Agentenbasierte Gebäudeautomation raumlufttechnischer Anlagen. Agent Based Building Automation of HVAC Systems

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1 Agentenbasierte Gebäudeautomation raumlufttechnischer Anlagen Agent Based Building Automation of HVAC Systems Von der Fakultät für Maschinenwesen der Rheinisch-Westfälischen Technischen Hochschule Aachen zur Erlangung des akademischen Grades eines Doktors der Ingenieurwissenschaften genehmigte Dissertation vorgelegt von Max Huber Berichter: Univ.-Prof. Dr.-Ing. Dirk Müller Univ.-Prof. Dr.-Ing. Michael Schmidt Tag der mündlichen Prüfung: 11. November 2016 Diese Dissertation ist auf den Internetseiten der Universitätsbibliothek online verfügbar.

2 Max Huber Agentenbasierte Gebäudeautomation raumlufttechnischer Anlagen

3 Denn Sie wissen nicht, was Sie tun. (Lk 23,34)

4 Danksagung Mein Dank richtet sich an alle, die mir bei der Entstehung dieser Promotion in irgendeiner Weise geholfen haben. Besonders danken möchte ich meinem Betreuer Herrn Prof. Dr.-Ing. Dirk Müller für das Vertrauen und die Unterstützung während meiner Jahre in Aachen und darüber hinaus. Danken möchte ich außerdem Herrn Prof. Dr.-Ing. Michael Schmidt für anregende Diskussionen und wertvolle Hinweise. Ebenfalls danke ich Herrn Prof. Dr.-Ing. André Badow als Vorsitzendem der Promotionskommission. Ein besonderer Dank gilt auch all meinen Kollegen und Studenten am Lehrstuhl für Gebäudeund Raumklimatechnik der RWTH Aachen, die mich stets unterstützt und kritisch hinterfragt haben. Vielen Dank für die fruchtbare Zusammenarbeit, für viele interessante Gespräche sowie für viele schöne gemeinsame Stunden. Ebenso möchte ich den Kolleginnen und Kollegen der mechanischen und elektrischen Werkstatt danken, die mich bei diversen Prüfständen stets mit Rat und Tat unterstützt haben. Insbesondere Rita Streblow und Martin Schmidt danke ich für allzeit offene Ohren und die Hilfe bei wissenschaftlichen Herausforderungen. Allen meinen Raumteilern danke ich für grenzenlose Hilfsbereitschaft, unendliches Verständnis und viele spannende Diskussionen. Ein spezielles Dankeschön gilt Marcus Fuchs, Tanja Osterhage, Florian Nitsch und Henryk Wolisz für die Unterstützung während der Prüfungsphase. Ich danke meinen Eltern und Geschwistern für Ihre Unterstützung und Begleitung. Mein größter Dank gilt meiner Frau Theresia und meiner Tochter Luise. Ohne sie würde es diese Arbeit und die Agenten nicht geben. Ergolding, April 2017 Max Huber

5 Kurzfassung Die vorliegende Arbeit beschreibt ein agentenbasiertes Automationssystem für gebäudetechnische Systeme. Das Automationssystem zeichnet sich dadurch aus, dass eine beliebige Kombination von Komponenten im Plug & Play-Verfahren automatisiert werden kann. Das beschriebene System besteht aus dezentralen Regelungseinheiten, sogenannten Agenten. Jeder gebäudetechnischen Komponente ist mindestens einer dieser Agenten zugewiesen. Das System wird anhand einer raumlufttechnischen Anlage vorgestellt. Die Agenten sind in zwei Klassen eingeteilt. Verbraucheragenten ermitteln den thermischen Bedarf (z.b. eines Raumes), Versorgeragenten sind für die Ansteuerung von Komponenten der Wärme- und Kälteversorgung zuständig. Die Agenten kommunizieren untereinander und ermitteln durch Verhandlungen die kosteneffizienteste Betriebsweise für einen vorliegenden Bedarfsfall. Sämtliche Betriebsfreigaben innerhalb des Systems werden durch Agenten getroffen. Eine zentrale Automationsebene ist nicht vorhanden. Die Agenten treffen ihre Entscheidungen auf Basis von Kostenfunktionen. Die Kostenfunktionen bilden die Betriebskosten der Komponenten ab oder bewerten den Nutzerkomfort eines Raumes monetär. Durch den Vergleich der Kostenfunktionen mehrerer Versorgeragenten werden die günstigsten und somit energieeffizientesten Betriebspunkte ermittelt. Das entworfene Multiagentensystem (MAS) wird in einem Prüfstand für raumlufttechnische Anlagen getestet. Der Prüfstand besteht aus einer zentralen Klimaanlage sowie vier Räumen mit Raumtemperaturregelung und Deckeninduktionsdurchlässen. Zudem besteht eine virtuelle Erweiterung des Systems durch die Simulation eines Wärmeerzeugerverbunds im Hardware-in-the-Loop-Verfahren. Die Programmierung der Agentensoftware erfolgt in JADE nach dem FIPA-Standard. Die Agenten haben Zugriff auf die Mess- und Stellwerte von Prüfstand und Simulation. Die Versuchsergebnisse belegen die Funktionalität des Systems. Die Agenten sind in der Lage mit der vorhandenen Hardware sowie mit der Simulationsumgebung zu kommunizieren. Die Funktionalität des MAS wird in vier verschiedenen Versuchsszenarien vorgestellt. In allen vier Szenarien entscheiden die Agenten des Systems selbstständig über das An- und Abfahren der Komponenten. Dabei werden stets die Komponenten mit den günstigsten Betriebskosten aktiviert. Der kaskadierte Einsatz von Versorgeragenten in mehreren Ebenen gewährleistet die Umsetzbarkeit von komplexen gebäudetechnischen Systemen. In allen vier Szenarien wird die Komfortsituation in den Räumen gewährleistet. Die vier Versuchsszenarien zeigen auf, dass die Agenten in der Lage sind, in jedem beliebigen System ohne spezielle Konfiguration zu funktionieren. Das MAS ermöglicht es somit, mit

6 Agenten ausgestattete gebäudetechnische Komponenten im Plug & Play-System zu automatisieren.

7 Abstract This thesis describes an agent based automation system for building supply systems. The described system is able to create an automation system for combinations of building supply components by Plug & Play. The thesis describes the system using an HVAC system. The system consists of decentralized control units, so-called agents. Each component or supply unit is supplied with at least one of these agents. There are two different types of agents: supply agents and consumption agents. Consumption agents evaluate the thermal demand (e.g. of an office room). Supply agents control heating or cooling devices of the building. The agents communicate with each other. They negotiate in order to evaluate the system s most efficient operation point regarding the actual thermal demand. Supply agents can be implemenented in different levels using cascaded cost functions. Thus, also complex building supply systems can be controlled using MAS. The system works independent of any centralized control system. Each operating decision is made by agents. The agents are using cost functions in order to negotiate with each other. These cost functions represent the operating costs of the components or assess monetarily the users comfort inside a room. Consumer agents are able to find the most cost efficient and thereby energy efficient supply unit comparing the supply agents cost functions. The multi agent system (MAS) is tested using a test bench for building supply systems. The test bench consists of an HVAC system and four rooms equipped with chilled beams. Furthermore, there is a simulated heating supply system which is connected to the test bench using Hardware-in-The-Loop method. The agents are modelled within JADE according to FIPA standard. The agents are able to communicate with the test bench as well as with the simulation program. The test results proof the functionality of the system. Therefore, four scenarios are shown. The agents are responsible for the control of building devices in each of these scenarios. Thereby, the componenents with the lowest cost functions are activated. The comfort level inside the test rooms is good during all four test runs. The results of the scenarios show, that the agents are able to work with any kind of building supply system without special configuration. The MAS allows us to create building management systems using Plug & Play components equipped with agents.

8 Inhaltsverzeichnis Abbildungsverzeichnis Tabellenverzeichnis iv vi 1 Gebäudeautomationssysteme Stand der Technik von Gebäudeautomationssystemen Verbesserungspotential für Gebäudeautomationssysteme Multiagentensysteme in der Gebäudeautomation Potenzial der Agenten und Ziel dieser Arbeit Agentenbasierte Systeme Definition agentenbasierter Systeme Eigenschaften von Agenten Technische Anwendungsbereiche agentenbasierter Systeme Agentenbasierte Gebäudeautomationssysteme Stand der Technik agentenbasierter Gebäudeautomationssysteme Zusammenfassung und Bewertung Stand der Technik Multiagentensystem für gebäudetechnische Anlagen Eigenschaften des entworfenen Multiagentensystems Test von MAS-Systemen im RLT-Prüfstand Agentenkonzept zur Gebäudeautomation Verhandlungsstandard des Multiagentensystems Agentenstruktur und Funktion des MAS Versorgeragenten Kostenfunktionen der Versorgeragenten Verbraucheragenten Verhandlungsablauf zwischen Versorger- und Verbraucheragenten Informationsbedarf der Agenten Zuweisung Versorger- und Verbraucheragenten Parametrierung von Kostenfunktionen Messwerte i

9 Inhaltsverzeichnis 3.4 Kaskadierung bivalenter Agenten Plug & Play Fähigkeit des Systems Zuordnung von Agenten Prüfstandsaufbau Programmierung des agentenbasierten Gebäudeautomationssystems Versuchsanlage Zentrale Klimaanlage Wärmeversorgung und Hardware-in-the-Loop Erweiterung Versuchsräume Multiagentensystem des Prüfstands Verbraucheragenten des Testsystems Versorgeragenten des Testsystems Bivalente Agenten des Testsystems Versuchsdurchführung und Ergebnisse Versuchsergebnisse MAS Szenario 1: Raumklimatisierung und Komfortfunktion Szenario 2: Zentrale Klimaanlage Szenario 3: Virtuelle Wärmeversorgung der ZKA Szenario 4: Gesamtsystem Bewertung des MAS Zusammenfassung und Ausblick 83 A Liste der verwendeten Modelle 86 B Verläufe von Messdaten 87 B.1 Raumtemperaturverläufe Szenario B.2 Raumtemperaturverlauf Szenario B.3 Raumtemperaturverläufe Szenario C Parametrierung der Agenten 92 C.1 Parametrierung der Agenten Szenario C.2 Parametrierung der Agenten Szenario C.3 Parametrierung der Agenten Szenario C.4 Parametrierung der Agenten Szenario Literaturverzeichnis 115 ii

10 Abkürzungen Abkürzung BHKW DDC DID EBC ERC FIPA HiL HVAC JADE KWÜ MAS MPC PI RLT ZKA Bedeutung Blockheizkraftwerk Direct Digital Control Deckeninduktionsdurchlass Institute for Energy efficient Buildings and Indoor Climate Energy Research Center Foundation for Intelligent Physical Agents Hardware-In-the-Loop Heating, Ventilation and Air Conditioning Java Agent Developement Framework Kreuzstromwärmeübertrager Multiagentensystem Model Predictive Control Proportional-Integral Raumlufttechnik Zentralklimaanlage iii

11 Abbildungsverzeichnis 1.1 Ebenen der Gebäudeautomation nach Rietschel u. Fitzner [2008] Schema des Versorgungssystems des ERC Hauptgebäudes (Fuetterer u. Constantin[2014]) Aufbau eines MAS für intelligente Gebäude nach Wang u. Wang [2012b] Kostenfunktionen in Abhängigkeit der Leistungsänderung Verhandlungsablauf zwischen Versorger- und Verbraucheragenten Beispiel für die Auswahl eines Versorgeragenten Beispiel für die Auswahl einer Angebotskombination Zuweisungsinformationen von Verbraucher- und Versorgungsagenten Ablauf der Kaskadierung von Kostenfunktionen Funktionale Einheit Heizkreis ZKA des Prüfstandsaufbaus Prüfstandsübersicht mit Hardware-in-the-Loop-Erweiterung Kommunikationsstruktur des Versuchsaufbaus Schematischer Aufbau der verwendeten ZKA Schematischer Aufbau des simulierten Versorgungssystems Wertübergabe zwischen Simulation und Prüfstand im HiL-Verfahren Vergleich zwischen simulierter Vorlauftemperatur und Sollwert für die Vorlauftemperatur des Heizkreises Wertübergabe zwischen Belimo und Simulink im HiL-Betrieb Folgeverhalten der Hardware-in-the-Loop-Umgebung Deckeninduktionsdurchlässe der Versuchsräume Ermittlung des Leistungsbedarfs der Raumagenten anhand von Raumtemperatur und Raumsolltemperatur Abhängigkeit zwischen Raumtemperatur und Produktivität nach Seppanen u. Fisk[2006] Komfortkostenfunktion zu einem Zeitpunkt mit zu geringer Raumtemperatur Übersicht Szenario iv

12 Abbildungsverzeichnis 5.2 Zeitlicher Verlauf Mess- und Stellwerte Szenario 1 im Raum Kostenfunktion der Versorgeragenten Szenario 1 im Raum 4 um 15:00 Uhr Kostenfunktion der Versorgeragenten Szenario 1 um 22:45 Uhr Kostenfunktion der Versorgeragenten Szenario 1 um 02:30 Uhr und 09:00 Uhr Verhalten der Raumagenten bei fehlender Leistungsmessung Szenario Kostenfunktionen der angefragten Agenten Szenario 1 um 02:46 Uhr Übersicht Szenario Startvorgang Heizbetrieb der ZKA Szenario Umschaltvorgang von Heiz- auf Kühlbetrieb der ZKA Szenario Heiz- und Kühlanforderungen aller Raumagenten Szenario Verhalten des ZKA Kühlagenten ohne Berücksichtigung von Umschaltkosten Szenario Anforderungen der ZKA - Komponenten nach dem Start der Anlage Szenario Anforderungen der ZKA - Komponenten beim Umschalten von Heiz- auf Kühlfunktion Szenario Übersicht Szenario Betriebsverhalten des Wärmeerzeugersystems Szenario Betriebsverhalten des Gesamtsystems Szenario B.1 Raumtemperatur Raum 3 während Anfahrvorgang Szenario B.2 Raumtemperatur Raum 3 während Umschaltvorgang Szenario B.3 Raumtemperatur Raum 3 während Szenario B.4 Raumtemperaturen Raum 1 und 2 während Szenario B.5 Raumtemperaturen Raum 3 und 4 während Szenario v

13 Tabellenverzeichnis 3.1 Parameter einer Kostenfunktion Komponenten des simulierten Versorgungssystems und deren Leistungsdaten 41 C.1 Parametereinstellungen Szenario C.2 Parametereinstellungen Szenario C.3 Parametereinstellungen Szenario C.4 Parametereinstellungen Szenario vi

14 1 Gebäudeautomationssysteme Gebäudeautomationssysteme scheitern oftmals daran, Versorgungssysteme energieeffizient zu betreiben (Waide u. a. [2013]). Je komplexer ein gebäudetechnisches System aufgebaut ist, desto schwieriger ist es, ein passendes proprietäres Gebäudeautomationssystem zu entwerfen. In diesem Kapitel wird aufgezeigt, dass bei der Gestaltung und Programmierung von Gebäudeautomationssystemen großes Verbesserungspotenzial besteht und, dass agentenbasierte Systeme für diesen Zweck geeignet sind. 1.1 Stand der Technik von Gebäudeautomationssystemen Automationssysteme gebäudetechnischer Anlagen sind in der Regel hierarchisch aufgebaut. Es gibt dabei klassischerweise drei Automationsebenen (Aschendorf [2014]; Rietschel u. Fitzner [2008]). In der Feldebene werden Messdaten erfasst sowie Steuerungssignale und Informationen an Aktoren ausgegeben. In der Automationsebene sind die Automationsstationen (DDC-Geräte = Direct Digital Control) angesiedelt. Diese Stationen sind für die Regelung und Steuerung der einzelnen Komponenten, Anlagenteile und Anlagen zuständig. In der Leitebene findet die Koordination des Gesamtsystems statt. Darüber hinaus befinden sich hier Nutzerschnittstellen zur manuellen Ansteuerung von Komponenten, zur Anzeige und Aufzeichnung von Daten sowie zur Fehlerquittierung und -behebung. Abbildung 1.1 zeigt eine klassische Darstellungsform dieser drei Automationsebenen nach Rietschel u. Fitzner [2008]. 1

15 Gebäudeautomationssysteme 1.1 Stand der Technik von Gebäudeautomationssystemen Abbildung 1.1: Ebenen der Gebäudeautomation nach Rietschel u. Fitzner [2008] Zur Kommunikation innerhalb einer Automationsebene sowie ebenenübergreifend stehen eine Vielzahl unterschiedlicher analoger und digitaler Systeme zur Verfügung (Aschendorf [2014]; Balow [2012]). Die hierarchische Struktur von Gebäudeautomationssystemen ist im Wesentlichen historisch bedingt, da es bei beschränkten Rechenkapazitäten vorteilhaft ist, rechenintensive Prozesse an einer Stelle zu bündeln (Rietschel u. Fitzner [2008]). Mit zunehmend günstiger und leichter verfügbar werdender Rechenleistung entfällt dieses Kriterium. Gleichzeitig steigen die Anforderungen an die Automatisierungssysteme auf Grund höherer Komfort- und Effizienzansprüche der Nutzer sowie einer steigenden Anzahl von in die Gebäudeautomation einzubindender Aktoren (Balow [2012]). Daraus ergeben sich größere Datenmengen, die vor allem in der Feldebene zu Verzögerungen in der Datenübertragung auf Grund der dort verwendeten Bussysteme münden können (Aschendorf [2014]; Belimo AG [2010a]). Die beschriebenen Entwicklungen führen im Bereich der Gebäudeautomation dazu, dass Prozesse teilweise oder komplett in der Feldebene gesteuert und geregelt werden. Gleichzeitig bleiben die Automationsebene und die Leitebene für die Koordination des Gesamtprozesses erhalten. Diese "halbdezentralen Systeme"(Aschendorf [2014]) haben sich derzeit auf dem Markt durchgesetzt (Aschendorf [2014]). In den beschriebenen Systemen finden die Entscheidungen darüber, welche Anlagenteile, Komponenten und Aktoren an- und abgefahren werden auf verschiedenen Ebenen statt. Übergeordnete Versorgungssysteme (z.b. Wärmequellen wie Wärmepumpe oder Wärmeverteilsysteme) werden anhand übergeordneter Regelungen (z.b. Heizkennlinie auf Basis der Außentemperatur) angesteuert und geregelt. Der tatsächlich verbraucherseitig vorliegende Bedarf wird bei den Regelentscheidungen nicht berücksichtigt. Dadurch kann eine bedarfs- 2

