Entwurf modellprädiktiver Regler in der Gebäudetechnik auf Basis datengetriebener Modelle

Die vorliegende Arbeit befasst sich mit datengetriebenen Modellierungsansätzen in der Gebäudetechnik zum Zweck des Entwurfs modellprädiktiver Regler. Dabei widmet sich der erste Teil (Kapitel 2 und 3) im Wesentlichen den theoretischen Grundlagen der Systemidentifikation wohingegen im zweiten Teil (Kapitel 4 bis 6) praktische Anwendungen der Identifikation sowie die Implementierung modellprädiktiver Regler im Gebäudebereich im Vordergrund stehen. Die Grundlage der Arbeit stellt die Systemidentifikation mittels der Prädiktionsfehlerminimierung (Prediction Error Minimization – PEM) dar, deren Basis stochastische Modelle dynamischer Systeme bilden. Daher wird ausgehend von den unterschiedlichen Darstellungsformen stochastischer linearer zeitinvarianter Systeme (LTI-Systeme) die Problematik der optimalen Prädiktion thematisiert, wobei ein allgemeiner Ausdruck zur Berechnung der Mehrschrittprädiktion von LTI-Systemen hergeleitet wird. Anschließend werden Implementierungsaspekte von Mehr- bzw. Multischritt-PEM-Verfahren diskutiert und der Schätzer im Frequenzbereich analysiert, wobei sich verglichen mit der 1-Schritt-PEM eine erwartungsgemäß andere Wichtung des geschätzten Modells im Frequenzbereich ergibt. Die aus diesen Untersuchungen gewonnen Identifizierbarkeitsbedingungen entsprechen im offenen Regelkreis den bekannten Bedingungen der 1-Schritt-PEM, wohingegen sich im geschlossenen Regelkreis eine restriktivere Bedingung ergibt. Die weiterhin durchgeführte Genauigkeitsanalyse führt letztlich zu einem Ausdruck für die Abschätzung der Schätzfehlerkovarianzmatrix der Modellparameter, welche wiederum für die Varianz- bzw. Konfidenzschätzung anderer Systemmerkmale genutzt werden kann. In der Gebäudetechnik spielen nichtlineare Modellansätze eine wichtige Rolle. Für diese ist die explizite Berechnung der optimalen Prädiktion, und damit eine Identifikation mittels PEM, in der Regel problematisch bzw. nicht möglich. In der Arbeit werden daher zwei nichtlineare Modellstrukturen vorgeschlagen, für welche entsprechende Ausdrücke angegeben werden können, sodass eine direkte Anwendung der PEM ermöglicht wird. Dabei hat sich im Anwendungsteil der Arbeit herausgestellt, dass einer dieser Ansätze sinnvoll in der Gebäudetechnik genutzt werden kann. Aufgrund der Ähnlichkeit zum linearen Fall können zudem die Ideen, die typischerweise für die Parametrierung stochastischer LTI Systeme genutzt werden, auf den nichtlinearen Fall übertragen werden. Im Anwendungsteil der Arbeit wird dann die Nutzung der PEM im Gebäudebereich anhand praktisch aufgenommener Messdaten einiger Demonstratoren veranschaulicht. Es werden Modell- und Identifikationsansätze für die Schätzung von thermischen Raummodellen sowie einer Gastherme und einer Wärmepumpe vorgeschlagen, wobei plausible Identifikationsergebnisse erzielt werden konnten. Weiterhin wird im Rahmen der Identifikation von thermischen Raummodellen auch auf die wichtige Problematik nicht messbarer Störungen (z. B. Raumbelegung sowie Wärmeströme aus Nachbarräumen) eingegangen und mögliche Lösungsansätze aufgezeigt. Aufgrund der umfangreichen Sensorausstattung einiger Demonstratoren konnte zudem ein direkter Vergleich eines LTI-Modells mit dem obig genannten nichtlinearen Modellansatz durchgeführt werden, wobei eine vergleichbare Prädiktionsgüte beider Modellierungsansätze festgestellt wurde. Im letzten Teil wird dann der Entwurf modellprädiktiver Regler anhand zweier typischer Beispiele aus der Gebäudetechnik veranschaulicht. Für die Demonstration des Vorgehens werden Regelstreckenmodelle mittels der Modelica Buildings Bibliothek entworfen und dann für die Generierung synthetischer Daten verwendet, welche zur Identifikation von Modellen für den MPC Entwurf verwendet werden. Die identifizierten Modelle sind in beiden Fällen in der Lage das dynamische Verhalten des Modelica Prozessmodells hinreichend gut vorherzusagen, was die Sinnhaftigkeit des gewählten Modellierungs- bzw. Identifikationsansatzes untermauert. Aufbauend wird dann für beide Beispiele auf die Formulierung einer prädiktiven Regelungsstrategie eingegangen, wobei spezielle Modelleigenschaften ausgenutzt werden. Für beide Beispiele konnten simulativ Vorteile gegenüber einer konventionellen Regelungsstrategie nachgewiesen werden

