"熱サイクルプロセス、特に有機ランキンサイクルORCを制御するための方法であって、熱サイクルプロセスは動的熱源と関連して動作媒体により動作し、本方法は、a熱サイクルプロセスの入力パラメータの値または複数の入力パラメータのそれぞれの値からの、熱サイクルプロセスのプロセス変数のセットポイント値の決定と、bプロセス変数の決定されたセットポイント値を制御のターゲット変数とした、熱サイクルプロセスの制御と、c入力パラメータのうちの少なくともひとつ値が変化する場合の、ステップaおよびステップbの繰り返し実行と、を含む、方法。熱サイクルプロセスのプロセス変数のセットポイント値の前記決定は、所定の関数からのセットポイント値の計算を含み、所定の関数は特に多項式関数であり、入力パラメータはその関数に変数として入力されるか、または、熱サイクルプロセスのプロセス変数のセットポイント値の前記決定は、熱サイクルプロセスの入力パラメータの値または複数の入力パラメータのそれぞれの値に依存した、所定のテーブルからのセットポイント値の読み出しを含み、好ましくはテーブル値間に内挿または外挿が存在する、請求項1に記載の方法。試行によるおよび/またはモデル式からの、プロセス変数のセットポイント値を計算するための関数の指定、または試行によるおよび/またはモデル方程式からの、プロセス変数のセットポイント値を決定するためのテーブルの指定、という追加的なステップがステップaの前に実行される、請求項2に記載の方法。プロセス変数のセットポイント値を計算するための関数の前記指定は、熱源からサイクルプロセスへの熱伝導の効率とサイクルプロセスの効率との積の最大化を含むか、または、プロセス変数のセットポイント値を決定するためのテーブルの前記指定は、熱源からサイクルプロセスへの熱伝導の効率とサイクルプロセスの効率との積の最大化を含む、請求項3に記載の方法。少なくともひとつのさらなるプロセス変数が同様に制御される、請求項1から4のいずれかに記載の方法。ひとつ以上のプロセス変数は、動作媒体の気化温度または気化圧力および/または熱サイクルプロセスのコンデンサ内の凝縮温度または凝縮圧力および/または熱サイクルプロセスの膨張機器の出口における蒸気温度または蒸気圧力である、請求項1から5のいずれかに記載の方法。ひとつ以上の入力パラメータは、熱源からのガスのマスフローまたはこのマスフローを表す量および/または排気の温度および/または外気の温度および/またはサイクルプロセスの動作媒体の凝縮温度を含む、請求項1から6のいずれかに記載の方法。熱サイクルプロセスの前記制御は、モデル予測制御MPCによって実行される、請求項1から7のいずれかに記載の方法。熱サイクルプロセスの前記制御は、入力ポンプの回転速度および/または膨張機器の回転速度および/またはコンデンサのファンの回転速度を設定することにより生じる、請求項1から8のいずれかに記載の方法。前記制御は、プロセス変数の実際の値とセットポイント値とを繰り返しまたは連続的に比較することを含む、請求項1から9のいずれかに記載の方法。ひとつ以上の熱源から熱サイクルプロセスの動作媒体へ熱を伝えるためのひとつ以上の熱交換器を伴う熱サイクルプロセス、特にORCと、熱サイクルプロセスを制御するための請求項1から10のいずれかに記載の方法を実行するマイクロプロセッサと、を備えるデバイス。コンピュータによって実行可能なインストラクションを伴うコンピュータ読み取り可能な少なくともひとつの媒体を備えるコンピュータプログラム製品であって、インストラクションは、コンピュータの動作中に請求項1から10のいずれかに記載の方法のステップを実行するためのものである、コンピュータプログラム製品。現状の技術の不利な点に鑑み、本発明は、好適には任意の時点において動作をシステム効率に対して最適化されるよう調整できる熱サイクルプロセス、特にORCの制御を提供するという課題に基づく。指摘された課題は、請求項1に記載の方法、請求項11に記載のデバイスおよび請求項12に記載のコンピュータプログラム製品によって解決される。さらなる有利な改良物が従属項に規定されている。方法は、熱サイクルプロセス、特に有機ランキンサイクルORCを制御するための方法である。