16 Gebäudeautomationssysteme 1.2 Verbesserungspotential für Gebäudeautomationssysteme gerechte Steuerung und Regelung der Versorgungseinheiten nur erreicht werden, wenn die Parametrierung der übergeordneten Systeme exakt auf die in einem Gebäude auftretenden Bedürfnisse (z.b. Abhängigkeit des tatsächlichen Verbrauchs von der Außentemperatur) abgestimmt ist. Der Einfluss des Nutzers bleibt dabei oftmals außen vor. Trotz der teilweisen Dezentralisierung und der Standardisierung der Gebäudeautomationssysteme erfordern die halbdenzentralen Systeme somit eine sehr gute Systemplanung und - integration. Innerhalb der Systeme ist ein großer Aufwand an individueller Planung und Programmierung nötig, um effiziente und stabile Systeme zu gewährleisten (siehe Kapitel 1.2) (Aschendorf [2014]). Der Aufbau komplett dezentraler Gebäudeautomationssysteme ist mit den derzeit verfügbaren Systemen nicht umsetzbar, da die dezentralen Einheiten nur die eigene Komponente regeln, jedoch nicht den Einsatz mehrerer Komponenten koordinieren können. Um diese Koordinationsfähigkeit zu gewährleisten, ist eine Erweiterung der dezentralen Komponentenregelung nötig. In dieser Arbeit wird der Ansatz der agentenbasierten Gebäuderegelung vorgestellt, der die Regelung einer raumlufttechnischen Anlage ausschließlich über dezentrale Controller (sog. Agenten) ermöglicht. 1.2 Verbesserungspotential für Gebäudeautomationssysteme Der Energieverbrauch von Gebäuden liegt häufig über den in den entsprechenden Energiebedarfsberechnungen festgestellten Werten (Osterhage u. a. [2013]; Waide u. a. [2013]). Die Gründe dafür liegen oftmals nicht in der mangelhaften Qualität der verbauten Komponenten oder einem schlechten Anlagenkonzept. Vielmehr spielen das Zusammenspiel und die Abstimmung der Komponenten aufeinander eine entscheidende Rolle (Waide u. a. [2013]). Eine Abstimmung der dezentralen Komponentenregler und deren Einstellungen an die tatsächlichen Gegebenheiten im Gebäude oder eine Optimierung dieser Einheiten im laufenden Betrieb findet in den seltensten Fällen statt. Die Konfiguration der zentralen Leittechnik findet nur in unzureichendem Maße statt. In vielen Gebäuden besteht somit ein großes Potential, durch Analyse des Betriebsverhaltens sowie durch Verbesserungen des Automationssystems Effizienzgewinne im Gebäudebetrieb zu erzielen (Frey u. Schrapa [2012]; Waide u. a. [2013]). Mörwald [2013] geht davon aus, dass der Energieverbrauch raumlufttechnischer Anlagen durch eine effiziente Regelungstechnik um bis zu 15 % gesenkt werden kann. Franzke u. Schiller [2011] haben ermittelt, dass bei 75 % der raumlufttechnischen Anlagen in Deutschland der Energieverbrauch durch eine Optimierung der Betriebsführung: Beseitigung offensichtlicher regelungstechnischer Mängel (...), Optimierung der Schaltzeiten (...) gesenkt werden kann. 3

17 Gebäudeautomationssysteme 1.2 Verbesserungspotential für Gebäudeautomationssysteme Darüber hinaus nimmt die Komplexität der Versorgungssysteme immer weiter zu, da eine Kombination verschiedener Erzeugungssysteme bei optimalem Betrieb energetisch und wirtschaftlich vielversprechend erscheint (Aschendorf [2014]; Fuetterer u. Constantin [2014]). Die Konfiguration der Systeme zur Steuerung und Regelung dieser Anlagen wird mit zunehmender Komplexität schwieriger. Das Potenzial dieser Anlagen hinsichtlich Energieeffizienz wird durch mangelhafte Systemkonfigurationen somit nicht genutzt (Waide u. a. [2013]). Automationssysteme werden in Gebäuden zwar installiert, jedoch findet auf Grund der hohen Komplexität und des damit verbundenen Arbeitsaufwands oftmals keine Anpassung und Optimierung an die Gegebenheiten im Gebäude statt (Zuk [2015]). Die falsche Parametrierung führt in der Praxis dazu, dass inneffiziente Betriebsmodi der eingesetzten Komponenten angesteuert werden (Zuk [2015]; Fuetterer u. Constantin [2014]). Automationssystem am Hauptgebäude des E.ON ERC Das Hauptgebäude des E.ON Energy Research Centers (ERC) in Aachen kann als ein Beispiel für den Aufwand betrachtet werden, der nötig ist, zentrale Automationssysteme von Gebäuden zu konfigurieren und an die Gegebenheiten in einem Gebäude anzupassen. Das Gebäude verfügt über verschiedene Wärme- und Kälteversorger (u.a. BHKW, Gasbrennwertkessel, Wärmepumpe, Glykolkühler), über mehrere Lüftungssysteme (dezentrale Fassadenlüfter und zentrale raumlufttechnische Anlagen) sowie über unterschiedliche Verteilsysteme (Betonkernaktivierung, Lufttemperierung). Die Hauptversorgung mit Wärme und Kälte basiert dabei auf einer Lastverschiebung innerhalb des Gebäudes und innerhalb des Jahres mit Hilfe der Wärmepumpe und eines saisonalen geothermischen Speichers. Abbildung 1.2 zeigt eine schematische Übersicht des Versorgungssystems des Gebäudes. 4

18 Gebäudeautomationssysteme 1.2 Verbesserungspotential für Gebäudeautomationssysteme Abbildung 1.2: Schema des Versorgungssystems des ERC Hauptgebäudes (Fuetterer u. Constantin [2014]) Die Automation des Systems basiert auf einem zentralen Gebäudeleittechniksystem (Johnson Controls [2008]). Fuetterer u. Constantin [2014] führen aus, dass im ursprünglich eingesetzten Automationssystem des Gebäudes in der Koordinierung der Versorgungssysteme oftmals ineffiziente Betriebszustände angesteuert werden. Beispielsweise werden Büroräume gleichzeitig durch Fassadenlüftungsgeräte gekühlt und durch Betonkerntemperierung geheizt. Ebenso wird die Abwärme des BHKW über einen Kühlturm abgeführt während der Gaskessel einen Teil des Gebäudes mit Wärme versorgt. Die Einregulierung und Optimierung der Gebäudeleittechnik sowie des Mess- und Regelungssystems des Gebäudes ist nach drei Jahren Betrieb auf Grund der Komplexität der Anlage noch nicht abgeschlossen. (Fuetterer u. Constantin [2014]). 5

19 Gebäudeautomationssysteme 1.3 Multiagentensysteme in der Gebäudeautomation Vermeiden von Fehlerquellen durch selbstlernende Automation Die oben beschriebenen Fehlerquellen entstehen ursächlich vor allem auf Grund des hohen Aufwands zur Auslegung und Parametrierung der Automationssysteme gebäudetechnischer Anlagen, die für jedes Gebäude proprietär erfolgen muss. Eine Automatisierung dieses Auslegungs- und Parametrierungsaufwands führt zu einer Verringerung der Fehlerquellen und trägt somit zu effizienteren Gebäuden und letztlich einer Verringerung des Energieverbrauchs in Gebäuden bei. Eine Möglichkeit, die Auslegung und Parametrierung von Automationssystemen zu automatisieren ist die Verwendung von Multiagentensystemen. 1.3 Multiagentensysteme in der Gebäudeautomation Die in Kapitel 1.2 beschriebenen Beispiele und Quellen machen deutlich, dass ein neuer Ansatz zur Gestaltung von Gebäudeautomationssystemen erforderlich ist. Die Gebäudeautomationssysteme müssen in der Lage sein, komplexe Versorgungssysteme ohne langwierige Inbetriebnahmeprozesse zu steuern. Anpassungen und Veränderungen im Gebäude und in den Versorgungssystemen müssen automatisiert und ohne äußere Eingriffe durch das Automationssystem nachvollzogen werden. Neue Komponenten müssen möglichst im Plug & Play Verfahren integrierbar sein. Die vorliegende Arbeit stellt einen Ansatz vor, Gebäudeautomationssysteme mit Hilfe von Multiagentensystemen (MAS) zu realisieren. Der vorgestellte Entwurf eines MAS soll es ermöglichen, die aufgeführten Anforderungen an ein Gebäudeautomationssystem zu erfüllen. Integration modelprädiktiver Algorithmen Modelprädiktive Regler (eng. Model Predictive Control, MPC) werden in der Gebäudetechnik genutzt, um Regelentscheidungen auf Basis von Vorhersagen zu optimieren (Široký u. a. [2011]). Dabei werden Vorhersagen über verschiedene Randbedingungen (z.b. Wetterverhältnisse, Komfortbedürfnisse) als Basis von Optimierungsfunktionen verwendet, um die günstigste Betriebsweise einer Anlage (bzw. eines Gebäudes) vorherzusagen. Die Integration von MPC in gebäudetechnischen Anlagen kann sowohl in zentralen als auch in dezentralen Automationssystemen erfolgen. Bei der Verwendung zentraler Systeme müssen sämtliche notwendige Daten an einer Stelle zur Verfügung stehen. Die Verwendung von Multiagentensystemen bietet die Möglichkeit, MPC-Funktionen in ein dezentrales Automationssystem zu integrieren. 6

20 Gebäudeautomationssysteme 1.4 Potenzial der Agenten und Ziel dieser Arbeit 1.4 Potenzial der Agenten und Ziel dieser Arbeit Das im Rahmen dieser Arbeit entwickelte agentenbasierte Automationssystem ist in der Lage das Zusammenspiel zwischen Komponenten und Anlagenteilen eines gebäudetechnischen Systems zu organisieren. Die Agenten ermitteln automatisch die Betriebszustände der beteiligten Komponenten. Dadurch kann ein gebäudetechnisches System mit, im Vergleich zu herkömmlichen Systemen, geringem Aufwand automatisiert werden. Das Fehlerpotenzial ist gegenüber proprietären Automationssystemen vermindert. Ziel dieser Arbeit ist es, zu zeigen, dass es möglich ist, ein Mutliagentensystem aufzubauen, das eine beliebige Kombination verschiedener Komponenten einer gebäudetechnischen Anlage steuern kann, ohne Veränderungen am Automationssystem vorzunehmen. Die beteiligten Agenten bilden selbstständig ein Automationssystem aus. Die Steuerung zusätzlicher Komponenten wird im Plug & Play-Verfahren integriert. Es wird insbesondere auf die notwendigen Eigenschaften der Agenten sowie die notwendige Systemarchitektur eingegangen. Die Zuordnung der Agenten zu den entsprechenden Anlagenteilen und die Parametrierung der Agenten werden anhand des vorliegenden Prüfstandaufbaus erläutert. Darüber hinaus wird gezeigt, wie durch die Parametrierung einzelner Agenten ein modelprädiktives Automationssystem entstehen kann. Die Parametrierung der Regelkreise der Komponenten ist nicht Teil dieser Arbeit. Im weiteren Verlauf werden die Theorie agentenbasierter Systeme sowie deren grundlegende Funktionen erläutert. Die Systemarchitektur der MAS für Gebäudeautomationssysteme ist an existierende Systeme aus den Bereichen der Prozessautomatisierung sowie der Informationsund Elektrotechnik angelehnt. Darauf aufbauend werden Grundlagen und Regeln entworfen, die es erlauben, agentenbasierte Systeme für den Einsatz in der Gebäudeautomation aufzubauen und zu betreiben (Kapitel 2). Auf diesen Grundlagen basiert das im Rahmen dieser Arbeit entstandene agentenbasierte Automationssystem für eine raumlufttechnische Anlage. Kapitel 3 beschreibt die Umsetzung dieses Konzeptes. Der Nachweis der Funktionalität des entworfenen Systems wird anhand eines Prüfstands mit einer raumlufttechnischen Anlage, Versuchsräumen und zugehöriger Wärme- und Kälteversorgung erbracht. Der Aufbau dieses Prüfstands wird in Kapitel 4 erläutert. Kapitel 5 stellt die erzielten Versuchsergebnisse vor und bewertet diese. Kapitel 6 liefert eine Zusammenfassung der Arbeit und einen Ausblick auf zukünftige Entwicklungen. 7

21 2 Agentenbasierte Systeme Das folgende Kapitel gibt einen Überblick über agentenbasierte Systeme sowie deren Funktionsweise und Einsatzgebiete. Es wird aufgezeigt, dass Multiagentensysteme (MAS) zur Automation komplexer Systeme in verschiedenen Anwendungsbereichen eingesetzt werden können. Darauf aufbauend werden spezielle Anforderungen an ein Multiagentensystem zur Gebäudeautomation entworfen und dargestellt. 2.1 Denition agentenbasierter Systeme In der Literatur findet sich eine große Anzahl von Definitionen und Beschreibungen von Agenten, wobei es eine eindeutige und allgemein akzeptierte Definition von Agenten oder agentenbasierten Systemen nicht gibt"(bellifemine u. a. [2007]; Brenner u. a. [1998]). Diese Aussage zielt darauf ab, dass agentenbasierte Systeme in sehr vielen Anwendungsgebieten und in unterschiedlichen Ausführungsformen zu finden sind. Dabei reichen die Aufgabenfelder der als Agenten bezeichneten Systeme vom bloßen Datensammeln zentral gesteuerter Prozesse, über lokale, unvernetzte Regeleinheiten (z.b. Thermostatventile) bis hin zu durch vernetzte Mikrocontroller geregelte komplexe automatisierte Prozesse. Dabei kann insbesondere zwischen Software- und Hardwareagenten (sowie menschlichen Agenten) unterschieden werden (Brenner u. a. [1998]). In der vorliegenden Arbeit wird angestrebt, Agenten zur Automatisierung gebäudetechnischer Systeme zu verwenden. Die hierfür notwendigen Eigenschaften der Agenten orientieren sich an einer Definition des VDI aus dem Bereich Automatisierungstechnik (VDI [2010]): Ein Agent ist eine abgrenzbare (Hardware- oder/und Software-) Einheit mit definierten Zielen. Ein Agent ist bestrebt, diese Ziele durch selbstständiges Verhalten zu erreichen und interagiert dabei mit seiner Umgebung und anderen Agenten. Ein Agentensystem (oder Multiagentensystem) besteht aus einer Menge von Agenten, die interagieren, um gemeinsam eine oder mehrere Aufgaben zu erfüllen. Agentenbasierte Systeme oder Multiagentensysteme zeichnen sich somit dadurch aus, dass sie selbstständig in der Lage sind, den Betriebspunkt eines Systems (oder einer Anlage) zu 8

22 Agentenbasierte Systeme 2.2 Eigenschaften von Agenten finden und sich auf neue Situationen einstellen zu können. Eine übergeordnete zentrale Instanz kann dadurch entfallen. Systeme werden somit nicht von oben herab gestaltet (engl. "top down"), sondern ergeben sich durch das Zusammenspiel der (intelligenten) Teilnehmer. Das Systemverhalten hängt von den Eigenschaften und vom Verhalten der Teilnehmer ab. Das Systemverhalten ist somit nicht komplett vorherbestimmt und kann ausschließlich durch die Gestaltung der Teilnehmer und deren Kommunikationsstruktur beeinflusst werden. Das System wird von unten herauf (engl. "bottom up") aufgebaut (Wooldridge [2009]). Die Agenten müssen so aufgebaut sein, dass durch die Interaktion ein Optimierungsprozess stattfinden kann, auf deren Basis ein Betriebspunkt des Systems gefunden wird. 2.2 Eigenschaften von Agenten Um Automatisierungsaufgaben zu erfüllen, müssen Agenten über verschiedene Eigenschaften verfügen (Bellifemine u. a. [2007]; Wooldridge [2009]; Brenner u. a. [1998]): Selbstständigkeit: Ein Agent ist selbstständig in der Lage, Entscheidungen zu treffen. Diese Entscheidungen führen zu konkreten Ansteuerungen von Einheiten des Systems. Proaktivität: Ein Agent reagiert nicht nur auf bestimmte Ereignisse, sondern sammelt und bewertet selbstständig Informationen und leitet daraus Entscheidungen ab. Fähigkeit zur Kommunikation / Soziales Verhalten: Agenten tauschen untereinander Daten aus. Diese Eigenschaften versetzen dezentrale Prozessoren in die Lage, als Agenten zu fungieren und ein Multiagentensystem zu bilden. 2.3 Technische Anwendungsbereiche agentenbasierter Systeme Agentenbasierte Systeme werden in der Informations-, Automatisierungs- und Elektrotechnik seit Längerem eingesetzt. Erste Ansätze reichen bis in die 1970er und 1980er Jahre zurück (Hewitt [1977]; Bond, Alan and Gasser, Les [1988]). Seit den 1990er Jahren werden Agenten zur Steuerung von Produktionsprozessen (Jennings u. Wooldridge [1998]) sowie zur Organisation von Informationsmanagementsystemen (Decker u. Sycara [1997]) eingesetzt. Anumba u. a. [2005] beschreiben den Einsatz von MAS im Planungs- und Fertigungsprozess von Gebäuden. 9

23 Agentenbasierte Systeme 2.4 Agentenbasierte Gebäudeautomationssysteme Als Basis für MAS in gebäudetechnischen Systemen kann auf Kenntnisse elektrotechnischer Systeme zurückgegriffen werden (Wang u. a. [2012]; Wang u. Wang [2012a,b]). Diese verwenden als Bezugsgröße und Grundlage für die Entscheidungen einzelner Agenten die im elektrischen Netz messtechnisch verfügbaren Größen (meist Netzspannung und/oder Netzfrequenz) (Ponci u. a. [2010]). Darüber hinaus werden Informationen über Betriebskosten der im Netz verfügbaren Geräte verwendet, um Stromerzeuger oder -verbraucher an- oder abzuschalten (Ponci u. a. [2010]). Für den Einsatz von MAS zur Gebäudeautomation werden vergleichbare Entscheidungsgrundlagen und Standards benötigt, um den Bedarf und die Verfügbarkeit thermischer Leistungsänderungen von Erzeugern und Verbrauchern zu ermitteln (vgl. Kapitel 2.5.1). 2.4 Agentenbasierte Gebäudeautomationssysteme In der Literatur gibt es Ansätze, agentenbasierte Systeme zur Steuerung gebäudetechnischer Anlagen zu adaptieren. Ein ausschließlich auf Agenten basiertes und in realen Anlagen funktionierendes Gebäudeautomationssytem ist nicht bekannt. Im Folgenden wird der Stand der Technik im Bereich der agentenbasierten Gebäudeautomation beschrieben Stand der Technik agentenbasierter Gebäudeautomationssysteme Der Ansatz, agentenbasierte Regelungssysteme für den Einsatz in der Gebäudeautomation zu adaptieren ist in der Theorie denkbar und wird in der Literatur mehrfach beschrieben. Die Bezeichnungen Agent, agentenbasiertes System und Multiagentensystem beziehen sich in der Literatur auf eine Vielzahl verschiedener Systeme und Anwendungen. Ebenso werden zahlreiche Arten von agentenbasierten Regelungssystemen beschrieben. Der Einsatzbereich der Agenten reicht dabei von einfachen dezentralen Einheiten zum Sammeln und / oder Auswerten von Daten, über eine Automatisierung einzelner Teilsysteme bis hin zu kompletten Regelungssystemen. Viele dieser Regelungssysteme werden als agentenbasiert bezeichnet, verfügen jedoch über eine zentrale Regelungseinheit und zusätzliche dezentrale Steuereinheiten oder intelligente Aktoren. Im Folgenden werden beispielhaft einige in der Literatur aufgeführte Systeme beschrieben und anhand der Kriterien agentenbasierter Systeme (vgl. Kapitel 2.1 und Kapitel 2.2) bewertet. Huberman u. Clearwater [1995] Huberman u. Clearwater [1995] beschreiben ein marktbasiertes System zur Verteilung und 10

