die Komponentendaten umfassen insbesondere eine oder mehrere Kompo nentenlistein). Eine Komponentenliste enthält mehrere, vorzugsweise alle, funkti onsgleichen Komponenten aus einem Produktportfolio, die für die Verwendung in einer Druckluftanlage in Betracht kommen. Eine Komponentenliste kann als eine Datenstruktur verstanden werden, die funktionsgleiche Komponenten aus einem Produktkatalog angibt, wobei jeder Komponente Informationen über technische Eigenschaften dieser Komponente und vorzugsweise über deren Kosten zugeord net sind. Eine Komponentenliste kann als eine verkettete Liste von Datenstruktu ren verstanden werden, die jeweils Komponentendaten betreffend eine bestimmte Komponente enthalten. Komponentendaten können durch einen Computer nachei nander empfangen werden. Insbesondere können Teile (Unterlisten) von Kompo nentenlisten, insbesondere Teile von Verdichterlisten, nacheinander empfangen werden. Empfangene Komponentendaten können von verschiedenen Sendeein richtungen versendet worden sein.
Eine der einen oder mehreren Komponentenliste(n) ist eine Verdichterliste. Die Komponentendaten können zusätzlich zu (mindestens) einer Verdichterliste bei spielsweise eine Trocknerliste, eine Filterliste und/oder eine Drucklufttankliste enthalten. Die Komponentendaten können mehrere Verdichterlisten umfassen, wobei jede Verdichterliste insbesondere verschiedene Modelle einer Baureihe von (ähnlichen) Verdichtern enthält. Die Komponentendaten für Verdichter können die Information angeben, ob der jeweilige Verdichtertyp ein drehzahlvariabler Ver dichter ist. Eine Verdichterliste kann eine Vielzahl von Einträgen (Listenstellen) aufweisen, für beispielsweise mehr als fünf, vorzugsweise mehr als zehn, weiter vorzugsweise mehr als 20, weiter vorzugsweise mehr als 30, weiter vorzugsweise mehr als 50, weiter vorzugsweise mehr als 100, weiter vorzugsweise bis zu 200, verschiedene Verdichter. Die Länge der Verdichterliste (Anzahl der zur Verfügung stehenden Verdichter) und insbesondere die maximale Anzahl der in einer Druck luftanlagenkonfiguration zulässigen Verdichter (Nebenbedingung), bestimmt maß geblich die maximale Größe, die die verzweigte Datenstruktur erreichen kann. Ein Gütewert kann insbesondere abgeschätzte oder berechnete Kosten, vorzugs weise Energiekosten und/oder Investitionskosten und/oder Wartungskosten, einer Druckluftanlagenkonfiguration angeben. Ein Gütewert kann einen Energiever brauch der Druckluftanlage angeben. Ein Gütewert kann auf einem, insbesondere vorgegebenen, insbesondre empfangenen, Energiepreis und/oder C02-Emissions- preis basieren. Die Berechnung des Gütewerts kann auf mindestens einer techni schen Kenngröße einer, einiger oder aller Komponenten, insbesondere Verdichter, einer Druckluftanlagenkonfiguration basieren. Die Berechnung des Gütewerts kann (zusätzlich) auf mindestens einer wirtschaftlichen Kenngröße einer, einiger oder aller Komponenten, insbesondere Verdichter, einer Druckluftanlagenkonfigu ration basieren. Für die Berechnung eines Gütewerts kann die verzweigte Daten struktur der Tiefe nach und/oder der Breite nach durchlaufen werden, um für die den Verdichter-Knotendatenstrukturen entsprechenden Druckluftanlagenkonfigu rationen einen zugeordneten Gütewert zu berechnen. Vorzugsweise werden Güte werte für bereits in Form von Verdichter-Knotendatenstrukturen erzeugte Druck luftanlagenkonfigurationen berechnet während (zeitgleich) die verzweigte Daten struktur (weiter) aufgebaut wird, d.h. weitere Verdichter-Knotendatenstrukturen erzeugt werden.
Insbesondere wird mindestens ein erster Gütewert basierend auf den ersten Druckluftanlagenkonfigurationsdaten und mindestens einer technischen Kenn größe der Verdichter der ersten Druckluftanlagenkonfiguration berechnet, wobei ein erster Gütewert die Güte der ersten Druckluftanlagenkonfiguration bezüglich eines, vorzugsweise von einem Nutzer vorgegebenen, Gütekriteriums angibt. Ins besondere wird mindestens ein zweiter Gütewert basierend auf den zweiten Druckluftanlagenkonfigurationsdaten und mindestens einer technischen Kenn größe der Verdichter der zweiten Druckluftanlagenkonfiguration berechnet, wobei der zweite Gütewert die Güte der zweiten Druckluftanlagenkonfiguration bezüg lich des Gütekriteriums angibt.
Das Bereitstellen einer Druckluftkonfiguration kann das Speichern, insbesondere in einem computerlesbaren Speicher, Übertragen, insbesondere über eine (draht lose) Datenverbindung, oder Anzeigen, insbesondere durch eine Visualisierung durch eine Anzeigevorrichtung (Bildschirm), der Druckluftanlagenkonfiguration sein. Ein erfindungsgemäßes (computergestütztes) Verfahren hat den Vorteil, dass mögliche Konfigurationen der Druckluftanlage, die für die Auslegung in Betracht kommen, (vollständig) automatisch und schnell, insbesondere systematisch, er zeugt und bewertet werden können. Insbesondere ist keine Mitwirkung des Nut zers, vor allem keine gedankliche Mitwirkung, des Nutzers bei der Erstellung mög licher Konfigurationen notwendig. Der zeitliche Aufwand für die Auslegung einer Druckluftanlage wird dadurch stark reduziert. Außerdem kann gewährleistet wer den, dass die optimale Auslegungskonfiguration gefunden wird.
In einer Ausführungsform umfasst das Verfahren weiter die folgenden Schritte: Empfangen von Nebenbedingungsdaten durch den Computer, wobei die Nebenbe dingungsdaten mindestens eine, vorzugsweise von einem Nutzer, vorgegebene Nebenbedingung für eine Druckluftanlagenkonfiguration angeben, und Bestim men, durch den Computer, basierend auf den Nebenbedingungsdaten und den ersten Druckluftanlagenkonfigurationsdaten, ob die erste Druckluftanlagenkonfi guration die vorgegebene Nebenbedingung erfüllt und/oder, basierend auf den Nebenbedingungsdaten und den zweiten Druckluftanlagenkonfigurationsdaten, ob die zweite Druckluftanlagenkonfiguration die vorgegebene Nebenbedingung er füllt. Insbesondere wird der mindestens eine Gütewert berechnet, falls die jewei lige Druckluftanlagenkonfiguration die vorgegebene Nebenbedingung erfüllt. Ins besondere wird mindestens ein erster Gütewert berechnet, falls die erste Druck luftanlagenkonfiguration die vorgegebene Nebenbedingung erfüllt. Insbesondere wird mindestens ein zweiter Gütewert berechnet, falls die zweite Druckluftanla genkonfiguration die vorgegebene Nebenbedingung erfüllt. Durch das Überprüfen von Nebenbedingungen kann sichergestellt werden, dass nur solche Druckluftan lagenkonfigurationen für die Auslegung in Betracht gezogen werden, die die vor gegebenen Nebenbedingungen erfüllen. Insbesondere können dadurch Konfigura tionen, die technische Vorgaben für eine neu zu planende, abzuändernde oder zu erweiternde Druckluftanlage nicht erfüllen, frühzeitig als Auslegungskonfiguration ausgeschlossen werden. Insbesondere wird die Berechnung des Gütewerts (nur) dann durchgeführt, wenn die Nebenbedingung erfüllt ist. Dadurch können Zeit und Rechenressourcen gespart werden, insbesondere dann, wenn die Berechnung des Gütewerts aufwendig ist, insbesondere aufgrund der Durchführung einer Si mulation.
In einer Ausführungsform umfasst die mindestens eine vorgegebene Nebenbedin gung für eine Druckluftanlage eine maximale Anzahl von Verdichtern und/oder eine maximale Anzahl von unterschiedlichen Verdichtertypen und/oder eine Vor gabe, ob drehzahlvariable Verdichter enthalten sein dürfen oder müssen. Unter „dürfen" und „müssen" kann jeweils eine Vorgabe eines Nutzers, insbesondere ei nes Betreibers einer Druckluftanlage, verstanden werden. Drehzahlvariable Ver dichter stellen erhöhte Anforderungen an die Steuerung, weshalb manche Nutzer solche Verdichtertypen für die Auslegung ihrer Druckluftanlage möglicherweise ausschließen möchten. Andererseits könnten drehzahlvariable Verdichter von an deren Nutzern ausdrücklich gewünscht sein, beispielsweise um eine besonders bedarfsgerechte Drucklufterzeugung zu gewährleisten.
In einer Ausführungsform umfasst die mindestens eine vorgegebene Nebenbedin gung für eine Druckluftanlage die maximale Aufstellfläche der Druckluftanlage und/oder einen erforderlichen Minimaldruck der Druckluftanlage und/oder einen erforderlichen Maximaldruck der Druckluftanlage. Insbesondere ein erforderlicher Minimaldruck ist ein Hauptkriterium für die Auslegung einer Druckluftanlage.
In einer Ausführungsform umfasst die mindestens eine vorgegebene Nebenbedin gung für eine Druckluftanlage ein maximales Investitionsbudget, insbesondere für die Neuplanung, Abänderung oder Erweiterung einer Druckluftanlage. Ein maxi males Investitionsbudget bezieht sich insbesondere auf die gesamte Druckluftan lage mit sämtlichen verbauten Komponenten, insbesondere Verdichtern. Dadurch können Druckluftanlagenkonfigurationen ausgeschlossen werden, die zu teuer sind, obwohl sie die technischen Vorgaben möglicherweise erfüllen würden.
In einer Ausführungsform umfasst die mindestens eine technische Kenngröße ei ner Komponente, insbesondere eines Verdichters, den Energieverbrauch und/oder eine druckabhängige Kennlinie der Leistungsaufnahme und/oder einen Liefervolu menstrom, insbesondere bei Maximaldruck, und/oder eine C02-Emissionsmenge, insbesondere pro Druckluftvolumen. Insbesondere kann ein Gütewert basierend auf einer C02-Emissionsmenge (eines Verdichters) pro (erzeugtem) Druckluftvolu men (Liefervolumen) berechnet werden. Eine CC -Emissionsmenge kann durch ei nen Energieverbrauch einer Komponente (eines Verdichters) und einen, vorzugs weise (von einem Nutzer) vorgegebenen oder (von einem Kraftwerksbetreiber) empfangenen (aktuellen) Wert, der eine emittierte CC -Emissionsmenge pro be reitgestellter (elektrischer) Energieeinheit (z.B. kWh) angibt, bestimmt sein. Inso fern kann für die Angabe einer CC -Emissionsmenge als technische Kenngröße eine zusätzliche Angabe, insbesondere betreffend das CO2, das bei der Erzeugung der benötigten Antriebsleistung eines Verdichters emittiert wird, erforderlich sein. Insbesondere kann der C02-Fußabdruck pro Druckluftvolumen (z.B. m3) eine wei tere technische Kenngröße darstellen, die angibt an wie viel CO2 bei der Erzeu gung eines Druckluftvolumens durch einen bestimmten Verdichter entsteht.
In einer Ausführungsform ist jeder Komponente zusätzlich zu der mindestens ei ner technischen Kenngröße mindestens eine wirtschaftliche Kenngröße der jewei ligen Komponente zugeordnet, wobei die wirtschaftliche Kenngröße insbesondere Investitionskosten und/oder Wartungskosten der Komponente angibt, wobei der mindestens eine Gütewert insbesondere basierend auf der mindestens einen tech nischen Kenngröße und mindestens einer wirtschaftlichen Kenngröße mindestens eines Verdichters der jeweiligen Druckluftanlagenkonfiguration berechnet wird. Vorzugsweise wird der Gütewert basierend auf mindestens einer technischen Kenngröße mehrerer (aller) Verdichter und/oder basierend auf mindestens einer wirtschaftlichen Kenngröße mehrerer (aller) Verdichter der jeweiligen Druckluft anlagenkonfiguration berechnet. Insbesondere wird ein erster Gütewert basierend auf mindestens einer technischen Kenngröße und mindestens einer wirtschaftli chen Kenngröße der Verdichter der ersten Druckluftanlagenkonfiguration berech net und/oder insbesondere ein zweiter Gütewert basierend auf mindestens einer technischen Kenngröße und mindestens einer wirtschaftlichen Kenngröße der Ver dichter der zweiten Druckluftanlagenkonfiguration berechnet.
In einer Ausführungsform umfasst die Verdichterliste mindestens einen Verdichter einer bestehenden Druckluftanlage und mindestens einen Verdichter, der in der bestehenden Druckluftanlage nicht eingebaut ist. Indem ein oder mehrere Ver dichter einer (real) bestehenden Druckluftanlage der Verdichterliste hinzugefügt werden bzw. in der basierend auf einem Produktportfolio erstellten Verdichterliste enthalten sind, können auch bereits (real) verbaute Verdichter in der verzweigten Datenstruktur abgebildet werden. Dadurch werden die bestehenden Verdichter der Druckluftanlage Teil des Lösungsraums für die gesuchte Auslegungskonfigura tion. Es ist insbesondere möglich, dass eine Druckluftanlagenkonfiguration, die eine oder mehrere bestehende Verdichter nicht enthält, aufgrund des Gütewerts besser bewertet wird, als die bestehende Druckluftanlagenkonfiguration. Auf diese Weise kann das Verfahren die Abänderung einer bestehenden Druckluftan lage, nämlich das Entfernen oder Ersetzen eines verbauten Verdichters, Umset zern Beispielsweise könnte die erforderliche Druckluftliefermenge gesunken sein und das Entfernen eines Verdichters wirtschaftlich sein. Seit der Installation der bestehenden Druckluftanlage könnten inzwischen auch leistungsstarkere und/oder effizientere Verdichter im Produktportfolio verfügbar sein, die die Güte der beste henden Druckluftanlagenkonfiguration hinsichtlich des Gütekriteriums verbessern und dementsprechend anstelle eines bestehenden Verdichters eingebaut werden sollten.
In einer Ausführungsform umfasst das Erzeugen der verzweigten Datenstruktur weiter: Erzeugen, in einem Speicher, einer Verdichter-Elternknotendatenstruktur auf der höchsten Knotenebene basierend auf Komponentendaten mindestens ei nes Verdichters einer bestehenden Druckluftanlage. Der höchsten Knotenebene ist insbesondere genau eine Elternknotendatenstruktur zugeordnet, die insbeson dere dem Ursprungsknoten (Wurzel) der verzweigten Datenstruktur (Baum) ent spricht. Auf diese Weise kann eine bestehende Druckluftanlagenkonfiguration als Ausgangskonfiguration in der verzweigten Datenstruktur abgebildet werden, näm lich durch eine Verdichter-Elternknotendatenstruktur auf der höchsten Knoten ebene (Wurzelknoten), die (einige oder alle) Verdichter der Ausgangskonfigura tion enthält. Der mindestens eine Verdichter der Ausgangskonfiguration wäre in diesem Fall in jeder betrachteten Druckluftkonfiguration enthalten. Die Auslegung einer Druckluftanlage in Form einer Erweiterung durch Flinzufügen eines Verdich ters kann dadurch einfach umgesetzt werden.
In einer Variante dieser Ausführungsform, in der eine bestehende Druckluftanlage als Ausgangskonfiguration in der verzweigten Datenstruktur (durch den Wurzel knoten) abgebildet ist, kann die Verdichterliste den Verdichter der bestehenden Druckluftanlage enthalten, wobei die zugeordnete technische und/oder wirtschaft liche Kenngröße ein negatives Vorzeichen hat. Alternativ (oder zusätzlich) kann einem Verdichter eine entsprechende Kennung (Markierung) zur Identifikation als (realer) Verichter einer bestehenden Druckluftanlage zugeordnet sein. Durch ein negatives Vorzeichen oder eine solche Kennung kann durch das Hinzufügen einer Verdichter-Knotendatenstruktur für diesen (real) bereits vorhandenen Verdichter das Entfernen dieses Verdichters dargestellt werden. Beispielsweise würde durch einen negativen Energieverbrauch der Gesamtenergieverbrauch der Konfiguration reduziert oder durch negative Investitionskosten ein Verkaufserlös für einen zu entfernenden Verdichter abgebildet werden. Auf diese Weise doppelt, nämlich einmal mit positiven und einmal mit negativem Vorzeichen einer Kenngröße, in ei ner Druckluftkonfiguration vorhandene Verdichter können bei der Berechnung des Gütewerts unberücksichtigt bleiben. In einer Ausführungsform basiert das Erzeugen einer Verdichter- Elternknotendatenstruktur und/oder einer Verdichter-Kindknotendatenstruktur zusätzlich auf Komponentendaten von Komponenten zur Druckluftaufbereitung, insbesondere einer Gruppe von Komponenten zur Druckluftaufbereitung. Insbesondere ist eine Komponentenliste eine Liste von Komponenten, vorzugsweise eine Liste von Komponentengruppen, zur Druckluftaufbereitung. Komponenten zur Druckluftaufbereitung sind vorzugsweise in Reihe zu einem Verdichter geschaltet. Eine Gruppe von Komponenten zur Druckluftaufbereitung ist insbesondere zur Anordnung entlang eines Druckluftpfads zwischen dem Druckluftausgang eines Verdichters und einem Druckluftspeicher vorgesehen und umfasst beispielsweise Trockner, Filter, Ölabscheider oder andere Komponenten. Eine Gruppe mehrerer Komponenten zur Druckluftaufbereitung kann als eine (einzige) Ersatzkomponente zusammengefasst (modelliert) sein. Durch die Zuordnung zusätzlicher Komponentendaten, die Komponenten zur Druckluftaufbereitung angeben, zu Verdichter-Knotendatenstrukturen, kann eine Reihenschaltung dieser Komponenten zur Druckluftaufbereitung innerhalb des Druckluftpfads, der durch den Verdichter der Verdichter-Knotendatenstrukturen definiert ist, in der verzweigten Datenstruktur abgebildet werden.