熱サイクルプロセスは動的熱源と関連して動作媒体により動作する。本方法は、a熱サイクルプロセスの入力パラメータの値または複数の入力パラメータのそれぞれの値からの、熱サイクルプロセスのプロセス変数のセットポイント値の決定と、bプロセス変数の決定されたセットポイント値を制御のターゲット変数とした、熱サイクルプロセスの制御と、c入力パラメータのうちの少なくともひとつ値が変化する場合の、ステップaおよびステップbの繰り返し実行と、を含む。熱源の熱出力は熱を保持するマスフローの変化および/または温度の変化および/または熱容量の変化に起因して変動し、そのような熱源は動的廃熱源として理解される。したがって、熱サイクルプロセスは動的熱源からエネルギを取得する。すなわち、単位時間間隔ごとにサイクルプロセスに入力される熱量は可変である。これは、その熱量は時間変化可能であることを意味する。プロセス変数のセットポイント値はひとつ以上の入力パラメータの測定値に依存して決定される。そのために、プロセス変数のセットポイント値とひとつ以上の入力パラメータの値との間の関係は前もって一回指定されている。この所定の関係入力パラメータの値とプロセス変数の値との間の所定の組み合わせまたは数学的マッピングは、システムの改善されたエネルギ収率システム効率に対して最適化されている。熱サイクルプロセスの動作中にモデル方程式を解くための複雑なプロセスは必要ではない。これは有利である。プロセス変数のセットポイント値が決定されることにより、熱サイクルプロセスは、プロセス変数の値がセットポイント値に向けて近づくように制御される。例えば、ひとつ以上のプロセス変数のセットポイント値を素早くかつ信頼性高く達成することができるように、入力ポンプ、膨張機器およびコンデンサのファンの回転速度を所定の値にしたがって設定することにより、これが実現されうる。入力パラメータの値の変化が生じた場合、セットポイント値を決定するステップおよびそれに続く制御ステップを再度実行することにより、素早く応答することができる。本発明に係る方法のさらなる改良は、熱サイクルプロセスのプロセス変数のセットポイント値の決定は、所定の関数からのセットポイント値の計算を含んでもよく、所定の関数は特に多項式関数であり、入力パラメータはその関数に変数として入力されること、に存する。他のさらなる改良は、ステップaの前のさらなるステップとして、試行によっておよび/またはモデル方程式から、プロセス変数のセットポイント値を計算するための関数の指定が実行されうることに存する。他のさらなる改良は、プロセス変数のセットポイント値を計算するための関数の指定は、熱源からサイクルプロセスへの熱伝導の効率とサイクルプロセスの効率との積の最大化を含みうることに存する。本発明に係る方法の他のさらなる改良は、熱サイクルプロセスのプロセス変数のセットポイント値の決定は、熱サイクルプロセスの入力パラメータの値または複数の入力パラメータのそれぞれの値に依存した、所定のテーブルからのセットポイント値の読み出しにより生じてもよく、適用可能であればテーブル値間を内挿してもよいことに存する。他のさらなる改良は、ステップaの前のさらなるステップとして、試行によっておよび/またはモデル方程式から、プロセス変数のセットポイント値を計算するためのテーブルの指定が実行されうることに存する。他のさらなる改良は、プロセス変数のセットポイント値を計算するためのテーブルの指定は、熱源からサイクルプロセスへの熱伝導の効率とサイクルプロセスの効率との積の最大化を含みうることに存する。他のさらなる改良は、少なくともひとつのさらなるプロセス変数が本発明に係る方法にしたがって制御されることに存する。他のさらなる改良は、ひとつ以上のプロセス変数は、動作媒体の気化温度または気化圧力および/または熱サイクルプロセスのコンデンサ内の凝縮温度または凝縮圧力および/または熱サイクルプロセスの膨張機器の出口における蒸気温度または蒸気圧力であってもよいことに存する。他のさらなる改良は、ひとつ以上の入力パラメータは、熱源からのガスのマスフローまたはこのマスフローを表す量および/または排気の温度および/または外気の温度および/またはサイクルプロセスの動作媒体の凝縮温度を含んでもよいことに存する。