The odd-number cyclo[13]carbon and its dimer, cyclo[26]carbon

Molecular rings of N carbon atoms (cyclo[N]carbons, or CN) are excellent benchmarking systems for testing quantum chemical theoretical methods and valuable precursors to other carbon-rich materials. Odd-N cyclocarbons, which have been elusive to date, are predicted to be even less stable than even-N cyclocarbons. We report the on-surface synthesis of cyclo[13]carbon, C13, by manipulation of decachlorofluorene with a scanning probe microscope tip. We elucidated the properties of C13 by experiment and theoretical modeling. C13 adopts an open-shell configuration with a triplet ground state and a kinked geometry, which shows different extents of distortion and carbene localization depending on the molecular environment. Moreover, we prepared and characterized the C13 dimer, cyclo[26]carbon, demonstrating the potential of cyclocarbons and their precursors as building blocks for carbon allotropes

Entwurf modellprädiktiver Regler in der Gebäudetechnik auf Basis datengetriebener Modelle

Die vorliegende Arbeit befasst sich mit datengetriebenen Modellierungsansätzen in der Gebäudetechnik zum Zweck des Entwurfs modellprädiktiver Regler. Dabei widmet sich der erste Teil (Kapitel 2 und 3) im Wesentlichen den theoretischen Grundlagen der Systemidentifikation wohingegen im zweiten Teil (Kapitel 4 bis 6) praktische Anwendungen der Identifikation sowie die Implementierung modellprädiktiver Regler im Gebäudebereich im Vordergrund stehen. Die Grundlage der Arbeit stellt die Systemidentifikation mittels der Prädiktionsfehlerminimierung (Prediction Error Minimization – PEM) dar, deren Basis stochastische Modelle dynamischer Systeme bilden. Daher wird ausgehend von den unterschiedlichen Darstellungsformen stochastischer linearer zeitinvarianter Systeme (LTI-Systeme) die Problematik der optimalen Prädiktion thematisiert, wobei ein allgemeiner Ausdruck zur Berechnung der Mehrschrittprädiktion von LTI-Systemen hergeleitet wird. Anschließend werden Implementierungsaspekte von Mehr- bzw. Multischritt-PEM-Verfahren diskutiert und der Schätzer im Frequenzbereich analysiert, wobei sich verglichen mit der 1-Schritt-PEM eine erwartungsgemäß andere Wichtung des geschätzten Modells im Frequenzbereich ergibt. Die aus diesen Untersuchungen gewonnen Identifizierbarkeitsbedingungen entsprechen im offenen Regelkreis den bekannten Bedingungen der 1-Schritt-PEM, wohingegen sich im geschlossenen Regelkreis eine restriktivere Bedingung ergibt. Die weiterhin durchgeführte Genauigkeitsanalyse führt letztlich zu einem Ausdruck für die Abschätzung der Schätzfehlerkovarianzmatrix der Modellparameter, welche wiederum für die Varianz- bzw. Konfidenzschätzung anderer Systemmerkmale genutzt werden kann. In der Gebäudetechnik spielen nichtlineare Modellansätze eine wichtige Rolle. Für diese ist die explizite Berechnung der optimalen Prädiktion, und damit eine Identifikation mittels PEM, in der Regel problematisch bzw. nicht möglich. In der Arbeit werden daher zwei nichtlineare Modellstrukturen vorgeschlagen, für welche entsprechende Ausdrücke angegeben werden können, sodass eine direkte Anwendung der PEM ermöglicht wird. Dabei hat sich im Anwendungsteil der Arbeit herausgestellt, dass einer dieser Ansätze sinnvoll in der Gebäudetechnik genutzt werden kann. Aufgrund der Ähnlichkeit zum linearen Fall können zudem die Ideen, die typischerweise für die Parametrierung stochastischer LTI Systeme genutzt werden, auf den nichtlinearen Fall übertragen werden. Im Anwendungsteil der Arbeit wird dann die Nutzung der PEM im Gebäudebereich anhand praktisch aufgenommener Messdaten einiger Demonstratoren veranschaulicht. Es werden Modell- und Identifikationsansätze für die Schätzung von thermischen Raummodellen sowie einer Gastherme und einer Wärmepumpe vorgeschlagen, wobei plausible Identifikationsergebnisse erzielt werden konnten. Weiterhin wird im Rahmen der Identifikation von thermischen Raummodellen auch auf die wichtige Problematik nicht messbarer Störungen (z. B. Raumbelegung sowie Wärmeströme aus Nachbarräumen) eingegangen und mögliche Lösungsansätze aufgezeigt. Aufgrund der umfangreichen Sensorausstattung einiger Demonstratoren konnte zudem ein direkter Vergleich eines LTI-Modells mit dem obig genannten nichtlinearen Modellansatz durchgeführt werden, wobei eine vergleichbare Prädiktionsgüte beider Modellierungsansätze festgestellt wurde. Im letzten Teil wird dann der Entwurf modellprädiktiver Regler anhand zweier typischer Beispiele aus der Gebäudetechnik veranschaulicht. Für die Demonstration des Vorgehens werden Regelstreckenmodelle mittels der Modelica Buildings Bibliothek entworfen und dann für die Generierung synthetischer Daten verwendet, welche zur Identifikation von Modellen für den MPC Entwurf verwendet werden. Die identifizierten Modelle sind in beiden Fällen in der Lage das dynamische Verhalten des Modelica Prozessmodells hinreichend gut vorherzusagen, was die Sinnhaftigkeit des gewählten Modellierungs- bzw. Identifikationsansatzes untermauert. Aufbauend wird dann für beide Beispiele auf die Formulierung einer prädiktiven Regelungsstrategie eingegangen, wobei spezielle Modelleigenschaften ausgenutzt werden. Für beide Beispiele konnten simulativ Vorteile gegenüber einer konventionellen Regelungsstrategie nachgewiesen werden