In einer Ausführungsform, vorzugsweise als Alternative zur vorhergehenden Ausführungsform, gibt eine Nebenbedingung für eine
Druckluftanlagenkonfiguration einen erforderlichen Mindestdifferenzdruck zur Kompensation eines Druckverlusts mindestens einer Komponente zur Druckluftaufbereitung, insbesondere einer Gruppe von Komponenten zur Druckluftaufbereitung, an. Der erforderliche Mindestdifferenzdruck kann insbesondere zusätzlich zu einem erforderlichen Minimaldruck der Druckluftangabe angegeben werden. Der Druckverlust, der durch die Druckluftaufbereitung entsteht, kann über eine geeignete Nebenbedingung beim Auffinden einer geeigneten Druckluftanlagenkonfiguration berücksichtigt werden. Als Lösung kommen dann nur solche Druckluftanlagenkonfigurationen in Betracht, deren erzeugter Minimaldruck ausreichend hoch ist, um den Druckverlust der Aufbereitungskomponenten auszugleichen, z.B. 0,3 bar, und dennoch den vom Verbraucher geforderten Minimaldruck bereitzustellen.
In einer Ausführungsform umfasst das Erzeugen einer verzweigten Datenstruktur das Erzeugen, in einem Speicher, mindestens einer weiteren Verdichter- Knotendatenstruktur auf einer Knotenebene basierend auf Komponentendaten eines Verdichters der Verdichterliste, wobei sich vorzugsweise der Typ des Verdichters der zu erzeugenden Verdichter-Knotendatenstruktur vom Typ der Verdichter der bereits erzeugten Verdichter-Knotendatenstrukturen dieser Knotenebene, die derselben Verdichter-Elternknotendatenstruktur zugeordnet sind, unterscheidet. Auf diese Weise kann die verzweigte Datenstruktur (Baum) in der Breite vergrößert werden. Aus einer oder mehreren (tieferen) Knotenebene(n) werden, vorzugsweise in einer rekursiven Schleife, insbesondere so lange Verdichter-Kindknotendatenstrukturen bezüglich einer Verdichter- Elternknotendatenstruktur hinzugefügt, bis ein Abbruchkriterium erfüllt ist. Auf einer (höheren) Knotenebene einer bereits erzeigten Verdichter- Elternknotendatenstruktur werden, vorzugsweise in einer rekursiven Schleife, insbesondere so lange weitere Verdichter-Elternknotendatenstrukturen hinzugefügt, bis ein Abbruchkriterium erfüllt ist. Dies gilt insbesondere falls keine einzige Verdichter-Elternknotendatenstruktur auf der höchsten Knotenebene (Wurzelknoten) vorhanden ist. Insbesondere können für eine Auswahl von Verdichtern oder alle Verdichter der Verdichterliste solange weitere Verdichter- Knotendatenstrukturen erzeugt werden, bis keine neuen Verdichter- Knotendatenstrukturen mehr erzeugt werden können. Aufgrund bestimmter Kriterien, die inbesondere anhand eines Gütewerts, vorzugsweise anhand eines minimalen Astkostenwerts, überprüft werden, kann das Erzeugen bestimmter Verdichter-Kindknotendatenstrukturen oder Verdichter- Elternknotendatenstrukturen verhindert werden. Grundsätzlich könnten der verzweigen Datenstruktur auch Komponenten-Kindknotendatenstrukturen basierend auf anderen Komponenten als Verdichtern hinzugefügt werden, um deren Verschaltung innerhalb einer Druckluftanlage abzubilden.
In einer Ausführungsform werden in einer Knotenebene Verdichter- Elternknotendatenstrukturen basierend auf Komponentendaten desselben Verdichters der Verdichterliste (also desselben Typs) mehrfach erzeugt, wobei für jede der mehrfachen Verdichter-Elternknotendatenstrukturen eine Komponenten- Kindknotendatenstruktur erzeugt und einer der mehrfachen Verdichter- Elternknotendatenstrukturen zugeordnet wird, wobei sich die Typen der Komponenten der Komponenten-Kindknotendatenstrukturen, voneinander unterscheiden. Auf diese Weise kann eine verzweigte Datenstruktur (ein Baum) erzeugt werden, in der verschiedene Druckluftanlagenkonfigurationen für denselben Verdichter in Reihenschaltung mit verschiedenen Komponenten, beispielsweise verschiedenen Varianten einer Komponente zur Druckluftaufbereitung, abgebildet sind. Beispielsweise kann auf diese Weise ein bestimmter Verdichter in zwei verschiedenen Reihenschaltungen mit jeweils verschiedenen Drucklufttrocknern in der verzweigte Datenstruktur (in dem Baum) abgebildet werden.
In einer Ausführungsform sind die Verdichter einer Verdichterliste nach einem Sortierkriterium geordnet, wobei zum Erzeugen einer Verdichter- Kindknotendatenstruktur, die einer Verdichter-Elternknotendatenstruktur zugeordnet ist, die Komponentendaten von Verdichtern verwendet werden, die in der Verdichterliste an gleicher oder nachgeordneter Listenstelle wie der Verdichter der Verdichter-Elternknotendatenstruktur einsortiert sind. Dadurch können Permutationen unter den betrachteten Druckluftkonfigurationen vermieden werden, also äquivalente Druckluftkonfigurationen, in denen die jeweils gleichen Verdichtertypen miteinander parallel verschaltet sind, jedoch in unterschiedlicher Anordnung der parallelen Druckluftpfade zueinander. Die Vertauschung der Druckluftpfade zweier parallelgeschaltete Verdichter innerhalb der verzweigten Datenstruktur repräsentiert eine identische Druckluftkonfiguration und muss deshalb nicht mehrfach betrachtet werden. Eine unnötige Vergrößerung der verzweigten Datenstruktur kann vermieden und Rechenzeit gespart werden.
In einer Ausführungsform ist das Gütekriterium ein Kostenkriterium, wobei der mindestens eine Gütewert die Energiekosten und/oder Investitionskosten und/oder Wartungskosten einer Druckluftanlagenkonfiguration angibt. Die Energiekosten und Wartungskosten können auf eine bestimmte, vorzugsweise von einem Nutzer vorgegebene, Betriebsdauer bezogen sein. Die Investitionskosten können neben dem Preis der Komponenten auch die Installationskosten für eine Druckluftanlagenkonfiguration umfassen. Insbesondere können aufgrund eines Kostenkriteriums die günstigsten Druckluftanlagenkonfigurationen, vorzugsweise die günstigste (optimale) Druckluftanlagenkonfiguration, entwickelt werden.
In einer Ausführungsform umfasst das Verfahren weiter das Vergleichen zweier Druckluftanlagenkonfigurationen basierend auf zugeordneten Gütewerten durch einen Computer und das Speichern der Druckluftanlagenkonfigurationsdaten derjenigen Druckluftanlagenkonfiguration als aktuell beste Druckluftanlagenkonfiguration, deren zugeordneter Gütewert das Gütekriterium besser erfüllt, und vorzugsweise Speichern des der aktuell besten Druckluftanlagenkonfiguration zugeordneten Gütewerts als aktuell besten Gütewert. Der aktuell beste Gütewert gibt insbesondere die aktuell besten, vorzugsweise die niedrigsten, Kosten an. Die aktuell beste Druckluftanlagenkonfiguration kann sich fortlaufend ändern, insbesondere während die verzweigte Datenstruktur nach einer geeigneten Druckluftanlagenkonfiguration durchsucht wird. Eine Variable für die aktuell beste Druckluftanlagenkonfiguration wird insbesondere mit der zuerst aufgefundenen Druckluftanlagenkonfiguration oder einer Ausgangskonfiguration initialisiert. Insbesondere wird die die aktuell beste aufgefundene
Druckluftanlagenkonfiguration zwischengespeichert, um mit weiteren, mit Hinblick auf das Gütekriterium potenziell noch besseren, betrachteten Druckluftanlagenkonfigurationen verglichen zu werden. Vorzugsweise ist die zuletzt, also am Ende der Durchführung des Verfahrens, gespeicherte Druckluftanlagenkonfiguration die optimale Lösung für die Auslegung der Druckluftanlage.
In einer Ausführungsform umfasst das Berechnen des mindestens einen Gütewerts das Berechnen eines minimalen Konfigurationskostenwerts, der, vorzugsweise auf einer Abschätzung basierend, einen unteren Schrankenwert für die Kosten der Druckluftanlagenkonfiguration angibt. Ein unterer Schrankenwert als minimaler Konfigurationskostenwert kann als eine (konservative) Abschätzung der Kosten verstanden werden, die mit Sicherheit unter den (relativ genau) berechneten Kosten einer Druckluftanlagekonfiguration liegt, vorzugsweise basierend auf heuristischen Methoden. Der minimale Konfigurationskostenwert basiert vorzugsweise auf Energiekosten und/oder Investitionskosten mindestens einer der, vorzugsweise aller, Komponenten der Druckluftanlagenkonfiguration.
Die Energiekosten können als technische Kenngröße einer Komponente (eines Verdichters), insbesondere als Teil der empfangenen Komponentendaten, vorgegeben sein. Die Energiekosten werden vorzugsweise basierend auf dem Energieverbrauch des Verdichters mit der höchsten Energieeffizienz eines in der Druckluftanlagenkonfiguration enthaltenen Verdichters berechnet. Die Investitionskosten können als eine wirtschaftliche Kenngröße einer Komponente (eines Verdichters), insbesondere als Teil der empfangenen Komponentendaten, vorgegeben sein. Die Investitionskosten werden vorzugsweise als die Summe der Investitionskosten der in der Druckluftanlagenkonfiguration enthaltenen Verdichter berechnet. Der minimale Konfigurationskostenwert gibt insbesondere eine konservative Abschätzung der Kosten einer Druckluftanlagenkonfiguration an. Insbesondere wird zur Berechnung des minimalen Konfigurationskostenwerts keine (aufwändige) Simulation der Druckluftanlagenkonfiguration durchgeführt.
Die Berechnung eines minimalen Konfigurationskostenwerts beruht auf der Idee, dass auf die Durchführung einer genaueren, aber hinsichtlich der Rechnerleistung teuren, Berechnung verzichtet werden kann, wenn bereits eine konservative Kostenschätzung - also ein geschätzter Kostenwert, der in jedem Fall niedriger ist als die tatsächlichen Kosten - schlechter (höher) ist als der Gütewert der aktuell besten bekannten Druckluftkonfiguration (d.h. der aktuell günstigste bekannte Kostenwert). Insbesondere kann auf die Durchführung einer kostenintensiven Computersimulation verzichtet werden, wenn der minimale Konfigurationskostenwert hinsichtlich des Gütekriteriums schlechter ist als der aktuell beste Gütewert.
In einer Ausführungsform umfasst das Berechnen des mindestens einen Gütewerts einer Druckluftanlagenkonfiguration das Berechnen eines minimalen Astkostenwerts, der, vorzugsweise auf einer Abschätzung basierend, einen unteren Schrankenwert für die Kosten derjenigen weiteren, insbesondere in der verzweigten Datenstruktur (noch) nicht durch Knotendatenstrukturen repräsentierten, Druckluftanlagenkonfigurationen angibt, die die Verdichter der Druckluftanlagenkonfiguration enthalten. Diejenigen weiteren Druckluftanlagenkonfigurationen, die die Verdichter der (aktuell betrachteten) Druckluftanlagenkonfiguration enthalten sind insbesondere (alle) diejenigen weiteren, insbesondere in der verzweigten Datenstruktur (noch) nicht durch Knotendatenstrukturen repräsentierten Druckluftanlagenkonfigurationen (d.h. bislang nicht betrachtete, aber prinzipiell mögliche
Druckluftanlagenkonfigurationen), deren Verdichter-Knotendatenstrukturen auf tieferen Knotenebenen relativ zur Knotenebene derjenigen Verdichter- Knotendatenstruktur liegen, die der (aktuell betrachteten) Druckluftanlagenkonfiguration entspricht. Ein unterer Schrankenwert als minimaler Astkostenwert kann als eine (konservative) Abschätzung der Kosten verstanden werden, die mit Sicherheit unter den (relativ genau) berechneten Kosten aller Druckluftanlagekonfiguration eines Asts der verzweigten Datenstruktur liegt, vorzugsweise basierend auf heuristischen Methoden. Der minimale Astkostenwert basiert vorzugsweise auf Energiekosten eines Verdichters der Verdichterliste und/oder Investitionskosten mindestens einer der, vorzugsweise aller, Komponenten der Druckluftanlagenkonfiguration. Die die Energiekosten werden vorzugsweise basierend auf dem Energieverbrauch desjenigen Verdichters mit der höchsten Energieeffizienz aller in der Verdichterliste (nicht nur in der betrachteten Druckluftanlagenkonfiguration) enthaltenen Verdichter berechnet. Die Investitionskosten werden vorzugsweise als die Summe der Investitionskosten der in der Druckluftanlagenkonfiguration enthaltenen Verdichter berechnet. Der minimale Astkostenwert gibt insbesondere eine konservative Abschätzung der Kosten derjenigen
Druckluftanlagenkonfiguration an, die dem Ast der verzweigten Datenstruktur (Baum) angehören, der an dem Knoten der aktuell betrachteten Druckluftanlagenkonfiguration beginnt. Der minimale Astkostenwert gibt insbesondere einen unteren Schrankenwert für die Kosten aller einem Elternknoten direkt oder indirekt zugeordneten Druckluftanlagenkonfigurationen an, die potenziell noch erzeugt werden könnten. Insbesondere wird zur Berechnung des minimalen Konfigurationskostenwerts keine (aufwändige) Simulation der Druckluftanlagenkonfiguration durchgeführt. Die Berechnung eines minimalen Astkostenwerts beruht auf der Idee, dass auf eine weitere Verzweigung der Datenstruktur verzichtet werden kann, wenn bereits eine konservative Kostenschätzung - also ein geschätzter Kostenwert, der in jedem Fall niedriger ist als die tatsächlichen Kosten - schlechter (höher) ist als der Gütewert der aktuell besten bekannten Druckluftkonfiguration (d.h. der aktuell günstigste bekannte Kostenwert). Denn durch das Hinzufügen zusätzlicher Knotendatenstrukturen, die tatsächlich zur Druckluftanlage hinzugefügten Komponenten repräsentieren, würden die Kosten der entsprechenden Druckluftanlagenkonfiguration steigen. Die Erzeugung weiterer Kindknotendatenstrukturen kann frühzeitig verhindert werden, wenn der einer Elternknotendatenstruktur zugeordnete minimale Astkostenwert hinsichtlich des Gütekriteriums schlechter ist als der aktuell beste Gütewert.
In einer Ausführungsform wird basierend auf einem einer Druckluftanlagenkonfiguration zugeordneten Gütewert, vorzugsweise basierend auf dem minimalen Astkostenwert, das Erzeugen weiterer Verdichter- Kindknotendatenstrukturen einer Verdichter-Elternknotendatenstruktur ausgeschlossen oder bereits erzeugte Verdichter-Kindknotendatenstrukturen einer Verdichter-Elternknotendatenstruktur werden gelöscht, insbesondere falls der Gütewert, vorzugsweise der minimale Astkostenwert, das Gütekriterium schlechter erfüllt als ein gespeicherter aktuell bester Gütewert, der einer aktuell besten Druckluftanlagenkonfiguration zugeordnet ist. Dieses Vorgehen entspricht insbesondere dem sog. Beschränken (engl bounding ) eines Branch-and-bound- Verfahrens. Weitere Verdichter-Kindknotendatenstrukturen werden insbesondere dann nicht erzeugt oder gelöscht, falls der minimale Astkostenwert höher ist als der aktuell beste Gütewert. Der aktuell beste Gütewert kann ein durch eine Simulation berechneter simulierter Kostenwert sein. Durch das Beschränken kann eine unnötige Vergrößerung bzw. Verzweigung der verzweigten Datenstruktur (Baum) vermieden werden. Die Anzahl der zu prüfenden Druckluftkonfigurationen wird dadurch beschränkt. Dadurch werden Rechenkapazitäten für unnötigerweise betrachtete Druckluftkonfigurationen eingespart. Das Verfahren wird dadurch beschleunigt, ohne das Auffinden einer besseren (optimalen) Lösung auszuschließen.
In einer Ausführungsform umfasst das Berechnen eines Gütewerts das Durchfüh ren einer Computersimulation und das Berechnen eines simulierten Kostenwerts basierend auf Ergebnissen der Computersimulation, wobei der simulierte Kosten wert Kosten der Druckluftanlagenkonfiguration über eine bestimmte (vorgege bene) Betriebsdauer angibt. Die bestimmte Betriebsdauer wird insbesondere von einem Nutzer vorgegeben (Simulationshorizont). Beispielsweise kann die Betriebs dauer einen simulierten Zeitraum von sieben Tagen umfassen und vorzugsweise auf einen Zeitraum von einem Jahr extrapoliert werden. Die Computersimulation basiert insbesondere auf einem Simulationsmodell der Druckluftanlagenkonfigura tion, das ein dynamisches Verhalten der Druckluftanlagenkonfiguration abbildet, wobei das Simulationsmodell vorzugsweise ein, vorzugsweise von einem Nutzer, vorgegebenes zeitlich veränderliches Druckluftverbrauchsprofil (für eine Konfigu ration aus Verdichters) oder Gegendruckprofil (für eine Konfiguration aus Geblä sen) als Randbedingung berücksichtigt und/oder ein dynamisches Betriebsverhal ten mindestens eines Verdichters der Druckluftanlagenkonfiguration abbildet und/oder das Steuerungsverhalten einer zentralen Steuerung der Druckluftanlage, insbesondere einer Verbundsteuerung, abbildet. Das Simulationsmodell basiert insbesondere auf einem Satz mehrerer (zeitabhängiger), vorzugsweise partieller, Differentialgleichungen, die insbesondere durch numerische Integrationsverfahren (iterativ) gelöst, insbesondere schrittweise (mittels vorgegebener Zeitschrittwei ten) über Zeit integriert werden. Ein Druckluftverbrauchsprofil gibt insbesondere die einem Verbraucher zur Verfügung gestellte Druckluftmenge über die Zeit (Mengenprofil über die Zeit) an. Ein Druckluftverbrauchsprofil wird typischerweise für Verdichter angegeben. Ein Gegendruckprofil wird typischerweise für Gebläse angegeben, die im Sinn der Erfindung ebenfalls als Verdichter verstanden werden können. Unter einer Verbundsteuerung werden die in WO 2010/072808 A2 und WO 2010/072803 Al beschriebenen Steuerungsverfahren verstanden, deren Be schreibung durch Bezugnahme in die vorliegende Anmeldung aufgenommen wer den. Eine Computersimulation ermöglicht eine sehr genaue Berechnung der Kos ten einer Druckluftanlagenkonfiguration, wie sie während des Betriebs der Druck luftanlage anfallen würden. Der simulierte Kostenwert gibt insbesondere die Ener giekosten und/oder Wartungskosten der Druckluftanlagenkonfiguration an. Die Computersimulation ist im Hinblick auf die Rechenkapazitäten und Rechenzeit re lativ teuer, insbesondere im Vergleich zur Erzeugung der verzweigten Datenstruk tur und der Berechnung eines minimalen Konfigurationskostenwerts oder eines minimalen Astkostenwerts, die durch eine (deutlich) einfachere Berechnung er mittelt werden.
