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Die
Erfindung betrifft die Versorgung von energietechnischen Objekten
mit Energie verschiedener Energiearten gemäß dem Oberbegriff des Anspruchs
1.
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Energietechnische
Objekte einer Infrastruktur werden bekanntermaßen mit Energie verschiedener
Energiearten versorgt, insbesondere mit Wärme, Kälte, Druckluft und Elektrizität. Dabei
ist die Versorgung auf eine maximal vierteilbare Energie/Leistung (Leistung
als Energie pro Zeiteinheit) ausgelegt, wobei der tatsächliche
Bedarf meist darunter liegt. Um den Bedarf zu ermitteln, sind als
Hilfsmittel Neuronennetze bekannt, in denen Neuronen als Abbild
der Objekte fungieren und praktisch die Zusammenhänge der
Objekte untereinander herstellen. Dabei kann jedes Objekt auch aus
mehreren Neuronen gebildet sein. In einem Neuronennetz gibt es wie
z. B. in einer Infrastruktur Verzweigungen und/oder Verteilungen von
Energie. Der ermittelte Energiebedarf der Objekte wird dann jeweils
zur Versorgung bereitgestellt, d. h. z. B. in die Infrastruktur
eingekoppelt. Man spricht hier auch von einer objektorientierten
Ermittlung des Energiebedarfs. Die Objektorientierung ermöglicht es,
auch komplexe Infrastrukturen, d. h. deren Prozesse und Anlagen
zu planen und in datentechnische und steuerungs- sowie regelungstechnischer
Hinsicht zu beherrschen.
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Die
bisherige Ermittlung des Energiebedarfs von energietechnischen Objekten
erfolgte im Wesentlichen statisch. Dabei wurde die Versorgung auf den
jeweiligen Maximalbedarf der jeweiligen Energieart ausgelegt. An
Verzweigungen und Vertei lungen wurde mit einem statistischen Erfahrungswert, dem
sogenannten Gleichwertigkeitsfaktor, die erforderliche Versorgung
(der Bedarf) ermittelt. Dabei ist man gewöhnlich davon ausgegangen, dass
zwischen 30% und 70% der maximalen Leistung gleichzeitig benötigt werden.
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Aus
der Druckschrift D – Archivierte
Inhalte der englischsprachigen Internet-Enzyklopädie ”Wikipedia”,
http://en.wikipedia.orq/wiki/,
Archiv:
http://web.archive.org/,
- a) Begriff: ”Expert system”, 9 Seiten,
8. Oct. 2007,
- b) Begriff: ”Artificial
neural network”,
13 Seiten, 27. Nov. 2007,
- c) Begriff: ”Neural
network software”,
3 Seiten, 20. Aug. 2006,
- d) Begriff: ”Artificial
neuron”,
4 Seiten, 12. Nov. 2007,
- e) Begriff: ”Object-oriented
programming” (OOP),
7 Seiten, 13. Feb. 2008, und
- f) Begriff: ”Object
(computer science)”,
3 Seiten, 31. Aug. 2007, eHB,
insbesondere aus der D a)
ist bereits ein Expertensystem bekannt, welches auf der Basis von
Expertenwissen zur Lösung
von bestimmten Aufgaben dient. Die D a) als auch die D b) offenbaren
weiter den Aufbau solcher Expertensysteme mittels künstlicher
neuronaler Netze. Diese bestehen nach der D b) aus Neuronen, die
gegenseitig miteinander verbunden sind und damit eine Verbindungsstruktur
bilden. Nach der D b) und D c) lassen sich neuronale Netze auch
in softwaremäßig realisieren,
wobei der Aufbau der neuronalen Netze programmiert wird.
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Die
D e) und D f) sowie H. Balzert: Lehrbuch der Objektmodellierung,
1999, (c) 2000, ISBN 3-8274-0285-9, Seiten 1, 2, 17–32, 242–245, 533–554, lehren
bereits die Verwendung von Objekt-orientierter Programmierung (OOP)
zur Bildung von in Software realisierten Netzen. Bei der OOP lassen
sich Neuronen ausgehend von einem Grundtyp darstellen, wenn man
von einem universellen Aufbau ausgeht, der jeweils durch Parameter
entsprechend definiert wird. Dies betrifft die Anzahl der Eingänge, die
jeweils zugeordneten Gewichte als auch die frei wählbaren Übertragungsfunktionen.