24 Agentenbasierte Systeme 2.4 Agentenbasierte Gebäudeautomationssysteme Übergabe von Wärme in einem Gebäude mit 13 Büroräumen. Dabei werden Raumtemperaturregler durch Agenten dargestellt, die bei einem zentralen Auktionsagent Wärme-oder Kälteleistung ersteigern können. Die Autoren gehen davon aus, dass ein knappes Gut durch ein marktwirtschaftliches System immer am gewinnbringensten eingesetzt wird. Im beschriebenen System steht dabei weniger Wärmeleistung zur Verfügung, als im Gebäude insgesamt benötigt wird. Durch die Versteigerung wird gewährleistet, dass die Wärme dort ankommt, wo sie den größten Nutzen (im Sinne von Komfortzuwachs) erzielt. Die Untersuchung bezieht sich auf einen Feldtest des beschriebenen Auktionssystems. Das betrachtete Gebäude verfügt über ein zentrales luftbasiertes Heiz- und Kühlsystem. Die Agenten repräsentieren dabei Volumenstromregler, die Luftmengen kaufen oder verkaufen können. Die vorgestellten Testergebnisse lassen den Schluss zu, dass die auktionsbasierte Systemregelung bessere Ergebnisse erzielt als ein (nicht näher beschriebenes) Vergleichssystem. Die Autoren räumen ein, dass ein allwissender und perfekt parametrierter zentraler Controller ein noch besseres Ergebnis erzielen könnte. Huberman u. Clearwater [1995] gelingt es, grundlegende Ideen agentenbasierter Automatisierung auf die Gebäudetechnik zu übertragen. Das Auktionssystem gewährleistet im vorgestellten Fall eine effiziente Verteilung der verfügbaren Luft- und Wärmemengen. Der Schwerpunkt der Autoren liegt darauf, eine gute Lösung für den konkreten Anwendungsfall zu finden. Aus der vorliegenden Beschreibung geht nicht hervor, ob sich das System auf andere Gebäude und Systeme, insbsondere komplexe Anwendungen mit vermaschten Netzen oder mehreren Wärme- und Kälteerzeugern übertragen lässt. Die Frage, wie gegenläufige Anforderungen (Heizen vs. Kühlen) gehandhabt werden, wird nicht beantwortet. Die Versorgungseinheiten sind nicht Teil des agentenbasierten Regelungssystems. Davidsson u. Boman [2000] Davidsson u. Boman [2000] haben ein System entworfen, das jeder Person in einem Gebäude einen Personal Comfort Agent (dt. persönlicher Komfortagent) zuweist. Dieser Agent sorgt im Zusammenspiel mit weiteren Agenten (insgesamt vier verschiedene Typen) dafür, dass, egal wo sich eine Person im Gebäude befindet, dort die für diese Person optimalen Komfortbedingungen (Licht und Temperatur) einstellen. Die Agenten verfügen über prädiktive Elemente, so dass der Energiebedarf im simulierten Testfall im Vergleich zu konstanten oder zeitbasierten Raumtemperaturreglern gesenkt werden kann. Die Autoren gehen dabei von unbegrenzt verfügbarer Heizleistung aus. Die Wärmeerzeuger sind nicht in das MAS eingebunden. Die Autoren zeigen auf, welche Möglichkeiten es gibt, Agenten zu nutzen, um Raumpara- 11

25 Agentenbasierte Systeme 2.4 Agentenbasierte Gebäudeautomationssysteme meter bedarfsgerecht und nutzerabhängig zu steuern und dadurch den Nutzerkomfort in Gebäuden zu erhöhen. Auf den Parametrierungsbedarf und die Erweiterbarkeit des Systems gehen die Autoren nicht ein. Booy u. a. [2008] Booy u. a. [2008] stellen ein agentenbasiertes Automationssystem für raumlufttechnische Systeme vor. Es werden vier verschiedene Agententypen eingesetzt: Personal Agent, (dt. Nutzeragent): Jedem Nutzer ist ein persönlicher Agent zugeordnet. Dieser Agent gewinnt durch selbstlernende Algorithmen Informationen über das Verhalten und die thermischen Komfortparamter der Anwender. Monitor & Control Agent (dt. Überwachungs- & Steuerungsagent) zum Sammeln, Aufzeichnen und Weitergeben von Messdaten. Local Agents, (dt. Lokale Agenten) dienen dazu, Nutzerdaten der Personal Agents und Messwerte entsprechend den Gebäudeabschnitten zu ordnen und für die übergeordnete Regelung aufzubereiten. Der Central Agent, (dt. Zentralagent) stellt das Bindeglied zwischen lokalen Agenten, Nutzeragenten und Gebäudeleittechnik dar. Das System beruht darauf, dass die Nutzerwünsche und die Gegebenheiten im Gebäude von den entsprechenden Agenten erfasst und an die zentrale Regelung übermittelt werden. Dies ermöglicht eine bedarfsgerechte und dadurch effiziente Regelung der raumlufttechnischen Anlage. Gleichzeitig erörtern die Autoren Verfahren zum Einlernen von Nutzerverhalten und -vorlieben. Ein Test des entworfenen Systems steht noch aus. Der Ansatz von Booy u. a. [2008] zielt darauf ab, möglichst viele Daten im Gebäude zu sammeln und in die Entscheidungsfindung der Gebäudeautomation einfließen zu lassen. Die Bezeichnung Agent wird dabei für verschiedene Teilprozesse verwendet. Das System erfordert eine feste Zuordnung zwischen den einzelnen Gebäudekomponenten einerseits und den beschriebenen Agenten andererseits. Ein zusammenhängendes agentenbasiertes System mit unabhängig miteinander vernetzten Agenten ist nicht vorgesehen. Mubarak u. a. [2010] Mubarak u. a. [2010] haben ein System entwickelt, das drei verschiedene Agententypen (Verbraucheragenten, Erzeugeragenten und Speicheragenten) verwendet, um die Energieflüsse in 12

26 Agentenbasierte Systeme 2.4 Agentenbasierte Gebäudeautomationssysteme Gebäuden zu regeln. Anhand von Bedarfsprognosen werden virtuelle Kosten (wirtschaftlich und ökologisch) für Energiemengen abgeschätzt und darüber der günstigste Erzeuger für ein Zeitintervall ausgewählt. Die Autoren haben das Verfahren simulativ getestet und präsentieren die Versuchsergebnisse eines Beispielsystems. Das Beispielsystem verwendet stundenbasierte Werte und geht von sehr exakten Bedarfsprognosen aus. Die Autoren gehen nicht darauf ein, woher die Prognosen stammen und wie das System auf dynamische Lasten oder mangelhafte Prognosen reagiert. Das von Mubarak u. a. [2010] entworfene Konzept zielt auf eine ausschließlich auf Agenten basierte Steuerung gebäudetechnischer Komponenten ab. Das entwickelte MAS ist so aufgebaut, dass eine beliebige Erweiterung möglich ist. Als Verhandlungsbasis werden prognostizierte Energiebedarfsmengen verwendet. Eine Umsetzung in einem realen Gebäude ist bisher nicht erfolgt. Die Simulation erfolgt in der FIPA (Foundation for Intelligent Physical Agents) konformen Agentenplattform JADE (IEEE [2016]; Telecom Italia S.p.A. [2015]). Yang u. a. [2011] Yang u. a. [2011] haben das Ziel, gebäudetechnische Komponenten anhand netzdienlicher Kriterien zu steuern und gleichzeitig den Komfort innerhalb des Gebäudes zu gewährleisten. Das System enthält verschiedene Typen von Agenten zur Steuerung von Licht, Raumklimatisierung und Lüftungssystem. Der Nutzer hat die Möglichkeit, Prioritäten seines eigenen Komforts festzulegen. Die Aktorsteuerung in den einzelnen Gebäudeabschnitten erfolgt dezentral über sog. local-controller agents (dt. lokale Steuerungsagenten). Die Koordination der Aktoren und Erzeuger übernimmt ein Zentralagent. Diesem ist außerdem ein mathematischer Optimierer zugeordnet, um mit möglichst geringem Ressourceneinsatz ein möglichst hohes Komfortlevel zu erreichen. Die Funktionalität des Systems wird anhand von Simulationsergebnissen erläutert. Yang u. a. [2011] verwenden Agenten, um den Energiebedarf lokaler Anwendungen sowie deren Einfluss auf den Nutzerkomfort zu bewerten. Die Optimierung der Ansteuerung erfolgt in einer zentralen Steuereinheit. Die Autoren benutzen den Begriff Agent sowohl für lokale Reglereinheiten, als auch für die zentrale Steuereinheit. Das entworfene System entspricht somit nicht den Kriterien eines agentenbasierten Regelungssystems (vgl. Kapitel 2.1). Kwak u. a. [2012] Kwak u. a. [2012] konzentrieren sich auf die bedarfsgerechte Klimatisierung und Beleuchtung von Nichtwohngebäuden. Jeder Nutzer eines Gebäudes hat die Möglichkeit über ein persönliches Handgerät Feedback bezüglich thermischer Behaglichkeit und Beleuchtungsniveau 13

27 Agentenbasierte Systeme 2.4 Agentenbasierte Gebäudeautomationssysteme zu geben. Die Handgeräte übermitteln als Proxy-Agent (dt. Stellvertreteragent) die Nutzerwünsche an room agents (dt. Raumagenten). Die Raumagenten ermitteln aus den verfügbaren Informationen über einen Optimierungsalgorithmus die optimale Konditionierung der Räume. Gleichzeitig können die Raumagenten die Raumbelegung und -vergabe beeinflussen und dadurch widersprüchliche Nutzerwünsche vermeiden. Das vorgestellte System erzielt in der Simulation niedrigere Energieverbräuche und höhere Behaglichkeitskennzahlen als ein Vergleichssystem mit manueller Bedienung. Das System von Kwak u. a. [2012] konzentriert sich auf die bedarfsgerechte Versorgung von Räumen. Erzeugungssysteme sind nicht Teil des vorgestellten MAS. Die Autoren stellen zusätzlich einen Feldtest vor, der sich mit der Akzeptanz der Nutzerschnittstellen bei realen Anwendern beschäftigt. Wang u. Wang [2012b] Wang u. Wang [2012b] stellen ein System vor, das stochastische elektrische Erzeuger (z.b. sonnen- und windbasierte Stromerzeuger) und steuerbare elektrische Verbraucher in einem Bieterverfahren koordiniert. Hierzu wird ein System mit vier Agententypen verwendet: Jeder komfortrelevanten Komponente (Ventile, Pumpen, etc.) ist ein local controller agent (dt. Lokaler Steueragent) zugewiesen. Diese Agenten stellen Informationen über Komfortsituationen zur Verfügung und steuern lokale Komponenten. Load agents (dt. Lastagenten) steuern alle elektrischen Verbraucher, die keinen unmittelbaren Einfluss auf den Nutzerkomfort haben. Der negotiation agent (dt. Verhandlungsagent) stellt das Bindeglied zwischen elektrischem Netz eines Gebäudes und dem Versorgungsnetz dar. Er legt die übertragene Strommenge und den Strompreis fest. Der central coordinator agent (dt. Zentraler Koordinierungsagent) teilt die verfügbare elektrische Leistung den Verbraucheragenten (local controller agents & load agent)zu. Er verfügt über einen mathematischen Optimierer zur Maximierung des Komfortniveaus im Gebäude. Abbildung 2.1 zeigt einen schematischen Überblick über das von Wang u. Wang [2012b] entworfene MAS. 14

28 Agentenbasierte Systeme 2.4 Agentenbasierte Gebäudeautomationssysteme Abbildung 2.1: Aufbau eines MAS für intelligente Gebäude nach Wang u. Wang [2012b] Das von den Autoren entworfene MAS dient vor allem der Steuerung elektrischer Verbraucher in einem Gebäude gemäß netzdienlicher Kriterien. Thermische Zusammenhänge in einem Gebäude werden dadurch nicht erfasst. Zur Bewertung der Komfortsituation müssen die local controller agents einzeln konfiguriert und an das konkrete System angepasst werden. Ein Plug & Play-fähiges System wird nicht angestrebt Zusammenfassung und Bewertung Stand der Technik Die angeführten Beispiele agentenbasierter Systeme verdeutlichen, dass es keine einheitliche sprachliche Konvention zum Thema Agenten in gebäudetechnischen Anlagen gibt. In der Literatur wird der Begriff Agent als Bezeichnung für Sensoren bis hin zu zentralen Gebäudeautomationseinheiten (z.b. Fortino u. Guerrieri [2012]) verwendet. Ausgangspunkt für den Einsatz agentenbasierter Systeme in Gebäuden bildet oftmals die Einbindung nutzerbasierter Rückmeldungen oder Komfortwünsche, um Versorgungskomponenten bedarfsgerecht steuern zu können (Huberman u. Clearwater [1995], Davidsson u. Boman [2000], Yang u. a. [2011], Kwak u. a. [2012], Lacroix u. a. [2012], Wang u. a. [2012] Wang u. Wang [2012a]). Dabei werden Räumen, Gebäudeabschnitten und / oder Nutzern Funktionen zugewiesen, um den Komfort bewerten zu können. Dies erfolgt entweder über Kostenfunktionen (Wang u. Wang [2012a]) oder Feedbackfunktionen der Nutzer (Kwak u. a. [2012]). Eine weitere Basis für den Einsatz von MAS in Gebäuden sind Smart Home- oder Smart Grid- Anwendungen. Yang u. a. [2011], Wang u. a. [2012], Wang u. Wang [2012a] und Wang u. Wang 15

29 Agentenbasierte Systeme 2.5 Multiagentensystem für gebäudetechnische Anlagen [2012b] beschreiben verschiedene Ansätze, um elektrische Verbraucher in Gebäuden netzdienlich und unter Einhaltung von Komfortkriterien steuern zu können. Huberman u. Clearwater [1995] sowie Mubarak u. a. [2010] entwerfen MAS zur kompletten Automatisierung gebäutechnischer Systeme. Erzeuger- und Verbrauchereinheiten werden über Kostenfunktionen bzw. ein Auktionssystem verbunden, so dass der Betrieb der Erzeuger am Bedarf der Verbraucher ausgerichtet werden kann. Die meisten der vorgestellten Systeme können nicht auf eine zentrale Steuerungseinheit verzichten. Diese Einheit kann die Funktion eines Zentralen Auktionsagenten (Huberman u. Clearwater [1995]) oder eines Zentralagenten (z.b. Booy u. a. [2008], Yang u. a. [2011], Fortino u. Guerrieri [2012]) erhalten. Ein komplett dezentraler und somit frei skalierbarer Ansatz findet sich bei Mubarak u. a. [2010]. Die praktische Umsetzung dieses Systems steht noch aus. Der funktionelle Nachweis entworfener Systeme erfolgt nahezu ausschließlich über Simulationen (Yang u. a. [2011], Lacroix u. a. [2012], Wang u. a. [2012], Wang u. Wang [2012a], Wang u. Wang [2012b], Mubarak u. a. [2010]). Kwak u. a. [2012] führen einen realen Feldtest an, der auf die Erforschung der Nutzerakzeptanz abzielt. Die technische Umsetzbarkeit bleibt dabei außen vor. In keiner der Quellen wird ein System entwickelt, bei dem sämtliche Komponenten einer gemeinsamen Ontologie unterworfen sind und somit die aus der Informations- oder Automatisierungstechnik (vgl. Kapitel 2.1) entworfenen Grundregeln eines MAS auf die Steuerung thermischer Anlagen in Gebäuden überträgt. Ein solches System ist Voraussetzung, um gebäudetechnische Komponenten im Plug & Play-Verfahren automatisieren zu können. Diese Arbeit stellt ein System vor, das diese Forderungen erfüllt. 2.5 Multiagentensystem für gebäudetechnische Anlagen Auf Basis der in der Literatur beschriebenen Eigenschaften und Verhaltensmuster von selbstständig handelnden Agenten in der Automationstechnik (siehe Kapitel 2.1) werden in diesem Kapitel Eigenschaften von Gebäudeagenten sowie eines agentenbasierten Automationssystems gebäudetechnischer Systeme vorgestellt. Die aufgeführten Eigenschaften spiegeln das im Rahmen dieser Arbeit entwickelte MAS wieder (Kapitel 2.5.1). Anschließend wird die Umsetzung einer realen Testanwendung erläutert (Kapitel 2.5.2). 16

30 Agentenbasierte Systeme 2.5 Multiagentensystem für gebäudetechnische Anlagen Eigenschaften des entworfenen Multiagentensystems Die folgende Auflistung beschreibt die Eigenschaften der entworfenen Agenten sowie der Architektur des entworfenen MAS. 1. Zuordnung zu Komponenten oder funktionalen Einheiten: Agenten müssen einer Komponente oder einer Gruppe von Komponenten, die eine funktionale Einheit bilden, zugeordnet werden. Die Aktivierung einer Komponente oder Funktion erfolgt ausschließlich über den entsprechenden Agenten. 2. Erweiterbarkeit des Systems: Das Agentensystem muss so aufgebaut sein, dass eine (theoretisch) unbegrenzte Anzahl von Agenten darin integriert werden kann. Die Kommunikationsstruktur des MAS muss zusätzliche Agenten in beliebiger Anzahl beherrschen, ohne Fehlfunktionen zu verursachen. Die einzelnen Agenten müssen mit einer beliebig großen Anzahl anderer Agenten zurecht kommen. 3. Selbstkonfigurierend: Die Agenten müssen in der Lage sein, selbstständig ein MAS zu erstellen, unabhängig von der Anzahl der beteiligten Agenten. Hinzufügen oder Entfernen von Agenten darf die Funktionalität des MAS nicht beeinflussen. 4. Unabhängigkeit: Bei Ausfall einzelner Komponenten oder deren Agenten muss das MAS funktionstüchtig bleiben und den günstigsten Betriebspunkt für diesen Betriebsfall finden und anwenden. Kein einzelner Agent darf durch den Ausfall anderer Agenten handlungsunfähig werden. 5. Modularität: Jede im Gebäude vorkommende Komponente und jeder beliebig große/kleine Gebäudeabschnitt muss durch einen oder mehreren Agenten im MAS abgebildet werden können. Dabei können innerhalb des MAS verschiedene Hierarchieebenen entstehen, ohne dass diese explizit festgelegt werden müssen. 6. Plug & Play : Jede neue Komponente (mit einem oder mehreren zugeordneten Agenten) muss sich automatisch im System zurechtfinden, ohne separat voreingestellt werden zu müssen. 7. Begrenzte Anzahl von Agententypen: Es gibt verschiedene Typen oder Klassen von Agenten. Die Anzahl dieser Agentenklassen muss möglichst gering sein, um die Komplexität des Systems zu reduzieren. Jeder im System vorkommende Agent muss einem dieser Typen entsprechen. 8. Bezugsgröße: Die Agenten interagieren miteinander. Sie verhandeln, um den effizientest möglichen Betriebszustand des Gesamtsystems zu erreichen. Hierfür ist es notwendig, eine Währung als Bezugsgröße / Verhandlungsstandard einzuführen, der in 17

31 Agentenbasierte Systeme 2.5 Multiagentensystem für gebäudetechnische Anlagen allen Komponenten zur Verfügung steht und somit von allen Agenten genutzt werden kann. 9. Berücksichtigung der vollen Funktionalität der Komponenten: Das MAS muss so aufgebaut sein, dass der volle Funktionsumfang der Komponenten erfasst wird. Bei Versorgungseinheiten muss insbesondere sowohl das Anfahren, als auch das Abfahren der Komponenten durch die Agenten gewährleistet sein. Das in dieser Arbeit vorgestellte MAS basiert auf diesen Eigenschaften. Kapitel 3 beschreibt die Anwendung von auf diesen Eigenschaften basierenden Agenten in einem praxistauglichem System Test von MAS-Systemen im RLT-Prüfstand Die Analyse der Literaturquellen zeigt auf, dass es ein komplettes agentenbasiertes System nach den in Kapitel aufgestellten Kriterien noch nicht gibt. Speziell die Abbildung der Automationsebene ohne zentrale Regelungseinheit in einem anwendungsnahen Prüfstand oder Feldtest wird in der Literatur nicht beschrieben. Die vorliegende Arbeit belegt, dass ein gebäudetechnisches System durch dezentrale Regelungseinheiten vollständig automatisiert werden kann. Für die Ausgestaltung dieser dezentralen Regelungseinheiten werden dabei durchgehend Eigenschaften eines sich selbstkonfigurierenden agentenbasierten Systems angewandt. Die tatsächliche Integration eines MAS in ein reales gebäudetechnisches System jenseits der Simulation birgt zusätzliche Herausforderungen. Zum Einen muss die Interaktion zwischen der Agentensoftware und den Aktoren und Sensoren sichergestellt werden. Das gebäudetechnische System muss über eine ausreichende Sensordichte verfügen, um die Agenten mit Messwerten zu versorgen. Zum Anderen verhalten sich reale Komponenten nicht immer ideal. Die tatsächlich zur Verfügung stehende thermische Leistung entspricht beispielsweise nicht immer der Auslegungsleistung der Komponenten. Durch fehlerhafte Bauteile oder Verknüpfungen können Vorgaben aus der Regelung nicht oder nur teilweise umgesetzt werden. Somit werden während der Testläufe die Einflüsse von Störgrößen mituntersucht. Die Agenten müssen in der Lage sein, auch unter unvorhergesehenen Umständen zu funktionieren und müssen für den jeweils aktuell vorhandenen Betriebsfall die effizienteste Möglichkeit finden, das System zu betreiben. Bei der Zuordnung von Agenteneinheiten zu den gebäudetechnischen Komponenten muss 18