他のさらなる改良は、熱サイクルプロセスの制御は、モデル予測制御MPCによって実行されうることに存する。他のさらなる改良は、熱サイクルプロセスの制御は、入力ポンプの回転速度および/または膨張機器の回転速度および/またはコンデンサのファンの回転速度を設定することにより生じうることに存する。他のさらなる改良は、制御は、プロセス変数の実際の値とセットポイント値とを繰り返しまたは連続的に比較することを含んでもよいことに存する。上述の本発明の目的は、本発明に係るまたは本発明のさらなる改良に係る方法を実行するマイクロプロセッサを含む熱サイクルプロセス、特にORC、を制御するためのデバイスと、ひとつ以上の熱源から熱サイクルプロセスの動作媒体へ熱を伝えるためのひとつ以上の熱交換器を伴う熱サイクルプロセス、特にORC、と、によって解決される。同様に、上述の本発明の目的は、コンピュータによって実行可能なインストラクションを伴うコンピュータ読み取り可能な少なくともひとつの媒体を備えるコンピュータプログラム製品であって、インストラクションは、コンピュータの動作中に本発明に係るまたは本発明のさらなる改良に係る方法のステップを実行するためのものである、コンピュータプログラム製品によって解決される。異なるさらなる改良は互いに独立にまたは互いに組み合わされて使用されうる。本発明のさらなる好適な実施の形態は以下に図面を参照して説明される。図1は有機ランキンサイクル100を含むシステムを模式的に示す。ポンプ/入力ポンプ10は流体動作物質を動作圧力まで昇圧する。流体動作媒体が気化器20を通じて流れるとき、熱源30からの熱が動作媒体に入力される。エネルギを与えることで、動作媒体は予備加熱され、部分的にまたは完全に気化し、適用可能であれば過熱される。概して、気化器20の出力において飽和蒸気またはウェット蒸気または過熱蒸気が形成される。動作媒体の蒸気は気化器20から流れ出て、圧力パイプを通って膨張機器40に入る。膨張機器40では、この動作媒体は膨張してその圧力は低下する。その結果、仕事が行われ、その仕事は膨張機器40によって機械的エネルギに変換される。次に例えば膨張機器40と結合される発電機によって、機械的エネルギはさらに電気エネルギに変換されるか、または例えば機械的消費機器の直接駆動または水力ポンプの直接駆動によって他の形態で使用される。蒸気はコンデンサ50を通じて流れ、コンデンサ50において蒸気は冷却媒体流を伴う冷却サイクルへかなりの熱および凝縮熱を放出する。動作媒体は凝縮し、物質の液体状態に完全に変化する。飽和流体または過冷却された動作媒体は一時的に貯蔵容器60に保持される。ポンプ10は飽和動作媒体を貯蔵容器60から取り出して動作圧力まで戻す。こののようにしてサイクルは閉じる。本発明のアプローチ本発明の目的は、有機ランキンサイクル100または高度に動的な廃熱源30に関連する他のサイクルプロセスを制御するためのコンセプトである。熱源の熱出力は熱を保持するマスフローの変化および/または温度の変化および/または熱容量の変化に起因して時間変化し、そのような熱源は動的廃熱源として非常に広義に理解される。例えば、動的または高度に動的と特に称される熱源は、時刻t1における熱出力H1が時刻t2における熱出力H2に対して熱出力H1の25以上、50以上または75以上変化する熱源であり、ここで時間差t2-t1は1時間以下であり、10分以下であり、1分以下であり、1秒以下であり、または0.1秒以下である。ORCシステムは効率に対して異なる影響を及ぼす異なるコンポーネントからなる。その結果、部分的負荷の場合に、コンポーネントは異なる、通常は非線形な効率に対する影響を有し、いくつかの訂正値は効率に対して相反する影響を有する。ここで例として挙げるのはコンデンサ50である。コンデンサ50がより高い気流速度によってより良く冷やされる場合、サイクルプロセスの効率は上昇する。すなわち、より多くのエネルギPel,grossを変換することが可能である。しかしながら、対照的に、補助的電力Pel,auxiliarypowerは増大する。