Aktuelle Forschungsprojekte

Thermosyphon mit in situ beschichtetem Verdampfer

Entwicklung und Erprobung des Einsatzes von Phasenwechselmaterialien an WEMS (Window Energy Management Systems)

Tieftemperatur-Materialprüfkammer

Prüfstandsbau zur Festigkeitsprüfung und Dichtheitsprüfung

Testzentrum PLWP am ILK

Leistungsangebot der Lecksuche und Dichtheitsprüfung

Cl.Ai.Co - Clever Air Components

CaptureTest – Erfassungsgrad von Absaugern für Kochdünste

Strahltechnikentwicklung mit Wassereis-Strahlmittel

Beladungssensor für Adsorptionsfilter

Wärmekraftmaschinen

Untersuchung von Kühlsolen

Korrosionsinhibitor für Ammoniak-Absorptions-Anlagen

Wasserstoff- und Methan-Versuchsfeld am ILK

Primäre Lärmreduktion an Ventilatoren

Druckfestigkeitsprüfung von CO2 Anlagen

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Klimatechnik-Betriebsoptimierung mittels maschinellem Lernen

BMWi Euronorm Innokom

01/2019–05/2021

Dr.-Ing. Thomas Oppelt

+49-351-4081-5321

E-Mail senden

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