Aktuelle Forschungsprojekte

Abluftbehandlungsmethode zur Abscheidung von Spurenstoffen in neuen Produktionsverfahren

Ressourcenoptimierung und Beschleunigung von Strömungssimulationen mittels künstlicher Intelligenz

Seminar Lecksuche / Dichtheitsprüfung in der Kältetechnik

Filterprüfungen

Apparatur und Verfahren zur Degradationsprüfung

Druckfestigkeitsprüfung von CO2 Anlagen

Bewertungsverfahren für Systeme mit Sekundärluft und Raumwirkung

Hochtemperatur - Korrosionsinhibitoren zur Sicherung der Erweiterung des Anwendungsbereiches Abwärme nutzender Kälteerzeugung

Nachweis der Lagerbeständigkeit von Kryoröhrchen

Industrie-4.0-Membran-Wärme-und-Stoffübertrager (i-MWÜ4.0)

Tieftemperaturtribologie

Beladungssensor für Adsorptionsfilter

Entwicklung eines kryogenen magnetbasierten Luftzerlegers

Mollier hx-Diagramm

Verbundvorhaben Öl-Effiziente Kältesysteme – Schmierstoffwahl für Kälteanlagen unter dem Gesichtspunkt der Energieeffizienz

Textiler Wärme- und Stoffübertrager in KVS-Systemen

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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