Control and Manipulation of Electronic and Spin States in Individual Molecular Magnets

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Entwurf modellprädiktiver Regler in der Gebäudetechnik auf Basis datengetriebener Modelle

Die vorliegende Arbeit befasst sich mit datengetriebenen Modellierungsansätzen in der Gebäudetechnik zum Zweck des Entwurfs modellprädiktiver Regler. Dabei widmet sich der erste Teil (Kapitel 2 und 3) im Wesentlichen den theoretischen Grundlagen der Systemidentifikation wohingegen im zweiten Teil (Kapitel 4 bis 6) praktische Anwendungen der Identifikation sowie die Implementierung modellprädiktiver Regler im Gebäudebereich im Vordergrund stehen. Die Grundlage der Arbeit stellt die Systemidentifikation mittels der Prädiktionsfehlerminimierung (Prediction Error Minimization – PEM) dar, deren Basis stochastische Modelle dynamischer Systeme bilden. Daher wird ausgehend von den unterschiedlichen Darstellungsformen stochastischer linearer zeitinvarianter Systeme (LTI-Systeme) die Problematik der optimalen Prädiktion thematisiert, wobei ein allgemeiner Ausdruck zur Berechnung der Mehrschrittprädiktion von LTI-Systemen hergeleitet wird. Anschließend werden Implementierungsaspekte von Mehr- bzw. Multischritt-PEM-Verfahren diskutiert und der Schätzer im Frequenzbereich analysiert, wobei sich verglichen mit der 1-Schritt-PEM eine erwartungsgemäß andere Wichtung des geschätzten Modells im Frequenzbereich ergibt. Die aus diesen Untersuchungen gewonnen Identifizierbarkeitsbedingungen entsprechen im offenen Regelkreis den bekannten Bedingungen der 1-Schritt-PEM, wohingegen sich im geschlossenen Regelkreis eine restriktivere Bedingung ergibt. Die weiterhin durchgeführte Genauigkeitsanalyse führt letztlich zu einem Ausdruck für die Abschätzung der Schätzfehlerkovarianzmatrix der Modellparameter, welche wiederum für die Varianz- bzw. Konfidenzschätzung anderer Systemmerkmale genutzt werden kann. In der Gebäudetechnik spielen nichtlineare Modellansätze eine wichtige Rolle. Für diese ist die explizite Berechnung der optimalen Prädiktion, und damit eine Identifikation mittels PEM, in der Regel problematisch bzw. nicht möglich. In der Arbeit werden daher zwei nichtlineare Modellstrukturen vorgeschlagen, für welche entsprechende Ausdrücke angegeben werden können, sodass eine direkte Anwendung der PEM ermöglicht wird. Dabei hat sich im Anwendungsteil der Arbeit herausgestellt, dass einer dieser Ansätze sinnvoll in der Gebäudetechnik genutzt werden kann. Aufgrund der Ähnlichkeit zum linearen Fall können zudem die Ideen, die typischerweise für die Parametrierung stochastischer LTI Systeme genutzt werden, auf den nichtlinearen Fall übertragen werden. Im Anwendungsteil der Arbeit wird dann die Nutzung der PEM im Gebäudebereich anhand praktisch aufgenommener Messdaten einiger Demonstratoren veranschaulicht. Es werden Modell- und Identifikationsansätze für die Schätzung von thermischen Raummodellen sowie einer Gastherme und einer Wärmepumpe vorgeschlagen, wobei plausible Identifikationsergebnisse erzielt werden konnten. Weiterhin wird im Rahmen der Identifikation von thermischen Raummodellen auch auf die wichtige Problematik nicht messbarer Störungen (z. B. Raumbelegung sowie Wärmeströme aus Nachbarräumen) eingegangen und mögliche Lösungsansätze aufgezeigt. Aufgrund der umfangreichen Sensorausstattung einiger Demonstratoren konnte zudem ein direkter Vergleich eines LTI-Modells mit dem obig genannten nichtlinearen Modellansatz durchgeführt werden, wobei eine vergleichbare Prädiktionsgüte beider Modellierungsansätze festgestellt wurde. Im letzten Teil wird dann der Entwurf modellprädiktiver Regler anhand zweier typischer Beispiele aus der Gebäudetechnik veranschaulicht. Für die Demonstration des Vorgehens werden Regelstreckenmodelle mittels der Modelica Buildings Bibliothek entworfen und dann für die Generierung synthetischer Daten verwendet, welche zur Identifikation von Modellen für den MPC Entwurf verwendet werden. Die identifizierten Modelle sind in beiden Fällen in der Lage das dynamische Verhalten des Modelica Prozessmodells hinreichend gut vorherzusagen, was die Sinnhaftigkeit des gewählten Modellierungs- bzw. Identifikationsansatzes untermauert. Aufbauend wird dann für beide Beispiele auf die Formulierung einer prädiktiven Regelungsstrategie eingegangen, wobei spezielle Modelleigenschaften ausgenutzt werden. Für beide Beispiele konnten simulativ Vorteile gegenüber einer konventionellen Regelungsstrategie nachgewiesen werden