32 Agentenbasierte Systeme 2.5 Multiagentensystem für gebäudetechnische Anlagen auf hydraulische Gegebenheiten ebenso Rücksicht genommen werden, wie auf die Verfügbarkeit von Messwerten und Aktoren. Der Test von Automationssystemen erfordert es, die Anlage in Betriebszuständen zu betreiben, die für Nutzer in realen Gebäuden nicht zumutbar wären. Als Testmöglichkeit für ein MAS in der Gebäudeautomation bietet sich somit die Verwendung eines Prüfstands an. Im Rahmen dieser Arbeit wird ein Prüfstand mit einer raumlufttechnischen Anlage, vier Testräumen und einem virtuellen Wärmeerzeugersystem verwendet. Der Prüfstand wird in Kapitel 4 beschrieben. 19

33 3 Agentenkonzept zur Gebäudeautomation Dieses Kapitel beschreibt das entworfene MAS sowie die Funktion und den Aufbau der verwendeten Agenten. Die Zuordnung von Agenten zu den einzelnen Prüfstandskomponenten bzw. funktionalen Einheiten erfolgt anhand der Funktionen der Komponenten. Komponenten und funktionale Einheiten, die andere Komponenten mit Wärme oder Kälte versorgen können, werden über Agenten angesteuert. Diese Agenten werden in dieser Arbeit als Versorgeragenten bezeichnet. Den Komponenten, die einen Bedarf an thermischer Leistung aufweisen, werden Verbraucheragenten zugeordnet. Komponenten, die sowohl als Versorger als auch als Verbraucher auftreten, werden mit sogenannten bivalenten Agenten, die den funktionellen Umfang beider Agententypen beherrschen, ausgestattet. Im folgenden Kapitel werden die entworfene Agentenstruktur sowie die einzelnen Agententypen näher erläutert. 3.1 Verhandlungsstandard des Multiagentensystems Das agentenbasierte Gebäudeautomationssystem basiert darauf, dass sämtliche gebäudetechnischen Komponenten sowie alle Nutzungseinheiten (z.b. Räume) durch Agenten überwacht und gesteuert werden. Die Agenten verfügen über Kostenfunktionen zur Abschätzung der eigenen Betriebskosten. Das Agentensystem hat die Aufgabe, Freigaben der Komponenten so zu steuern, dass die Gesamtbetriebskosten des Systems möglichst gering ausfallen. Die Kostenfunktionen dienen somit als Bezugsgröße, die dem System einen eindeutigen Betriebszustand auferlegen. Die Kostenfunktionen als Verhandlungsstandard sind notwendig, da keine messtechnisch allseits verfügbare Bezugsgröße (im elektrischen Netz wird hierfür z.b. die Netzfrequenz verwendet) vorhanden ist. Der gewählte Verhandlungsstandard (Währung: e/h) wird verwendet, da sowohl der thermische als auch der elektrische Verbrauch, ebenso wie personenbezogene Auswirkungen des Systems (z.b. Wartungskosten, Raumkomfort (vgl. Kapitel 4.3.2)) 20

34 Agentenkonzept zur Gebäudeautomation 3.2 Agentenstruktur und Funktion des MAS integriert werden können. Es sind innerhalb des Systems keine Funktionalitäten bekannt, die nicht monetär bewertet werden können. Je nach Auslegung des Systems ist es denkbar, einen anderen Verhandlungsstandard (z.b. CO 2 -Produktion, Energie- oder Exergieverbrauch) zu verwenden. Alternative Verhandlungsstandards führen unter Umständen zur Auswahl anderer Betriebspunkte durch das MAS. Die Funktionalität der MAS-Architektur wird dadurch nicht beeinflusst. 3.2 Agentenstruktur und Funktion des MAS Das vorliegende System verfügt über zwei Typen von Agenten: Verbraucheragenten und Versorgeragenten sowie einer Kombination aus beiden Typen (bivalente Agenten) zur Kaskadierung mehrerer Funktionen oder Komponenten (siehe Kapitel 3.4). Alle gebäudetechnischen Funktionen werden innerhalb dieser beiden Agententypen abgebildet Versorgeragenten Alle Komponenten und funktionalen Einheiten, die für die Versorgung von Gebäudeabschnitten oder anderen Komponenten mit Heiz- oder Kühlleistung zuständig sind, werden Versorgeragenten zugeordnet. Die Versorgeragenten der Wärme- und Kälteerzeuger und -verteiler sind unabhängig von den zugeordneten Komponenten funktional gleich aufgebaut. Die Versorgeragenten erhalten Anfragen von Verbraucheragenten (siehe Kapitel 3.2.3). Erhält ein Versorgeragent eine Anfrage, ermittelt er die zu diesem Zeitpunkt vorhandene Leistungsreserve seiner Einheit sowie die potentiell auftretenden leistungsbezogenen Betriebskosten. Die Leistungsreserve kann dabei unabhängig von der jeweiligen Komponente sowohl negative als auch positive Werte annehmen. Im Falle eines Wärmeversorgers bedeutet eine negative Leistungsreserve, dass die Heizleistung reduziert werden kann. Bei einer positiven Leistungsreserve kann die Heizleistung um den entsprechenden Wert erhöht werden. Im Falle eines Kälteversorgers bedeutet eine negative Leistungsreserve, dass die Kühlleistung erhöht werden kann und ein positiver Wert, dass die Kühlleistung reduziert werden kann. Die minimale und maximale Leistungsreserve ist somit bei beiden Erzeugertypen vom jeweiligen Betriebszustand abhängig. Zusätzlich zu diesen beiden Werten der Leistungsreserve ermitteln die Versorgeragenten die Kostenfunktion ihrer Betriebseinheit. Die Agenten schätzen für ihren gesamten Leistungsbereich die leistungsbezogene resultierende Veränderung der Betriebskosten ab. Wird die Heizoder Kühlleistung reduziert, sinken die Betriebskosten in der Regel. Die Kostenänderung ist 21

35 Agentenkonzept zur Gebäudeautomation 3.2 Agentenstruktur und Funktion des MAS in diesen Fällen negativ. Werden Heiz- oder Kühlleistung erhöht, steigen die Betriebskosten. Die Kostenänderung ist positiv. Bei konstanter Leistungsabgabe bleiben die Kosten konstant. Der Aufbau und die Funktion der Kostenfunktionen werden im Folgenden näher erläutert Kostenfunktionen der Versorgeragenten Die Betriebskosten des Systems werden in e/h angegeben. Dadurch können alle einbezogenen Kosten unabhängig von der Art der Komponente oder funktionalen Einheit in einer einheitlichen Währung betrachtet werden. Beispielsweise können verschiedene Arten von Energieverbrauch (Wärme vs. elektrischer Strom) sowie Wartungs- oder Personalkosten direkt eingebunden werden. Die Berechnung der Kostenfunktionen der Versorgeragenten basiert auf einer Abschätzung der durch den Betrieb der zugeordneten Komponente verursachten Betriebskosten. Hierzu werden die aktuellen Betriebsparameter der Komponente sowie verschiedene Werte für externe Kosten (z.b. Strompreis) berücksichtigt. Die Parametrierung der Kostenfunktionen (s.u.) wird im Rahmen dieser Arbeit durch Schätzwerte dargestellt. Dies ist für das Ziel der Arbeit, die Funktionalität des MAS nachzuweisen, ausreichend präzise. Der Aufbau der Agenten erlaubt es, diese Werte jederzeit auszutauschen und durch andere Konstanten oder Funktionen zu ersetzen. Bestandteile einer Kostenfunktion Die Kostenfunktionen zur Leistungsänderung der Komponenten setzen sich aus folgenden Bestandteilen zusammen: Kosten für die Versorgung der Komponenten mit Heiz- oder Kühlenergie: Diese Kosten können entweder direkt mit der Leistungsänderung gekoppelt sein (z.b. bei Wärmeerzeugern der Einkaufspreis für Brennstoff) oder ihrerseits über eine Abfrage bei Versorgeragenten von Unterversorgern ermittelt werden (z.b. Heizwärme eines Verteilsystems, vgl. Kapitel 3.4). Kosten zum Anfahren der Komponenten: Jede Komponente hat eine thermische Kapazität. Bei der Abschätzung der Betriebskosten wird vereinfacht davon ausgegangen, dass das Erwärmen oder Abkühlen dieser thermischen Kapazität linear mit der Leistungsänderung zusammenhängt. Die Anfahrkosten werden berücksichtigt, wenn die Heizleistung von Wärmeversorgern oder die Kühlleistung von Kälteversorgern erhöht wird. Zur Berücksichtigung dieser Kosten ist neben der gewünschten Leistungsände- 22

36 Agentenkonzept zur Gebäudeautomation 3.2 Agentenstruktur und Funktion des MAS rung auch die Abschätzung und Einbeziehung der voraussichtlichen Betriebsdauer notwendig, um die Kosten in e/h zu erhalten. Stromkosten: Zur Ermittlung der Stromkosten der Versorgeragenten wird der Strompreis mit der Leistungsänderung der Komponente und einer Stromkennziffer multipliziert. Der Zusammenhang zwischen Stromverbrauch und Heiz- oder Kühlleistung wird als linear angenommen. Einspeiseerlöse: Komponenten können grundsätzlich Strom abgeben während sie Wärme oder Kälte produzieren (z.b. BHKW). Der Erlös aus dieser Stromerzeugung wird bei der Kostenfunktion des entsprechenden Verbraucheragenten berücksichtigt. Es wird von einem linearen Zusammenhang zwischen bereitgestellter Wärmeleistung und Stromeinspeiseleistung ausgegangen. Umschaltkosten: Diese Kosten fallen bei Komponenten an, die sowohl heizen, als auch kühlen können. Im vorliegenden Testaufbau trifft dies auf die zentrale Klimaanlage (ZKA) zu. Die Kosten werden bei der Erstellung der Kostenfunktion berücksichtigt, wenn: 1. sich die Komponente im Heizmodus befindet und eine Kühlanfrage erhält. 2. sich die Komponente im Kühlmodus befindet und eine Heizanfrage erhält. Der betreffende Agent geht davon aus, dass der vorliegende Betriebsmodus notwendig ist. Somit muss die vor dem Umschalten erbrachte Heiz- oder Kühlleistung nach dem Umschalten anderweitig erbracht werden. Die Kosten für das anderweitige Erbringen der Heiz- oder Kühlleistung werden als Umschaltkosten berücksichtigt. Ein Wechsel des Betriebsmodus findet also nur statt, wenn der erwartete Nutzen des neuen Betriebszustandes größer ist, als der Nutzen des aktuellen Betriebszustandes. Im Rahmen dieser Arbeit werden die Umschaltkosten mit einem konstanten Parameter berechnet, was einen Kompromiss an die Umsetzbarkeit darstellt. Die weitere Entwicklung des Systems kann darauf abzielen, tatsächliche Kosten zu berücksichtigen, die durch den anderweitigen Bezug der Leistung entstehen. Die Umschaltkosten sind im Wesentlichen dafür verantwortlich, das Takten von Komponenten zu vermeiden. Kapitel geht auf die Funktion der Umschaltkosten ein. Wartungs- und Verschleißkosten der Komponenten: Diese Kosten sind nicht von der Leistung abhängig sondern lediglich vom Betriebszustand (AN vs. AUS). Die Wartungskosten führen somit zu einer Kostenschwelle der zeitbezogenen Kosten beim Ein- und Ausschalten der Komponenten. 23

37 Agentenkonzept zur Gebäudeautomation 3.2 Agentenstruktur und Funktion des MAS Im Folgenden wird auf den prinzipiellen Aufbau der Kostenfunktionen eingegangen. Die Kostenfunktionen der in der Versuchsdurchführung verwendeten Agenten werden in Kapitel erläutert. Formel 3.1 zeigt beispielhaft den Aufbau der Kostenfunktion eines Versorgungeragenten. Die verwendeten Variablen und deren Einheiten werden in Tabelle 3.1 erläutert: ΔC Versorger = c Heizenergie Δ Q Komponente + c An f ahren Δ Q Komponente t Betrieb +c Strom η Strom Δ Q Komponente + c Einspeisung σ Einspeisung Δ Q Komponente (3.1) +Δc Umschalten Δ Q Komponente + ΔC Wartung Tabelle 3.1: Parameter einer Kostenfunktion Parameter Bezeichnung Einheit Herkunft ΔC Versorger Leistungsänderungskosten e/h Agent Δ Q Komponente Änderung der Heiz- oder Kühlleistung kw Variable c Heizenergie Spezifische Kosten Bezug Heizenergie e/kwh Konstante c An f ahren Spezifische Anfahrkosten e/kw Konstante t Betrieb Voraussichtliche Betriebszeit h Konstante c Strom Stromkosten e/kwh Konstante η Strom Spezifische elektrische Stromaufnahme - Konstante c Einspeisung Einspeisevergütung Strom e/kwh Konstante σ Einspeisung Stromkennziffer - Konstante ΔC Umschalten Spezifische Umschaltkosten e/kwh Konstante ΔC Wartung Wartungskosten e/h Konstante Die Kostenfunktionen sind modular aufgebaut und können um weitere Bausteine erweitert werden. Die linearen Faktoren können durch komplexere Ausdrücke oder Funktionen ersetzt werden. Beispiel einer Kostenfunktion Abbildung 3.1 zeigt beispielhaft die Kostenfunktion des Versorgeragenten eines BHKWs für drei Betriebspunkte. Ist das Gerät in Betrieb, kann die Heizleistung sowohl verringert, als auch gesteigert werden. Eine Verringerung senkt die Betriebskosten der Anlage. Die Kostenfunktion nimmt negative Werte an. Eine Erhöhung verursacht eine Kostensteigerung. 24

38 Agentenkonzept zur Gebäudeautomation 3.2 Agentenstruktur und Funktion des MAS Die Anfahrkosten führen zu unterschiedlichen Gradienten im negativem und positiven Leistungsbereich der Kostenfunktion. Ist das BHKW nicht in Betrieb, kann der BHKW-Agent keine Verringerung der Heizleistung anbieten. Das Intervall der Leistungsreserve befindet sich ausschließlich im positiven Bereich. Zum Anfahren des BHKWs wird die durch die Wartungskosten verursachte Kostenschwelle einbezogen. Durch eine Veränderung der Einspeisevergütung verändert sich der Gradient der Kostenfunktion. Dadurch können auch bei höheren Wärmeleistungen geringere Kosten entstehen. Abbildung 3.1: Kostenfunktionen in Abhängigkeit der Leistungsänderung Kostenfunktionen nehmen in der Regel beim Drosseln der Versorgungsleistung der Komponenten negative Werte an. Die Einbeziehung dieser negativen Kosten stellt sicher, dass bei Heizanfragen zuerst alle Kühlkomponenten abgeschaltet werden bevor Heizkomponenten angefahren werden (und umgekehrt). Es gibt im Agentensystem keine Instanz die dieses Vorgehen explizit fordert. Eine mögliche Anwendung hierfür besteht, wenn beim Betreiben von Komponenten an sich negative Kosten anfallen. Dies ist z.b. denkbar, wenn ein BHKW bei hoher Einspeisevergütung betrieben wird. In diesem Fall können Verbraucherobjekte gleichzeitig beheizt und ge- 25

39 Agentenkonzept zur Gebäudeautomation 3.2 Agentenstruktur und Funktion des MAS kühlt werden, um dadurch eine Rückkühlfunktion für das BHKW zur Verfügung zu stellen (vgl. Huber u. a. [2015b]). Ein solcher Betriebsfall kann durch die Ausgestaltung der Kostenfunktionen erreicht werden. Die Parametrierung der Kostenfunktionen der in den vorliegenden Versuchsreihen eingesetzten Agenten ist in Anhang C aufgeführt Verbraucheragenten Verbraucheragenten ermitteln den thermischen Bedarf (nach Heiz- oder Kühlleistung) der zugeordneten Einheit. Die Leistungsbedarfsermittlung ist für die Ermittlung der Betriebszustände und somit für den effizienten Betrieb des Systems entscheidend. Im Rahmen dieser Arbeit erfolgt die Bedarfsermittlung anhand von Messwerten der Raumagenten. Diese werden in Kapitel näher erläutert. Durch die Einbeziehung der Bedarfsvorhersagen entsteht ein modelprädiktives Regelungsverfahren, dessen Effizienz von der Güte der Vorhersagen abhängt. Im Rahmen dieser Arbeit wird ein einfaches Verfahren zur Bedarfsabschätzung verwendet (siehe Kapitel 4.3.1). Dieses Verfahren kann in einer weiteren Entwicklung des Systems verfeinert werden. Im Falle eines Heiz- oder Kühlbedarfs richtet der Verbraucheragent Anfragen an alle Versorgeragenten, die potentiell in der Lage sind, diesen Bedarf zu decken. Der Verbraucheragent erhält daraufhin entsprechende Angebote von den Versorgeragenten. Die Angebote enthalten folgende Informationen: Maximale positive Leistungsänderung: Erhöhung von Heizleistung oder Reduktion von Kühlleistung Minimale negative Leistungsänderung: Erhöhung von Kühlleistung oder Reduktion von Heizleistung Kostenfunktion über den gesamten Verlauf der potentiellen Leistungsänderung Anhand der vorliegenden Angebote sowie des abgeschätzten Leistungsänderungsbedarfs, entscheidet der Verbraucheragent, welche Versorgeragenten Betriebsfreigaben erhalten. Im folgenden Abschnitt werden der Verhandlungsablauf und die Auswahl der Versorger beschrieben Verhandlungsablauf zwischen Versorger- und Verbraucheragenten Abbildung 3.2 zeigt am Beispiel einer Heizanforderung einen Überblick über den Verhandlungsablauf zwischen Versorger- und Verbraucheragenten. 26

40 Agentenkonzept zur Gebäudeautomation 3.2 Agentenstruktur und Funktion des MAS Abbildung 3.2: Verhandlungsablauf zwischen Versorger- und Verbraucheragenten Detektiert ein Verbraucheragent einen Heizbedarf seiner zugeordneten Gebäudeeinheit oder Komponente, sendet er eine Heizanfrage an alle ihm bekannten Versorgeragenten. Diese Versorgeragenten ermitteln ihr Leistungspotential und ihre Kostenfunktionen und senden die entsprechenden Informationen an den anfragenden Verbraucheragenten. Der Verbraucheragent ermittelt aus den eingehenden Angeboten den kostengünstigsten Versorger (oder die kostengünstigste Kombination von Versorgern) und sendet den entsprechenden Versorgeragenten Freigabebefehle. Die Versorgeragenten aktivieren daraufhin ihre Komponenten. Auswahl der günstigsten Versorger Die Freigaben zur Aktivierung der Komponenten werden von den Verbraucheragenten an die Versorgeragenten erteilt. Die Verbraucheragenten wählen dabei diejenigen Versorgeragenten aus, die für den vorliegenden Betriebspunkt das günstigste Angebot abgeben. Abbildung 3.3 zeigt beispielhaft die Auswahl eines Versorgers anhand von Kostenfunktionen. Der Verbraucheragent hat im dargestellten Beispiel einen Leistungsbedarf von +4 kw. Es liegen Angebotskostenfunktionen von drei Versorgeragenten vor. Der Verbraucheragent vergleicht die Kostenfunktionen und damit die potentielle Veränderung der Betriebskosten, die beim Anfahren des gewünschten Betriebspunktes entstehen. In diesem Fall bietet Versor- 27