In einer Ausführungsform umfasst das Verfahren das Speichern mindestens einer Druckluftanlagenkonfiguration in einer Simulationswarteliste, die Druckluftanlagenkonfigurationen angibt, die für die Durchführung einer Computersimulation bestimmt sind. In einer Simulationswarteliste werden insbesondere solche Druckluftanlagenkonfigurationen zwischengespeichert, deren minimaler Konfigurationskostenwert geringer ist als der aktuell beste Gütewert. Durch die Durchführung einer rechenintensiven Computersimulation nur für die begrenzte Anzahl von Druckluftanlagenkonfigurationen in der Simulationswarteliste, werden die Rechenressourcen nur für die aussichtsreichsten Druckluftanlagenkonfigurationen in Anspruch genommen. Dadurch kann auch für komplexe und genaue Simulationsmodelle in relativ kurzer Zeit eine geeignete, vorzugsweise die optimale, Auslegungskonfiguration gefunden werden.
In einer Ausführungsform werden Computersimulationen für verschiedene Druckluftanlagenkonfigurationen para llelisiert, insbesondere durch verschiedene Prozessoren oder durch verschiedene Gruppen von Prozessoren, vorzugsweise zumindest teilweise zeitgleich, durchgeführt. Vorzugsweise werden die in einer Simulationswarteliste für die Simulation bereitgehaltenen Druckluftanlagenkonfigurationen unabhängig voneinander von verschiedenen Prozessoren simuliert. Während sich die Erzeugung der verzweigten Datenstruktur (Baum) nicht, oder nur schwierig, parallelisieren lässt, können die durch die verzweigte Datenstruktur aufgefundenen Druckluftanlagenkonfigurationen unabhängig voneinander simuliert werden. Die Computersimulationen stellen im allgemeinen deutlich höhere Anforderungen an die Rechenkapazitäten als das Aufbauen der verzweigten Datenstruktur. Durch die Parallelisierung der Computersimulationen kann das Verfahren im Vergleich zu einer sequenziellen Durchführung der Computersimulationen für geeignete aufgefundene Druckluftanlagenkonfigurationen deutlich beschleunigt werden.
In einer Ausführungsform werden mindestens ein Schritt zum Erzeugen der verzweigten Datenstruktur und die Computersimulation für eine Druckluftanlagenkonfiguration zumindest teilweise zeitgleich durchgeführt. Insbesondere laufen ein Algorithmus zum Erzeugen der verzweigten Datenstruktur und die Computersimulationen für die durch den Algorithmus aufgefundenen Druckluftanlagenkonfigurationen zeitlich parallel ab.
In einer Ausführungsform umfasst das Verfahren das Pausieren von Schritten zum Erzeugen der verzweigten Datenstruktur, falls die Anzahl der Druckluftanlagenkonfigurationen in der Simulationswarteliste eine vorgegebene Maximalanzahl erreicht, insbesondere bis die Anzahl der Druckluftanlagenkonfigurationen in der Simulationswarteliste einen Wert unterhalb der Maximalanzahl erreicht. Dadurch kann verhindert werden, dass für unnötig viele (verhältnismäßig schlechte) Druckluftanlagenkonfigurationen eine Computersimulation durchgeführt wird. Durch Begrenzung der Länge der Simulationswarteliste können durch die Computersimulation simulierten Kostenwerte, die potenziell eine neue aktuell beste Druckluftanlagenkonfiguration anzeigen, beim Erzeugen der verzweigten Datenstruktur berücksichtigt werden. Insbesondere durch einen Vergleich der simulierten Kostenwerte mit den minimalen Astkostenwerten für in Betracht gezogene Druckluftanlagenkonfigurationen kann ein Ast der zweiten Datenstruktur gegebenenfalls frühzeitig abgeschnitten werden, wodurch die Aufnahme einer oder mehrerer schlechterer Druckluftanlagenkonfigurationen in der Simulationswarteliste rechtzeitig verhindert werden kann. Das Verfahren spart dadurch Rechenressourcen und wird beschleunigt.
In einer Ausführungsform ist das Bereitstellen mindestens einer Druckluftanlagenkonfiguration das Ausgeben der, vorzugsweise optimalen, Druckluftanlagenkonfiguration, wobei insbesondere deren zugeordneter Gütewert, vorzugsweise deren zugeordneter simulierter Kostenwert, das Gütekriterium besser erfüllt als die Gütewerte aller anderen Druckluftanlagenkonfigurationen, die basierend auf der Verdichterliste erzeugbar sind. Insofern löst das erfindungsgemäße Verfahren ein Optimierungsproblem.
Die genannte Aufgabe wird außerdem insbesondere gelöst durch ein computerlesbares Speichermedium mit Instruktionen, die, wenn sie auf mindestens einer Recheneinheit ausgeführt werden, zumindest einige, vorzugsweise alle, Schritte des erfindungsgemäßen Verfahrens implementieren. Das erfindungsgemäße computerlesbare Speichermedium hat ähnliche Vorteile, wie sie bereits im Zusammenhang mit dem erfindungsgemäßen Verfahren beschrieben wurden. Das Speichermedium kann insbesondere Bestandteil des Notebooks eines Nutzers, beispielsweise eines Außendienstmitarbeiters eines Anbieters von Druckluftanlagen oder eines Servers eines Anbieters von Druckluftanlagen sein.
Die genannte Aufgabe wird außerdem insbesondere gelöst durch einen Server mit einem erfindungsgemäßen computerlesbaren Speichermedium und mindestens einer Recheneinheit zur Ausführung der Instruktionen.
Die genannte Aufgabe wird außerdem insbesondere gelöst durch ein Endgerät, das dazu ausgebildet ist, Komponentendaten an einen Server, vorzugsweise einen Server nach Anspruch 26, zu senden, wobei die Komponentendaten Komponenten einer Druckluftanlage und mindestens eine technische Kenngröße jeder Komponente angeben, wobei die Komponentendaten mindestens eine Komponentenliste mit mehreren funktionsgleichen Komponenten unterschiedlichen Typs und mindestens einer der jeweiligen Komponente zugeordneten technischen Kenngröße umfassen, wobei eine Komponentenliste eine Verdichterliste ist, die mehrere Verdichter unterschiedlichen Typs enthält, wobei das Endgerät insbesondere weiter dazu ausgebildet ist, Nebenbedingungsdaten, die mindestens eine Nebenbedingung für eine Druckluftanlage angeben, vorzugsweise eine Nebenbedingung gemäß einer zuvor beschriebenen Ausführungsform des Verfahrens, an einen Server, vorzugsweise einen erfindungsgemäßen Server, zu senden, und/oder insbesondere ein gewünschtes Druckluftverbrauchsprofil für eine Druckluftanlage an einen Server, vorzugsweise einen erfindungsgemäßen Server, zu senden und/oder insbesondere mindestens eine Druckluftanlagenkonfiguration, vorzugsweise mit einem zugeordneten Gütewert, anzuzeigen. Ausführungsbeispiele der Erfindung werden nachfolgend anhand der Zeichnungen näher erläutert. Hierbei zeigen:
Figur 1 eine schematische Darstellung einer Druckluftanlage; Figur 2 ein Verfahren zur Auslegung einer Druckluftanlage aus dem Stand der Technik;
Figur 3 eine allgemeine schematische Darstellung des Ablaufs des Verfahrens gemäß der Erfindung;
Figur 4 eine schematische Darstellung des Lösungsraums für Druckluftanlagenkonfigurationen gemäß dem Verfahren der Erfindung;
Figur 5 eine schematische Darstellung einer verzweigten Datenstruktur, der Komponentendaten und der Druckluftanlagenkonfigurationsdaten gemäß einer Ausführungsform des Verfahrens der Erfindung;
Figur 6 eine schematische Darstellung eines Ablaufs des Verfahrens gemäß der Erfindung zum Auffinden einer optimalen Druckluftanlagenkonfiguration;
Figur 7 eine schematische Darstellung einer beispielhaften verzweigten Datenstruktur (Baum) als Bestandteil der Erfindung;
Figur 8 eine schematische Darstellung eines beispielhaften Ablaufs zur Erzeugung einer verzweigten Datenstruktur als Bestandteil der Erfindung;
Figur 9a ein erster Teil einer detaillierten schematischen Darstellung einer beispielhaften verzweigten Datenstruktur (Baum) als Bestandteil der Erfindung; Figur 9b ein zweiter Teil der Darstellung einer beispielhaften verzweigten Datenstruktur nach Figur 9a; Figur 10 ein schematisches Ablaufdiagramm der Erzeugung einer verzweigten Datenstruktur als Bestandteil der Erfindung;
Figur 11 eine schematische Darstellung eines Simulationsmodells einer Druckluftanlage;
Figur 12 eine schematische Darstellung einer Simulation als Bestandteil des Verfahrens gemäß der Erfindung.
In der nachfolgenden Beschreibung der Erfindung werden für gleiche und gleich wirkende Elemente und Verfahrensschritte dieselben Bezugszeichen verwendet.
Druckluftanlagen (Druckluftstationen) werden durch eine Vielzahl verschiedener Komponenten aufgebaut, die in definierter Weise angeordnet und miteinander verschaltet bzw. verbunden sind. Bei den Komponenten handelt es sich um Kom ponenten der Drucklufterzeugung, Druckluftaufbereitung, Druckluftspeicherung und Druckluftverteilung. Bestimmte Komponenten weisen eigene Steuerungen auf. Häufig haben Druckluftanlage übergeordnete Steuerungen für die gesamte Anlage.
Figur 1 zeigt eine schematische Darstellung einer Druckluftanlage 1, die zwei pa rallele Druckluftpfade 2 und 3 aufweist. Die beiden parallelen Druckluftpfade 2, 3 weisen den Verdichter 11, den Trockner 21 und den Filter 31 bzw. den Verdichter 12, den Trockner 22 und den Filter 32 auf. Die Trockner 21, 22 und Filter 31, 32 sind jeweils stromabwärts der Verdichter 11, 12 angeordnet. Beide Druckluftpfade 2, 3 münden in einen gemeinsamen Drucklufttank 40, der der Speicherung von Druckluft dient. Aus dem Drucklufttank 40, wird Druckluft über ein Druckluftnetz an einen oder mehrere Verbraucher 50 verteilt. Die Verdichter 11, 12 der Druck luftanlage 1 werden durch eine zentrale Steuerung 60 geregelt.
Eine Druckluftanlagenkonfiguration gibt die Menge der Komponenten einer Druck luftanlage und deren Verschaltung (Anordnung und Verbindung der Komponenten relativ zueinander) an. Wenn nachfolgend von einer „Konfiguration" gesprochen wird oder eine Figur sich auf eine „Konfiguration" bezieht, ist stets eine Druckluft anlagenkonfiguration, also eine Konfiguration einer Druckluftanlage, gemeint. In sofern zeigt Figur 1 eine bestimmte reale Druckluftanlagenkonfiguration, die bei der Auslegung der realen bestehenden Druckluftanlage 1 gewählt wurde. Druckluftanlagen müssen gemäß dem Bedarf des Nutzers ausgelegt werden. Für die Auslegung einer Druckluftstation, also die Neuplanung, Abänderung (Entfer nen oder Ersetzen von Komponenten) oder Erweiterung der Druckluftanlage, kommen typischerweise eine Vielzahl verschiedener Komponenten in Betracht, die ein oder verschiedene Hersteller in ihrem Produktportfolio anbieten. Die Ausle gung muss ein bestimmtes Gütekriterium erfüllen, in wirtschaftlicher Hinsicht zum Beispiel die Lebenszykluskosten oder den sog. „Return on invest" und in techni scher Hinsicht ein vom Nutzer vorgegebenes oder angenommenes Druckluftver brauchsprofil. Aufgabe der Auslegung ist es, eine Druckluftkonfiguration (Ausle gungskonfiguration) zu finden, die das Gütekriterium erfüllt.
Wesentliche Einflussfaktoren, die im Gütekriterium typischerweise berücksichtigt werden, sind Energiekosten, Wartungskosten und Investitionskosten, wobei sich Energiekosten und Wartungskosten von den Investitionskosten dadurch unter scheiden, dass die Investitionskosten allein durch Analyse der Konfiguration an sich ermittelt werden können, während für die Ermittlung von Energiekosten und Wartungskosten grundsätzlich das dynamische Verhalten der Komponenten in der konkreten Konfiguration ermittelt werden muss. Aufgrund des dynamischen Ver haltens der Komponenten in der konkreten Konfiguration kann dann auf die Ener giekosten und Wartungskosten geschlossen werden.
Figur 2 zeigt ein Verfahren zur manuellen Ermittlung einer Druckluftstations- Konfiguration aus dem Stand der Technik. Das Verfahren gemäß Fig. 2 ist zwar hinsichtlich der Simulation teilweise computergestützt, läuft aber grundsätzlich manuell ab. Ein Nutzer oder Bediener denkt sich eine Konfiguration aus. Hierfür greift er auf ein Produktportfolio von Komponenten, wie in einem Katalog, zurück und berücksichtigt gegebenenfalls vorhandene Nebenbedingungen. Auf Basis der ausgedachten Konfiguration erstellt der Nutzer manuell ein Simulationsmodell mit Hilfe einer Simulationssoftware. Auf Basis des Simulationsmodells wird anschließend eine Simulation durchgeführt. Die Durchführung der Simulation selbst erfolgt automatisch. Ist die Simulation durchgeführt, so wird die Konfiguration auf Basis des Simulationsergebnisses bewertet. Insbesondere werden die für die Bewertung notwendigen Werte aus dem Simulationsergebnis ermittelt. Ist die Konfiguration als mögliche Lösung für die Auslegung interessant, so merkt der Nutzer sich diese Konfiguration. Anschließend prüft der Nutzer, ob unter den bereits gemerkten Konfigurationen eine ausreichend gute Lösung vorhanden ist. Ist dies nicht der Fall, prüft der Bediener ob er noch eine Idee für eine weitere Konfiguration, die eine ausreichend gute Lösung sein könnte. Hat der Nutzer noch eine solche Idee, geht das Verfahren in die nächste Iteration, in der eine konkrete Konfiguration ausgedacht wird. Hat der Nutzer keine Idee, so ist das Verfahren beendet. Falls unter den gemerkten Konfigurationen bereits eine ausreichend gute Lösung vorhanden ist, kann der Benutzer das Verfahren beenden und diese Konfiguration zur Auslegung der Druckluftanlage benutzen.
Das gemäß Figur 2 durchgeführte Verfahren sieht die Erstellung, Simulation und Bewertung mehrerer Konfigurationen vor. Dabei stellt das menschliche Ausdenken von Konfigurationen und die manuelle Erstellung des Simulationsmodells eine Einschränkung für das Auffinden geeigneter Konfigurationen dar. Das Ausdenken von Konfigurationen gemäß dem Verfahren von Figur 2 ist ein kreativer Prozess. Dauer und Ergebnis dieses Prozesses hängen wesentlich von der Erfahrung des Nutzers ab, denn beim kreativen Prozess greift der Nutzer auf Heuristiken, also Erfahrungswissen, zurück, dass er sich erarbeitet hat. Ein erfahrener Nutzer wird tendenziell bessere Konfigurationen in kürzerer Zeit ermitteln. Es gibt jedoch keine Garantie, dass selbst ein erfahrener Nutzer die bestmögliche Konfiguration findet.
Außerdem müssen die ausgedachten Konfigurationen vor der Durchführung der Simulation der Simulationssoftware bereitgestellt werden. Denn die Güte einer Konfiguration kann erst nach Durchführung einer Simulation zuverlässig bewertet werden. Die Erstellung eines Konfigurationsmodells für die Simulation benötigt Zeit. Rechnet man nur 3 Minuten für die Eingabe einer Konfiguration, so kann man pro Stunde nicht mehr als 20 Konfigurationen prüfen. In begrenzter Zeit kann nur eine eingeschränkte Anzahl an Konfigurationen geprüft werden. Es ist möglich, sie Zeit nicht ausreicht, um die bestmögliche Konfiguration zu finden.