Die Neuronen lassen sich in der OOP als Objekte mit internen Parametern
generieren. Die in der OOP verwendbaren Konstruktur-Destruktur-Methoden
ermöglichen
dynamische Neuronen (Neuronen-Objekte), die mit einer Lebenszeit
ausgestattet werden können.
Da sich die Attribute während
der Laufzeit ändern
können,
ergeben sich unterschiedliche Zustände (s. H. Balzert) ist. Mittels
OOP lässt
sich die Verbindungsstruktur im neuronalen Netz darstellen, indem
an jede ein Neuron kennzeichnende Objekt-Instanz eine Haupt-Nummer
und dessen jeweiligen Eingängen/Ausgang
eine Unter-Nummer als Attribut vergeben wird. Die Verbindungsstruktur
wird definiert, indem die Nummernstruktur mit einer Pointer-Kettung zu
den jeweils verbundenen anderen Neuronen gebildet wird. Die Verbindungsstruktur
ergibt sich dann als weitere Parameter bzw. Attribut(e) dieser Objekt-Instanz.
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Aufgabe
der Erfindung ist es, bei der Versorgung von energietechnischen
Objekten eine dynamische Bedarfsermittlung zu erzielen.
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Die
Aufgabe wird durch die Merkmale des Anspruchs 1 gelöst; die
Unteransprüche
stellen vorteilhafte Ausgestaltungen dar.
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Die
Versorgung von energietechnischen Objekten mit Energie verschiedener
Energiearten umfasst dabei, dass die Objekte einem Lebenszyklus mit
einzelnen Phasen unterliegen und dass die Neuronen mit Schnittstellen
versehen sind, die an die einzelnen Phasen des Lebenszyklus angepasst
sind. Das Versehen der Neuronen mit energietechnischen Schnittstellen
hat dabei den Vorteil, dass für
den Aufbau und die Erweiterung von Infrastrukturen (z. B. Prozess-
und Infrastrukturanlagen) energietechnische Zusammenhänge systematisch
und quantitativ erfasst und DV-technisch verarbeitet werden können. Die
Schnittstellen bilden die Ansatzpunkte für ein Power Monitoring und
Management-System, um messen und entsprechend steuern zu können. Sie
bieten auch die Ansatzpunkte für
die energietechnischen Zusammenhänge,
um diese DV-technisch in Form von Algorithmen zu bearbeiten und
die so gewonnenen Ergebnisse zu einem späteren Zeitpunkt per Kommunikation
in die Power Monitoring und Management-Komponenten des Systems zu übertragen.
Dazu können
bekannte oder neu zu definierende Kommunikationsprotokolle verwendet
werden. Insbesondere kann der Anwender die Teilprozesse planerisch
erfassen und sie energietechnisch simulieren, z. B. mit einem Automation
Designer. Dadurch wird der Anwender vom Konfigurationsaufwand entlastet.
Auch ist eine standardisierte und damit kostenoptimierte Erfassung
der Energiedaten der einzelnen Teilprozesse möglich. Das damit verbundene
höhere Energiebewusstsein
und damit eine Energieeinsparung wird durch den vermehrten Einsatz
von Power Monitoring und Management-Systemen erreicht. Die Lösung sieht
vor, dass die Schnittstellen in der Planungsphase durch die Kennzahlen
der Objekte beschrieben sind, die umfassen: a – den Maximalbedarf der einzelnen
Energiearten, b – Bedarfsprofile,
insbesondere Betrag und Dauer der Leistungen der Energiearten, c – Abgabeprofile,
d – während des
Betriebes mögliche
Betriebsmodi und e – Energieinhalte und
Energiebedarf bei der Entsorgung der Objekte, und dass die Objekte
während
des Betriebs Informationen liefern, die umfassen a – die aktuelle
und zu erwartende Leistungsaufnahme und Leistungsabgabe, b – den aktuellen
energietechnischen Zustand, insbesondere Voll last, Teillast usw.,
und c – weitere mögliche energietechnischen
Zustände,
insbesondere Aus, Bereitschaft und Teillast, die ohne Störung der
Versorgung möglich
und bei Störung
der Versorgung erforderlich sind. Letzteres insbesondere um die
Effektivität
zu steigern.
