Datenbasierte Automatisierungs- und Antriebstechnik für effiziente Pumpensysteme

Im Rahmen von DATA∙e∙Pump fand ein Technologietransfer in vorwiegend mittelständische Unternehmen der Metropolregion Nürnberg statt. Die Zielgruppen sind Betreiber, Automatisierungstechniker, Systemintegratoren, Pumpen- und Systemhersteller, aber auch Dienstleister wie z. B. kommunale Wasserversorger, die mit verbesserten Pumpensystemen ihre Preise trotz steigender Kosten stabil halten können.

Das Projekt DATA∙e∙Pump ist ein Projekt der Forschungsgruppe Automatisierungstechnik am Nuremberg Campus of Technology in Kooperation mit dem Institut ELSYS.

DATA∙e∙Pump wurde von der EU im Rahmen des Programms EFRE gefördert.

Motivation

Pumpen haben weltweit ein sehr breites Einsatzgebiet und benötigen daher einen entsprechend hohen Anteil der insgesamt bereitgestellten Energie (bis zu 20% in Industrieländern). Die Automatisierungstechnik bietet die Möglichkeit, einen Teil dieser großen Energiemenge einzusparen, ohne die Anlagentopologie selbst zu ändern. Je nach Prognosemodell sind Stromeinsparungen von bis zu 33,6 PJ pro Jahr alleine für industrielle Pumpensysteme in Deutschland möglich, wobei hier Pumpen 12% des gesamten Stromverbrauchs im Industriesektor ausmachen. In industriellen sowie in kommunalen Anlagen sind die Komponenten von Pumpensystemen auf unterschiedlichste Art und Weise zueinander angeordnet. So versorgen einzelne, parallel oder in Reihe angeordnete Pumpen sowohl Verbraucher als auch Speicher oder ganze Speichersysteme. Für konkrete Anwendungsfälle ist ein Einsparpotential von bis zu 60% möglich. Jedoch bleiben die verschiedenen Kombinationsmöglichkeiten der Anlagenkomponenten selbst im drehzahlgeregelten Betrieb bei der Betrachtung der Energieeffizienz oftmals unberücksichtigt. Die Pumpe wird somit abseits des Bestpunktes betrieben, wodurch der Wirkungsgrad abnimmt, was eine Minderung der Gesamteffizienz des Systems zur Folge hat. Um die Pumpe effizient betreiben zu können, müssen sämtliche Kennlinien der Pumpe und der Anlage im Automatisierungssystem hinterlegt werden. Diese Kennlinien sind oftmals nur in unzureichender Qualität verfügbar und spiegeln die realen Bedingungen nicht wider. Des Weiteren stellt es einen großen Aufwand dar, Kennlinien im Automatisierungssystem zu implementieren und anzupassen.

Zielsetzung

Für den Betrieb von Pumpensystemen wird in der Regel eine Kombination aus Frequenzumrichter und Elektromotor sowie separater Sensorik zur Druck- oder Durchflussmessung an der Pumpe eingesetzt. Ein wirklich optimierter Betrieb ist aber nur dann möglich, wenn weitaus mehr Informationen über die aktuellen Systemzustände vorhanden sind, als nur Druck oder Durchfluss der Pumpe und Drehzahl des Motors. Hier bleibt das mögliche Potential des Frequenzumrichters zur modellbasierten Generierung und Beobachtung zusätzlicher nichtgemessener Systemgrößen ungenutzt. Ein effizienter Pumpenbetrieb wird stark durch die jeweils implementierte Reglerstruktur mit den entsprechend eingestellten Parametern beeinflusst. Diese Reglerparameter werden in der Praxis mittels klassischer Reglereinstellverfahren, vorhandener Autotuning-Programme oder nach jeweiligem Ermessen und Erfahrungsschatz des zuständigen Personals eingestellt. Speziell auf individuelle Pumpensysteme angepasste Regler finden derzeit kaum Verwendung. Ferner ist das Anlagenverhalten von äußeren Einflüssen (Temperaturschwankungen) und sonstigen inneren Systemparametervariationen (variierende Betriebszustände, Dichte- und Viskositätsänderung, Alterung etc.) abhängig. Diese Einflussfaktoren bleiben in der Anlagenautomation bisher unberücksichtigt, da die hierfür notwendigen Modelle nicht in den Steuerungen implementiert sind. Durch modellbasierte Zustandsüberwachung können die Ursachen zurückverfolgt und deren Auswirkungen auf die Effizienz kompensiert werden.

Projektergebnisse

Im Rahmen der effizienten Prozessführung entstand eine Doktorarbeit als Grundlage der Ergebnisse. Hierin werden Kreiselpumpensysteme zunächst grundlegend charakterisiert und modelliert sowie weiterführend in realen Anlagen implementierbare Optimierungsalgorithmen entwickelt. Getestet wurden diese Algorithmen sowohl am projektfinanzierten Versuchsstand sowie an realen Druckerhöhungsanlagen auf dem Prüfstand des Kooperationspartners SPECK Pumpen Verkaufsgesellschaft GmbH. Alle Ergebnisse aus diesem Teilbereich wurden sowohl in Form der erwähnten Doktorarbeit als auch in entsprechenden Konferenzbeiträgen und Zeitschriften veröffentlicht. Die markanten Ergebnisse aus dem Teilbereich zur effizienten Automatisierung betreffen vor allem die allgemeine kennlinienfreie Modellbildung von Kreiselpumpensysteme mithilfe elektrohydraulischer Analogien in Form von Differentialgleichungen. Diese bilden die Grundlage für zahlreich entwickelten Volumenstrom- und Parameterschätzmethoden für solche Systeme. Detaillierte Ausführungen finden sich sowohl in entsprechenden Konferenzbeiträgen sowie in den Zwischenberichten zur Modellbildung, Regelung und Parameterschätzung zu diesem Projekt. Aus dem Teilbereich der effizienten Antriebstechnik entstammt der Prototyp zur DATA∙e∙Box, welche im Rahmen einer Abschlussabeit entwickelt wurde. Anspruch dieser DATA∙e∙Box ist die Verwendung kostengünstiger Hardware, z. B. in Form eines Raspberry Pi, und Sensorik zur Charakterisierung des an den Motor angeschlossenen Pumpensystems. Grundlage hierfür bilden eigens entwickelte Schätzalgorithmen. Detaillierte Berichte hierzu finden sich in den Zwischenberichten zur DATA∙e∙Box.

Projektkonsortium

Die Leitung des Projektes DATA∙e∙Pump hatte Prof. Dr.-Ing. Ronald Schmidt-Vollus inne. Das durchgängige Design des Logos sowie der Präsentationen und sonstigen Vorlagen entwarf Herr Dipl.-Des. Stefan Klingenberger. Der Bereich der effizienten Prozessführung wurde von Herrn Thomas Hieninger, M.Sc., und der Bereich der effizienten Automatisierung von Herrn Florian Goppelt, M.Eng., bearbeitet. Herr Dr.-Ing. Georg Möller übernahm den Bereich der effizienten Antriebstechnik. Dominic Häuslein, M.Sc., arbeitete an der Modifizierung des Versuchsstandes sowie bei der Aufbereitung und der anschaulichen Darstellung des Wissens mit. Alle beteiligten Kooperationspartner finden Sie hier.