Anhand eines Rechenbeispiels wird erläutert, dass die Anzahl der möglichen Konfigurationen mit der Anzahl der Komponenten einer Druckluftanlage und mit der Anzahl der in einem Produktportfolio zur Verfügung stehenden Komponenten schnell, nämlich exponentiell, steigt. Betrachtet werden nachfolgend vereinfachend nur die Verdichter einer Druckluftanlage. Das Produktportfolio enthält beispielsweise verschiedene Verdichtertypen. Unter der Annahme, dass bis zu 8 Verdichter in einer Druckluftanlage aufgestellt werden können ergeben sich unter Vernachlässigung von Permutation 8
^ 20‘ = 201 + 202 + 203 + ··· + 208 = 26.947.368.420 = 2.695 * 1010 i mögliche Kombinationen, also mögliche potenzielle Konfigurationen mit acht parallelgeschalteten Verdichtern in einer Druckluftanlage. Bei dem in Figur 2 dargestellten Verfahren aus dem Stand der Technik besteht das Problem, dass aufgrund der Vielzahl von Möglichkeiten nicht der gesamte Lösungsraum systematisch nach der besten Konfiguration durchsucht werden kann. Zudem ist bei dem aus dem Stand der Technik bekannten Verfahren nicht sichergestellt, dass die optimale Konfiguration tatsächlich gefunden wird.
Ausgehend von diesem Problem liegt der vorliegenden Erfindung die Erkenntnis zugrunde, dass die Auslegung einer Druckluftanlage ein Optimierungsproblem darstellt, dessen Lösung die unter den zur Verfügung stehenden Komponenten und gegebenen Bedingungen die optimale Konfiguration der Druckluftanlage ist. Figur 3 zeigt eine allgemeine schematische Darstellung des Ablaufs eines computergestützten Verfahrens der vorliegenden Erfindung zum Auffinden der optimalen Lösung für die Konfiguration einer Druckluftanlage. Das in Figur 3 dargestellte Optimierungsproblem besteht darin, auf Basis einer gegebenen Ausgangskonfiguration einer bestehenden Druckluftanlage und mit in einem Produktportfolio verfügbaren Komponenten einer Druckluftanlage, insbesondere Verdichtern VI, V2, ...Vn (siehe Figur, 2, 7, 8, 9a, 9b), für einen gegebenen Druckluftverbrauchsverlauf unter Berücksichtigung vorgegebener
Nebenbedingungen anhand eines vorgegebenen Gütekriteriums geeignete Druckluftanlagenkonfigurationen zu identifizieren und bereitzustellen, insbesondere die optimale Druckluftanlagenkonfiguration. Das erfindungsgemäße Verfahren zum Bereitstellen mindestens einer Auslegungskonfiguration einer Druckluftanlage löst das in Figur 3 skizzierte Problem.
In dem Verfahren nach Figur 3 wird eine Ausgangskonfiguration berücksichtigt.
Es ist möglich, dass eine bestehende Druckluftstation geändert und/oder erwei tert werden soll, beispielsweise weil eine oder mehrere Komponenten der Druck luftstation ihr Lebenszeitende erreicht haben und daher ausgetauscht werden müssen. Es kann auch sein, dass die Wirtschaftlichkeit der Druckluftstation durch Austausch von alten Komponenten durch neuere effizientere Komponenten erhöht werden soll. Außerdem ist denkbar, dass der Druckluftverbrauch absehbar soweit ansteigt, dass die bestehende Druckluftstation diesen nicht mehr zuverlässig de cken werden kann. In solchen Fällen ist bei der Auslegung der Druckluftstation eine Ausgangskonfiguration zu berücksichtigen. Durch die Abänderung oder Er weiterung der Ausgangskonfiguration entstehen neue Konfigurationen, die als (optimale) Konfigurationen in Betracht kommen. Wenn eine Ausgangskonfigura tion berücksichtigt werden soll, ist zu beachten, dass für Komponenten, die in der neuen Konfiguration in Bezug auf die Ausgangskonfiguration erhalten bleiben, keine Investitionskosten anfallen. Für Komponenten, die in der neuen Konfigura tion in Bezug auf die Ausgangskonfiguration entfernt bzw. ersetzt werden, fallen grundsätzlich negative Investitionskosten an, denn diese Komponenten können als gebrauchte Komponenten veräußert werden, womit ein Ertrag erzielt wird. Bei einer Neuplanung würde die Ausgangskonfiguration einer leeren Konfiguration entsprechen, also eine Konfiguration ohne Komponenten.
Figur 4 illustriert, wie der Lösungsraum möglicher Druckluftkonfigurationen durch das Verfahren eingeschränkt werden kann. Der gesamte Lösungsraum ist durch alle kombinatorischen Möglichkeiten der zur Verfügung stehenden Komponenten, insbesondere durch die in der Verdichterliste Lv (siehe Figur 5) enthaltenen Verdichter definiert. Der Lösungsraum kann durch den Ausschluss ungeeigneter Konfigurationen eingeschränkt werden, wodurch weniger Konfigurationen als Lösung in Betracht gezogen werden müssen.
Bestimmte Konfigurationen können ausgeschlossen werden, weil sie bestimmte von einem Nutzer vorgegebene Nebenbedingungen (siehe Figuren 3 und 6) nicht erfüllen, beispielsweise
• eine maximale Anzahl von Verdichtern,
• eine maximale Anzahl von unterschiedlichen Verdichtertypen,
• die Vorgabe, ob drehzahlvariable Verdichter enthalten sein dürfen oder müs sen,
• eine maximale Aufstellfläche der Druckluftanlage,
• einen erforderlichen Minimaldruck der Druckluftanlage und/oder
• einen erforderlichen Maximaldruck der Druckluftanlage,
• ein maximales Investitionsbudget.
Der Lösungsraum kann außerdem durch die Schranken eines sog. branch-and- bound-Ve rfahrens eingeschränkt werden, dass für das erfindungsgemäße Verfah ren verwendet wird, um die verzweigte Datenstruktur B (siehe Figur 5, 7, 9a, 9b) aufzubauen. Durch untere Schranken, beispielsweise durch einen minimalen Ast- kostenwert GBranchmin (siehe Figur 8, 9a, 9b, 10) können frühzeitig solche Konfi gurationen ausgeschlossen werden, die im Hinblick auf das Gütekriterium sicher schlechter sind als die aktuell beste Konfiguration Konfbest (siehe Figur 6, 10).
Solche Konfigurationen, die die Nebenbedingungen erfüllen und durch das branch- and-bound-Ve rfahren in einer verzweigten Datenstruktur B abgebildet werden, kommen grundsätzlich für eine Simulation in Betracht, um den Gütewert hinsicht lich des Gütekriteriums möglichst genau zu berechnen. Die Simulation kann die Energiekosten, Wartungskosten, Investitionskosten sowie ein vorgegebenes Druck luftverbrauchsprofil berücksichtigen. Weitere Einflussfaktoren, wie eine Wärme rückgewinnung aus der Druckluftanlage, können ebenfalls berücksichtigt werden.
Aus den simulierten Konfigurationen ergeben sich anhand der ermittelten Güte werte GsimCosts (siehe Figur 8, 9a, 9b, 10, 12) eine oder mehrere Konfigurationen als beste Lösungen. Die Konfiguration mit dem insgesamt besten Gütewert Gsim Costs aller betrachteten Konfigurationen ist die optimale Lösung des Optimierungs problems, nach der die Druckluftanlage ausgelegt werden sollte.
Die Erzeugung einer verzweigten Datenstruktur B als Bestandteil der vorliegenden Erfindung wird mit Bezug auf Figur 5 erläutert. Beispielhafte Datenstrukturen B sind auch in den Figuren 7,8, 9a und 9b dargestellt. Figur 10 enthält ein Ablaufdi agramm zum Erzeugen einer verzweigten Datenstruktur B. Das erfindungsgemäße Verfahren beruht auf der Idee, die zur Verfügung stehenden Komponenten aus ei nem Produktportfolio als Komponentenlisten Lk von funktionsgleichen Komponen ten aufzufassen, deren Listenelemente in allen kombinatorischen Möglichkeiten miteinander kombiniert werden können, um eine Druckluftanlagenkonfiguration zu bilden. Die Komponentenlisten Lk enthalten technische und wirtschaftliche Ei genschaften, insbesondere technische Kenngrößen Kt und wirtschaftliche Kenn größen Kw der jeweiligen Komponenten. Grundsätzlich können Komponenten ei ner Komponentenliste Lk als beliebig oft verfügbar für die Erzeugung von Konfi gurationen angesehen werden. Eine Komponente aus einer Komponentenliste Lk kann also mehrfach in eine Konfiguration eingebaut werden. Das systematische Durchprobieren aller Möglichkeiten würde zwar auch die optimale Lösung be trachten, ist praktisch aufgrund der Vielzahl der Möglichkeiten aber nicht durch führbar. Das erfindungsgemäße Verfahren nutzt deshalb eine verzweigte Daten struktur B, um die prinzipiell in Betracht kommenden Konfigurationen (Anzahl N) Konfl, Konf2, ..., KonfN systematisch durchlaufen zu können. Solche verzweigten Datenstrukturen B sind prinzipiell als Bäume bekannt, die durch einen Algorith mus erstellt werden. Erfindungsgemäß wird ein Branch-and-Bound-Verfahren ver wendet, um die verzweigte Datenstruktur B zu erzeugen.
Die in einem Produktportfolio eines Anbieters für die Auslegung einer Druckluft anlage verfügbaren Komponenten liegen in Form von Komponentendaten Dk vor, wobei funktionsgleiche Komponenten in Komponentenlisten Lk zusammengefasst sind. Die n verschiedenen Verdichter VI, V2 bis Vn sind in einer Verdichterliste Lv gemäß einem Sortierkriterium enthalten. Die m verschiedenen Komponenten zur Druckluftaufbereitung KAI, KA2 bis KAm und die p verschiedenen Komponenten zur Druckluftspeicherung KS1, KS2, bis KSp sind jeweils in einer Komponenten liste Lk enthalten. Basierend auf den Komponentendaten Dk wird erfindungsge mäß eine verzweigte Datenstruktur B erzeugt, die mögliche Kombinationen der Komponenten angibt.
Figur 5 stellt eine Ausführungsform einer verzweigten Datenstruktur B als Be standteil des erfindungsgemäßen Verfahrens dar. Beispielhaft sind drei Knoten ebenen B0, Bl, B2 eine Vielzahl von Knotendatenstrukturen zugeordnet, wobei der höchsten Knotenebene B0 nur eine einzige Verdichter-Knotendatenstruktur BEvO, der ersten Knotenebene Bl die Verdichter-Elternknotendatenstrukturen BEvl, BEv2, bis BEvn und der zweiten Knotenebene B2 die Verdichter-Kindkno tendatenstrukturen BKvl, BKv2, ..., Bkvn zugeordnet sind. Jede Verdichter-Kind knotendatenstruktur auf einer relativ tieferen Knotenebene Bt ist einer Elternkno tendatenstruktur auf einer relativ höheren Knotenebene Bh zugeordnet. Bezüglich der Knotenebene Bl stellt B0 die höhere Knotenebene Bh dar. Bezüglich der Kno tenebene B2 stellt Bl die höhere Knotenebene Bh dar. Von einer höheren Knoten ebene Bh zu einer tieferen Knotenebene Bt kann eine Verzweigung stattfinden, sodass sich die Anzahl der Verdichter-Knotendatenstrukturen auf der tieferen Knotenebene Bt größer sein kann. Die Verdichter-Elternknotendatenstruktur BEvO entspricht im vorliegenden Beispiel einer leeren Ausgangskonfiguration einer Druckluftanlage und ist insofern eine Knotendatenstruktur, die keine Verdichter beinhaltet. Falls eine Ausgangskonfiguration vorhanden ist, könnte diese durch die Verdichter-Elternknotendatenstruktur BEvO abgebildet sein. Die verzweigte Datenstruktur B wird durch eine rekursive Schleife aufgebaut, wobei so lange Verdichter-Knotendatenstrukturen erzeugt werden, bis ein Abbruchkriterium er füllt ist. Jede der Verdichter-Elternknotendatenstrukturen BEvl, BEv2 bis BEvn repräsen tiert einen der Verdichter VI, V2 bis Vn, die in der Verdichterliste Lv, die eine der Komponentenlisten Lk ist, enthalten sind. Die Verdichter VI, V2 bis Vn haben je weils einen eindeutigen Verdichtertyp, die sich voneinander unterscheiden. Jedem Verdichter VI, V2 bis Vn ist mindestens eine technische Kenngröße Kt und eine wirtschaftliche Kenngröße Kw zugeordnet, wobei die Verdichterliste Lv weitere In formationen zu jedem Verdichter VI, V2 bis Vn enthalten kann. In der verzweig ten Datenstruktur B stellt jede Verdichter-Knotendatenstruktur eine bestimmte Druckluftanlagenkonfiguration dar. Die jeweilige Druckluftanlagenkonfiguration umfasst die Verdichter der Knotendatenstrukturen, die sich entlang des Knoten pfads (siehe Figur 7) von der jeweiligen Knotendatenstruktur bis zur nächsthöhe ren über alle höheren Knotenebenen aufwärts bis zur höchsten Knotenebene B0 befinden.
In Figur 5 besteht eine beispielhafte erste Druckluftanlagenkonfiguration Konfl aus der Verdichter-Elternknotendatenstruktur BEvl und der zugeordneten Ver- dichter-Kindknotendatenstruktur BKvl, die jeweils einen Verdichter des Typs VI repräsentieren. Eine beispielhafte zweite Druckluftanlagenkonfiguration Konf2 be steht aus der Verdichter-Elternknotendatenstruktur BEvl und der zugeordneten Verdichter-Kindknotendatenstruktur BKv2, die einen Verdichter des Typs VI bzw. einen Verdichter des Typs V2 repräsentieren. Eine alternative beispielhafte zweite Druckluftanlagenkonfiguration Konf2 in Figur 5 besteht aus der Verdichter-Eltern- knotendatenstruktur BEv2 und der zugeordneten Verdichter-Kindknotendaten struktur BKv2, die jeweils einen Verdichter des Typs V2 repräsentieren. Figur 5 illustriert somit die erfindungsgemäße Erzeugung einer ersten Druckluftanlagen konfiguration Konfl sowie beide Alternativen zur Erzeugung einer zweiten Druck luftanlagenkonfiguration Konf2. Die Bezeichnung einer bestimmten Druckluftanla genkonfiguration der in der verzweigten Datenstruktur B abgebildeten Druckluft anlagenkonfigurationen 1 bis N als Konfl, Konf2, ..., KonfN ist beliebig.
In den in Figur 5 dargestellten Druckluftanlagenkonfigurationen Konfl, Konf2 sind die Verdichter VI, VI bzw. VI, V2 jeweils parallelgeschaltet. Die mit jedem Ver dichter in Reihe geschalteten Komponente zur Druckluftaufbereitung KAI ist je weils dieselbe, ebenso wie die Komponente zur Druckluftspeicherung KS1 zu der die beiden parallelen Druckluftpfade zusammengeführt werden. Druckluftanlagen konfigurationsdaten Dkonfl, Dkonf2 geben die Komponenten und deren Verschal tung eindeutig an. Die dargestellten Druckluftanlagenkonfigurationsdaten Dkonf2 beziehen sich auf die Druckluftanlagenkonfiguration Konf2 „VI, V2" mit den Ver dichtern VI und V2 (in Figur 5 links). Druckluftanlagenkonfigurationsdaten der al ternativen Druckluftanlagenkonfiguration Konf2 „V2, V2" (in Figur 5 rechts) wür den analog zwei parallelgeschaltete Verdichter vom Typ V2 umfassen.
Mithilfe der verzweigten Baumstruktur B kann prinzipiell der gesamte Lösungs raum systematisch und computergestützt automatisch durchsucht werden. Alle grundsätzlich geeigneten Konfigurationen, die beispielsweise die Nebenbedingun gen erfüllen, die besten Konfigurationen, die ein vorgegebenes Gütekriterium gut erfüllen, und die (einzige) optimale Konfiguration, die das Gütekriterium am bes ten erfüllt, ist in der verzweigten Baumstruktur B enthalten und kann aufgefun den werden.
Die vorliegende Erfindung stellt ein Verfahren bereit, das vollständig automatisiert die besten Druckluftanlagenkonfigurationen auffindet und zugehörige Gütewerte berechnet. Im Vergleich zu dem in Figur 2 dargestellten Stand der Technik leistet das Verfahren insbesondere die Automatisierung der Ermittlung neuer Konfigurationen, die Erstellung der Konfigurationen für die Bewertung der Güte, die Prüfung, ob eine Konfiguration eine geeignete Lösung ist und die Erkennung, dass die optimale Konfiguration gefunden wurde, sofern diese existiert. Insbesondere hängt das Ergebnis des Verfahrens nicht von der Erfahrung des Nutzers ab. Zudem ist das computerimplementierte Verfahren relativ schnell durchführbar. Durch die Erstellung einer verzweigten Datenstruktur B nach der Idee eines branch-and-bound-Verfahrens wird der zu durchsuchende Lösungsraum so eingeschränkt, d. h. die verzweigte Baumstruktur in geeigneter Weise „beschnitten", dass das Verfahren auch mit begrenzten Rechenkapazitäten schnell gewünschte Auslegungskonfigurationen liefert.
In Figur 6 ist der grundsätzliche Ablauf des erfindungsgemäßen Verfahrens zum Auffinden einer optimalen Druckluftanlagenkonfiguration dargestellt. Wie bereits bezüglich Figur 3 erläutert, werden ausgehend von einer Ausgangskonfiguration basierend auf Komponentendaten Dk der verfügbaren Komponenten, insbesondere einer Verdichterliste Lv, der vorgegebenen Nebenbedingungen und des vorgegebenen Gütekriteriums mithilfe eines Algorithmus zum Erzeugen einer verzweigten Datenstruktur B (siehe z.B. Figur 5) geeignete Konfigurationen (z.B. Konfl, Konf2) ermittelt, die für eine Simulation in Betracht kommen und in einer Simulationswarteliste gespeichert werden. Aufgrund der verzweigten Datenstruktur B betrachtete Simulationen werden aufgrund eines Vergleichs des minimalen Konfigurationskostenwerts GKonfmin mit dem Gütewert Gbest der aktuell besten Konfiguration Konfbest in die Simulationswarteliste aufgenommen, wenn GKonfmin das Gütekriterium besser erfüllt als Gbest. Eine Computersimulation, die auf einem Simulationsmodell einer Druckluftanlage basiert (siehe Figur 12), ermittelt unter Berücksichtigung eines vorgegebenen Druckluftverlaufprofils den simulierten Kostenwert GsimCosts als einen Gütewert der simulierten Konfiguration. Auf Basis von GsimCosts kann die simulierte Konfiguration mit dem Gütewert Gbest der aktuell besten Konfiguration Konfbest verglichen werden. Die am Ende des Verfahrens gespeicherte aktuell beste Konfiguration Konfbest, deren Gütewert GsimCosts das Gütekriterium am besten erfüllt, ist die optimale Konfiguration zur Auslegung der Druckluftanlage.
