Dynamische Echtzeit-Optimierung der Substratzufuhr für anaerobe Co-Vergärungsanlagen
-
Daniel Gaida
Dr. Daniel Gaida ist am Institut für Automation & Industrial IT, Fakultät für Informatik und Ingenieurswissenschaften an der Fachhochschule Köln als wissenschaftlicher Mitarbeiter tätig. Hauptarbeitsgebiete: Machine Learning, modellbasierte Regelung von Biogasanlagen, Softwareentwicklung.
Fachhochschule Köln, Institut für Automation & Industrial IT, Steinmüllerallee 1, D-51643 Gummersbach, Fax: +49-(0)2261-8196-6666
Zusammenfassung
Um Biogas bedarfsgerecht zu produzieren, ist eine optimale Regelung der Substratzufuhr auf Biogasanlagen notwendig. Für Co-Vergärungsanlagen ergibt sich ein multikriterielles, dynamisches Optimierungsproblem, welches in Echtzeit gelöst werden muss. In dieser Dissertation wird ein potenzieller Lösungskandidat entwickelt und in Simulationsstudien evaluiert.
Abstract
To produce biogas on demand the substrate feed at biogas plants has to be optimally controlled. For codigestion plants this results in a multi-objective, dynamic optimization problem which has to be solved in real-time. In this dissertation a potential solution candidate is developed and is evaluated in simulation studies.
Über den Autor / die Autorin
Dr. Daniel Gaida ist am Institut für Automation & Industrial IT, Fakultät für Informatik und Ingenieurswissenschaften an der Fachhochschule Köln als wissenschaftlicher Mitarbeiter tätig. Hauptarbeitsgebiete: Machine Learning, modellbasierte Regelung von Biogasanlagen, Softwareentwicklung.
Fachhochschule Köln, Institut für Automation & Industrial IT, Steinmüllerallee 1, D-51643 Gummersbach, Fax: +49-(0)2261-8196-6666
©2015 Walter de Gruyter Berlin/Boston
Artikel in diesem Heft
- Frontmatter
- Editorial
- Wasser, Abwasser, Biogas
- Anwendungen
- Modellierung der biochemischen, elektrischen und thermischen Prozesse auf Kläranlagen
- State estimation in flash flood prediction for small rivers
- Praxistaugliche Modellierung eines prädiktiven Reglers für Biogasanlagen
- Integrierte Materialflussanalyse und Prozessmodellierung als Planungshilfe im Wasser- und Energiesektor
- Short-term management of hydropower reservoirs under meteorological uncertainty by means of multi-stage optimization
- Optimizing anaerobic co-digestion plants: MIR online instrumentation and dynamic real-time substrate feed optimization
- Tools
- Simulationsplattform zum integrierten Prozess- und Automatisierungsentwurf von Abwassersystemen
- Dissertation
- Dynamische Echtzeit-Optimierung der Substratzufuhr für anaerobe Co-Vergärungsanlagen
Artikel in diesem Heft
- Frontmatter
- Editorial
- Wasser, Abwasser, Biogas
- Anwendungen
- Modellierung der biochemischen, elektrischen und thermischen Prozesse auf Kläranlagen
- State estimation in flash flood prediction for small rivers
- Praxistaugliche Modellierung eines prädiktiven Reglers für Biogasanlagen
- Integrierte Materialflussanalyse und Prozessmodellierung als Planungshilfe im Wasser- und Energiesektor
- Short-term management of hydropower reservoirs under meteorological uncertainty by means of multi-stage optimization
- Optimizing anaerobic co-digestion plants: MIR online instrumentation and dynamic real-time substrate feed optimization
- Tools
- Simulationsplattform zum integrierten Prozess- und Automatisierungsentwurf von Abwassersystemen
- Dissertation
- Dynamische Echtzeit-Optimierung der Substratzufuhr für anaerobe Co-Vergärungsanlagen