41 Agentenkonzept zur Gebäudeautomation 3.2 Agentenstruktur und Funktion des MAS ger 2 seine Leistungsänderung am günstigsten an und erhält eine Freigabe durch den Verbraucheragenten. Der Arbeitspunkt, der zur Auswahl des Versorgers führt, ist in der Abbildung markiert. Abbildung 3.3: Beispiel für die Auswahl eines Versorgeragenten Gleichzeitige Auswahl mehrerer Versorger Die Verbraucheragenten können mehreren Versorgeragenten gleichzeitig eine Freigabe erteilen und dadurch Betriebspunkte abdecken, in denen der günstigste Versorger alleine nicht in der Lage ist, den gewünschten Leistungsbedarf zur Verfügung zu stellen. Abbildung 3.4 zeigt ein Beispiel für die Auswahl einer Kombination aus mehreren Angeboten. Der Verbraucheragent ermittelt für einen Bedarf von +12 kw die günstigste Kombination aus den Angeboten der Versorger 1-3 (vgl. voranstehendes Beispiel, Abbildung 3.3). Im vorliegenden Beispiel bietet die Kombination in Variante 1 (Reihenfolge der Versorger: 2-1-3)fürdengewünschten Betriebspunkt die günstigste Lösung. Somit erhalten die Versorgeragenten 1 und 2 Freigaben durch den Verbraucheragenten. 28

42 Agentenkonzept zur Gebäudeautomation 3.3 Informationsbedarf der Agenten Abbildung 3.4: Beispiel für die Auswahl einer Angebotskombination Im Rahmen dieser Arbeit werden die verschiedenen Versorger unabhängig voneinander betrachtet. Auswirkungen dynamischer Effekte auf die Betriebskosten, die durch das Zusammenspiel mehrerer Versorger verursacht werden, werden nicht berücksichtigt. Der Nachweis der Funktionalität des entworfenen MAS wird durch diese Vereinfachung nicht beeinträchtigt. 3.3 Informationsbedarf der Agenten Die Agenten benötigen verschiedene Informationen, um ihre Aufgaben erfüllen zu können. Dieser Abschnitt liefert einen Überblick über den jeweiligen Informationsbedarf der verschiedenen Agenten Zuweisung Versorger- und Verbraucheragenten Die Verbraucheragenten müssen über die Information verfügen, an welche Versorgeragenten sie ihre Anfragen richten können. Eine Anfrage macht nur Sinn, wenn der angefragte Versorger anlagentechnisch mit dem Verbraucheragenten verbunden ist, z.b. über ein hydraulisches System. Die Versorgeragenten ihrerseits müssen über diese Information nicht verfü- 29

43 Agentenkonzept zur Gebäudeautomation 3.3 Informationsbedarf der Agenten gen. Sie gehen davon aus, dass sie die anfragenden Verbraucheragenten versorgen können und reagieren auf eingehende Anfragen mit dem Versenden einer Kostenfunktion an den anfragenden Agenten (siehe Abbildung 3.5). Abbildung 3.5: Zuweisungsinformationen von Verbraucher- und Versorgungsagenten Die Informationsaufteilung ist so gewählt, dass bei Änderungen im Verbrauchersystem eines Gebäudes die Versorgeragenten keine neuen Informationen benötigen. Im umgekehrten Fall müssen Verbraucheragenten über neue Versorgeragenten informiert werden. Das Ziel ist es, den Inbetriebnahmeaufwand möglichst klein zu halten. Da Verbrauchersysteme in Gebäuden potentiell öfter verändert werden als Versorgersysteme (z.b. bei Änderungen der Raumaufteilung oder -nutzung), ist die vorliegende Informationsaufteilung sinnvoll. Es ist denkbar, die Verbraucheragenten zukünftig mit selbstlernenden Funktionen oder Inbetriebnahmesequenzen auszustatten, um die jeweiligen potentiellen Versorgeragenten zu ermitteln Parametrierung von Kostenfunktionen Kapitel beschreibt den Aufbau und die Funktion der Kostenfunktionen der Versorgeragenten. Die Agenten benötigen Informationen über die Parametrierung dieser einzelnen Kostenfunktionsbausteine. Im Rahmen dieser Arbeit sind die Kostenfunktionen statisch aufgebaut. Die einzelnen Kostenfunktionsbausteine bleiben während des Betriebs der Anlage konstant. Die Werte werden im Rahmen der Versuchsdurchführung durch eine einmalige Parametrierung festgelegt. Der Aufbau des Systems lässt es zu, weitere Parameter zu ergänzen, oder die feste Parametrierung durch dynamische Werte (z.b. für variable Strompreise) zu ersetzen. Die in den Versuchsreihen verwendeten Parameter sind im Anhang C enthalten. 30

44 Agentenkonzept zur Gebäudeautomation 3.4 Kaskadierung bivalenter Agenten Messwerte Die Agenten erhalten von ihren zugeordneten Komponenten Informationen über deren aktuellen Betriebszustand und sonstigen Randbedingungen. Die Verbraucheragenten ermitteln daraus die benötigte Leistungsänderung. Die Versorgeragenten beziehen die aktuelle Wärme- oder Kälteleistung bei der Erstellung der Kostenfunktionen mit ein. Der konkrete Informationsbedarf ist bei den einzelnen Agenten unterschiedlich. Die unterschiedlichen Agenten und deren Messwerte werden in Kapitel 4.3 näher beschrieben. 3.4 Kaskadierung bivalenter Agenten Komponenten von Versorgeragenten können ihrerseits durch andere Komponenten mit Heizoder Kühlleistung versorgt werden. Beispielsweise verfügt die zentrale Klimaanlage (ZKA) über Heiz- und Kühlregister zur Konditionierung der Luft. Im agentenbasierten System ist es somit notwendig, mehrere Ebenen von Versorgeragenten einbinden zu können. Dabei muss gewährleistet sein, dass anfragende Verbraucheragenten (siehe Kapitel 3.2.3) unabhängig von der Ebene der antwortenden Versorgeragenten identisch aufgebaute Informationspakete erhalten. Für die Verbraucheragenten besteht kein Unterschied, ob die angebotenen Leistungsänderungen von einem Versorgeragent (z.b. Heizkessel) oder einem bivalenten Agent (z.b. Heizregister) stammen. Um diese Bedingungen zu gewährleisten, treten die bivalenten Agenten der indirekten Versorger ihrerseits als Verbraucheragenten auf und stellen Anfragen an übergeordnete Versorgeragenten. Die Zuweisung der bivalenten Agenten erfolgt analog zur Zuweisung zwischen Versorger- und Verbraucheragenten (siehe Kapitel 3.3.1). Die bivalenten Agenten benötigen die Information, an welche Versorgeragenten sie sich wenden können. In Abbildung 3.6 ist der Ablauf der Kaskadierung von Kostenfunktionen schematisch dargestellt. 31

45 Agentenkonzept zur Gebäudeautomation 3.5 Plug & Play Fähigkeit des Systems Abbildung 3.6: Ablauf der Kaskadierung von Kostenfunktionen Die Kostenfunktionen der Unterversorger werden in die Kostenfunktionen der bivalenten Agenten als Versorgungskosten integriert. Die Kostenfunktion der bivalenten Agenten enthalten somit gemäß der Formel 3.2 sowohl die eigenen Betriebskosten der entsprechenden Komponente, als auch die Versorgungskosten der Unterversorger. ΔC Bivalenter Agent = ΔC Komponente + ΔC Unterversorger (3.2) Die Kaskadierung von Versorgeragenten stellt sicher, dass sämtliche Betriebskosten, sowohl der Wärme- und Kälteerzeugung, als auch der -verteilung, im MAS berücksichtigt werden. Das MAS kann beliebig viele Ebenen von Kaskadierungen integrieren. Dadurch können gebäudetechnische Systeme in beliebiger Komplexität umgesetzt werden. Durch die Kaskadierung der Kostenfunktionen erhalten die Verbraucheragenten in einem einzigen Angebot die Informationen über die Betriebskosten des vollständigen Versorgungssystems. Wie viele Ebenen von Versorgeragenten es gibt, erfährt ein Verbraucheragent nicht. Die Agenten sind so aufgebaut, dass die Funktionen der beiden Typagenten (Verbraucherund Versorgeragent, vgl. Kapitel 3.2) ausreichen, um in jeder beliebigen Ebene des Systems agieren zu können. 3.5 Plug & PlayFähigkeit des Systems Die Plug & Play Fähigkeit des Systems ergibt sich aus dem gewählten Aufbau der Agenten und der Architektur des MAS. Agenten, die über die in Kapitel beschriebenen Eigen- 32

46 Agentenkonzept zur Gebäudeautomation 3.6 Zuordnung von Agenten schaften sowie über die in Kapitel 3.3 aufgeführten Informationen verfügen, können ohne weitere Konfiguration miteinander interagieren und sind dadurch in der Lage, selbstständig und automatisiert ein Automationssystem auszubilden. Es ist möglich, bestehende MAS zu erweitern, indem zusätzliche Agenten eingesetzt werden. Das bestehende System muss dabei nicht neu konfiguriert werden. Im umgekehrten Fall kann ein bestehendes System beim Ausfall oder Entfernen einzelner Agenten weiter betrieben werden (sofern es anlagentechnisch sinnvoll ist). Das Zusammenspiel der Agenten in verschiedenen Konfigurationen wird in Kapitel 5 näher erläutert. 3.6 Zuordnung von Agenten Um ein funktionierendes Testsystem zu erhalten, werden die verschiedenen Komponenten des Prüfstands einzelnen Agenten zugeordnet. Zur Reduzierung des Projektierungsaufwands ist es zweckmäßig, Komponenten zu funktionalen Einheiten zusammen zu fassen. Beispielsweise werden Heiz- und Kühlkreise, bestehend aus Pumpe, Mischer und Wärmeübertrager (siehe Abbildung 3.7) von einem gemeinsamen Heizkreisagent gesteuert. Die Regelung der beteiligten Aktoren erfolgt bei vorhandener Freigabe durch den Agenten anhand interner Regelkreise. Abbildung 3.7: Funktionale Einheit Heizkreis Die Einteilung der funktionalen Einheiten erfolgt so, dass alle wesentlichen Funktionen der Agenten getestet werden können und eine ausreichend große Anzahl an Agenten zur Verfügung steht, um verschiedene Versuchsszenarien durchlaufen zu können (vgl. Kapitel 5). Insgesamt werden 31 Agenten verwendet. Die einzelnen Agenten und ihre Komponenten bzw. funktionalen Einheiten werden in den Kapiteln 4 und 5 erläutert. Der modulare Aufbau des MAS ermöglicht eine Verfeinerung des Systems durch die Implementierung weiterer Agenten zu Teilkomponenten der funktionalen Einheiten. Beispielsweise ist es denkbar, den Komponenten des Heizkreises (Pumpe, Mischer, Wärmeübertrager) 33

47 Agentenkonzept zur Gebäudeautomation 3.6 Zuordnung von Agenten ihrerseits Agenten zuzuordnen. Der Heizkreisagent würde dann als bivalenter Agent (vgl. Kapitel 3.4) fungieren. 34

48 4 Prüfstandsaufbau In diesem Kapitel wird auf Aufbau und Funktionalität des verwendeten Prüfstands eingegangen. Kapitel 4.1 beschreibt den Aufbau der Softwareumgebung des Prüfstands, Kapitel 4.2 erklärt den Aufbau des verwendeten gebäudetechnischen Prüfstands und dessen Komponenten. Die Aufgaben und Funktionen der einzelnen Agenten werden in Kapitel 4.3 erläutert. Der Prüfstand besteht aus einer Zentralen Klimaanlage (ZKA, siehe Abbildung 4.1), die vier Versuchsräume mit Wärme, Kälte und Frischluft versorgt. Die vier Versuchsräume verfügen über DeckeninduktionsDurchlässe (DID), die jeweils unabhängig voneinander über separate Heizund Kühlkreise versorgt werden können. Über die ZKA kann die gemeinsame Zuluft der Räume konditioniert werden. Abbildung 4.1: ZKA des Prüfstandsaufbaus Die Wärme- und Kälteversorgung des Klimageräts und der Deckeninduktionsdurchlässe erfolgt über Fernwärme- und Fernkälteanschlüsse. Die Wärmeversorgung der Klimaanlage kann in einem Hardware-in-the-Loop- (HiL-) Verfahren mit Simulationsmodellen von Wärmeerzeugern gekoppelt werden. Das Regelungssystem des Prüfstands basiert auf dezentralen 35

49 Prüfstandsaufbau Steuereinheiten (Belimo AG [2010b]). Abbildung 4.2 zeigt eine Übersicht der Komponenten und Einheiten des Prüfstands mit der verwendeten HiL-Erweiterung. Jeder der dargestellten Einheiten ist ein Agent zugeordnet. Das entworfene MAS besteht aus insgesamt 31 Agenten. 36

50 Prüfstandsaufbau Abbildung 4.2: Prüfstandsübersicht mit Hardware-in-the-Loop-Erweiterung 37

51 Prüfstandsaufbau 4.1 Programmierung des agentenbasierten Gebäudeautomationssystems 4.1 Programmierung des agentenbasierten Gebäudeautomationssystems Programmierung und Betrieb der Agenten erfolgen in Java mit Hilfe der Plattform JADE (Java Agent DEvelopment framework) (Telecom Italia S.p.A. [2015]). JADE wurde für den Aufbau und die Programmierung agentenbasierter Systeme entwickelt (Bellifemine u. a. [2007]). Die Software ist so aufgebaut, dass eine Interoperabilität gemäß dem IEEE FIPA-Standard (Foundation for Intelligent Physical Agents) besteht (Bellifemine [2003]; IEEE [2016]). Die Agentensoftware des Prüfstands wird auf einem zentralen PC betrieben. Der Datenaustausch zwischen Agentensoftware und Prüfstand bzw. Simulationsmodell (HiL-Erweiterung, siehe Kapitel 4.2.2) erfolgt über eine TCP/IP-Verbindung (vgl. Kapitel 4.2.2). Auf eine physische Dezentralisierung der Steuereinheiten wird im vorliegenden Versuchsaufbau verzichtet. Abbildung 4.3 zeigt eine Übersicht über die Kommunikationsstruktur des Versuchsaufbaus. Abbildung 4.3: Kommunikationsstruktur des Versuchsaufbaus Prüfstandsansteuerung Die Ansteuerung des Prüfstands erfolgt über dezentrale Controller. Diese sind in der Programmierumgebung BelimoSL (Belimo AG u. Ergon Informatik AG [2014]; Ergon AG [2013]) aufgesetzt. In dieser Software sind sämtliche Datenpunkte des Regelungsprogramms durch 38

52 Prüfstandsaufbau 4.2 Versuchsanlage zwei Koordinaten (sog. Compound ID und Port Number) eindeutig identifizierbar. Die Agentensoftware nutzt diese Koordinaten, um über eine Schnittstelle auf die Werte der Controller zuzugreifen. Die Software der Controller verfügt über einen optionalen Agentenmodus. Wenn dieser Modus aktiv ist, werden von den Agenten gesendete Parameter und Anforderungen in die Regelung der einzelnen Komponenten übernommen. Zykluszeit der Agenten Die Zykluszeit der Verhandlungen zwischen den Agenten beträgt eine Minute. Dieses Zeitintervall ist im Vergleich zu den im System auftretenden thermischen Zeitkonstanten sehr gering. Dadurch sind die Agenten einerseits in der Lage, sehr schnell auf auftretende Ereignisse zu reagieren (z.b. Änderung der Raumsolltemperatur durch den Nutzer). Andererseits können die Auswirkungen fehlerhafter Vorhersagen des Leistungsbedarfs (vgl. Kapitel und Kapitel 4.3.1) schnell erkannt und korrigiert werden. Das Zeitintervall hat sich in den vorliegenden Versuchen als praktikabel erwiesen. Weitere Entwicklungen des Systems können darauf abzielen, zu untersuchen, inwieweit verbesserte Vorhersagealgorithmen oder eventbasierte Verhandlungen längere Zykluszeiten erlauben, um Rechenkapazitäten zu sparen. 4.2 Versuchsanlage Die Versuchsanlage des Prüfstands besteht aus einer zentralen Klimaanlage (ZKA) und vier Versuchsräumen. Sie befindet sich in der Versuchshalle des E.ON ERC der RWTH Aachen. Im Folgenden werden die einzelnen Komponenten und Einheiten der Versuchsanlage beschrieben Zentrale Klimaanlage Zur Durchführung der Agententests wird die Zentrale Klimaanlage 2 (ZKA 2) der EBC-Versuchshalle verwendet (Huber u. a. [2015c]; Howatherm Klimatechnik GmbH [2010]). Abbildung 4.4 zeigt den schematischen Aufbau der ZKA. Beide Stränge der Anlage sind mit drehzahlregelbaren Ventilatoren (1 & 2) mit maximalen Volumenströmen von jeweils 4000 m 3 /h ausgestattet. Der Zuluftkanal verfügt über zwei Lufterhitzer mit 57 kw (3) bzw. 45 kw (4) Wärmeleistung sowie einen Kältekreis (5) mit einer 39

53 Prüfstandsaufbau 4.2 Versuchsanlage maximalen Kühlleistung von 53 kw. Ein Kreuzstromwärmeübertrager (KWÜ) (6) mit Luftbypass sowie ein Sorptionsrotor (7) dienen als Wärmerückgewinner. Ein Erhitzer im Abluftstrang (8) steht zur Regeneration des Sorptionsrotors zur Verfügung. Zur adiabaten Kühlung mit und ohne direkter Befeuchtung der Zuluft stehen zwei Befeuchtereinheiten (9 & 10) mit einer maximalen Befeuchterleistung von 54,2 kg/h zur Verfügung. Die ZKA kann unabhängig von aktuellen Außenluftzuständen Zulufttemperaturen zwischen 10 C und 40 C bereitstellen. Abbildung 4.4: Schematischer Aufbau der verwendeten ZKA Die Regelung der ZKA wird über zwei dezentrale Steuereinheiten (Belimo AG [2010b]) gewährleistet. Die einzelnen Komponenten sind via MP-Bus (Belimo AG [2010a]) mit jeweils einem der Controller verbunden. Zwischen den beiden ZKA-Controllern sowie zwischen den ZKA-Controllern und den Controllern der Versuchsräume (siehe Kapitel 4.2.3) werden Daten per IP-Verbindung ausgetauscht. Die aktuelle thermische Leistung der ZKA wird im Controller über die ein- und austretenden Luftmassenströme und -enthalpien der Anlage bilanziert. Die thermischen Leistungen der Heiz- und Kühlregister werden über wasserseitige Volumenstrom- (Belimo AG [2013]) und Temperatursensoren erfasst. Die thermischen Leistungen von Kreuzstromwärmerückgewinner und Luftbefeuchter werden anhand der Klappen- und Ventilstellungen abgeschätzt. 40

54 Prüfstandsaufbau 4.2 Versuchsanlage Wärmeversorgung und Hardware-in-the-Loop Erweiterung Die Versorgung der zentralen Klimaanlage und der rauminternen Deckeninduktionsdurchlässe mit Wärme und Kälte erfolgt über ein zentrales Fernwärme- und Fernkältenetz. Die Vorlauftemperatur des Wärmenetzes beträgt ca. 85 C, die des Kältenetzes ca. 8 C. Um ein komplexes Testszenario für das Agentensystem zu erhalten, kann die Wärmeversorgung der ZKA durch simulierte Wärmeversorger im Hardware-in-the-Loop-Verfahren betrieben werden. Die in der Simulation nachgebildeten Komponenten sowie deren Leistungsdaten sind in Tabelle 4.1 aufgeführt. Tabelle 4.1: Komponenten des simulierten Versorgungssystems und deren Leistungsdaten Komponente BHKW Wärmepumpe Solarthermische Anlage Gaskessel Nominelle Leistung 10 kw 20 kw 10 kw 10 kw Die Komponenten sind so miteinander verschaltet, dass die Solarthermieanlage, das BHKW sowie die Wärmepumpe einen Speicher beladen können. Die Wärme des Gaskessels kann nicht in den Speicher eingebracht werden. Wirkungsgrad bzw. Leistungsziffer der Wärmequellen werden im Rahmen der Simulation als konstant angenommen. Abbildung 4.5 zeigt den schematischen Aufbau des simulierten Versorgungssystems. Abbildung 4.5: Schematischer Aufbau des simulierten Versorgungssystems 41