Eine Idee der Erfindung ist es, dass der Algorithmus zum Aufbau der verzweigten Datenstruktur B und Computersimulationen für aufgrund der Baumstruktur B identifizierte Konfigurationen zeitlich parallel ablaufen. Jedes Mal, wenn eine grundsätzlich geeignete Konfiguration ermittelt wird, wird diese in einer Simulationswarteliste von zu simulierenden Konfigurationen gespeichert. Die Konfigurationen in der Simulationswarteliste werden nacheinander, vorzugsweise parallelisiert auf verschiedenen Rechnern, simuliert und der simulierte Kostenwert GsimCosts als ein Gütewert dieser Konfiguration berechnet. Eine Simulationswarteliste der Länge 1 führt dazu, dass jede für eine Simulation geeignete Konfiguration sequenziell simuliert wird. Über die maximale Länge der Simulationswarteliste kann gesteuert werden, wie viele Konfigurationen durch die Datenstruktur B erzeugt werden dürfen, ohne dass die durch die Simulation für bereits erzeugte Konfigurationen ermittelten simulierten Kostenwerte GsimCosts zu einer effizientesten möglichen Beschränkung der Datenstruktur verwendet werden können. Falls die simulierte Konfiguration als aktuell beste Konfiguration Konfbest mit zugehörigem Gütewert Gbest gespeichert wird, fließt das Simulationsergebnis in die Erzeugung der verzweigten Datenstruktur B ein. Denn der Algorithmus zur Erzeugung der Datenstruktur B berücksichtigt durch einen Vergleich eines minimalen Astkostenwerts GBranchmin mit Gbest, ob durch Hinzufügen weiterer Verdichter-Kindknotendatenstrukturen zur Datenstruktur B überhaupt noch bessere Konfigurationen erzeugt werden können als die aktuell beste Konfiguration Konfbest. Ist das nicht der Fall, werden entsprechende Verdichter- Knotendatenstrukturen gar nicht erst erzeugt. Figur 7 zeigt eine schematische Darstellung einer Ausführungsform einer verzweigten Datenstruktur B auf drei Knotenebenen Bl, B2, B3, also für drei parallelgeschaltete Verdichter. Dieses Beispiel betrifft die Neuplanung einer Druckluftanlage, wobei hier die möglichen Konfigurationen für drei parallel geschaltete Verdichter VI, V2, V3 betrachtet werden und andere Komponenten der Druckluftanlage unberücksichtigt bleiben. Der Wurzelknoten der verzweigten Datenstruktur B auf der Knotenebene BO ist leer, wenn keine Ausgangskonfiguration berücksichtigt wird. Der Lösungsraum, also die Menge aller möglichen Konfigurationen (siehe Figur 4), entsteht durch das Erzeugen von Verdichter-Knotendatenstrukturen in einer rekursiven Schleife. Jede Verdichter- Knotendatenstruktur basiert auf den Komponentendaten Dk eines der Verdichter VI, V2, V3 und repräsentiert eine Druckluftanlagenkonfiguration Konfl bis Konfl6, die aus den Verdichtern entlang des Knotenpfads von der Verdichter- Knotendatenstruktur bis zum Wurzelknoten besteht. Die Tiefe des Baums, also die Anzahl der Knotenebenen Bl, B2 und B3 kann durch die Anzahl der zulässigen Verdichter einer Druckluftanlage als Nebenbedingung begrenzt sein. Im vorliegenden Fall ist die maximale Anzahl der zu verwendenden Verdichtern mit drei vorgegeben.
Typischerweise spielt die Anordnungsreihenfolge von Verdichtern in Druckluftanlagen keine Rolle, sofern alle Verdichter parallel zueinander angeordnet sind. Dieser Tatsache wird in der verzweigten Datenstruktur B dadurch Rechnung getragen, dass keine Knoten in den Baum eingefügt werden, die zu Konfigurationen führen, die sich nur in der Reihenfolge von bereits im Baum vorhandenen Konfigurationen unterscheiden (im oben dargestellten Baum gibt es die Konfiguration „VI, V2, V2", aber nicht die Konfiguration „V2, VI, V2", denn diese beiden Konfigurationen sind bei Vernachlässigung der Reihenfolge äquivalent. Durch das Vermeiden äquivalenter Konfigurationen wird die verzweigte Datenstruktur B (der Baum) und damit der Lösungsraum klein gehalten.
Das Aufbauen des Baumes zur Repräsentation des Lösungsraums lässt sich am einfachsten mit einem rekursiven Algorithmus erklären, wobei auch iterativ ablaufende Algorithmen für den Aufbau des Baumes denkbar sind. Für die Beschreibung des rekursiven Algorithmus wird davon ausgegangen, dass das Produktportfolio an Komponenten nach irgendeinem Kriterium sortiert ist, z.B. nach Investitionskosten aufsteigend, Liefervolumenstrom aufsteigend, nach Typbezeichnung alphabetisch aufsteigend, usw. Die Komponenten kann man sich demnach als geordnete Komponentenlisten Lk vorstellen, in denen jede Komponente eine Listenposition besitzt. Der Algorithmus beginnt an der Wurzel auf der Knotenebene B0 und fügt unterhalb der Wurzel auf der nächsttieferen Knotenebene Bl für jedes Element aus der Verdichterliste einen Kindknoten hinzu. Danach geht der Algorithmus in jeden Kindknoten und fügt in jedem Kindknoten ein neues Element als Kindknoten hinzu, wobei hier für das Hinzufügen von neuen Elementen als Kindknoten gilt, dass nur Elemente aus der sortierten Liste als Kindknoten hinzugefügt werden dürfen, die in der sortierten Liste auf der gleichen Position oder einer nachfolgenden Position angeordnet sind. Für das Hinzufügen von Kindknoten werden auch die Nebenbedingungen berücksichtigt. Beispiele für das bedingte Hinzufügen von Kindknoten sind folgende:
- Ein Kindknoten wird nur dann hinzugefügt, wenn durch das Hinzufügen des Kind knotens die maximal zulässigen Investitionskosten nicht überschritten werden;
- Ein Kindknoten wird nur dann hinzugefügt, wenn durch das Hinzufügen des Kind knotens die maximal zulässige Anzahl an Verdichtern nicht überschritten wird;
- Ein Kindknoten wird nur dann hinzugefügt, wenn durch das Hinzufügen des Kind knotens die maximal zulässige Anzahl an Verdichtertypen nicht überschritten wird.
Der Vorgang für das rekursive Hinzufügen von Kindknoten wird solange fortgesetzt, bis an keiner Stelle in der verzweigten Datenstruktur B mehr ein Kindknoten hinzugefügt werden kann. Die Knoten der verzweigten Datenstruktur B bilden nun, kodiert durch den jeweiligen Knotenpfad von bzw. bis zur Wurzel, die Konfigurationen, die den Lösungsraum aufspannen.
Die in Figur 7 beispielhaft dargestellte verzweigte Datenstruktur B repräsentiert die folgende Liste von 16 Konfigurationen Konfl bis Konfl6, in denen jeweils zwei oder drei Verdichter zueinander parallel geschaltet sind: „VI, VI" (Konfl), „VI, V2" (Konf2), „VI, V3" (Konf3), „VI, VI, VI" (Konf4), „VI, VI, V2" (Konf5), „VI, VI, V3" (Konf6), „VI, V2, V2" (Konf7), „VI, V2, V3" (Konf8), „VI, V3, V3" (Konf9), „V2, V2" (KonflO), „V2, V3" (Konfl 1), „V3, V3" (Konfl2), „V2, V2, V2" (Konfl3), „V2, V2, V3" (Konfl4), „V2, V3, V3" (Konfl5), „V3, V3, V3" (Konfl6). Die Verdichter- Knotendatenstrukturen auf der Ebene Bl stellen keine gültigen Druckluftkonfigurationen dar, da sie jeweils nur einen einzigen Verdichter aufweisen. Im Einzelnen läuft das Aufbauen der in Figur 7 gezeigten Datenstruktur B (Baum) beispielsweise wie folgt ab: in einem ersten Schritt werden die Komponentendaten Dk mit der Verdichterliste Lv, die die Verdichter VI, V2, V3 in der gegebenen Reihenfolge enthält, durch einen Computer empfangen. Anschließend wird der Datenstruktur B ausgehend vom Wurzelknoten auf der Knotenebene Bl eine erste Verdichter-Datenknotenstruktur, die einen Verdichter vom Typ VI angibt, hinzugefügt. Auf der Knotenebene B2 unter dieser Verdichter- Elterndatenknotenstruktur wird eine weitere Verdichter-Kindknotendatenstruktur eines Verdichters VI erzeugt, die der Konfiguration Konfl entspricht. Auf der Knotenebene B3 darunter werden weitere drei Verdichter- Kindknotendatenstrukturen mit dem Inhalt VI, V2 bzw. V3 erzeugt, die den Konfigurationen Konf4, Konf5 und Konf6 entsprechen. Weitere Verdichter- Kindknotendatenknotenstrukturen auf tieferen Knotenebenen werden nicht hinzugefügt, da dies die Nebenbedingung von maximal drei zulässigen Verdichtern in einer Konfiguration verletzen würde. Auf der Knotenebene B2 wird als nächstes die Verdichter-Knotendatenstrukturen eines Verdichters vom Typ V2 erzeugt, die der Konfiguration Konf2 entspricht. Ausgehend davon werden auf der Knotenebene B3 weitere Verdichter-Kindknotendatenstrukturen für die Verdichter V2 und V3 erzeugt, die den Konfigurationen Konf7 bzw. Konf8 entsprechen, jedoch keine Verdichter-Kindknotendatenstruktur für einen Verdichter VI, da eine solche Konfiguration äquivalent zur Konfiguration Konf5 wäre und lediglich eine Permutation der Verdichterkombination „VI, VI, V2" wäre. Aus dem gleichen Grund wird als nächstes auf der Knotenebene B2 und B3 eine Verdichter- Kindknotendatenstruktur für einen Verdichter V3 erzeugt, die den Konfigurationen Konf3 bzw. Konf9 entsprechen, jedoch keine weiteren Verdichter- Knotendatenstrukturen. Die übrigen Verdichter-Knotendatenstrukturen, die den Konfigurationen KonflO, Konfl 1, Konfl2, Konfl3, Konfl4, Konfl5, und Konflß entsprechen, werden auf analoge Weise erzeugt.
Grundsätzlich ist es hilfreich, den Baum, und damit den zu durchsuchenden Lösungsraum, so klein wie möglich zu halten. Vom Nutzer können Nebenbedingungen vorgegeben werden (siehe Figuren 3 und 6), um bestimmte Lösungen auszuschließen. Beispielsweise kann aufgrund von Heuristiken bereits bekannt sein, dass für die Anforderungen geeignete Konfigurationen bestimmte Verdichtertypen aufweisen sollten. Beispielsweise kann durch eine
Nebenbedingung vorgegeben sein, dass mindestens ein Verdichter mit drehzahlvariablem Antrieb in einer Konfiguration enthalten sein muss, oder umgekehrt, dass eine Konfiguration keinen Verdichter mit drehzahlvariablem Antrieb aufweisen darf. Eine weitere Einschränkung des Lösungsraums ist dadurch möglich, dass ein Teil der Lösung bereits vorgegeben wird, insbesondere, indem der Wurzelknoten der Datenstruktur nicht leer gelassen wird, sondern eine Menge von Verdichtern, die jede Konfigurationen enthalten soll, die Wurzelknoten zugeordnet wird. Alle Knoten unterhalb der dem Wurzelknoten entsprechenden Verdichter-Elternknotendatenstruktur auf der Knotenebene B0 erweitern dann diese bereits vorgegebene Verdichterkombination.
Grundsätzlich ist es für die Umsetzung des erfindungsgemäßen Verfahrens denkbar, dass in einem ersten Schritt des Verfahrens zunächst die komplette verzweigte Datenstruktur B (Baum) für die Repräsentation des Lösungsraums erstellt wird und dann im Lösungsraum nach den besten Konfigurationen gesucht wird. Eine bevorzugte Ausführung des Verfahrens sieht vor, den Lösungsraum parallel zur Durchführung von Simulationen und Bewertung von Konfigurationen aufzubauen und zu durchsuchen. Dies ermöglicht das Einschränken des Lösungsraums durch rechtzeitiges Verhindern des Erzeugens von Knotendatenstrukturen (engl. bounding ), anschaulich das Verhindern der Verzweigung des Baumes, die noch gar nicht erzeugt wurden. Ebenso ist nachträgliche Löschen von Knotendatenstrukturen möglich, anschaulich das Abschneiden von Ästen des Baumes, die zwar schon erzeugt, deren Konfiguration aber vorzugsweise noch nicht simuliert wurden. Dieses Vorgehen ist in Figur 8 dargestellt. Das Verfahren berücksichtigt, dass die bisher, d.h. aktuell, beste gefundene Konfiguration Konfbest einen Gütewert Gbest vorgibt, welchen die Gütewerte potenzieller Konfigurationen in einem Ast der Datenstruktur B mindestens erreichen müssen um eine geeignetere, d.h. noch bessere, Lösung sein zu können. Falls ausgeschlossen werden kann, dass in einem Ast eine Konfiguration existiert, die besser ist, als die aktuell beste Konfiguration Konfbest, kann der Ast abgeschnitten werden, ohne zu riskieren, dass eine noch bessere Lösung nicht gefunden wird. Das Abschneiden eines Astes ist in Figur 8 symbolhaft durch Scheren dargestellt. Durch das Abschneiden von Ästen kann der Lösungsraum stark eingeschränkt werden. Die Durchführung des Verfahrens wird dadurch deutlich beschleunigt und bei sehr großen Lösungsräumen überhaupt erst praktisch sinnvoll umsetzbar.
Als Kriterium für eine Beschränkung der Datenstruktur B wird eine konservative Abschätzung verwendet, die angibt, wie gut die Konfigurationen ab diesem Verzweigungspunkt (Ast, engl branch ) der Datenstruktur (Baum) werden können. Hierfür wird als Gütewert ein minimaler Astkostenwert GBranchmin berechnet. Eine weitere Verzweigung wird dann verhindert, wenn alle in diesem Ast potenziell gefundenen Konfigurationen die aktuell beste Konfiguration nicht unterbieten kann (GBranchmin > Gbest).
Gemäß einem ersten Ansatz zur Abschätzung der Güte der Konfigurationen werden die Energiekosten als minimaler Astkostenwert GBranchmin verwendet. Für die Abschätzung der niedrigst möglichen Energiekosten in einem Ast wird angenommen, dass die gesamte Druckluft für die Deckung eines vorgegebenen Druckluftverbrauchsprofils mit der energetischen Effizienz des effizientesten Verdichters erzeugt wird, der in diesem Ast potenziell Vorkommen kann, also von dem Verdichter, der von allen Verdichtern in der Verdichterliste die höchste Energieeffizienz hat.
Gemäß einem zweiten Ansatz kann als minimaler Astkostenwert GBranchmin die Summe der Energiekosten und der Investitionskosten gebildet werden, wobei ein „Break-Even-Knoten" identifizierbar ist, der hinsichtlich der Kosten optimal ist. Ab diesem „Break-Even-Knoten" werden durch Hinzufügen eines effizienteren Verdichters oder mehrerer effizienterer Verdichter die Energiekosten nicht mehr in dem Maße gesenkt, wie sich im Gegenzug die Investitionskosten erhöhen. An diesem Knoten wird der Ast abgeschnitten.
Gemäß einer weiterentwickelten Ausführungsform des ersten Ansatzes wird zunächst versucht, die über den gesamten Betrachtungszeitraum zu produzierende Druckluftmenge mit dem effizientesten Verdichter des Astes zu decken. Für den verbleibenden Rest wird der zweiteffizienteste Verdichter im Ast genommen. Falls noch ein Rest verbleibt, wird dafür der dritteffizienteste Verdichter im Ast genommen, usw.
Der bereits zuvor beschriebene minimale Konfigurationskostenwert GKonfmin, aufgrund dessen insbesondere entschieden wird, ob für eine Konfiguration eine Computersimulation durchgeführt wird oder nicht, wird aufgrund einer ähnlichen konservativen Abschätzung der Kosten wie der minimale Astkostenwert GBranchmin berechnet.
Die Beschränkung (engl bounding ) der Datenstruktur wird im Folgenden unter Bezugnahme auf Figur 8 näher erläutert. Für die Beschränkung wird für jede Verdichter-Knotendatenstruktur, d.h. für jeden Knoten, eine Kostenabschätzung GBranchmin für den gesamten Ast berechnet, der durch eine Verzweigung entstehen würde. Die Kostenabschätzung GBranchmin gibt an, wie hoch die minimal zu erwartenden Kosten der besten Druckluftanlagenkonfiguration sind, die ab diesem Verzweigungspunkt, d.h. in diesem Ast, enthalten sein kann.
Damit garantiert ist, dass durch die Beschränkung die optimale Lösung nicht verworfen wird, muss die Kostenabschätzung GBranchmin konservativ sein, d.h., dass GBranchmin in jedem Fall unterhalb der Kosten liegen muss, die man durch eine Simulation als GsimCosts ermitteln könnte. Wenn als Gütewert GBranchmin die Summe aus Investitionskosten und Energiekosten verwendet wird, ist es sinnvoll, für GBranchmin jeweils eine Abschätzung der niedrigstmöglichen Investitionskosten und eine Abschätzung der niedrigstmöglichen Energiekosten vorzunehmen. Die Summe aus diesen beiden Abschätzungen ist dann sicher eine konservative Abschätzung des niedrigstmöglichen Werts der Kosten.