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Zweckmäßigerweise
umfassen die Phasen eine Planungsphase, eine Engineeringsphase,
eine Inbetriebnahme, eine Betriebsphase und eine Entsorgungsphase.
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Eine
Vereinfachung ergibt sich, wenn die Schnittstellen dem Lebenszyklus
folgen.
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Mit
Vorteil wird vorgeschlagen, dass die Schnittstellen in der Engineeringsphase
ergänzt
werden, insbesondere durch Ort und Zeit sowie Abhängigkeiten
zwischen den Objekten.
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Vorteilhafterweise
werden die Schnittstellen bei der Inbetriebnahme mit Sensoren, insbesondere Mess-
und Überwachungsgeräten, und
mit Stelleinrichtungen, insbesondere Ventilen und Pumpen, sowie
Steuersignalen versehen.
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Die
Erfindung wird nachfolgend anhand einer Flughafen-Infrastruktur beispielhaft
beschrieben. Eine solche Infrastruktur ist ein energietechnisches Objekt,
das mit Energie verschiedener Energiearten versorgt wird. Zu diesen
Energiearten gehören
Wärme,
Kälte und
Elektrizität.
Jede Energieart wird über Verzweigungen
und/oder Verteilungen verteilt. Die Versorgung erfolgt durch Einspeisung
der Energie, die jeweils mittels eines Neuronennetzes ermittelt wird.
In diesem Neuronennetz entsprechen die miteinander verbundenen Neuronen
den (Unter-)Objekten der (Gesamt-)Flughafen-Infrastruktur. Dabei kann
jedes Objekt auch aus einer Vielzahl von Neuronen gebildet sein.
Jedem Objekt ist ein Lebenszyklus mit mehreren Phasen zugeordnet
und die Neuronen sind jeweils mit entsprechenden Schnittstellen versehen.
Diese Schnittstellen sind an die einzelnen Phasen des Lebenszyklus
angepasst, die zumindest eine Planungsphase, eine Engineeringsphase,
eine Inbetriebnahme, eine Betriebsphase und eine Entsorgungsphase
umfassen. Jede Schnittstelle folgt dabei dem Lebenszyklus der Infrastruktur.
So wird die Schnittstelle in der Planungsphase durch die Kennzahlen
der Objekte beschrieben. Die Kennzahlen betreffen den Maximalbedarf,
der für
die einzelnen Energiearten vorhanden ist als auch die Bedarfsprofile,
die den Betrag und die Dauer der Energieleistungen beinhalten. Auch
die Abgabeprofile in Betrag und Dauer gehören zu den Kennzahlen. Weiter lässt sich
den Kennzahlen entnehmen, welche Betriebsmodi während des Betriebs auftreten
können. Kennzahl
ist ebenfalls der Energieinhalt und der Energiebedarf, der bei der
Entsorgung der Objekte auftritt. In der Engineeringsphase werden
die Schnittstellen entsprechend ergänzt, und zwar durch Ort und
Zeit sowie den Abhängigkeiten
zwischen den Objekten. Bei der Inbetriebnahme werden die Schnittstellen
mit Sensoren für
Mess- und Überwachungsaufgaben
versehen. Dasselbe gilt für
Stelleinrichtungen in Form von Ventilen, Pumpen sowie für Steuersignale.
Die Schnittstellen sind so ausgelegt, dass die Objekte während des
Betriebs Informationen liefern, nämlich über die aktuelle und zu erwartende
Leistungsaufnahme und Leistungsabgabe. Und dies unter den Bedingungen
des aktuellen energietechnischen Zustands, nämlich einem Betrieb bei Volllast,
Teillast usw. Auch werden Informationen über weitere mögliche energietechnische
Zustände geliefert,
also über
die Zustände „Aus”, Bereitschaft und
Teillast, die eine Versorgung ohne Störung ermöglichen und bei Störung die
Versorgung sicherstellen.