55 Prüfstandsaufbau 4.2 Versuchsanlage Das Simulationsmodell des hydraulischen Systems ist in Simulink (MathWorks [2014b]) aufgebaut. Die interne Regelung der simulierten Komponenten ist im Simulationsmodell hinterlegt. Die Simulation wird mit der Agentensoftware JADE auf einem gemeinsamen PC betrieben (vgl. Kapitel 4.1). Die virtuelle Wärmeversorgung ist mit der ZKA in einem Hardware-in-the-Loop (HiL)-System verbunden. Der Heizkreis der ZKA wird so geregelt, dass dessen Vorlauftemperatur der in der Simulation berechneten Vorlauftemperatur entspricht. Umgekehrt werden die Messwerte der Rücklauftemperatur sowie des Volumenstroms aus den hydraulischen Kreisen der ZKA als Eingangsparameter für die Simulation verwendet. Dadurch entsteht aus Sicht des Agentensystems ein zusammenhängendes Versorgungssystem. Die Wertübergabe zwischen Heizkreis und Simulation ist in Abbildung 4.6 dargestellt. Abbildung 4.6: Wertübergabe zwischen Simulation und Prüfstand im HiL-Verfahren Die Wertübergabe zwischen Simulink und dem Anlagencontroller erfolgt über eine Matlab- Funktion (MathWorks [2014a]). Der in der Simulation ermittelte Wert der Vorlauftemperatur wird als Sollwert für den Heizkreis verwendet. Abbildung 4.7 zeigt einen Vergleich zwischen simulierter Vorlauftemperatur und sich einstellendem Sollwert für die Vorlauftemperatur des Heizkreises. Die Übermittlung des Wertes erfolgt mit einer zeitlichen Verzögerung von ca. 10 Sekunden. Dies liegt einerseits an der Aktualisierungsgeschwindigkeit des MP-Busses (Belimo AG [2010a]). Andererseits führt die Abtastrate des verwendeten Datenloggers zu einer verzögerten Aufzeichnung der Messwerte im Vergleich zu den Simulationswerten. 42

56 Prüfstandsaufbau 4.2 Versuchsanlage Abbildung 4.7: Vergleich zwischen simulierter Vorlauftemperatur und Sollwert für die Vorlauftemperatur des Heizkreises Die Datenübermittlung in umgekehrter Richtung vom Prüfstand an das Simulationsmodell erfolgt ohne erkennbare zeitliche Verzögerung. Der Datenlogger des Prüfstands und das Simulationsmodell verwenden die gleiche Methode, um die Messdaten abzugreifen. Somit werden die aufgezeichneten Messwerte und die von der Simulation übernommenen Messwerte mit der gleichen Verzögerung erfasst. Abbildung 4.8 zeigt die entsprechenden Messbzw. Simulationswerte ohne zeitliche Verzögerung. Die gemessene Rücklauftemperatur des Heizkreises und der gemessene Volumenstrom werden als Eingangswerte der entsprechenden Simulationsparameter verwendet. 43

57 Prüfstandsaufbau 4.2 Versuchsanlage Abbildung 4.8: Wertübergabe zwischen Belimo und Simulink im HiL-Betrieb Der Mischer des Heizkreises der ZKA wird so geregelt, dass die virtuelle Vorlauftemperatur der Simulation als Eingangstemperatur am Heizkreis anliegt. In Abbildung 4.9 ist das Folgeverhalten des Heizkreisreglers zu sehen. Der Ausgangswert der Simulation wird als Sollwert für die Vorlauftemperatur des Heizkreises verwendet. Der Regelkreis des Mischers ist in der Lage, den Mischer so anzusteuern, dass die Vorlauftemperatur schnell an geänderte Sollwerte angepasst wird. Bei großen Sprüngen des Sollwerts erfolgt ein leichtes Überschwingen des Temperaturwertes. 44

58 Prüfstandsaufbau 4.2 Versuchsanlage Abbildung 4.9: Folgeverhalten der Hardware-in-the-Loop-Umgebung Die Wertübergabe zwischen Simulink und den Controllern der ZKA erfolgt mit einer sehr geringen zeitlichen Verzögerung, die auf das Systemverhalten keinen Einfluss hat. Der Mischer des Heizkreises ist in der Lage, die geforderten Sollwerte der Simulation schnell und robust auszuregeln. Der vorliegende HiL-Prüfstand kann somit als ein aus Sicht der Gebäudeautomation einheitliches und geschlossenes System betrachtet werden. Die Agenten für die virtuellen und realen Komponenten aus beiden Teilen des Systems sind in gleicher Weise aufgebaut und werden gleich behandelt. In der EBC-Versuchshalle sind vier Versuchsräume vorhanden (Huber u. a. [2015a]). Jeweils zwei Versuchsräume befinden sich im Erdgeschoss und im ersten Obergeschoss unmittelbar neben- und übereinander. Die Versuchsräume verfügen über jeweils zwei Deckeninduktionsdurchlässe (TROX GmbH [2010], siehe Abbildung 4.10). 45

59 Prüfstandsaufbau 4.2 Versuchsanlage Abbildung 4.10: Deckeninduktionsdurchlässe der Versuchsräume Die Deckeninduktionsdurchlässe (DID) werden durch die ZKA mit Zuluft versorgt. Jeder DID verfügt über einen Vierleiterwärmeübertrager mit Heiz- und einen Kühlkreis. Die Räume können somit unabhängig voneinander mit Wärme oder Kälte versorgt werden. Die Abluft wird am Boden der Räume an einem Punkt abgesaugt. In den Zu- und Abluftsträngen der Versuchsräume befinden sich Volumenstromregler (TROX GmbH [2009a,b]). Die Heiz- und Kühlkreise verfügen über elektrische Regelventile (Belimo AG [2009, 2010b]) sowie Ultraschall-Volumenstromsensoren (Belimo AG [2013]) und Temperatursensoren zur Erfassung von Vorlauf- und Rücklauftemperatur. In den Versuchsräumen sind Raumtemperatursensoren mit Bedienelement zur Eingabe der Raumsolltemperatur (Belimo AG [2010c]) sowie Luftqualitätssensoren (Belimo AG [2010d]) installiert. Die Raumsolltemperatur kann außerdem per Fernzugriff eingestellt werden. Die Komponenten sind raumweise einem Controller zugeordnet (Belimo AG [2010b]). Die Controller sind für die interne Regelung der Aktoren der Räume anhand der Innenraumbehaglichkeit zuständig. 46

60 Prüfstandsaufbau 4.3 Multiagentensystem des Prüfstands 4.3 Multiagentensystem des Prüfstands Um alle gebäudetechnischen Komponenten und sonstigen relevanten Teile eines Gebäudes in das Multiagentensystem zu integrieren, müssen diese in abgrenzbare Einheiten unterteilt werden. Diese Einteilung der Einheiten erfolgt anhand ihrer Funktionalität. Jede funktionale Einheit (Wärme- / Kälteversorger beziehungsweise Wärme- / Kälteverbraucher) wird mit einem Agenten versehen. Periphere Geräte (Pumpen, Ventile, etc.) werden als Teil einer funktionalen Einheit betrachtet (siehe Kapitel 3.6). Die Agenten der funktionalen Einheiten sind im Wesentlichen gleich aufgebaut und lassen sich in Versorger- und Verbraucheragenten einteilen (siehe Kapitel 3.2). Sie unterscheiden sich vor allem im Aufbau und in der Parametrierung der jeweiligen Kostenfunktionen sowie bei den Verbraucheragenten in der Ermittlung des abgeschätzten Bedarfs. Im Folgenden werden die einzelnen Komponentenagenten des Testsystems erläutert Verbraucheragenten des Testsystems Raumagenten Den vier Versuchsräumen (vgl. Kapitel 4.2.3) ist jeweils ein Verbraucheragent zugeordnet. Diese Raumagenten stellen abhängig von der Raumtemperatur und der Raumsolltemperatur fest, ob Heiz- oder Kühlbedarf besteht. Die Raumsolltemperatur kann vom Nutzer eingestellt werden. Weicht die Raumtemperatur vom Sollwert ab, erfolgt eine Abschätzung, ob und wie stark die Heiz- oder Kühlleistung des Raumes angepasst werden muss. Diese Abschätzung gehört zum Funktionsumfag der Raumagenten und entspricht einem modelprädiktiven Verfahren. Im Rahmen dieser Arbeit erfolgt die Ermittlung dieser Werte in den Steuereinheiten der Räume, um eine flexible Parametrierung und Überwachung zu gewährleisten. Die Ermittlung des Leistungsbedarfs erfolgt durch PI-Regelkreise anhand der Differenz (bzw. deren Gradient) zwischen Raum- und Raumsolltemperatur. Bei Wärmebedarf wird ein positiver Wert für die geforderte Leistungsänderung ausgegeben, bei Kühlbedarf ein negativer. Abbildung 4.11 zeigt beispielhaft die genannten Werte über einen Zeitraum von eineinhalb Stunden. Zu Beginn liegt die Raumsolltemperatur unter der gemessenen Raumtemperatur. Die Raumtemperatur bleibt konstant. Der Leistungsänderungsbedarf nimmt auf Grund der I-Charakteristik immer weiter ab. Ab ca. 13:30 Uhr beginnt die Raumtemperatur zu sinken. Um ca. 13:50 Uhr beträgt die Differenz zwischen Raum- und Raumsolltemperatur weniger als 0,5 K. Diese Abweichung ist im PI-Regler als Toleranzwert hinterlegt. Der Ausgabewert 47

61 Prüfstandsaufbau 4.3 Multiagentensystem des Prüfstands bleibt konstant. Um 14:25 Uhr erfolgt ein Sprung der Raumsolltemperatur. Die P-Charakteristik des Reglers sorgt dafür, dass der Ausgabewert ebenfalls sprunghaft auf -5 kw angepasst wird. Dieser Wert entspricht dem hinterlegten Minimalwert des Reglers und wird im weiteren Verlauf beibehalten. Abbildung 4.11: Ermittlung des Leistungsbedarfs der Raumagenten anhand von Raumtemperatur und Raumsolltemperatur Die Parametrierung des verwendeten PI-Reglers und somit die Festlegung des Leistungsänderungsbedarfs der Raumagenten basiert auf Erfahrungswerten der verwendeten Räume. Das Verfahren entspricht einer einfachen MPC-Funktionalität und liefert eine Abschätzung der benötigten Heiz- und Kühlleistungen. Dies reicht aus, um die Wirkweise des Agentensystems nachvollziehen und überprüfen zu können. Der modulare Aufbau der Agenten erlaubt es, die Ermittlung der erforderlichen Werte im Rahmen einer Weiterentwicklung zum Beispiel durch die Verwendung selbstlernender Systeme oder Fuzzy Controller (vgl. Wang u. Wang [2012b]) zu verbessern bzw. zu automatisieren. Jeder Raumagent sendet in jedem Zyklus (Zykluszeit 1 min, siehe Kapitel 4.1) Anfragen mit dem ermittelten Leistungsänderungsbedarf an die zugeordneten Versorgeragenten. Die Versorgeragenten senden als Antwort Kostenfunktionen zurück. Der anfragende Raumagent 48

62 Prüfstandsaufbau 4.3 Multiagentensystem des Prüfstands wählt aus den eingehenden Angeboten diejenigen aus, die einzeln oder im Verbund die niedrigsten Kosten für den abgeschätzten Leistungsänderungsbedarf verursachen. Die ausgewählten Versorgeragenten erhalten vom Raumagenten eine Betriebsfreigabe (vgl. Kapitel 3.2). Verbraucheragent des virtuellen Wärmespeichers Der virtuelle Wärmespeicher (vgl. Kapitel 4.2.2) dient dazu, Wärme des Versorgungssystems zwischenzuspeichern und dadurch den Betrieb der Wärmeversorger unabhängig vom aktuellen Wärmebedarf der Testräume zu ermöglichen. Dies ist dann sinnvoll, wenn Wärme sehr kostengünstig zur Verfügung steht (z.b. Solarthermie) oder Ein- und Ausschaltvorgänge von Wärmeversorgern vermieden werden sollen (z.b. BHKW). Dem Wärmespeicher ist ein Verbraucheragent zugewiesen. Dieser Agent fragt in jedem Zyklus die Kostenfunktionen von solarthermischer Anlage, BHKW und Wärmepumpe ab. Liegen die entsprechenden Betriebskosten unter einem Grenzwert, erteilt der Verbraucheragent des Speichers eine Betriebsfreigabe. Im Rahmen dieser Arbeit wird ein statischer Schwellenwert als Betriebskostengrenze verwendet (siehe Anhang C). Eine Weiterentwicklung des Systems kann darauf abzielen, den Grenzwert anhand von Erzeugungs- und Bedarfsprognosen zeitlich zu dynamisieren. Dadurch kann der Verbraucheragent des Speichers prädiktive Funktionen im MAS übernehmen. Der Verbraucheragent kennt den aktuellen Beladungszustand des Speichers. Wenn der Speicher komplett beladen ist, werden keine weiteren Anfragen gestellt und bestehende Betriebsfreigaben entzogen. Dem Wärmespeicher ist neben dem Verbraucheragent noch ein Versorgeragent zugeordnet. Dieser wird in Kapitel beschrieben Versorgeragenten des Testsystems Agenten der Deckeninduktionsdurchlässe Jedem Deckeninduktionsdurchlass (DID) sind zwei Versorgeragenten für die Heiz- und Kühlfunktion zugeordnet. Die Agenten empfangen Anfragen von den Verbraucheragenten. Im vorliegenden Versuchsaufbau sind dies die Raumagenten. Die DID-Agenten ermitteln daraufhin ihre Leistungsdaten und geben die resultierenden Kostenfunktionen (siehe Kapitel 3.2.2) an die anfragenden Raumagenten zurück. Die Kostenfunktionen der DIDs enthalten im Wesentlichen Versorgungskosten der Fernwärme bzw. Fernkälte. 49

63 Prüfstandsaufbau 4.3 Multiagentensystem des Prüfstands Die Ventile der Heiz- oder Kühlkreise der Deckeninduktionsdurchlässe werden nach einer entsprechenden Freigabe durch einen anfragenden Verbraucheragenten geöffnet. Die Regelung der Versorgerkreise der Deckeninduktionsdurchlässe erfolgt durch den Raumcontroller unabhängig von den Agenten anhand von Raumtemperatur und Raumsolltemperatur. Jeder Versuchsraum ist mit einem virtuellen Komfortagenten ausgestattet. Die Komfortagenten werden als Versorgeragenten betrieben. Sie bestimmen ihre Betriebskosten über die Abhängigkeit zwischen Raumtemperatur, dem individuellen Komfort der Nutzer sowie der daraus resultierenden Produktivität der Nutzer nach Seppanen u. Fisk [2006]. Seppanen u. Fisk [2006] gehen davon aus, dass die Produktivität von Personen sinkt, wenn die Raumtemperatur nicht der jeweiligen Komforttemperatur entspricht. Abbildung 4.12 zeigt eine Abschätzung der relativen Produktivität von Personen in Abhängigkeit der Raumtemperatur bei einer Raumsolltemperatur von 21 C. Abbildung 4.12: Abhängigkeit zwischen Raumtemperatur und Produktivität nach Seppanen u. Fisk [2006] Die Kostenfunktion des Komfortagenten wird anhand der Produktivität der Nutzer bestimmt und ist somit von der Differenz zwischen aktueller Raumtemperatur und der von den Nutzern gewünschten Raumsolltemperatur abhängig. Die Kosten ΔC Nutzer für eine verminderte Leistungsfähigkeit der Nutzer bei einer von der Raumsolltemperatur abweichenden Raumtemperatur lassen sich wie folgt berechnen: 50

64 Prüfstandsaufbau 4.3 Multiagentensystem des Prüfstands ΔC Nutzer = (100 P) C W (4.1) Dabei sind P (%) die sich aus der Raumtemperatur ergebende aktuelle relative Produktivität der Nutzer und C W (e/h) die akkumulierten Stundenlöhne aller im Raum befindlichen Personen. Im Rahmen dieser Arbeit verfügen die Komfortagenten über vorgegebene Werte der aktuellen Belegung der Räume. In realen Systemen kann diese Information durch personengebundene Agenten (vgl. Davidsson u. Boman [2000]) oder auf CO 2 -Messung basierten Abschätzungen (vgl. Calì u. a. [2015]) erfolgen. Empfängt ein Komfortagent eine Anfrage von einem Verbraucheragenten, gibt er als Antwort (analog zu allen anderen Versorgeragenten) seine Kostenfunktion und seine verfügbare Leistungsänderung zurück. Die (virtuell) verfügbare Leistungsänderung des Komfortagenten ist sowohl nach oben als auch nach unten hin unbegrenzt, da keine realen Komponenten benötigt werden. Die Komfortkosten sind ausschließlich von der aktuellen Raum- bzw. Raumsolltemperatur abhängig und nicht von der angefragten Leistungsänderung. Es ergibt sich somit eine Konstante über den gesamten Leistungsbereich. Die Kostenfunktion bildet dabei die Komfortkosten zum Zeitpunkt der Anfrage ab. Bei sich zeitlich ändernder Raum- oder Raumsolltemperatur passt sich die Komfortkostenfunktion zu jeder Anfrage neu an. Somit ist gewährleistet, dass Temperaturänderungen im Raum zu neuen Angebotssituationen seitens der beteiligten Agenten führen. Abbildung 4.13 zeigt beispielhaft die Komfortkostenfunktion für einen Raum mit zu geringer Raumtemperatur. Zusätzlich wird exemplarisch die Kostenfunkion der Heizfunktion des DID dargestellt. Die Entscheidungsfindung der Verbraucheragenten anhand von Kostenfunktionen wird in Kapitel beschrieben. 51

65 Prüfstandsaufbau 4.3 Multiagentensystem des Prüfstands Abbildung 4.13: Komfortkostenfunktion zu einem Zeitpunkt mit zu geringer Raumtemperatur Die verwendete Komfortkostenfunktion wird ausschließlich durch die aktuellen Mess- und Sollwerte bestimmt. Eine dynamische Abschätzung und Einbeziehung eines zukünftigen Komfortniveaus durch sich verändernde Temperaturwerte bei aktiven Komponenten findet im Rahmen dieser Arbeit nicht statt. Die Kostenfunktionen des Komfortagenten unterscheiden sich weder im Aufbau noch in ihrer Funktion von denen der Versorgeragenten realer Komponenten. Komfortagenten erhalten Freigaben zum Heizen oder Kühlen, wenn die Kosten der Komforteinbußen geringer sind, als die Betriebskosten der Wärme- oder Kälteversorger. Die Freigaben des Komfortagenten führen zu keiner realen Ansteuerung einer Komponente. Agenten der Komponenten der zentralen Klimaanlage Die einzelnen Komponenten der ZKA sind ebenfalls in das Agentensystem integriert, wobei jeder Komponente ein Versorgeragent zugeordnet ist. Komponenten, die sowohl im Heiz- als auch im Kühlfall eingesetzt werden können (z.b. Wärmerückgewinner) sind mit zwei unabhängigen Versorgeragenten ausgestattet. 52