これは、ファンのために消費されるエネルギを含む。さらなる非常に重要なコンポーネントは熱交換機/蒸発器20である。そこでは、廃熱がORC動作媒体に伝達される。入力ポンプ/ポンプ10および膨張機器40における制御調停により、熱交換器20によって廃熱源30からORC100へ伝達される熱出力はかなり変化する。本発明に係る制御コンセプトはORC100を最適な動作点で駆動することを可能にする。最適化基準はいわゆるシステム効率ηSystemであり、これは熱伝達の効率ηHTおよびORC100のサイクル効率ηth,netからなる。これら2つの部分効率は互いに独立ではない。その結果、サイクル効率を増大させると、2つの効率の積が低減される程度にまで熱伝達効率が悪化する可能性がある。本発明によると、熱サイクルプロセスの制御、特にモデルベースの制御を伴うORCの制御は、システム効率について最適化された動作が生じるように実行される。本発明によって解決される課題分野のひとつは、オンライン最適化計算を十分なスピードで行うことができないことである。この計算は多くのパラメータを考慮しなければならないからである。入力量として利用可能なものは、熱源からの排ガスのマスフローまたは、燃焼エンジンの回転速度などのマスフローの指定を可能とする他の量およびその温度並びに外気の温度である。入力ポンプの回転速度、コンデンサのファンモータの回転速度および膨張機器の回転速度は可変である。その変化の影響はある程度複雑であり例えば、熱伝導、気化が生じる圧力状態の変化、予備加熱および気化の領域変化、多くの場合反復的にのみ計算されうる。本発明によると、コントローラはORCの動作中、所与の負荷ポイントについての最適化を実行すべきではない。むしろ、コントローラは、保持されるデータに基づいて、熱源の現在のパラメータで最大のエネルギ収率を得るためには個々のアセンブリがどの回転速度で動作すべきかを既に知っているべきである。アプローチは以下のようなものである。すなわち、システムはシミュレーション環境にマッピングされる。そこでは、負荷が変化した場合のコンポーネントの実際の振る舞いがマッピングされる。コンポーネントの振る舞いを試行から導くことができる。またはコンポーネントの振る舞いを文献モデル方程式、相関から知ることができる。例えば、最適な気化温度を、熱源のマスフローおよび温度並びに凝縮温度に依存して計算することができる。見出された最適な気化温度に対する平滑化関数例えば、多項式が定められる。この平滑化関数は、熱流のパラメータおよび凝縮のパラメータから、個々のコンポーネントについてのモデル方程式を使用せずに直接、気化温度を決めることを可能にする。このように計算された気化温度はMPCのための訂正値として使用されうる。制御コンセプトは入力パラメータの値とプロセス変数の値との間の所定の組み合わせまたは数学的マッピングと共に作用する。第1ステップにおいて、制御コンセプトは、ひとつ以上のプロセス変数セットポイント値をどのような値にすれば最適化動作が可能となるかを計算し、入力ポンプ、膨張機器およびコンデンサのファンの回転速度をこれらのプロセス変数が素早くかつ信頼性高く得られるように調整する。セットポイント値と実際の状態との連続的な比較により、ここでの反応は素早くなる。なお、将来の実際の状態もまた制御の際に考慮される。平均相対システム効率は、固定的気化温度を有する従来の制御の場合と比べて10程度大きくなる。まとめると、現状の技術に係る、固定的セットポイント値を伴うモデル予測制御例えば、固定圧力制御は迅速な制御を可能とするが、この制御では動作点の最適化は行われないことが記録されうる。加えて、オンライン最適化は非常に計算集約的であり、高度に過渡的なプロセスについては遅すぎる。対照的に、本発明における最適なプロセス変数の前もっての指定および入力パラメータに依存してプロセス変数を計算するための関数の決定は、速く経済的である。これら2つのコンセプトを組み合わせることによりシンプルで経済的な制御が可能となる。この制御はシステム効率について最適化される。この制御はまた、追加的なコストをかけずに、従来のコンセプトのエネルギ収率よりも約10大きなエネルギ収率を可能とする。"