Identification of dynamic models for the short-term temperature prediction in a single room

This contribution illustrates an approach for the generation of a linear dynamic discrete time model for the short term prediction of the room temperature in a single conference room. The model is extracted from recorded measurement data by means of system identification. After a brief description of the considered room and the modeling approach the model is validated by statistical analysis and by its prediction performance

Modellprädiktive Einzelraumregelung auf Basis datengetriebener Modelle

This contribution demonstrates an approach for the design of a model predictive Controller (MPC) of the temperature in a single room, based on dynamic models generated from measurement data. After a brief description of the MPC-principle the required dynamic models are discussed, which are generated and validated by means of system identification. Finally, the MPC design method is demonstrated and compared to a conventional control strategy

Identification of room temperature models using k-step PEM for Hammerstein systems

The contribution focuses on the identification of short term room temperature prediction models using k-step ahead prediction error minimization (PEM). In the first part of the paper we describe the general identification problem and summarize the k-step PEM-algorithm for discrete time Hammerstein systems. In the second part the k-step ahead approach is applied to measured data of a conference room and compared to the standard 1-step PEM approach. The results indicate, that k-step ahead approach can indeed lead to better prediction performance in this particular practical application

Electrospray Deposition and Magnetic Properties of Prototypical Molecular Magnets

The controlled deposition, characterization and manipulation of single molecule magnets (SMMs) on surfaces is one of the crucial points to be addressed with regard to their possible implementation as functional units in future electronic and spintronic devices. Profound understanding of molecule-molecule and molecule-substrate interactions is required as well as unraveling their effect on the molecular electronic and magnetic properties. Local measurement techniques like scanning tunneling microscopy (STM) together with ensemble-averaging methods like X-ray absorption spectroscopy (XAS) have been proven to set up an appropriate frame to study these materials. The majority of these studies deal with SMMs that exhibit rather simple structures with mostly only one magnetic ion. The situation gets more complicated when it comes to larger polynuclear compounds that can be quite fragile with respect to surface deposition or not easy to organize on surfaces due to their bulky ligand shell. Here, we provide an overview of our results on successful deposition of polynuclear SMMs on functional surfaces by employing the electrospray ion beam deposition method. For two prototypes in the field, Mn12-ac and Fe4H, we obtain highly ordered submonolayers on functional surfaces and elucidate the electronic coupling to the respective substrates using scanning tunneling spectroscopy (STS). New results for Mn12-ac on graphene/Ir(111) and for Fe4H on Au(111) are compared to previous studies on a decoupling graphene layer. X-ray magnetic circular dichroism (XMCD) measurements on submonolayers of uniformly aligned Fe4 molecules on both substrates reveal its robust magnetism, showing magnetic anisotropy values similar to bulk.publishe