66 Prüfstandsaufbau 4.3 Multiagentensystem des Prüfstands Die Versorgeragenten der Komponenten erhalten Anfragen von den Verbraucheragenten der ZKA, ermitteln anhand ihrer eigenen Betriebskosten die Kostenfunktion der Komponente und übermitteln diese an den anfragenden Verbraucheragenten. Die Versorgeragenten erhalten im Bedarfsfall eine Betriebsfreigabe von den anfragenden Verbraucheragenten und erteilen eine entsprechende Freigabe an den Controller der zugeordneten Komponente. Die interne Regelung der Komponenten wird durch die Agenten nicht beeinflusst. Folgende Agenten werden eingesetzt: Die Agenten der Heiz- bzw. Kühlfunktion des Kreuzstromwärmeübertragers (KWÜ) stellen fest, ob die Komponente bei vorherrschenden Temperaturbedingungen in Zuund Abluft zur Wärme- bzw. Kälterückgewinnung eingesetzt werden kann. Die maximale Leistungsfähigkeit wird dabei über einen Parameter vorgegeben. Da der KWÜ nahezu keine realen Kosten verursacht, sind die Kostenfunktionen der Agenten des KWÜ so parametriert, dass die Kostenfunktionen geringe Werte annehmen. Die Agenten für Zu- und Abluftbefeuchter ermitteln anhand der aktuellen Zustandsbedingungen im Luftkanal, ob über eine Befeuchtung der Luft Kühlleistung erzielt werden kann. Ist dies der Fall, wird bei einer Anfrage eine entsprechende Kostenfunktion erstellt. Die realen Betriebskosten des Befeuchters umfassen im Wesentlichen Stromund Wartungskosten. Die Kostenfunktionen der Befeuchteragenten sind so parametriert, dass diese Kosten abgebildet werden. Der Agent des Kühlregisters erfasst die aktuelle Leistung der Komponente und ermittelt daraus das zum Zeitpunkt der Anfrage zur Verfügung stehende Leistungspotential. Die Kostenfunktion beinhaltet im Wesentlichen Versorgungskosten für Fernkälte sowie Strom- und Anfahrkosten. Der Agent des Vorheizregisters misst die aktuelle Leistung der Komponente und ermittelt daraus das Leistungspotential. Die Kostenfunktion beinhaltet Versorgungskosten für Fernwärme sowie Strom- und Anfahrkosten. Der Agent des Heizkreises nimmt eine Sonderrolle ein. Er kann einerseits als reiner Versorgeragent betrieben werden. Als Wärmegestehungskosten werden in diesem Fall die Kosten der Fernwärme angesetzt. Andererseits ist der Betrieb als bivalenter Agent (siehe Kapitel 4.3.3) im HiL-Betrieb möglich. DieWärmegestehungskosten werden dann über Anfragen an die virtuellen Unterversorger ermittelt. Neben den Wärmegestehungskosten werden Strom- und Anfahrkosten berücksichtigt. Die einzelnen in den Versuchsreihen verwendeten Parameter der Kostenfunktionen der Agenten sind im Anhang C aufgeführt. 53

67 Prüfstandsaufbau 4.3 Multiagentensystem des Prüfstands Die beschriebenen Agenten erteilen entsprechende Betriebsfreigaben an ihre jeweiligen Bauteile. Die Regelung der Bauteile erfolgt bei vorliegender Betriebsfreigabe durch interne Regelkreise, unabhänig von den Agenten anhand der vorliegenden Temperatur- bzw. Feuchtigkeitsmesswerte. Agenten der virtuellen Wärmeerzeuger Die virtuellen Wärmeerzeuger (siehe Kapitel 4.2.2) sind jeweils einem Versorgeragenten zugeordnet. Die Parameter der Kostenfunktionen basieren auf Erfahrungswerten und sind so gewählt, dass die Betriebskosten der einzelnen Komponenten abgebildet werden. Dies ist für die funktionelle Überprüfung des MAS ausreichend. Die Agenten der virtuellen Komponenten erhalten die aktuellen Leistungsdaten ihrer Komponenten aus der Simulation. Sie ermitteln daraus ihr Leistungspotenzial, schätzen die Betriebskosten der virtuellen Komponente ab und übermitteln die entsprechenden Kostenfunktionen an den anfragenden Verbraucheragenten. Die Agenten sind so aufgebaut, dass eine spätere Erweiterung bzw. Verfeinerung der Agentenstruktur (z.b. Agenten für einzelne hydraulische Komponenten) möglich ist (Brust [2014]). Versorgeragent des virtuellen Wärmespeichers Der virtuelle Wärmespeicher verfügt neben dem Verbraucheragent (siehe Kapitel 4.3.1) auch über einen Versorgeragent. Diese beiden Agenten sind voneinander unabhängig. Der Versorgeragent des Speichers schätzt das Leistungspotential anhand der Speichertemperatur und bietet die verfügbare Wärmeleistung mit einer entsprechenden Kostenfunktion an. In dieser Arbeit wird ein fester Wert für den Versorgungspreis verwendet, der unter den Einschaltkosten der Wärmeerzeuger liegt (siehe Anhang C). Dadurch wird das Einschalten von Wärmeerzeugern vermieden oder verzögert. Im Rahmen einer Weiterentwicklung des Systems ist es denkbar, den Angebotspreis des Speichers anhand von Erzeugungs- und Bedarfsprognosen zu variieren. Dadurch kann der Versorgeragent des Wärmespeichers prädiktive Funktionen im MAS übernehmen Bivalente Agenten des Testsystems Agenten der zentralen Klimaanlage Die ZKA ist in der Lage, die Räume mit warmer oder kalter Luft zu versorgen. Um dem Anfrageschema der anfragenden Verbraucheragenten zu entsprechen, sind für die ZKA im MAS 54

68 Prüfstandsaufbau 4.3 Multiagentensystem des Prüfstands sowohl für die Heiz-, als auch für die Kühlfunktion jeweils ein bivalenter Agent (mit kombinierter Versorger- und Verbraucherfunktion) vorgesehen. Dadurch können die Heiz- und die Kühlkomponenten der ZKA unabhängig voneinander aktiviert und deaktiviert werden. Eine Zusammenfassung der beiden Funktionen in einem gemeinsamen Agenten ist nicht sinnvoll, da die beiden Agenten auf unterschiedliche Unterversorger zurückgreifen (vgl. Abbildung 4.2). Die Kostenfunktionen der ZKA-Agenten setzen sich aus den Kostenfunktionen der einzelnen Komponentenagenten sowie den eigenen Betriebskosten zusammen. Hinzu kommen noch ein Anteil für Wartungskosten sowie Laständerungskosten, die das Erwärmen oder Abkühlen der Anlage berücksichtigen. Bei einem Wechsel der Betriebsart werden darüber hinaus Umschaltkosten berücksichtigt. Diese Kosten sind lastabhängig und treten auf, wenn eine vom aktuellen Betriebsmodus abweichende Anfrage eintrifft (z.b. Anfrage nach Heizleistung, wenn sich die ZKA im Kühlbetrieb befindet). Durch die Umschaltkosten werden diejenigen Kosten veranschlagt, die durch eine anderweitige Versorgung der vor dem Umschalten beheizten (oder bekühlten) Verbraucher anfallen würden. In den vorliegenden Versuchsreihen werden die Umschaltkosten als linear von der Leistungsanpassung abhängiger Wert angenommen (siehe Kapitel 3.2.2). Es ist möglich, dass die Anlage gleichzeitig sowohl eine Kühlanforderung, als auch eine Heizanforderung erhält, wenn die entsprechenden Kostenfunktionen der anfragenden Verbraucheragenten sowie der nachgelagerten Versorgeragenten dies ergeben. Dieser Betriebszustand wird nicht durch eine entsprechende zusätzliche Regel verhindert. Beispielsweise wäre es denkbar die Anlage dadurch als Rückkühlwerk zu betreiben (vgl. Huber u. a. [2015b]). Agent des Heizkreises der ZKA Der Heizkreis der ZKA ist für die Erwärmung der Zuluft in der ZKA notwendig. Er erhält Anfragen von den ZKA-Agenten und stellt daraufhin seinerseits Anfragen an die Versorgeragenten der virtuellen Wärmeversorger. Die resultierende Kostenfunktion des Agenten setzt sich somit aus den eigenen Betriebskosten (im Wesentlichen Stromkosten) und den Kosten der erhaltenen Angebote der Unterversorger zusammen. 55

69 5 Versuchsdurchführung und Ergebnisse In diesem Kapitel werden anhand von vier Szenarien die Wirkungsweise und das Verhalten des entworfenen agentenbasierten Automationssystems beschrieben und erörtert. Die ersten drei Szenarien beleuchten jeweils einen Teilaspekt des Systems. Das vierte Szenario umfasst das gesamte System. Die Analyse der Szenarien ermöglicht Rückschlüsse auf das Verhalten der Agenten sowie auf das Potential des entworfenen MAS. Bei der Analyse des Systems werden folgende Bewertungskriterien berücksichtigt: Funktionalität des Gesamtsystems: Das MAS muss in der Lage sein, auf Anforderungen der Verbraucher zu reagieren. Effizienz: Das MAS führt zur Ansteuerung der kostengünstigsten Komponenten. Es wird davon ausgegangen, dass die Kostenfunktionen die Effizienz der Komponenten abbilden. Handlungsfähigkeit der Agenten: unterschiedliche Parametrierungen (z.b. der Kostenfunktionen) führen zu unterschiedlichem Systemverhalten. Modularität und Erweiterbarkeit des MAS: Agenten können in beliebigen Kombinationen zusammen funktionieren und bilden dabei automatisch ein funktionierendes Automationssystem (Plug & Play Fähigkeit). 5.1 Versuchsergebnisse MAS Dieser Abschnitt beschreibt drei Versuchsszenarien, in denen jeweils ein Teilsystem des in Kapitel 4 vorgestellten Systems funktionell untersucht wird. Das vierte Szenario umfasst das komplette System. Folgende Szenarien werden betrachtet: Szenario 1: Raumklimatisierung und Komfortfunktion: Wie interagieren Verbraucheragenten mit Versorgeragenten? Welchen Einfluss haben die Komfortagenten und deren Kostenfunktionen? Welchen Einfluss hat das Messystem auf das Betriebsverhalten? 56

70 Versuchsdurchführung und Ergebnisse 5.1 Versuchsergebnisse MAS Szenario 2: Raumklimatisierung durch zentrale Klimaanlage: Was passiert bei gegenläufigen Anforderungen der ZKA (Heizen vs. Kühlen)? Wie werden die Komponenten der ZKA angefordert und eingesetzt? Welchen Einfluss haben die Umschaltkosten? Szenario 3: Virtuelle Wärmeversorgung der ZKA: Wie interagiert die ZKA mit nachgeschalteten Versorgeragenten? Welchen Einfluss haben der Wärmespeicher und dessen Agenten? Szenario 4: Gesamtsystem: Wie funktioniert das Zusammenspiel von DIDs und ZKA? Treten im Gesamtsystem widersprüchliche Betriebszustände auf? In den folgenden Unterkapiteln werden die oben genannten Szenarios beschrieben und die jeweiligen Versuchsergebnisse vorgestellt und bewertet Szenario 1: Raumklimatisierung und Komfortfunktion Das erste Szenario stellt das Zusammenspiel zwischen den Raumagenten und deren unabhängigen Versorgeragenten dar. Aufbau Szenario 1 Am ersten Szenario sind die vier Räume und ihre rauminternen Versorgungseinheiten beteiligt. Jeder Raumagent ist somit mit drei Versorgeragenten verbunden. DID Kühlagent: Agent des Kühlkreises des Deckeninduktionsdurchlasses des entsprechenden Raums DID Heizagent: Agent des Heizkreises des Deckeninduktionsdurchlasses des entsprechenden Raums Komfortagent: Komfortagent des entsprechenden Raums Insbesondere die Funktion der Komfortagenten wird in diesem Szenario erläutert. Die Agenten der ZKA, derer Komponenten und deren Wärmeversorgung sind nicht aktiv. Abbildung 5.1 zeigt einen Überblick der in diesem Szenario beteiligten Komponenten und Agenten. Die Einstellwerte und Parametrierung der Agenten sind im Anhang C.1 hinterlegt. 57

71 Versuchsdurchführung und Ergebnisse 5.1 Versuchsergebnisse MAS Abbildung 5.1: Übersicht Szenario 1 Aktivierung von Komponenten Abbildung 5.2 zeigt den Verlauf der Mess- und Stellwerte von Raum 4 während des Versuchs. Die Initialisierung des Agentenbetriebs erfolgt um 15:00 Uhr. Die gemessene Raumtemperatur beträgt zu diesem Zeitpunkt 25,3 C, die Raumsolltemperatur beträgt 22 C. Der Kühlagent des Deckeninduktionsdurchlasses erhält unmittelbar nach dem Beginn des Agentenbetriebs die Freigabe (Anforderung DID Kühlagent >0). Um 22:45 Uhr wird der DID Kühlagent deaktiviert. Der DID Heizagent bleibt während des Versuchs inaktiv. 58

72 Versuchsdurchführung und Ergebnisse 5.1 Versuchsergebnisse MAS Abbildung 5.2: Zeitlicher Verlauf Mess- und Stellwerte Szenario 1 im Raum 4 Die Aktivierung des DID Kühlagenten um 15:00 Uhr erfolgt auf Grund einer Anfrage durch den Raumagenten. Der Raumagent schätzt zu diesem Zeitpunkt einen Leistungsänderungsbedarf von 5 kw und sendet eine Anfrage an die drei möglichen Versorgeragenten. Die Versorgeragenten ermitteln daraufhin ihre Kostenfunktionen und senden diese an den Raumagent. Abbildung 5.3 zeigt die Kostenfunktionen der drei Versorgeragenten zum betrachteten Zeitpunkt. Zusätzlich ist der Wert der angefragten Leistungsänderung markiert. 59

73 Versuchsdurchführung und Ergebnisse 5.1 Versuchsergebnisse MAS Abbildung 5.3: Kostenfunktion der Versorgeragenten Szenario 1 im Raum 4 um 15:00 Uhr Heiz- und Kühlkreis des Deckeninduktionsdurchlasses sind zum betrachteten Zeitpunkt nicht aktiv. Der DID Kühlagent kann somit ausschließlich Kühlleistung und der DID Heizagent ausschließlich Heizleistung anbieten. Die Kostenfunktion des DID Heizagenten weist positive Kosten für positive Leistungsänderungen aus. Das bedeutet, dass die Aktivierung des Heizkreises die Betriebskosten des Gesamtsystems erhöhen würden. Die Kostenfunktion weist auf Grund von Einschaltkosten (vgl. Kapitel 3.2.2) einen Sprung am Nullpunkt auf. Ansonsten ergibt sich ein linearer Zusammenhang zwischen Leistungssteigerung und Kostenänderung. Die Kostenfunktion des DID Kühlagenten weist einen ähnlichen Verlauf auf. Positive Kosten entstehen hier bei einer Erhöhung der Kühlleistung. Die Steigung der Geraden ist größer als beim DID Heizagent, da höhere Versorgungskosten angesetzt sind (vgl. Anhang C.1). Der Komfortagent geht von einer Belegung des Raumes mit 4 Personen mit einem Stundensatz von jeweils 20e pro Stunde aus. Die Komfortkosten zum betrachteten Zeitpunkt errechnen sich anhand dieser Werte sowie der Raum- und der Raumsolltemperatur anhand der Formel 4.1. Die Kostenfunktionskurve des Komfortagenten hat über den gesamten Leistungsbereich einen konstanten Wert. Der Raumagent (als Verbraucheragent) wählt den günstigsten Anbieter für die vorliegende 60

74 Versuchsdurchführung und Ergebnisse 5.1 Versuchsergebnisse MAS Leistungsabschätzung aus. Somit erhält der DID Kühlagent eine Betriebsfreigabe (vgl. Abbildung 5.2). Deaktivierung von Komponenten Die Deaktivierung von Komponenten wird ebenfalls durch Kostenfunktionen ausgelöst. Um 22:45 Uhr ist die Temperatur im betrachteten Raum unter die Solltemperatur gesunken. Der Raumagent schätzt einen Leistungsänderungsbedarf von +0,29 kw ab und sendet eine Anfrage an seine Versorgeragenten. Abbildung 5.4 zeigt die Kostenfunktionen der Versorgeragenten zu diesem Zeitpunkt. Das Kühlregister des Deckeninduktionsdurchlasses liefert zu diesem Zeitpunkt -0,22 kw. Die Kostenfunktion des DID Kühlagenten umfasst somit sowohl negative (Erhöhung der Kühlleistung) als auch positive (Verringerung der Kühlleistung) Leistungsänderungsbereiche. Im positiven Bereich nimmt die Kostenfunktion negative Werte an. Das Ausschalten der Komponente führt somit zur Kostenersparnis. Demgegenüber stehen die Angebote des DID Heizagenten und des Komfortagenten. Beide bieten positive Leistungsänderungen zu positiven Preisen an, was eine Erhöhung der Betriebskosten bedeuten würde. Der Raumagent entscheidet sich somit in diesem Fall für die Reduzierung der Kühlleistung durch den DID Kühlagenten. Da die gewünschte Leistungsänderung größer ist als die aktuelle Leistung des Kühlregisters, kann dieses deaktiviert werden. 61

75 Versuchsdurchführung und Ergebnisse 5.1 Versuchsergebnisse MAS Abbildung 5.4: Kostenfunktion der Versorgeragenten Szenario 1 um 22:45 Uhr Einuss des Komfortagenten Wenn ein Komfortagent eine Leistungsänderungsanfrage eines Verbraucheragenten erhält wird anhand der Raumtemperatur und der Raumsolltemperatur eine Kostenfunktion erstellt (siehe Kapitel 4.3.2). Abbildung 5.5 zeigt die empfangenen Komfortkostenfunktionen des Raumagenten zu zwei Zeitpunkten. 62

76 Versuchsdurchführung und Ergebnisse 5.1 Versuchsergebnisse MAS Abbildung 5.5: Kostenfunktion der Versorgeragenten Szenario 1 um 02:30 Uhr und 09:00 Uhr Die DID Heiz- und Kühlregister sind zu beiden Zeitpunkten außer Betrieb. Die Kostenfunktionen der DID-Agenten ändern sich somit nicht. Die angefragte Leistungsänderung beträgt zu beiden Zeitpunkten +10 kw. Die Raumtemperatur beträgt um 02:30 Uhr 21,3 Cundum 09:00 Uhr 20,5 C. Somit ergeben sich um 02:30 Uhr Komfortkosten von 0,15 e/h und um 09:00 Uhr Komfortkosten von 0,39 e/h. In beiden Fällen sind die Komfortkosten niedriger als die Versorgungskosten des DID Heizagenten. Somit sendet der Raumagent die Heizfreigabe an den Komfortagent. Der DID Heizagent wird erst wieder aktiv, wenn die Komfortkosten entweder auf Grund niedrigerer Raumtemperatur oder durch eine anderweitige Belegung des Raumes über die Versorgungskosten des DID Agenten steigen. Sensorbedarf Die Funktionalität der Agenten ist nur gegeben, wenn die Agenten über alle benötigten Informationen und Messgrößen verfügen. Abbildung 5.6 zeigt das Verhalten der Raumagenten bei fehlender Leistungsmessung des DID Heizagenten. 63

77 Versuchsdurchführung und Ergebnisse 5.1 Versuchsergebnisse MAS Abbildung 5.6: Verhalten der Raumagenten bei fehlender Leistungsmessung Szenario 1 Um 02:46 Uhr erfolgt eine Anfrage des Raumagenten. Die benötigte Heizleistungsänderung beträgt -0,1 kw. Drei Versorgeragenten (DID-Heizen, DID-Kühlen, Komfortagent) senden ihre Kostenfunktionen an den Raumagenten. Abbildung 5.7 zeigt die Kostenfunktionen zum entsprechenden Zeitpunkt. 64

78 Versuchsdurchführung und Ergebnisse 5.1 Versuchsergebnisse MAS Abbildung 5.7: Kostenfunktionen der angefragten Agenten Szenario 1 um 02:46 Uhr Die Kostenfunktion der Heizfunktion des DID nimmt keine negativen Werte an, obwohl das Gerät aktiv ist. Da der Messwert der aktuellen Leistung den Wert 0 zurückgibt, geht der Agent davon aus, dass das Gerät derzeit keine Leistung liefert und somit auch keine Reduzierung der Leistung möglich ist. Demnach stellt die Kühlfunktion des DID das günstigste Angebot für die geforderte Leistungsänderung dar. Der Kühlkreis wird trotz aktivem Heizkreis aktiviert. Um 09:00 Uhr wiederholt sich dieser Vorgang (vgl. Abbildung 5.6). Das Beispiel zeigt, welchen Einfluss ein fehlender oder falscher Messwert auf die Funktion des Gesamtsystems haben kann. Die Verhandlungen führen zu einer aus Sicht der Energieeffizienz nicht optimalen Lösung. Den beteiligten Agenten gelingt es allerdings trotz der fehlerhaften Messwerte die Raumtemperatur und damit den Nutzerkomfort aufrecht zu erhalten. Eine Prüfung der eingehenden Messwerte auf Konsistenz ist nicht Teil dieser Arbeit. Eine zukünftige Erweiterung des Funktionsumfangs der Agenten kann darauf abzielen, die Messwerte der Heiz- und Kühlleistungen in Kombination mit den Kostenfunktionen für die Ermittlung und Abrechnung von Betriebskosten zu verwenden. Die Betriebskosten können dabei sowohl raum- als auch nutzerspezifisch zugeordnet werden. 65

