Please use this identifier to cite or link to this item: http://dx.doi.org/10.18419/opus-10803
Authors: Voss, Michael
Title: Methode zur Flexibilisierung des Energieverbrauchs von automatischen Hochregallagern
Issue Date: 2020
Publisher: Stuttgart : Fraunhofer Verlag
metadata.ubs.publikation.typ: Dissertation
metadata.ubs.publikation.seiten: xiii, 169
Series/Report no.: Stuttgarter Beiträge zur Produktionsforschung;92
URI: http://elib.uni-stuttgart.de/handle/11682/10820
http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:93-opus-ds-108207
http://dx.doi.org/10.18419/opus-10803
ISBN: 978-3-8396-1526-3
Abstract: Energiekosten zu senken ist einer der wichtigsten Treiber für Energieeffizienzthemen in Industrie- und Logistikunternehmen. Mit den fortlaufenden Entwicklungen werden die Maßnahmen aufwändiger und die Energiekosteneinsparung immer geringer. Die Rentabilität der Maßnahmen sinkt. Die Energiekosten für an der Energiebörse gehandelte Energie jedoch sinken stetig seit den letzten Jahren und weisen über den Tagesverlauf eine große Volatilität auf. Betreiber von Hochregallagern verfolgen das Ziel, Energiekosten zu reduzieren, um weiterhin wirtschaftlich agieren zu können. Mit dieser Arbeit wird daher das Ziel verfolgt, Betreibern von Hochregallagern den Bezug von Energie an der Energiebörse zu ermöglichen, um die Energiekosten durch Flexibilisierung des Energieverbrauchs zu senken. Es wird ein Konzept entwickelt, um den Energiebedarf zu planen, zu handeln und anschließend auch zuverlässig zu verbrauchen. Nach der Untersuchung bestehender Methoden, Maßnahmen und Strategien hinsichtlich deren Energieflexibilitätspotentials wird zunächst ein Hochregallager modelliert, um dafür die neue Methode entwickeln und gefahrlos testen zu können. Anschließend wird eine Planungssystematik entwickelt, die den Energiebedarf tags zuvor plant und anschließend handelt. Die energieflexible Lagerstrategie ermöglicht es, die gehandelte Energie durch geeignete Lagerplatzwahl und Umlagerungen zu verbrauchen. Die Lagerstrategie verwendet das Hochregallager als Speicher für potentielle Energie und basiert methodisch auf der dynamischen Programmierung. Die Lastverteilung sorgt durch einen Fuzzy-Regler anschließend dafür, dass Lastspitzen so gering wie nötig gehalten werden, um die Rentabilität durch hohe Netzentgelte zu schmälern. Im zuvor entwickelten virtuellen Hochregallager werden die Methode implementiert und die Funktion der Methode zur Flexibilisierung des Energiebedarfs validiert. Die Kostenreduktion durch die in dieser Arbeit entwickelte Methode wird aufgezeigt.
Reducing energy costs is one of the most important reasons for energy efficiency issues in industrial and logistics companies. Methods, activities and strategies to increase further efficiency potentials are becoming more and more complex and energy cost savings are decreasing. The profitability of these activities decreases. However, energy costs for energy traded on the energy exchange market have been falling steadily for the past few years. Energy costs are highly volatile over the course of the day. Operators of automated high-bay warehouses pursue the goal of reducing energy costs so that they can continue to operate economically. The aim of this work is therefore to enable operators of automated high-bay warehouses to obtain energy on the energy exchange in order to reduce energy costs by making energy consumption more flexible. A concept is developed to plan, trade and consume energy reliably. After examining these existing methods, activities and strategies regarding their energy flexibility potential, a high-bay warehouse will first be modelled in order to develop a new method and test it safely. Subsequently, a planning system is developed which plans the energy demand the day before and then trades afterwards. The energy flexible storage strategy enables the traded energy to be consumed through a suitable storage location selection and relocation. The storage strategy uses the high-bay warehouse as a storage system for potential energy. The storage strategy is methodically based on dynamic programming. The load distribution then uses a fuzzy control to ensure that peak loads are kept as low as necessary in order to reduce profitability through high grid charges. The method is implemented in and the functionality of the method for flexibilizing the energy demand is validated in the previously developed virtual automated high-bay warehouse. The cost reduction by the developed method is shown.
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