Image Prüfverfahren zur dynamischen Alterung von Werkstoffen
Image Textiler Wärme- und Stoffübertrager in KVS-Systemen
Image Wärmekraftmaschinen
Image Mollier hx-Diagramm
Image Prüflabor Wärmepumpen am ILK
Image 3D - Strömungssensor
Image Entwicklung von Handlungsempfehlungen für praxisgerechte Lüftungskonzepte und Entwicklung eines CO2-Berechnungstools
Image Entwicklung und Erprobung des Einsatzes von Phasenwechselmaterialien an WEMS (Window Energy Management Systems)
Image Energetische Inspektion von Klimaanlagen
Image Prüfung mobiler Leckdetektoren nach DIN EN 14624
Image Aktives Schichtladesystem für Kaltwasserpufferspeicher
Image Thermostatische Expansionsventile
Image Lecksuche und Dichtheitsprüfung
Image Software für Prüfstände
Image PerCO
Image Rohrgekapselte Latentwärmespeicher

Sie befinden sich hier:  Startseite /  Forschung und Entwicklung


Klimatechnik-Betriebsoptimierung mittels maschinellem Lernen

BMWi Euronorm Innokom

01/2019–05/2021

Dr.-Ing. Thomas Oppelt

+49-351-4081-684

in Bearbeitung

Klimasysteme intelligent regeln – hoher Komfort bei niedrigem Energiebedarf

Motivation

Die Energieeffizienz vieler klimatechnischer Systeme bleibt im Betrieb deutlich unterhalb des bei der Planung prognostizierten Wertes. Eine Ursache dafür ist, dass insbesondere komplexe Systeme mit mehreren Erzeugern, Speichern und Abnahmestellen häufig nicht optimal betrieben werden.

Ziel des Projekts

Entwicklung eines Betriebsoptimierungs-Tools für klimatechnische Systeme unter Verwendung von Methoden des maschinellen Lernens (ML) und Daten aus dem digitalen Gebäudemodell (Building Information Model, BIM):

  • Optimierungsziel: hohe Energieeffizienz bei gleichzeitig hoher Nutzerzufriedenheit
  • Einsparung von Betriebskosten, Energie und Kohlendioxidemissionen durch Effizienzsteigerung
  • fortlaufende selbstständige Verbesserung des ML-Algorithmus durch Lernen aus neuen Messdaten mit autoadaptiver Reaktion auf sich ändernde Bedingungen (Gebäude, Anlage, Nutzung, Smart-Meter für Echtzeitabrechnung von Energie und Medien, etc.)

Lösungsansatz

  •  Abbildung des thermisch-energetischen Verhaltens des realen Systems im Maschinen-Lern-System, Anlernen mittels BIM- und Messdaten sowie anhand eines digitalen Zwillings des Realsystems
  • Nutzung von ML-Methoden zur Prognose von Lasten (Wetter, Nutzungsverhalten)
  • automatische Klassifikation von Nutzungsszenarien, Fehlerdetektion
  • Integration verfügbarer Tools zur effizienten Raumströmungssimulation sowie zur Energiebedarfsberechnung
  • Co-Validierung von Optimierungstool, experimentellen Untersuchungen und digitalem Zwilling

Interessiert?

Treten Sie mit uns in Kontakt, wenn wir Ihr Interesse an einer Zusammenarbeit
geweckt haben: klima@ilkdresden.de


Ihre Anfrage zum Projekt

Weitere Projekte - Forschung und Entwicklung

Image

Kalibrierung von Tieftemperatursensoren

Vergleichsmessung von Tieftemperaturthermometern

Image

Kryoflüssigkeitspumpe für LN2, H2, LNG, ...

Förderpumpen für kryogene Flüssigkeiten

Image

Aktives Schichtladesystem für Kaltwasserpufferspeicher

Temperaturgesteuerte Einschichtung von Kaltwasser mit unterschiedlichem Temperaturniveau


Kontakt

Institut für Luft- und Kältetechnik - Gemeinnützige Gesellschaft mbH
Bertolt-Brecht-Allee 20, 01309 Dresden


Sekretariat der Geschäftsleitung

+49-351-4081-520

+49-351-4081-525

Bild ISO 9001
Bild Zuse Mitglied Bild SIG