Steigerung der Energieeffizienz durch adaptive Betriebsführung

Adaptive Pumpensteuerungen bieten sich genau dann an, wenn mehrere Freiheitsgrade in den Betriebsmöglichkeiten bestehen. Dies ist primär bei parallel oder in Reihe verschalteten Pumpen bzw. bei Füllvorgängen von Fluidspeichern oder Druckbehältern der Fall. Kombinationen dieser Anlagentopologien haben indes noch einen weiteren Freiheitsgrad für die Fahrweise von Pumpen. Zusätzliche Freiheitsgrade bei der Optimierung sind Zeitvorgaben oder sich ändernde Fluideigenschaften. Werden für die Automatisierung nun selbsttunende Steuerungen eingesetzt, können durch Online-Optimierung während des Betriebs die Steuerparameter direkt an das reale Anlagenverhalten angepasst und so eine wirklich optimale Betriebsweisen generiert werden.

Abbildung 1: Füllmöglichkeiten von Fluidspeichern

Energieeinsparpotential

Um das Energieeinsparpotential von Kreiselpumpen durch verbesserte Betriebsführung aufzuzeigen, können verschiedene Fahrweisen für Füllvorgange betrachtet werden. Füllvorgänge von Speichern finden beispielsweise in Wasserversorgungssystemen, in der Petrochemie oder auch in der Lebensmittelindustrie Anwendung. Prinzipiell kann zwischen drei verschiedenen Möglichkeiten (Abbildung 1) unterschieden werden. Das Befüllen mit konstanter Drehzahl (NC), mit konstantem Volumenstrom (QC) oder mit einer an den Füllstand angepasste Drehzahl (LC).

Werden unterschiedliche Systemparameter, wie der dynamische Druckverlust, die statische Förderhöhe oder das Füllvolumen, betrachtet, können sich Energieeinsparungen bis zu 70 % pro Füllvorgang ergeben. Eine Übersicht über das Einsparpotential verschiedener Speichersysteme gibt Abbildung 2.

Abbildung 2: Übersicht über theoretisches Einsparpotential aufgrund optimierter Betriebsführung

Tuning eines Pumpensystems im laufenden Betrieb

Eine Möglichkeit Pumpen im laufenden Betrieb zu tunen bietet die Dynamische Optimierung. Ein speziell für Pumpen entwickelter Algorithmus kann mehrere Pumpen in einem System aufeinander abstimmen, während Systemparameter ständigen Änderungen unterliegen. In Abbildung 3 ist der Tuningvorgang von zwei parallel betriebenen Pumpen aufgezeigt. Dieser Tuningvorgang wurde am Pumpenprüfstand am NCT durchgeführt. Bei gleichzeitiger Einhaltung des Sollwertes (Volumenstrom) passt die SPS die Drehzahlvorgaben an das energetische Optimum an.

Abbildung 3: Tuningverlauf zweier Pumpen zur Minimierung der aufgenommenen Leistung

Auch das Zu- und Abschalten von Pumpen kann hiermit erkannt werden (Abbildung 4). Hier wird für den Referenzwert der variierende Sollwert angenommen und in Abhängigkeit davon können die Drehzahlvorgaben stattfinden. Der dynamische Optimierungsalgorithmus verfeinert sich selbst und passt die Drehzahlen (rot und blau) dem Leistungsoptimum an (Vergleich: grauer Drehzahlverlauf ist optimal)

Abbildung 4: Gelernter Drehzahlverlauf mit Schaltpunkt der Pumpen

Um Tuningvorgänge sinnvoll zu gestalten, müssen Pumpen im Betrieb in einem passenden Arbeitsbereich befinden, da sonst Dichtungen und Lager Schaden nehmen können oder Kavitation entstehen kann. Abbildung 5 zeigt hierfür den empfohlenen Bereich, in welchem Dauerbetrieb stattfinden soll, um potentielle Schäden an der Pumpe zu vermeiden. Dies muss während des Tuningvorgangs berücksichtigt werden.

Abbildung 5: Empfohlener Arbeitsbereich einer Kreiselpumpe

 

Modellbildung von Pumpensystemen

Um eine Vielzahl an Anlagentopologien betrachten zu können, bieten sich Simulationsprogramme an. Zur Verifikation der Modelle, wie in Abbildung 6 gezeigt, müssen Versuche an Pumpenprüfständen gefahren und mit Simulationsergebnissen verglichen werden. Die Modellierung im Rahmen der Entwicklungsarbeit findet mit MATLAB/Simulink statt, da ein eindimensionales Strömungsmodell ausreichend genau ist und Reglerstrukturen sowie Optimierungsalgorithmen einfach in das Programm zu implementieren sind.

Abbildung 6: Simulink Modell einer Pumpenanlage für einen Speicherbetrieb

Das Beschleunigungsverhalten einer eindimensionalen Flüssigkeitssäule ist in Abbildung 7 dargestellt. Eine Wassersäule von ca. 75 m Länge wurde durch eine konstant anliegende Pumpendrehzahl beschleunigt. Im oberen Drehzahlbereich stimmt das zu verifizierende Modell in Simulink sehr gut mit dem realen Verhalten überein. Entfernt sich der Betriebspunkt der Anlage vom Nennbetriebsbereich treten Abweichungen der Affinitätsgesetze auf. Dies ist auch beim Beschleunigungsverhalten im unteren Drehzahlbereich erkennbar. Durch eine angepasste Modellierung kann dieser Effekt berücksichtigt werden. Zu Beginn der Messaufzeichnungen sind starke Schwankungen zu erkennen. Die Ursache hierfür wird mit der installierten Messtechnik (Volumenstrombestimmung über Differenzdruck) begründet. Die auftretenden Spitzen stellen neben der Strömungsgeschwindigkeit auch die Druckausbreitung im System mit dar. Mit diesen mathematischen Modell können am Rechner unterschiedliche Anlagen simuliert werden und optimale Betriebspunkte gefunden werden. Mithilfe dieser optimalen Betriebspunkte können so selbstoptimierende Steuerungsalgorithmen für unterschiedliche Anwendungen entworfen werden.

Abbildung 7: Beschleunigungsverhalten einer Flüssigkeitssäule bei unterschiedlichen Drehzahlen; Versuch und Modelle

 

 

Veröffentlichungen

Thomas Hieninger, Ronald Schmidt-Vollus. Energiemanagementsystem zur effizienten Fahrweise von Wasserspeichern mit Kreiselpumpen. ProcessNet Jahrestagung 2016. Beitrags-ID: 5150.

Thomas Hieninger, Ronald Schmidt-Vollus. Markus Norden. Prozessoptimierung durch Self-Tuning in Punmpensystemen – eine Möglichkeit zur Effizienzsteigerung. Prozesstechnik und Komponenten 2017.

Thomas Hieninger, Ronald Schmidt-Vollus. Markus Norden. Process optimisation through auto-tuning of pump systems – an efficiency boosting opportunity. Process Technology and Components 2017.

Thomas Hieninger, Ronald Schmidt-Vollus. Self-tuning Pump Operation Mode for Fluid Storages to Increase Energy Efficiency. CCWI 2017.

Thomas Hieninger, Ronald Schmidt-Vollus. Energieeffizienter Betrieb von Wasserspeichern durch Online-Optimierung. Industriewassertage 2017.

Thomas Hieninger. Energetic evaluation for different control strategies in centrifugal pump driven storages, Achema 2018

Thomas Hieninger, Ronald Schmidt-Vollus. On-Line Self-Tuning for Centrifugal Pumps Driven in Parallel Mode Using Dynamic Optimization. Mechatronika 2018 (ausstehend)