79 Versuchsdurchführung und Ergebnisse 5.1 Versuchsergebnisse MAS Szenario 2: Zentrale Klimaanlage In diesem Kapitel werden die Funktionen der Agenten der ZKA beschrieben. Hierzu werden die Versuchsergebnisse eines Szenarios vorgestellt, das die Temperierung der Räume ausschließlich über die ZKA vorsieht. Die Anlage kann im Heiz- oder im Kühlmodus betrieben werden. Die Entscheidung, welche Betriebsart ausgewählt wird, wird im MAS anhand der Anforderungen aus den Räumen und der vorliegenden Kostenfunktionen ermittelt. Aufbau Szenario 2 Abbildung 5.8 zeigt einen Überblick der an diesem Szenario beteiligten Agenten. Die Versuchskonfiguration und Parametrierung der Agenten ist im Anhang C.2 aufgeführt. Abbildung 5.8: Übersicht Szenario 2 66

80 Versuchsdurchführung und Ergebnisse 5.1 Versuchsergebnisse MAS Auswahl des Betriebsmodus Das MAS muss in diesem Szenario die grundlegende Entscheidung treffen, ob die ZKA im Heiz- oder im Kühlmodus betrieben wird. Die vier Räume verfügen über unterschiedliche (virtuelle) Belegungen. Raum 3 weist dabei die teuerste Raumbelegung auf (siehe Parametrierung der Agenten im Anhang C.2). Das Verhalten der Agenten zu Beginn des Testlaufs ist in Abbildung 5.9 dargestellt. Die Anfragen der Räume 1, 2 und 4 führen auf Grund niedriger Komfortkosten zu keiner Freigabe für die ZKA. In Versuchsraum 3 liegt ein Heizbedarf von +5 kw vor. Die Raumtemperatur liegt 3,6 K unter der Raumsolltemperatur. Damit ergeben sich Komfortkosten von 3,40 e/h. Die Kosten des Agenten der Heizfunktion der ZKA, um die geforderte Leistung von +5 kw zur Verfügung zu Stellen, beträgt zu diesem Zeitpunkt 3,20 e/h. Der Agent der Kühlfunktion der ZKA kann für eine positive Leistungsänderung kein Angebot abgeben. Der Verbraucheragent von Raum 3 erteilt eine Betriebsfreigabe an den Heizagenten der ZKA. Im Anfahrprozess der ZKA ergibt die Leistungsbilanzierung des ZKA-Agenten auf Grund kalter Außenlufttemperaturen und der thermischen Trägheit der Heizkomponenten kurzzeitig eine negative thermische Leistung. Die Umschaltkosten des ZKA Heizagenten werden anhand der Leistungsmessung festgelegt. Ein negativer Messwert lässt den Agenten davon ausgehen, dass sich die Anlage im Kühlbetrieb befindet. Somit nimmt die Kostenfunktion kurzzeitig sehr hohe Werte an. Die Anlage bleibt dennoch in Betrieb, da erteilte Freigaben nur entzogen werden, wenn der betreffende Verbraucheragent keine Heizleistung mehr benötigt. Nach dem Warmfahren der Anlage werden positive Leistungswerte gemessen. Die Anlage befindet sich im regulären Heizbetrieb. Dadurch werden die Start- und Umschaltkosten (vgl. Kapitel 3.2.2) aus der Kostenfunktion eliminiert. Die vom ZKA-Versorgeragent veranschlagten Kosten für eine Leistungssteigerung um +5 kw verringern sich um diesen Betrag. Ab ca. 10:50 Uhr beginnen sich die Komfortkosten im Raum 3 zu verringern. Die Raumtemperatur nähert sich auf Grund der Beheizung des Raumes der Raumsolltemperatur an. Die Messwerte von Raum- und Raumsolltemperatur sind in Anhang B.1 dargestellt. 67

81 Versuchsdurchführung und Ergebnisse 5.1 Versuchsergebnisse MAS Abbildung 5.9: Startvorgang Heizbetrieb der ZKA Szenario 2 68

82 Versuchsdurchführung und Ergebnisse 5.1 Versuchsergebnisse MAS Abbildung 5.10 stellt den Umschaltvorgang der ZKA vom Heiz- auf Kühlmodus dar. Um 13:22 Uhr ändert sich die Raumsolltemperatur im Raum von 22 C auf 16 C (siehe Anhang B.1). Die Komfortkosten steigen schlagartig an, da die Differenz zwischen Raum- und Raumsolltemperatur steigt und somit das Komfortniveau als geringer abgeschätzt wird (siehe Kapitel 4.3.2). Die Belegung des Raumes ändert sich nicht. Der Leistungsbedarf des Raumagenten liegt zu diesem Zeitpunkt auf Grund der PI-Charakteristik der Leistungsbedarfsabschätzung des Raumagenten (siehe Kapitel 4.3.1) und der annähernd erreichten Raumtemperatur leicht unter Null. Die Änderung der Raumsolltemperatur führt zu einer sprunghaften Anpassung des Leistungsänderungsbedarfs. Der Verbraucheragent von Raum 3 stellt entsprechende Anfragen an die Versorgeragenten der ZKA sowie an seinen Komfortagenten. Der Agent der Heizfunktion der ZKA bietet den gewünschten Leistungsänderungsbedarf zu negativen Kosten an. Die ZKA kann die Leistung drosseln, ohne die Anlage ausschalten zu müssen, da die geforderte Leistungsänderung betragsmäßig kleiner ist als die aktuelle thermische Leistung der ZKA. Nach der Änderung der Raumsolltemperatur um 13:22 Uhr reicht die geforderte negative Leistungsänderung des Verbraucheragenten zum Ausschalten der ZKA aus. Somit führen die Umschaltkosten zu einer Kostensteigerung des ZKA Heizagenten für die geforderten -4 kw. Der Agent der ZKA-Kühlfunktion bietet ebenfalls negative Leistung an. In den Angebotskosten sind Umschalt- und Anfahrkosten enthalten. Die Kosten sind somit höher, als diejenigen zum Ausschalten der ZKA-Heizfunktion. Die Kosten des Komfortagenten liegen höher als die jeweiligen Kosten der beiden ZKA-Agenten. Der Verbraucheragent kann somit dem ZKA- Heizagenten seine Freigabe entziehen und im nächsten Zeitschritt dem ZKA-Kühlagenten eine Freigabe erteilen. Nach der Freigabe für die Kühlfunktion wechselt der Betriebsmodus der ZKA von Heizen auf Kühlen. Sobald der Agent der Kühlfunktion eine negative thermische Leistung ermittelt, verringern sich seine Angebotskosten um Umschalt- und Startkosten (ca. 13:33 Uhr). Der Wert fällt auf 0,70 e/h. 69

83 Versuchsdurchführung und Ergebnisse 5.1 Versuchsergebnisse MAS Abbildung 5.10: Umschaltvorgang von Heiz- auf Kühlbetrieb der ZKA Szenario 2 70

84 Versuchsdurchführung und Ergebnisse 5.1 Versuchsergebnisse MAS Die drei übrigen Räume haben niedrigere Komfortkosten als Raum 3. Es besteht zu Beginn des Versuchs ebenfalls Heizbedarf. Jedoch können die Räume die ZKA nicht starten, da die Komfortkosten günstiger als die Startkosten sind. Nach dem Start der ZKA und dem Entfallen der Fixkosten (s.o.) erteilen auch die übrigen Verbraucher Betriebsfreigaben. Mit dem Erreichen der Solltemperatur geht der Heiz- in Kühlbedarf (bzw. Heizleistungsreduzierungsbedarf) über. Die Verbraucheragenten entziehen die Freigaben für die Heizfunktion der ZKA. Die Anlage läuft weiter, solange mindestens eine Betriebsfreigabe besteht. Die letzte Freigabe wird vom Raumagenten 3 entzogen, sobald dessen Komfortkosten dies ermöglichen. Die Kühlfunktion der ZKA wird vom Raumagenten 3 gestartet. Die übrigen Agenten schließen sich an, sobald die jeweiligen Komfortkosten höher als die zusätzlichen Betriebskosten der Anlage sind. Abbildung 5.11 zeigt einen Überblick über die Heiz- und Kühlanforderungen aller vier Raumagenten. Abbildung 5.11: Heiz- und Kühlanforderungen aller Raumagenten Szenario 2 Einuss der Umschaltkosten Die Kostenfunktionen der Agenten der Heiz- und Kühlfunktion der ZKA beinhalten jeweils Umschaltkosten, um entgegengesetzte Anforderungen (Heizen vs. Kühlen) verschiedener Verbraucher behandeln zu können. Die Versorgeragenten der ZKA berücksichtigen diese 71

85 Versuchsdurchführung und Ergebnisse 5.1 Versuchsergebnisse MAS Kosten, wenn die Anlage eine Anfrage erhält, die dem aktuellen Betriebsstatus entgegenläuft (vgl. Kapitel 3.2.2). Abbildung 5.12 zeigt das Verhalten des ZKA Kühlagenten während eines Versuchs ohne Berücksichtigung der Umschaltkosten. Abbildung 5.12: Verhalten des ZKA Kühlagenten ohne Berücksichtigung von Umschaltkosten Szenario 2 Der ZKA Kühlagent erhält Anfragen von mehreren Raumagenten. Dabei benötigt mindestens ein Raum Heizleistung und mindestens ein Raum Kühlleistung. Die Abbildung zeigt, dass die Anforderung an den ZKA Kühlagenten sehr schnell taktet. Ein Raumagent mit Kühlleistungsbedarf erteilt dem ZKA Kühlagenten in jedem Zyklus (1 Minute) eine Freigabe. Ein anderer Raumagent mit Heizleistungsbedarf entzieht diese Freigabe ebenso häufig. Die thermische und mechanische Trägheit der Komponenten sowie die zeitliche Verzögerung des MP-Bussystems sorgen dafür, dass die Anlage während des gesamten Zeitabschnitts Kühlleistung erbringt. Das angeführte Beispiel zeigt, dass die Umschaltkosten ein wesentlicher Bestandteil des Verhandlungsmechanismus zwischen den Agenten sind. Im Rahmen dieser Arbeit werden die Umschaltkosten mit konstanten Werten abgeschätzt. Eine Erweiterung des Systems kann darauf abzielen, die Umschaltkosten variabel an die tatsächlich anfallenden Betriebskosten anzupassen. 72

86 Versuchsdurchführung und Ergebnisse 5.1 Versuchsergebnisse MAS Interne Komponenten der ZKA Die Agenten der Heiz- und Kühlfunktion der ZKA agieren als bivalente Agenten, d.h. sie verfügen über die Funktionen von sowohl Verbraucher- als auch als Versorgeragenten. Zur Ermittlung ihrer eigenen Kostenfunktion benötigen sie ihrerseits Informationen der Agenten ihrer Komponenten. Diese Informationen fließen einerseits in die Angebote der ZKA- Agenten an die anfragenden Raumagenten ein. Andererseits dienen sie für die Agenten der ZKA als Entscheidungskriterium zur Steuerung der internen Komponenten der Anlage. In Abbildung 5.13 sind die Anforderungen der Komponenten der ZKA nach dem Anfahren der Anlage zu sehen. Der Agent der Heizfunktion des Kreuzstromwärmeübertrages (KWÜ) setzt die geringsten Kosten an. Der KWÜ wird vom ZKA-Heizagenten unmittelbar nach der eigenen Freigabe um 10:43 Uhr aktiviert. Das Leistungspotential des KWÜ (+4 kw) reicht für den abgeschätzten Bedarf nicht aus. Der Agent des Nacherhitzerheizkreises erhält ebenfalls eine Freigabe. Nach dem Anfahren der ZKA erhält der ZKA-Agent Freigaben von allen Räumen. Einer der Raumagenten verfügt über einen geringeren Leistungsänderungsbedarf (<+4 kw) und teilt diesen dem ZKA-Agenten mit. Der ZKA-Agent geht nach dieser Anfrage davon aus, dass der Nacherhitzerheizkreis nicht mehr benötigt wird. Der ZKA-Agent entzieht dem Agent des Nacherhitzerkreises die Freigabe. Bei der Freigabe eines weiteren Raumagenten wird der Nacherhitzerkreis wieder aktiviert. Das Takten der Heizkreisanforderung hat auf das System auf Grund der thermischen Trägheit der Komponente und der mechanischen Trägheit der Aktoren keine Auswirkungen. Weitere Entwicklungen des MAS können darauf abzielen, das taktende Verhalten durch Einführung von Umschaltkosten auch für die Komponenten der ZKA oder Speicherung von älteren Freigabeinformationen innerhalb der Versorgeragenten zu vermeiden. 73

87 Versuchsdurchführung und Ergebnisse 5.1 Versuchsergebnisse MAS Abbildung 5.13: Anforderungen der ZKA - Komponenten nach dem Start der Anlage Szenario 2 Abbildung 5.14 zeigt die Anforderungen der Kühlkomponenten der ZKA nach dem Umschalten von Heiz- auf Kühlbetrieb. Nach der Freigabe des Agenten der Kühlfunktion der ZKA wird zuerst der Agent der Kühlfunktion des KWÜ angefordert. Der Befeuchteragent erhält ebenfalls eine Freigabe. Die Komponente ist während des Versuchs jedoch nicht betriebsbereit. Um 13:44 Uhr verringert sich die angefragte Leistungsänderung durch den Verbraucheragenten von Raum 3 von -4 kw auf -5 kw (siehe Abbildung 5.10). KWÜ- und Befeuchteragent sind nicht mehr in der Lage, diesen zusätzlichen Bedarf zu decken. Der Kühlkreis der ZKA wird hinzugeschaltet. 74

88 Versuchsdurchführung und Ergebnisse 5.1 Versuchsergebnisse MAS Abbildung 5.14: Anforderungen der ZKA - Komponenten beim Umschalten von Heiz- auf Kühlfunktion Szenario 2 Die vorgestellten Diagramme belegen die Funktionalität der bedarfsgerechten Steuerung der Komponenten der ZKA durch die ZKA-Agenten. Es werden je nach geforderter Leistungsänderung die kostengünstigsten Komponenten aktiviert. Die Weitergabe und das Zusammenführen der Kostenfunktionen in eine Kostenfunktion der ZKA-Agenten führt zur Einpreisung der Versorgerkosten der Komponenten in die Gesamtkosten der Anlage. 75

89 Versuchsdurchführung und Ergebnisse 5.1 Versuchsergebnisse MAS Szenario 3: Virtuelle Wärmeversorgung der ZKA Das dritte Szenario stellt die Funktionsweise des MAS des virtuellen Wärmeversorgungssystems vor. Ziel ist es, zu zeigen, dass die Wärmeerzeuger bedarfsgerecht betrieben werden. Neben den Wärmeerzeugern sind die ZKA und ein Raum aktiv, um die Wärmeanforderung zu generieren. Abbildung 5.15 zeigt eine Übersicht der an dem Szenario 3 beteiligten Agenten. Die Versuchsparameter sind in Anhang C.3 hinterlegt. Abbildung 5.15: Übersicht Szenario 3 76

90 Versuchsdurchführung und Ergebnisse 5.1 Versuchsergebnisse MAS Betriebsverhalten der Wärmeerzeuger Das Betriebsverhalten der Wärmeerzeuger während des Szenarios ist in Abbildung 5.16 zu sehen. Der Verlauf der Raumtemperatur während des Versuchs ist in Anhang B.2 hinterlegt. Abbildung 5.16: Betriebsverhalten des Wärmeerzeugersystems Szenario 3 Zu Beginn des Versuchs liegt seitens des Raumagenten keine Freigabe für den Heizagenten der ZKA vor. Die Agenten der Wärmeerzeuger erhalten somit ausschließlich Anfragen vom Verbraucheragenten des Wärmespeichers. Die Kostenfunktionen von BHKW und Wärmepumpe liegen auf Grund der Startkosten über dem Grenzpreis des Speicheragenten (siehe Kapitel 4.3.1). Die Komponenten werden nicht gestartet. Die Kosten der Solarthermieanlage liegen unterhalb dieses Grenzwertes. Der Versorgeragent der Solaranlage bekommt eine Freigabe vom Verbraucheragenten des Wärmespeichers. Die Leistung der Solaranlage ist von der im Simulationsmodell hinterlegten solaren Einstrahlung abhängig. Die durch die Solaranlage erzeugte Wärme wird gespeichert. Der Heizkesselagent erhält vom Speicheragenten keine Anfrage. Um 16:37 Uhr ist die Raumtemperatur im Raum 3 so weit gefallen, dass die Komfortkosten über den Startkosten der ZKA liegen. Der Raumagent erteilt dem Heizagent der ZKA eine Freigabe. Dieser gibt den Agent des Heizkreises frei. 77

91 Versuchsdurchführung und Ergebnisse 5.1 Versuchsergebnisse MAS Der Heizkreisagent sendet Anfragen an alle beteiligten Wärmeerzeugeragenten sowie den Versorgeragent des Speichers. Im vorliegenden Fall bietet der Agent der Solarthermieanlage die günstigste Kostenfunktion an. Er bekommt eine Freigabe. Die Leistung der Solarthermieanlage reicht jedoch nicht aus, um den Bedarf des Heizkreises zu decken. Es werden zusätzlich Freigaben an den Versorgeragent des Speichers sowie an den BHKW-Agenten erteilt. Die ZKA wird durch das Wärmeversorgersystem mit Wärme versorgt. Die durch die ZKA entnommene Wärmeleistung ist ebenfalls in Abbildung 5.16 dargestellt. Die Raumtemperatur steigt infolge der Beheizung. Um 17:27 Uhr entzieht der Raumagent der ZKA seine Freigabe. ZKA und ZKA-Heizkreis werden deaktiviert. Nach dem Anfahren des BHKW verringert sich dessen Kostenfunktion um die Startkosten. Die Kostenfunktion des BHKW unterschreitet den Grenzwert des Verbraucheragenten des Speichers. Das BHKW bleibt nach dem Deaktivieren der ZKA durch den Raumagenten in Betrieb und belädt den Wärmespeicher. Die Freigabe wird erst entzogen, wenn der Speicher seinen maximalen Beladungszustand erreicht hat. Die Parametrierung der Agenten des Speichers und der virtuellen Wärmeerzeuger sorgen dafür, dass der Verbraucheragent des Speichers keine Wärmeerzeuger (mit Ausnahme der solarthermischen Anlage) einschalten kann und, dass bereits laufende Komponenten eingeschaltet bleiben, bis der Speicher befüllt ist Szenario 4: Gesamtsystem Dieser Abschnitt gibt einen Überblick über das Systemverhalten des MAS im gesamten entworfenen Prüfstandsystem (vgl. Abbildung 4.2, Kapitel 4). Abbildung 5.17 zeigt die in diesem Szenario auftretenden Anforderungen sowie die Freigaben aller Agenten. Heiz- und Kühlbedarf der Räume ergeben sich aus den benötigten Leistungsänderungen. Kühlbedarf bedeutet, dass ein negativer Leistungsänderungsbedarf (Reduzierung der Heizleistung bzw. Erhöhung der Kühlleistung) besteht. Der Heizbedarf funktioniert analog bei positivem Leistungsänderungsbedarf. Die übrigen Zeilen des Diagramms geben an, ob der entsprechende Agent über eine Betriebsfreigabe verfügt. Die Parametrierung der Agenten ist in Anhang C.4 aufgeführt. 78

92 Versuchsdurchführung und Ergebnisse 5.1 Versuchsergebnisse MAS Abbildung 5.17: Betriebsverhalten des Gesamtsystems Szenario 4 79