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Studien-/ Abschlussarbeit

Auswahl eines Optimierers für den gewinnoptimierten Betrieb von CSP Kraftwerken unter Berücksichtigung von Wassereinsparung

Beginn

2. März 2020

Dauer

6 Monate

Vergütung

bis Entgeltgruppe 5 TVöD

Beschäftigungsgrad

Teilzeit

"Spitzenforschung braucht auf allen Ebenen exzellente Köpfe - besonders noch mehr weibliche! Starten Sie bei uns, wir freuen uns auf Ihre Bewerbung" Ihre Prof. Dr. Pascale Ehrenfreund - Vorsitzende des Vorstands

Direkte Sonneneinstrahlung ist für die Nutzung von CSP-Kraftwerken (Concentrated Solar Power) unerlässlich. Daher werden CSP-Kraftwerke an Orten mit hoher direkter Sonneneinstrahlung errichtet. In der Regel handelt es sich dabei zudem um aride Regionen. Dies ist eine Herausforderung, da CSP-Kraftwerke auf die Verfügbarkeit von Wasser angewiesen sind. In einem CSP-Kraftwerk wird Wasser für verschiedene Aufgaben eingesetzt. Die drei Hauptwasserverbraucher sind Nasskühlung, Spiegelreinigung und das Abschlämmen des Dampf-Kreislaufs.

Im EU-Projekt „SOLWARIS“ werden Technologien und Methoden entwickelt, um den Wasserbedarf von CSP Kraftwerken zu reduzieren. Das DLR entwickelt einen O&M-Optimierer, der dem Kraftwerksbetreiber helfen soll, sein CSP Kraftwerk möglichst effizient zu betrieben. Die Auswahl eines geeigneten Optimierungsansatzes ist Gegenstand dieser studentischen Arbeit.

Das Ergebnis des Optimierers soll ein Fahrplan sein, nach dem der Betreiber das Kraftwerk für die nächsten drei Tage möglichst gewinnbringend fahren kann. Zu beeinflussen sind zum Beispiel der Zeitpunkt der Spiegelreinigung und der Speicherladung, aber auch Ventilstellungen im Bereich der Kühlung und Wasserrückgewinnung. Die Definition der Optimierungsaufgabe und die geeignete Parametrisierung soll nicht Aufgabe der studentischen Arbeit sein. Vom Optimierer vorgeschlagene Parameter-Sets werden an eine „Blackbox“ weiter gegeben, welche damit den generierten Strom, die verbrauchte Wassermenge und den finanziellen Gewinn berechnet. Auf Grundlage dieser Ergebnisse sucht der Optimierer nach dem optimalen Betriebsplan. Ein Gradienten-basiertes Verfahren scheidet vermutlich zu Gunsten der Flexibilität der „Blackbox“ aus.

Die Umsetzung der Optimierung ist in Matlab oder Phython vorgesehen.

Arbeitsschritte:

  • Einarbeitung und Verständnis der Optimierungsaufgabe
  • Hilfestellung und Schnittstellendefinition bei der Konzeptionierung des Blackbox-Optimierungssystems
  • Recherche möglicher Optimierungsansätze
  • Begründete Auswahl der geeignetsten Optimierungsansätze
  • Implementierung und Test der ausgewählten Optimierungsansätze mit der „Blackbox“
  • Auswertung und Vergleich der Optimierungsergebnisse und begründete Empfehlung für den am besten geeigneten Optimierer

Ihre Qualifikation:

  • Studienrichtung: Informatik, Mathematik o. ä.
  • gute analytische Fähigkeiten
  • sehr gute Kenntnisse im Bereich Optimierung
  • grundlegende Kenntnisse in Matlab, Python oder anderen Programmiersprachen
  • gute mündliche und schriftliche Ausdrucksfähigkeit in deutscher und englischer Sprache

Ihr Start:

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Fachliche/r Ansprechpartner/in

Lisa Kaborn
Institut für Solarforschung

Tel.: +49 2203 601-2438

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