Teilprojekt A9

Aus der Vielzahl von Systemvarianten, die sich durch Kombinationen verschiedener Komponenten ergeben, wird durch Optimierungsalgorithmen eine optimale Systemstruktur gefunden, so dass resiliente Systeme entstehen. Hierfür ist die Entwicklung von problem-angepassten Modellen und mathematischen Methoden zur Lösung der entstehenden gemischt-ganzzahligen nichtlinearen Optimierungsprobleme notwendig.

Größeres Optimierungspotential durch Systembetrachtung

In der zweiten Förderperiode des SFB 805 wurde im Rahmen von TOR (Technical Operations Research) der Einsatz diskreter Optimierungsmethoden zur Systemauslegung verfolgt. Dieser Ansatz wird im neuen Teilprojekt A9 in der 3. Förderperiode fortgeführt und um den Aspekt der Resilienz erweitert. Dabei werden zwei Aspekte abgedeckt: Zum einen kann durch eine Systembetrachtung ein größeres Optimierungspotential genutzt werden. Zum anderen ist die für die ganzheitliche Beherrschung von Unsicherheit erforderliche Betrachtung des Zusammenspiels der Komponenten des Systems möglich.

Optimierung technischer Systeme

Durch die interdisziplinäre Zusammenarbeit konnte bereits die Systemstruktur und der Betrieb vielfältiger technischer Systeme optimiert werden: Pumpen-, Heizungs- und Lüftungssysteme wurden mithilfe mathematischer Optimierungsmethoden optimal ausgelegt. Eine experimentelle Validierung für das Beispiel einer Druckerhöhungsanlage zeigte, dass die gefundenen Lösungen im schlechtesten Fall um 10% vom vorausgesagten Optimum abweichen. Auch für den Antriebsstrang eines hydrostatischen Getriebes für den SFB-Demonstrator wurde eine optimale Systemstruktur gefunden, vgl. untenstehende Abbildung.

Erhöhung der Resilienz

Um die Resilienz bei der Systemauslegung zu steigern, werden auf Basis der Metriken Grad der Funktionserfüllung, Funktionsbandbreite und Nehmerqualität (wird in neuem Tab geöffnet) Zielkriterien und Nebenbedingungen formuliert und in ein mathematisches Optimierungsmodell integriert. Bei Berücksichtigung der Nehmerqualität wird das Modell mehrstufig, da für jede Kombination einer vorher spezifizierten Zahl maximal ausgefallener Komponenten ein Notlauf garantiert werden muss. Da dies die Komplexität der Modelle stark erhöht, soll dies in einem ersten Schritt durch die Behandlung einzelner Szenarien bearbeitet werden. Um die Problemgröße möglichst klein zu halten, werden in einem zweiten Schritt iterativ besonders kritische Szenarien generiert, welche dann explizit behandelt werden.