Für die Abschätzung der niedrigstmöglichen Investitionskosten in einem Ast wird angenommen, dass die Investitionskosten aller Knoten des Astes gleich der Investitionskosten des Knoten sind, bei der der Ast beginnt. Es wird also angenommen, dass sich für die weiteren Kindknoten die Investitionskosten nicht erhöhen. Obwohl dies eine falsche Annahme ist, ist diese Abschätzung in jedem Fall konservativ. Die optimale Lösung wird dadurch sicher nicht verworfen.
Für die Abschätzung der niedrigstmöglichen Energiekosten in einem Ast wird angenommen, dass der Druckluftverbrauch ausschließlich durch den effizientesten Verdichter gedeckt wird, der in der Verdichterliste Lv enthalten ist und somit potenziell in den Knoten eines Astes enthalten sein könnte.
Falls GBranchmin über dem aktuell besten Gütewert Gbest liegt, der den simulierten Kosten GsimCosts der aktuell besten Konfiguration Konfbest entspricht, kann die Datenstruktur beschränkt werden, ohne dass die optimale Lösung verworfen werden könnte.
Die Vorgehensweise beim Aufbau der verzweigten Datenstruktur (engl.: branching ) und beim Beschränken der Datenstruktur (engl bounding ) wird nachfolgend an einem Beispiel mit folgenden Angaben beschrieben, das in Figur 8 veranschaulicht ist: • Es stehen nur zwei Verdichtertypen VI und V2 zur Verfügung, nämlich o Typ VI, Investitionskosten: 22.000 EUR, Liefervolumenstrom: 5,5 m3/min, Spezifische Leistung: 6,7 kWmin/m3, o und Typ V 2, Investitionskosten: 40.000 EUR, Liefervolumenstrom: 10 m3/min, Spezifische Leistung: 6,5 kWmin/m3.
• Die Druckluftanlage besitzt mindestens einen Verdichter des Typs VI.
• Das benötigte Luftvolumen über die Lebenszeit der Druckluftanlage beträgt 21.000.000 m3.
• Der Strompreis beträgt 0,15 €/kWh.
• Eine Limitierung der Anzahl der Verdichter der Druckluftanlage ist nicht vor gesehen.
• Die verzweigte Datenstruktur B wird zuerst in die Tiefe aufgebaut, erst dann in die Breite.
Ausgehend von einer Ausgangskonfiguration einer Druckluftanlage mit mindestens einem Verdichter (*) wird in Schritt 1 eine Druckluftanlage erzeugt, die nur einen zusätzlichen Verdichter des Typs VI umfasst. Im vorliegenden Fall ist bereits min destens ein Verdichter im Wurzelknoten (*) enthalten. Für diese Konfiguration wird ein minimaler Konfigurationskostenwert GKonfmin für die Druckluftanlage selbst (373.350 EUR) und eine minimale Kostenabschätzung GBranchmin für den gesam ten Ast (363.250 EUR) erzeugt. Dass die Kostenabschätzung für den Ast GBranch min niedriger ist als für die Konfiguration GKonfmin selbst liegt daran, dass bei Druckluftanlagen auf Knotenebenen unterhalb der Konfiguration der effizientere Verdichter des Typs V2 zum Einsatz kommen könnte, während die Konfiguration selbst nur über den ineffizienten Verdichter des Typs VI verfügt.
Da noch keine Simulation durchgeführt wurde, wird in Schritt 2 die Konfiguration simuliert und es werden simulierte Kosten GsimCosts von 387.300 EUR für diese Konfiguration ermittelt. Diese werden als der aktuell beste Gütewert Gbest gespei chert, der die aktuell besten (niedrigsten) Kosten einer Konfiguration angibt.
In Schritt 3 wird durch Hinzufügen eines Verdichters des Typs VI ein neuer Ast erstellt und die Kosten für die Konfiguration GKonfmin und den Ast GBranchmin ermittelt. Da die minimalen Kosten der Konfiguration GKonfmin über den aktuell besten Kosten Gbest liegen, wird für diese Konfiguration keine Simulation durch geführt. Der Rechenaufwand für die Simulation wird somit eingespart.
Da die minimalen Kosten GBranchmin des gerade erzeugten Asts unterhalb von Gbest liegen, wird in Schritt 4 durch Hinzufügen eines weiteren Verdichters des Typs VI ein neuer Ast erstellt und die Kosten für den die Konfiguration GKonfmin und den Ast GBranchmin ermittelt. Da die minimalen Kosten der Konfiguration GKonfmin über Gbest liegen, wird für diese Konfiguration keine Simulation durch geführt. Der Rechenaufwand für eine Simulation wird somit erneut eingespart.
Da auch die minimalen Kosten des Asts GBranchmin über Gbest liegen, wird in Schritt 5 der gerade erzeugte Ast abgeschnitten und damit nicht weiterverfolgt.
In Schritt 6 wird ein neuer Ast durch Hinzufügen eines Verdichters des Typs V2 die Konfiguration, die bereits zwei Verdichter des Typs VI enthält, erstellt und die minimalen Kosten GKonfmin der Konfiguration und des neu erstellten Asts GBranch min ermittelt. Wegen zu hoher minimaler Kosten GKonfmin der Konfiguration wird auch hier keine Simulation durchgeführt.
Da auch die minimalen Kosten GBranchmin des neu erstellten Asts höher sind als Gbest wird in Schritt 7 der neu erstellte Ast abgeschnitten.
In Schritt 8 wird ein neuer Ast durch Hinzufügen eines Verdichters des Typs V2 zur einer Konfiguration, die bereits einen Verdichter VI enthält, erstellt und die mini- malen Kosten GKonfmin für die Konfiguration selbst und die Kosten GBranchmin für den neu erstellten Ast ermittelt. Wegen eines zu hohen minimalen Konfigurati onskostenwerts GKonfmin wird hier keine Simulation durchgeführt.
Da auch die minimalen Kosten GBranchmin des neu erstellten Asts höher sind als Gbest wird in Schritt 9 der neu erstellte Ast abgeschnitten. Weitere Konfigurationen und Äste werden nicht erstellt, da diese hinsichtlich des Gütekriteriums sicher nicht die aktuell beste Konfiguration Konfbest darstellen kön nen. Das Verfahren ist damit beendet und die beste Lösung, nämlich eine Druck luftanlage, die zusätzlich zu den Verdichtern der Ausgangskonfiguration nur aus einem zusätzlichen Verdichter des Typs VI besteht, ist gefunden.
An diesem Beispiel wird deutlich, wie der potenziell unendlich große Lösungsraum durch das Verfahren auf ein handhabbares Maß reduziert wird. Insgesamt wurden nur fünf Konfigurationen erzeugt und sogar nur eine einzige Simulation durchge führt. Das erfindungsgemäße Verfahren wird im Folgenden anhand eines weiteren Beispiels für das Aufbauen einer verzweigten Datenstruktur B erläutert, die auf die Figuren 9a und 9b aufgeteilt ist.
Als Nebenbedingung wird eine Auswahl der folgenden vier Verdichter VI, V2, V3, V4 aus einem Produktportfolio getroffen, denen als technische Kenngrößen Kt jeweils eine Druckluftleistung und ein Stromverbrauch und als wirtschaftliche Kenngröße Kw ein Investitionsvolumen zugeordnet sind:
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Es wird eine Sortierreihenfolge für die Verdichter ausgewählt. Im vorliegenden Fall werden die Verdichter absteigend nach der Druckluftleistung sortiert, so dass immer zuerst der Verdichter mit der größten Druckluftleistung ausgewählt wird, dann der Verdichter mit der nächstkleineren, usw.
In einem weiteren Schritt werden Nebenbedingungen festgelegt, und zwar:
- das Luftvolumen über der Druckluftstation über die Lebenszeit soll 1 Million m3 betragen;
- der Strompreis wird mit 0,15 Euro/kWh angenommen; - die maximale Anzahl der Verdichter soll drei betragen;
- die maximale Anzahl der verwendeten Verdichtertypen soll zwei sein;
- die benötigte Luftmenge in der Spitze soll 19 m3/min betragen;
- das maximale Investitionsbudget ist 36.000 Euro.
Für die Erzeugung der verzweigten Datenstruktur B gemäß den Figuren 9a, 9b wird für das branch-and-bound-Verfahren eine Tiefensuche bis zur vierten Knotenebene B4 verwendet. Dabei werden die Schritte zur Erstellung der Knoten beispielhaft angegeben. Die weiteren Schritte zum Aufbau der Datenstruktur B aus den Angaben in den Figuren 9a, 9b abgeleitet werden.
In dem Figuren 9a, 9b sind in den Verdichter-Knotendatenstrukturen (vereinfachend auch als „Knoten" bezeichnet) neben dem Verdichtertyp VI, V2, V3 oder V4 im ersten Abschnitt weitere Informationen angegeben. In einem zweiten Abschnitt sind die Anzahl der Verdichter, die Anzahl der verschiedenen Verdichtertypen, das Investitionsvolumen und die Druckluftleistung angegeben. In einem dritten Abschnitt sind, falls vorhanden, der minimale Konfigurationskostenwert GKonfmin für die dem Knoten entsprechende Konfiguration und der minimale Astkostenwert GBranchmin für den Ast, der zu diesem Knoten gehört, angegeben. In einem dritten Abschnitt ist, falls vorhanden, ein Parameter validOption angegeben, ob es sich jeweils um eine gültige Lösung, d.h. eine geeignete Konfiguration, handelt, die die Randbedingungen erfüllt. Außerdem sind die simulierten Kosten GsimCosts angegeben, die sich aus einer Simulation der Konfiguration ergeben.
In einem ersten Schritt wird der erste Verdichter VI ausgewählt. Da sich hierfür eine Druckluftleistung von nur 13,7 m3/min ergibt, die kleiner ist als die benötigte Leistung von 19 m3 ist, stellt diese Auswahl noch keine gültige Konfiguration dar. In einem weiteren Schritt werden die minimalen Kosten GKonfmin der Konfiguration mit 35.975 Euro abgeschätzt und die minimalen Kosten GBranchmin des gesamten Astes ebenfalls mit 35.957 Euro. In diesem Fall wird keine Simulation durchgeführt.
In einem weiteren Schritt wird auf der zweiten Knotenebene B2 der erste Verdichter VI zu der Konfiguration „VI" hinzugefügt. Da für die Konfiguration dieses Knotens mit 40.000 EUR bereits das vorher festgelegte maximal zulässige Investitionsvolumen von 36.000 überschritten ist, wird diese Konfiguration und alle darunterliegenden Konfigurationen verworfen (in den Figuren 9a und 9b durch ein Kreuzsymbol „X" unterhalb der jeweils verworfenen Konfiguration angezeigt). Es wird also der zu diesem Knoten gehörige Ast abgeschnitten. In einem weiteren Schritt wird auf der zweiten Knotenebene B2 der zweite Verdichter V2 zu der Konfiguration „VI" hinzugefügt. Es wird festgestellt, dass es sich um eine gültige Lösung handelt (validOption = ja), die die Nebenbedingungen erfüllt. Dann wird die Konfiguration simuliert und dafür simulierte Kosten GsimCosts von 55.000 EUR ermittelt, die als bisher beste Kosten Gbest abgespeichert werden.
Die Tiefensuche wird gemäß diesem Beispiel nun vorerst zurückgestellt und es werden zunächst die weiteren Knoten auf der zweiten Ebene B2 ermittelt. Hierzu werden der Reihe nach die weiteren Knoten unterhalb des ersten Knotens „VI" der ersten Knotenebene Bl durchlaufen. Dasselbe Vorgehen wird für die weiteren Knoten der ersten Knotenebene Bl wiederholt (siehe Fortsetzung in Figur 9b). Dieses Vorgehen hat den Vorteil, dass die Simulationsergebnisse GsimCosts der in der zweiten Knotenebene B2 hinzugefügten gültigen Knoten bereits verwendet werden können, um zu entscheiden, ob Knoten in der dritten und vierten Knotenebene B3, B4 noch hinzugefügt werden sollen.
Im vorliegenden Fall werden auf der dritten Knotenebene B3 die Konfigurationen „VI, V3, V3", „VI, V3, V4", „V2, V2, V2", „V2, V2, V3", „V2, V2, V4", „V2, V3, V3" und „V2, V3, V4" verworfen, weil hierfür das vorher festgelegte maximale Investitionsvolumen oder aber die maximale Anzahl verschiedener Verdichtertypen überschritten ist. In diesem Fall wird auch der jeweils zugehörige Ast abgeschnitten, da das Investitionsvolumen oder die Anzahl verwendeter Verdichtertypen überschritten ist, und diese Werte durch Hinzufügen von Verdichter mindestens gleichbleiben oder sich sogar erhöhen.
Dagegen wird auf der dritten Knotenebene B3 für die Konfigurationen „VI, V4, V4", „V2, V4, V4", „V3, V3, V3", „V3, V4, V4", „V4, V4, V4" ermittelt, dass das gelieferte Druckluftvolumen noch nicht ausreicht. Im Fall der Konfiguration „VI, V4, V4" wird durch Simulation ermittelt, dass die simulierten Kosten GsimCosts von 51.975 bereits über den besten Kosten Gbest von 50.000 Euro liegen, die in der zweiten Knotenebene B2 ermittelt wurden. Somit wird hier der Ast abgeschnitten, da sich die Gesamtkosten durch Hinzufügen eines weiteren Verdichters lediglich erhöhen können. In den anderen Fällen sind die aktuell besten Kosten Gbest von 50.000 noch nicht überschritten und es werden weitere Knoten hinzufügt. Jedoch ergibt sich im vorliegenden Fall aus den Nebenbedingungen, dass die maximale Anzahl von Verdichtern durch eine Verwendung von vier Verdichtern bereits überschritten ist. Alternativ kann hier auch auf Erzeugen von Knoten in der vierten Knotenebene B4 verzichtet werden, weil dann die maximal zulässige Anzahl von Verdichtern in jedem Fall überschritten wird. Zusätzlich ergibt sich im vorliegenden Beispiel, dass bei den Konfigurationen „V3, V3, V3", „V3, V4, V4" das Investitionsvolumen überschritten wird, während für die Konfigurationen „V3, V4, V4", „V4, V4, V4" die gelieferte Druckluftmenge immer noch nicht ausreicht.
Insgesamt ergibt sich im vorliegenden Beispiel nach dem vollständigen Aufbau der verzweigten Datenstruktur B, dass die aus zwei Verdichtern bestehende Konfiguration „V2, V2" die beste Lösung, d.h. die beste Konfiguration Konfbest, darstellt, die gleichzeitig die Nebenbedingungen erfüllt und die Kosten minimiert.
Fig. 10 zeigt ein Ablaufschema zum Aufbau einer Baumstruktur einer verzweigten Datenstruktur B. In einem ersten Schritt wird eine Ausgangskonfiguration zu Grunde gelegt oder mit einer Neuplanung begonnen. In einem nachfolgenden sog. „Verzweigungsschritt" (engl branching ) wird eine Komponente, hier ein Verdichter, eingefügt. In einem weiteren Schritt werden der minimale Konfigurationskostenwert GKonfmin für die aktuell betrachtete Konfiguration Konf und der minimale Astkostenwert GBranchmin für den Ast bestimmt, der zu dem Knoten der aktuell betrachteten Konfiguration Konf gehört. Die aktuell betrachtete Konfiguration Konf entspricht einem aktuell betrachteten Knoten der verzweigten Datenstruktur B.
In einem Entscheidungsschritt wird geprüft, ob der minimale
Konfigurationskostenwert GKonfmin für die aktuell ausgewählte Konfiguration Konf unterhalb der aktuell besten Kosten Gbest für die aktuell beste Konfiguration Konfbest liegt. Dabei ist die aktuell beste Konfiguration Konfbest diejenige, die die Nebenbedingungen erfüllt und den besten Gütewert im Hinblick auf das
Gütekriterium hat. Falls dies der Fall ist, wird in einem weiteren
Entscheidungsschritt geprüft, ob die aktuell ausgewählte Konfiguration Konf Nebenbedingungen verletzt. Wenn dies nicht der Fall ist, dann wird in einem weiteren Schritt eine Simulation für die aktuell ausgewählte Konfiguration Konf durchgeführt. Durch die Simulation werden die simulierten Kosten GsimCosts der Konfiguration ermittelt und gegebenenfalls auch weitere Kennzahlen ermittelt, wie zum Beispiel Eigenschaften des Druckverlaufs oder des Volumenstroms. Nach der Simulation wird in einem weiteren Entscheidungsschritt getestet, ob die simulierten Kosten GsimCosts besser sind als die Kosten Gbest der aktuell besten Konfiguration Konfbest. Wenn dies der Fall ist, wird gespeichert, dass die aktuelle Konfiguration Konf die aktuell beste Konfiguration Konfbest ist und die besten Kosten Gbest werden auf die simulierten Kosten GsimCosts gesetzt. Falls nicht, bleiben die vorher ermittelten Werte für die beste Konfiguration Konfbest und den besten Gütewert bzw. die besten Kosten Gbest bestehen.
Anschließend wird geprüft, ob weitere Konfigurationen erzeugt werden können, wobei dafür solche Konfigurationen betrachtet werden, die die Nebenbedingungen erfüllen und die nicht bereits zuvor durch die Beschränkung der Datenstruktur B ausgeschlossen worden sind. Falls keine weiteren Konfigurationen erzeugt werden können, endet das Verfahren und die beste (optimale) Konfiguration ist gleich der gespeicherten aktuell besten Konfiguration Konfbest. Ansonsten springt das Verfahren zu dem obigen Verzweigungsschritt zurück, in dem ein Knoten basierend auf einer weiteren Komponente für eine Druckluftanlagenkonfiguration eingefügt wird. Die weitere Konfiguration kann insbesondere nach einer Tiefensuche oder einer Breitensuche in der verzweigten Datenstruktur B aufgefunden werden, wobei das Verfahren auch zwischen einer Breiten- und einer Tiefensuche wechseln kann.
Falls in obigem Entscheidungsschritt bestimmt wird, dass der minimale Konfigurationskostenwert GKonfmin für die aktuell betrachtete Konfiguration Konf nicht unterhalb der der aktuell besten Kosten Gbest der aktuell besten Konfiguration Konfbest liegt, wird in einem weiteren Entscheidungsschritt geprüft, ob der minimale Astkostenwert GBranchmin für den Ast über den Kosten Gbest für die aktuell beste Konfiguration Konfbest liegt. Wenn ja, wird die Datenstruktur B beschränkt, d.h. der Ast beschnitten. Ansonsten wird geprüft, ob weitere Konfigurationen erzeugt werden können. Wenn dies der Fall ist springt das Verfahren zu dem obigen Verzweigungsschritt zurück. Ansonsten ist das Verfahren beendet.
Wenn in obigem Schritt festgestellt wird, dass die betrachtete Konfiguration Konf mindestens eine der Nebenbedingungen verletzt und somit keine gültige Konfiguration darstellt, wird in einem weiteren Entscheidungsschritt getestet, ob eine davon abgezweigte Konfiguration, die auf einer tieferen Knotenebene liegt, die Nebenbedingungen noch erfüllen kann. Dies ist zum Beispiel nicht der Fall, wenn eine technische oder wirtschaftliche Eigenschaft der aktuell betrachteten Konfiguration Konf die Nebenbedingungen nicht erfüllt und diese Eigenschaft mit zunehmender Anzahl von Verdichtern nur noch schlechter werden kann. Falls keine Konfiguration auf einer tieferen Knotenebene die Nebenbedingungen erfüllen kann, dann wird der Ast beschnitten. Ansonsten wird geprüft, ob noch weitere Konfigurationen erzeugt werden können. Wenn dies der Fall ist, springt das Verfahren zu dem obigen Verzweigungsschritt. Ansonsten ist das Verfahren beendet.
Auch nach dem Schritt des Beschneidens des Astes wird geprüft, ob noch weitere Konfigurationen erzeugt werden können. Wenn dies der Fall ist schleift das Verfahren zu dem obigen Verzweigungsschritt zurück. Ansonsten ist das Verfahren beendet.
Figur 11 zeigt schematisch ein automatisch erstelltes Simulationsmodell einer Druckluftanlage 1, die einer Konfiguration entspricht, in der die Verdichter VI, V2 und V3 parallelgeschaltet sind (d.h. eine Konfiguration „VI, V2, V3") und durch ein Modell einer Verbundsteuerung 60' zentral gesteuert werden. Die Komponenten der Druckluftaufbereitung sind durch eine Ersatzkomponente KA2 modelliert, wobei der Differenzdruck aufgrund des Druckabfalls über die Druckluftaufbereitung 0,3 bar beträgt. Dieser Differenzdruck kann als Mindestdifferenzdruck in Form einer Nebenbedingung vorgegeben sein. Der Druckluftspeicher hat hier ein Volumen von 10 m3. Ein Verbraucher 50' wird über ein Druckluftverbrauchsprofil modelliert.
Für hinsichtlich eines Gütekriteriums gut geeignete Konfigurationen wird eine Computersimulation durchgeführt, um diese Konfigurationen auf Basis des Simulationsergebnisses besser bewerten zu können. Unter Simulation soll grundsätzlich verstanden werden, dass das Verhalten der Komponenten der Druckluftstation über der Zeit, d.h. das dynamische Betriebsverhalten, über ein Rechenmodell abgebildet wird. In einer bevorzugten Variante des erfindungsgemäßen Verfahrens wird hierfür ein Satz von Differentialgleichungen verwendet. In einer weiterentwickelten Variante davon ist der Satz von Differentialgleichungen so umgesetzt, dass das Strukturvariante Verhalten der Komponenten, d.h. unterschiedliches Verhalten in diskret unterscheidbaren Betriebszuständen, berücksichtigt wird.
Fig. 12 veranschaulicht eine Computersimulation, die durchgeführt wird, um für Druckluftanlagenkonfigurationen den Gütewert der simulierten Kosten GsimCosts möglichst genau zu berechnen. Ein solches Simulationsmodell berücksichtigt das dynamische Betriebsverhalten der Verdichter der simulierten Druckluftanlagenkonfiguration. Das Simulationsmodell basiert insbesondere auf einem Satz mehrerer zeitabhängiger, vorzugsweise partieller, Differentialgleichungen, die insbesondere durch numerische Integrationsverfahren gelöst werden. Simulationsmodelle können automatisiert auf Basis von Modellen für die einzelnen Komponenten für jede Konfiguration neu erzeugt werden (komponentenbasierter Ansatz). Alternativ kann ein universelles Simulationsmodell für Druckluftanlagen verwendet werden, das durch Parametrierung an eine bestimmte Konfiguration angepasst wird (monolithischer Ansatz), wobei in einer Konfiguration nicht vorhandene Komponenten durch geeignete Parameterwahl „weggestrichen" werden können.
Für hinreichend genaue Simulationsergebnisse werden auch die in den Komponenten, insbesondere den Verdichtern, ablaufenden Steuerungsalgorithmen und die Steuerungsalgorithmen der zentralen Verbundsteuerung berücksichtigt, die zu diesem Zweck modelliert werden und durch das Simulationsmodell abgebildet werden. Vorzugsweise werden die Steuerungsalgorithmen hinsichtlich ihrer Parametrisierung an die jeweilige Konfiguration und an einzuhaltende Nebenbedingungen angepasst. Beispielsweise müssen bei einer Verbundsteuerung eines bestimmten Typs die Parameter „Bedarfsdruck" und „Druckspielraumgrenze" so gesetzt werden, dass es möglich ist, die Nebenbedingungen für einen notwendigen Minimaldruck und einen zulässigen Maximaldruck der Druckluftanlage einzuhalten. Für eine Druckluftanlage ohne Verbundsteuerung werden die Parameter der Druckregler in den Verdichtern vorzugsweise so eingestellt, dass es möglich ist, die Nebenbedingungen für einen notwendigen Minimaldruck und einen zulässigen Maximaldruck der Druckluftanlage einzuhalten und dass sich ein realistisches Schaltverhalten der der Verdichter ergibt. Falsch eingestellte Druckregler im Simulationsmodell würden für zu häufiges Schalten der Verdichter und damit zu unrealistisch schlechten Ergebnissen der Energieeffizienz der betrachteten Druckluftanlagenkonfigurationen gegenüber Verdichtern in realen Druckluftanlagen mit richtig eingestellten Druckreglern führen.
Da die Erzeugung der verzweigten Datenstruktur B in der Regel deutlich schneller abläuft als die aufwändigen Computersimulationen, kann es sinnvoll sein, die Länge der Simulationswarteliste (siehe Figur 6) zu begrenzen, z.B. auf maximal 10 oder 100 Konfigurationen. Falls die Simulationswarteliste voll ist, kann der Algorithmus zur Erzeugung der Datenstruktur B pausieren, bis die Simulationswarteliste wieder Konfigurationen aufnehmen kann. Damit wird erreicht, dass sich nicht unnötige viele Konfigurationen in der Simulationswarteliste stauen, obwohl sie eigentlich nicht (mehr) simuliert werden müssten, da inzwischen eine bessere aktuell beste Konfiguration Konfbest gefunden wurde und durch das Beschränken der Datenstruktur der Ast, dem die Konfiguration angehört, durch Beschränkung der Datenstruktur B eigentlich verhindert hätte werden können. Da die einzelnen durchzuführenden Simulationen der Konfigurationen unabhängig voneinander durchgeführt werden können, ist die Durchführung der Computersimulationen gut parallelisierbar. Dadurch kann das Verfahren insgesamt beschleunigt werden.
An dieser Stelle sei darauf hingewiesen, dass alle oben beschriebenen Aspekte der Erfindung für sich alleine gesehen und in jeder Kombination, insbesondere die in den Zeichnungen dargestellten Details, als zur Erfindung gehörend beansprucht werden. Abänderungen hiervon sind dem Fachmann geläufig.
Bezuaszeichenliste:
1 Druckluftanlage
2, 3 Druckluftpfad
11, 12, 13 Verdichter der Druckluftanlage 21, 22 Trockner 32, 32 Filter 40 Drucklufttank 50 Verbraucher 50' modellierter Verbraucher
60 Anlagensteuerung
60' Modell einer Verbundsteuerung
VI, Ml,..., Vn Verdichter 1 bis n der Verdichterliste KAI, KA2,..., KAm Komponenten 1 bis m zur Druckluftaufbereitung KS1, KS2,..., KSp Komponenten 1 bis p zur Druckluftspeicherung Konf Druckluftanlagenkonfiguration
Konfl, Konf2, ..., KonfN Druckluftanlagenkonfigurationen 1 bis N
Konfbest aktuell beste Druckluftanlagenkonfiguration
Dk Komponentendaten
Dn Nebenbedingungsdaten
Dkonfl, Dkonf2 Druckluftanlagenkonfigurationsdaten Lk Komponentenliste
Lv Verdichterliste
Kt technische Kenngröße
Kw wirtschaftliche Kenngröße B verzweigte Datenstruktur BO höchste Knotenebene Bl höhere Knotenebene B2 tiefere Knotenebene
BEvO Verdichter-Eltern knotendatenstruktur BEvl, BEv2, BEvn Verdichter-Elternknotendatenstruktur
BKvl, BKv2, BKvn Verdichter-Kind knotendatenstruktur
GKonfmin Gütewert, nämlich minimaler Konfigurationskostenwert GBranchmin Gütewert, nämlich minimaler Astkostenwert GsimCosts Gütewert, nämlich simulierter Kostenwert Gbest aktuell bester Gütewert
GKonfbest aktuell bester Konfigurationskostenwert

Claims

Ansprüche
1. Verfahren zur Bereitstellung mindestens einer Auslegungskonfiguration einer Druckluftanlage (1) umfassend mindestens zwei parallel geschaltete Verdichter (11, 12), wobei das Verfahren folgende Schritte umfasst:
- Empfangen von Komponentendaten (Dk) durch einen Computer, wobei die Komponentendaten (Dk) Komponenten einer Druckluftanlage und mindes tens eine technische Kenngröße (Kt) jeder Komponente angeben, wobei die Komponentendaten (Dk) mindestens eine Komponentenliste (Lk) mit mehreren funktionsgleichen Komponenten unterschiedlichen Typs und mindestens einer der jeweiligen Komponente zugeordneten technischen Kenngröße (Kt) umfassen, wobei eine Komponentenliste (Lk) eine Verdich terliste (Lv) ist, die mehrere Verdichter (VI, V2, ..., Vn) unterschiedlichen Typs enthält;
- Erzeugen einer verzweigten Datenstruktur (B) durch den Computer, die Knotendatenstrukturen umfasst, die jeweils einer von mindestens zwei Knotenebenen (Bt, Bh, B0, Bl, B2, B3) zugeordnet sind, wobei jede Kind knotendatenstruktur auf einer tieferen Knotenebene (Bt) einer Elternkno tendatenstruktur auf einer höheren Knotenebene (Bh) zugeordnet ist, wo bei das Erzeugen der verzweigten Datenstruktur (B) mindestens folgende Schritte umfasst: o Erzeugen, in einem Speicher, einer ersten Verdichter-Elternknotenda tenstruktur (BEvl) basierend auf Komponentendaten (Dk) eines Ver dichters der Verdichterliste (Lv); o Erzeugen, in dem Speicher, einer ersten Verdichter-Kindknotendaten struktur (BKvl) basierend auf Komponentendaten (Dk) eines Verdich ters der Verdichterliste (Lv), wobei die erste Verdichter-Kindknotenda tenstruktur (BKvl) der ersten Verdichter-Elternknotendatenstruktur (BEvl) zugeordnet ist; o Erzeugen, in dem Speicher, einer zweiten Verdichter-Kindknotendaten struktur (BKv2) basierend auf Komponentendaten (Dk) eines Verdich ters der Verdichterliste (Lv), wobei sich der Typ des Verdichters der zweiten Verdichter-Kindknotendatenstruktur (BKv2) vom Typ des Ver- dichters der ersten Verdichter-Kindknotendatenstruktur (BKvl) unter scheidet, wobei die zweite Verdichter-Kindknotendatenstruktur (BKv2) der ersten Verdichter-Elternknotendatenstruktur (BEvl) zugeordnet ist, oder o Erzeugen, in dem Speicher, einer zweiten Verdichter-Elternknotenda tenstruktur (BEv2) basierend auf Komponentendaten (Dk) eines Ver dichters der Verdichterliste (Lv), wobei sich der Typ des Verdichters der zweiten Verdichter-Elternknotendatenstruktur (BEv2) vom Typ des Verdichters der ersten Verdichter-Elternknotendatenstruktur (BEvl) un terscheidet, und Erzeugen, in dem Speicher, einer zweiten Verdichter- Kindknotendatenstruktur (BKv2) basierend auf Komponentendaten ei nes Verdichters der Verdichterliste (Lv), wobei die zweite Verdichter- Kindknotendatenstruktur (BKv2) der zweiten Verdichter-Elternknoten datenstruktur (BEv2) zugeordnet ist;
- Erzeugen von ersten Druckluftanlagenkonfigurationsdaten (Dkonfl) durch einen Computer, die eine erste Druckluftanlagenkonfiguration (Konfl) an geben, in der der Verdichter der ersten Verdichter-Elternknotendatenstruk- tur (BEvl) und der Verdichter der ersten Verdichter-Kindknotendatenstruk- tur (BKvl) parallelgeschaltet sind;
- Erzeugen von zweiten Druckluftanlagenkonfigurationsdaten (Dkonf2) durch einen Computer, die eine zweite Druckluftanlagenkonfiguration (Konf2) an geben, in der der Verdichter der ersten Verdichter-Elternknotendatenstruk- tur (BEvl) oder der Verdichter der zweiten Verdichter-Elternknotendaten struktur (BEv2) und der Verdichter der zweiten Verdichter-Kindknotenda tenstruktur (BKv2) parallelgeschaltet sind;
- Berechnen mindestens eines Gütewerts (GKonfmin, GBranchmin, Gsim- Costs) durch den Computer für mindestens eine der Druckluftanlagenkonfi gurationen (Konfl, Konf2) basierend auf den Druckluftanlagenkonfigurati onsdaten (Dkonfl, Dkonf2) der Druckluftanlagenkonfiguration (Konfl, Konf2) und mindestens einer technischen Kenngröße (Kt) der Verdichter der Druckluftanlagenkonfiguration (Konfl, Konf2), wobei der mindestens eine Gütewert (GKonfmin, GBranchmin, GsimCosts) die Güte der Druckluft anlagenkonfiguration (Konfl, Konf2) bezüglich eines, vorzugsweise von ei nem Nutzer vorgegebenen, Gütekriteriums angibt, - Bereitstellen mindestens einer Druckluftanlagenkonfiguration (Konfl,
Konf2) mit jeweils mindestens einem zugeordneten Gütewert (GKonfmin, GBranchmin, GsimCosts) durch den Computer.
2. Verfahren nach Anspruch 1, dad u rch geken nzeich net, dass das Verfahren weiter die folgen den Schritte umfasst:
- Empfangen von Nebenbedingungsdaten (Dn) durch den Computer, wobei die Nebenbedingungsdaten (Dn) mindestens eine, vorzugsweise von einem Nutzer, vorgegebene Nebenbedingung für eine Druckluftanlagenkonfigura tion angeben, und
- Bestimmen, durch den Computer, basierend auf den Nebenbedingungsda ten (Dn) und den ersten Druckluftanlagenkonfigurationsdaten (Dkonfl), ob die erste Druckluftanlagenkonfiguration (Konfl) die vorgegebene Nebenbe dingung erfüllt und/oder, basierend auf den Nebenbedingungsdaten (Dn) und den zweiten Druckluftanlagenkonfigurationsdaten (Dkonf2), ob die zweite Druckluftanlagenkonfiguration (Konf2) die vorgegebene Nebenbe dingung erfüllt, wobei insbesondere der mindestens eine Gütewert (GKonfmin, GBranchmin, GsimCosts) berechnet wird, falls die jeweilige Druckluftanlagenkonfiguration (Konfl, Konf2) die vorgegebene Nebenbedingung erfüllt.
3. Verfahren nach Anspruch 2, dad u rch geken nzeich net, dass die mindestens eine vorgegebene Nebenbedingung für eine Druckluftanlage umfasst: eine maximale Anzahl von Verdichtern und/oder
-eine maximale Anzahl von unterschiedlichen Verdichtertypen und/oder
-eine Vorgabe, ob drehzahlvariable Verdichter enthalten sein dürfen oder müssen.
4. Verfahren nach einem der Ansprüche 2 oder 3, dad u rch geken nzeich net, dass die mindestens eine vorgegebene Nebenbedingung für eine Druckluftanlage umfasst: die maximale Aufstellfläche der Druckluftanlage und/oder einen erforderlichen Minimaldruck der Druckluftanlage und/oder einen erforderlichen Maximaldruck der Druckluftanlage.
5. Verfahren nach einem der Ansprüche 2 bis 4, dad u rch geken nzeich net, dass die mindestens eine vorgegebene Nebenbedingung für eine Druckluftanlage ein maximales Investitionsbudget, insbesondere für die Neuplanung, Abänderung oder Erweiterung einer Druck luftanlage, umfasst.
6. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 5, dad u rch geken nzeich net, dass die mindestens eine technische Kenngröße (Kt) einer Komponente, insbesondere eines Verdichters (VI, V2,
..., Vn), umfasst:
- den Energieverbrauch und/oder
- eine druckabhängige Kennlinie der Leistungsaufnahme und/oder
- einen Liefervolumenstrom, insbesondere bei Maximaldruck, und/oder
- eine C02-Emissionsmenge, insbesondere pro Druckluftvolumen.
7. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 6, dad u rch geken nzeich net, dass jeder Komponente zusätzlich zu der mindestens einen technischen Kenngröße (Kt) mindestens eine wirtschaftliche Kenngröße (Kw) der jeweiligen Komponente zugeordnet ist, wobei die wirtschaftliche Kenngröße (Kw) insbesondere Investitionskosten und/oder Wartungskosten der Komponente angibt, wobei der mindestens eine Gütewert (GKonfmin, GBranchmin, GsimCosts) insbesondere basierend auf der mindestens einen technischen Kenngröße (Kt) und mindestens einer wirtschaftlichen Kenngröße (Kw) mindestens eines Verdichters der jeweiligen Druckluftanlagenkonfiguration (Konfl, Konf2) berechnet wird.
8. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 7, dad u rch geken nzeich net, dass die Verdichterliste (Lv) mindestens einen Verdichter einer bestehenden Druckluftanlage (1) und mindestens einen Verdichter, der in der bestehenden Druckluftanlage (1) nicht eingebaut ist, umfasst.
9. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 8, dad u rch geken nzeich net, dass das Erzeugen der verzweigten Datenstruktur (B) weiter umfasst: Erzeugen, in einem Speicher, einer Verdichter-Elternknotendatenstruktur (BEvO) auf der höchsten Knotenebene (BO) basierend auf Komponentendaten (Dk) mindestens eines Verdichters einer bestehenden Druckluftanlage, wobei die Verdichter- Elternknotendatenstruktur (BEvO) der höchsten Knotenebene (BO) insbesondere auf Komponentendaten (Dk) von Verdichtern einer bestehenden Druckluftanlage (1) basieren und vorzugsweise eine Ausgangskonfiguration einer Druckluftanlage angeben.
10. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 9, dad u rch geken nzeich net, dass das Erzeugen einer Verdichter- Elternknotendatenstruktur (BEvl, BEv2) und/oder einer Verdichter- Kindknotendatenstruktur (BKvl, BKv2) zusätzlich auf Komponentendaten (Dk) von Komponenten zur Druckluftaufbereitung (KAI, KA2, ..., KAm), insbesondere einer Gruppe von Komponenten zur Druckluftaufbereitung, basiert, wobei insbesondere eine Komponentenliste (Lk) eine Liste von Komponenten, vorzugsweise eine Liste von Komponentengruppen, zur Druckluftaufbereitung ist.
11. Verfahren nach einem der Ansprüche 2 bis 10, dad u rch geken nzeich net, dass eine Nebenbedingung für eine Druckluftanlagenkonfiguration (Konfl, Konf2) einen erforderlichen Mindestdifferenzdruck zur Kompensation eines Druckverlusts mindestens einer Komponente zur Druckluftaufbereitung (KAI, KA2, ..., Kam), insbesondere einer Gruppe von Komponenten zur Druckluftaufbereitung, angibt.
12. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 11, dad u rch geken nzeich net, dass das Erzeugen einer verzweigten Datenstruktur (B) das Erzeugen, in einem Speicher, mindestens einer weiteren Verdichter-Kindknotendatenstruktur (BKv3, ..., BKvn) auf einer Knotenebene (Bt, Bl, B2, B3) basierend auf Komponentendaten (Dk) eines Verdichters der Verdichterliste (Lv), umfasst, wobei sich vorzugsweise der Typ des Verdichters der zu erzeugenden Verdichter-Kindknotendatenstruktur (BKv3, ..., BKvn) vom Typ der Verdichter der bereits erzeugten Verdichter- Knotendatenstrukturen dieser Knotenebene (Bt, Bl, B2, B3), die derselben Verdichter-Elternknotendatenstruktur (BEvO, BEvl, ..., BEvn) zugeordnet sind, unterscheidet.
13. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 12, dad u rch geken nzeich net, dass die Verdichter (VI, V2,..., Vn) der Verdichterliste (Lv) nach einem Sortierkriterium geordnet sind, wobei zum Er zeugen einer Verdichter-Kindknotendatenstruktur (BKvl, ..., BKvn), die einer Verdichter-Elternknotendatenstruktur (BEvl ..., BEvn) zugeordnet ist, die Komponentendaten (Dk) von Verdichtern verwendet werden, die in der Ver dichterliste (Lv) an gleicher oder nachgeordneter Listenstelle wie der Verdich ter der Verdichter-Elternknotendatenstruktur (BEvl ..., BEvn) einsortiert sind.
14. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 13, dad u rch geken nzeich net, dass das Gütekriterium ein Kostenkriterium ist, wobei der mindestens eine Gütewert (GKonfmin, GBranchmin, GsimCosts) die Energiekosten und/oder Investitionskosten und/oder Wartungskosten einer Druckluftanlagenkonfiguration (Konfl, Konf2) angibt.
15. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 14, geken nzei ch net d u rch
- Vergleichen zweier Druckluftanlagenkonfigurationen (Konfl, Konf2) basierend auf zugeordneten Gütewerten (GKonfmin, GBranchmin, GsimCosts) durch einen Computer und
- Speichern der Druckluftanlagenkonfigurationsdaten (Dkonfl, Dkonf2) derjenigen Druckluftanlagenkonfiguration (Konfl, Konf2) als aktuell beste Druckluftanlagenkonfiguration (Konfbest), deren zugeordneter Gütewert (GKonfmin, GBranchmin, GsimCosts) das Gütekriterium besser erfüllt, und vorzugsweise Speichern des der aktuell besten Druckluftanlagenkonfiguration (Konfbest) zugeordneten Gütewerts (GKonfmin, GBranchmin, GsimCosts) als aktuell besten Gütewert (Gbest).
16. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 15, d a d u r c h g e k e n n z e i c h n e t, dass das Berechnen des mindestens einen Gütewerts (GKonfmin, GBranchmin, GsimCosts) das Berechnen eines minimalen Konfigurationskostenwerts (GKonfmin) umfasst, der, vorzugsweise auf einer Abschätzung basierend, einen unteren Schrankenwert für die Kosten der Druckluftanlagenkonfiguration (Konfl, Konf2) angibt, wobei der minimale Konfigurationskostenwert (GKonfmin) vorzugsweise auf Energiekosten und/oder Investitionskosten mindestens einer der Komponenten der Druckluftanlagenkonfiguration (Konfl, Konf2) basiert, wobei die Energiekosten vorzugsweise basierend auf dem Energieverbrauch des Verdichters mit der höchsten Energieeffizienz eines in der Druckluftanlagenkonfiguration (Konfl, Konf2) enthaltenen Verdichters berechnet werden und wobei die Investitionskosten vorzugsweise als die Summe der Investitionskosten der in der Druckluftanlagenkonfiguration (Konfl, Konf2) enthaltenen Verdichter berechnet werden.
17. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 16, d a d u r c h g e k e n n z e i c h n e t, dass das Berechnen des mindestens einen Gütewerts (GKonfmin, GBranchmin, GsimCosts) einer Druckluftanlagenkonfiguration (Konfl, Konf2) das Berechnen eines minimalen Astkostenwerts (GBranchmin) umfasst, der, vorzugsweise auf einer Abschätzung basierend, einen unteren Schrankenwert für die Kosten derjenigen weiteren, insbesondere in der verzweigten Datenstruktur nicht durch Knotendatenstrukturen repräsentierten,
Druckluftanlagenkonfigurationen angibt, die die Verdichter der Druckluftanlagenkonfiguration (Konfl, Konf2) enthalten, wobei der minimale Astkostenwert (GBranchmin) vorzugsweise auf Energiekosten eines Verdichters der Verdichterliste (Lv) und/oder Investitionskosten mindestens einer der Komponenten der Druckluftanlagenkonfiguration (Konfl, Konf2) basiert, wobei die Energiekosten vorzugsweise basierend auf dem Energieverbrauch desjenigen Verdichters mit der höchsten Energieeffizienz aller in der Verdichterliste (Lv) enthaltenen Verdichter berechnet werden und wobei die Investitionskosten vorzugsweise als die Summe der Investitionskosten der in der Druckluftanlagenkonfiguration (Konfl, Konf2) enthaltenen Verdichter berechnet werden.
18. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 17, d a d u r c h g e k e n n z e i c h n e t, dass basierend auf einem einer Druck luftanlagenkonfiguration (Konfl, Konf2) zugeordneten Gütewert (GKonfmin, GBranchmin, GsimCosts), vorzugsweise basierend auf dem minimalen Astkos tenwert (GBranchmin), das Erzeugen weiterer Verdichter-Kindknotendaten strukturen (BKv2, ..., BKvn) einer Verdichter-Elternknotendatenstruktur (BEvO, ..., BEvn) ausgeschlossen wird oder bereits erzeugte Verdichter-Kindknoten datenstrukturen (BKv2, ..., BKvn) einer Verdichter-Elternknotendatenstruktur (BEvO, ..., BEvn) gelöscht werden, insbesondere falls der Gütewert (GKonf min, GBranchmin, GsimCosts), vorzugswseise der minimale Astkostenwert (GBranchmin), das Gütekriterium schlechter erfüllt als ein gespeicherter aktu ell bester Gütewert (Gbest), der einer aktuell besten Druckluftanlagenkonfigu ration (Konfbest) zugeordnet ist.
19. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 18, d a d u r c h g e k e n n z e i c h n e t, dass das Berechnen eines Gütewerts (GKonfmin, GBranchmin, GsimCosts) das Durchführen einer Computersimulation und das Berechnen eines simulierten Kostenwerts (GsimCosts) basierend auf Ergebnissen der Computersimulation umfasst, wobei der simulierte Kostenwert (GsimCosts) Kosten der Druckluftanlagenkonfiguration (Konfl, Konf2) über eine bestimmte Betriebsdauer angibt, wobei die Computersimulation insbesondere auf einem Simulationsmodell der Druckluftanlagenkonfiguration (Konfl, Konf2) basiert, das ein dynamisches Verhalten der Druckluftanlagenkonfiguration (Konfl, Konf2) abbildet, wobei das Simulationsmodell vorzugsweise
- ein, vorzugsweise von einem Nutzer, vorgegebenes zeitlich veränderliches Druckluftverbrauchsprofil oder Gegendruckprofil als Randbedingung berücksichtigt und/oder
- ein dynamisches Betriebsverhalten mindestens eines Verdichters der Druckluftanlagenkonfiguration (Konfl, Konf2) abbildet und/oder -das Steuerungsverhalten einer zentralen Steuerung der Druckluftanlage, insbesondere einer Verbundsteuerung, abbildet.
20. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 19, geken nzeich net d u rch
Speichern mindestens einer Druckluftanlagenkonfiguration (Konfl, Konf2) in einer Simulationswarteliste, die Druckluftanlagenkonfigurationen angibt, die für die Durchführung einer Computersimulation bestimmt sind.
21. Verfahren nach Anspruch 19 oder 20, dad u rch geken nzeich net, dass Computersimulationen für verschiedene Druckluftanlagenkonfigurationen (Konfl, Konf2) parallelisiert, insbesondere durch verschiedene Prozessoren oder durch verschiedene Gruppen von Prozessoren, vorzugsweise zumindest teilweise zeitgleich, durchgeführt werden.
22. Verfahren nach einem der Ansprüche 19 bis 21, dad u rch geken nzeich net, dass mindestens ein Schritt zum Erzeugen der verzweigten Datenstruktur (B) und eine Computersimulation für eine Druckluftanlagenkonfiguration (Konfl, Konf2) zumindest teilweise zeitgleich durchgeführt werden.
23. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 22, insbesondere nach Anspruch 20, geken nzeich net d u rch
Pausieren von Schritten zum Erzeugen der verzweigten Datenstruktur, falls die Anzahl der Druckluftanlagenkonfiguration (Konfl, Konf2) in der Simulationswarteliste eine vorgegebene Maximalanzahl erreicht, insbesondere bis die Anzahl der Druckluftanlagenkonfigurationen (Konfl, Konf2) in der Simulationswarteliste einen Wert unterhalb der Maximalanzahl erreicht.
24. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 23, dad u rch g eken nzeich net, dass das Bereitstellen mindestens einer Druckluftanlagenkonfiguration (Konfl, Konf2, Konfbest) das Ausgeben der, vorzugsweise optimalen, Druckluftanlagenkonfiguration (Konfbest) ist, wobei insbesondere deren zugeordneter Gütewert (GKonfmin, GsimCosts), vorzugsweise deren zugeordneter simulierter Kostenwert (GsimCosts), das Gütekriterium besser erfüllt als die Gütewerte (GKonfmin, GsimCosts) aller anderen Druckluftanlagenkonfigurationen, die basierend auf der Verdichterliste (Lv) erzeugbar sind.
25. Computerlesbares Speichermedium mit Instruktionen, die, wenn sie auf mindestens einer Recheneinheit ausgeführt werden, zumindest einige, vorzugsweise alle, Schritte des Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 24 implementieren.
26. Server mit einem computerlesbaren Speichermedium nach Anspruch 25 und mindestens einer Recheneinheit zur Ausführung der Instruktionen.
27. Endgerät, das dazu ausgebildet ist,
- Komponentendaten (Dk) an einen Server, vorzugsweise einen Server nach Anspruch 26, zu senden, wobei die Komponentendaten (Dk) Komponenten einer Druckluftanlage und mindestens eine technische Kenngröße (Kt) jeder Komponente angeben, wobei die Komponentendaten (Dk) mindestens eine Komponentenliste (Lk) mit mehreren funktionsgleichen Komponenten unterschiedlichen Typs und mindestens einer der jeweiligen Komponente zugeordneten technischen Kenngröße (Kt) umfassen, wobei eine Komponentenliste (Lk) eine Verdichterliste (Lv) ist, die mehrere Verdichter (VI, V2, ..., Vn) unterschiedlichen Typs enthält, wobei das Endgerät insbesondere weiter dazu ausgebildet ist,
- Nebenbedingungsdaten, die mindestens eine Nebenbedingung für eine Druckluftanlage angeben, vorzugsweise eine Nebenbedingung gemäß einem der Ansprüche 3 bis 5, an einen Server, vorzugsweise einen Server nach Anspruch 26, zu senden, und/oder
- insbesondere ein gewünschtes Druckluftverbrauchsprofil für eine Druckluftanlage an einen Server, vorzugsweise einen Server nach Anspruch 26, zu senden und/oder
- insbesondere mindestens eine Druckluftanlagenkonfiguration, vorzugsweise mit einem zugeordneten Gütewert, anzuzeigen.
PCT/EP2022/070386 2021-07-20 2022-07-20 Verfahren zur bereitstellung mindestens einer auslegungskonfiguration einer druckluftanlage WO2023001903A1 (de)

Priority Applications (5)

Application Number Priority Date Filing Date Title
MX2024000892A MX2024000892A (es) 2021-07-20 2022-07-20 Metodo para proporcionar al menos una configuracion de dise?o de un sistema de aire comprimido.
CN202280051183.2A CN117677951A (zh) 2021-07-20 2022-07-20 用于提供压缩空气设备的至少一个设计配置的方法
CA3222932A CA3222932A1 (en) 2021-07-20 2022-07-20 Method for providing at least one design configuration of a compressed air system
JP2024503716A JP2024527845A (ja) 2021-07-20 2022-07-20 圧縮空気システムの少なくとも1つの設計構成を提供するための方法
EP22754847.6A EP4374279A1 (de) 2021-07-20 2022-07-20 Verfahren zur bereitstellung mindestens einer auslegungskonfiguration einer druckluftanlage

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Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102022132033A1 (de) 2022-12-02 2024-06-13 Kaeser Kompressoren Se Computerimplementiertes Verfahren zur Steuerung und/oder Regelung einer Ein-Kompressor-Station mit einem Kompressor
DE102022132003A1 (de) 2022-12-02 2024-06-13 Kaeser Kompressoren Se Verfahren zur steuerung einer kompressoranlage mit mehreren kompressoren

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2010072803A1 (de) 2008-12-23 2010-07-01 Kaeser Kompressoren Gmbh Simulationsgestütztes verfahren zur steuerung bzw. regelung von druckluftstationen
WO2010072808A2 (de) 2008-12-23 2010-07-01 Kaeser Kompressoren Gmbh Verfahren zum steuern einer kompressoranlage
EP2902930A2 (de) 2014-02-04 2015-08-05 Ingersoll-Rand Company System und Verfahren zur Modellierung, Simulation, Optimierung und/oder Angebotserzeugung

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2010072803A1 (de) 2008-12-23 2010-07-01 Kaeser Kompressoren Gmbh Simulationsgestütztes verfahren zur steuerung bzw. regelung von druckluftstationen
WO2010072808A2 (de) 2008-12-23 2010-07-01 Kaeser Kompressoren Gmbh Verfahren zum steuern einer kompressoranlage
EP2902930A2 (de) 2014-02-04 2015-08-05 Ingersoll-Rand Company System und Verfahren zur Modellierung, Simulation, Optimierung und/oder Angebotserzeugung

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
"Atlas Copco: Compressed air manual", 2015, ATLAS COPCO AIRPOWER NV
EDGAR T.F. ET AL: "Optimal Design of Gas Transmission Networks", SOCIETY OF PETROLEUM ENGINEERS JOURNAL, vol. 18, no. 02, 1 April 1978 (1978-04-01), US, pages 96 - 104, XP093003110, ISSN: 0197-7520, Retrieved from the Internet <URL:http://onepetro.org/spejournal/article-pdf/18/02/96/2157863/spe-6034-pa.pdf> DOI: 10.2118/6034-PA *
MASSINGILL BERNA L ET AL: "Pattern Name: EmbarrassinglyParallel AlgorithmStructure Design Space Also Known As: Motivation", 15 June 2002 (2002-06-15), XP093003116, Retrieved from the Internet <URL:https://web.archive.org/web/20020615062738/https://www.cise.ufl.edu/research/ParallelPatterns/PatternLanguage/AlgorithmStructure/EmbParallel.htm> [retrieved on 20221129] *
WEBER JONAS B ET AL: "Towards an algorithmic synthesis of thermofluid systems", OPTIMIZATION AND ENGINEERING, SPRINGER NEW YORK LLC, US, vol. 22, no. 2, 18 September 2020 (2020-09-18), pages 587 - 642, XP037475715, ISSN: 1389-4420, [retrieved on 20200918], DOI: 10.1007/S11081-020-09564-1 *

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