Aktuelle Forschungsprojekte

Mikrofluidisches Expansionsventil

Reduzierung der Expansionsverluste von Kälteanlagen

Befeuchtungsanlage für hochreine Gase

For(W)ing - Laufradflügel für Strömungsmaschinen

Seminar Evakuieren und Trocknen von Kälteanlagen

Korrosionsinhibitor für Ammoniak-Absorptions-Anlagen

Entwicklung von Handlungsempfehlungen für praxisgerechte Lüftungskonzepte und Entwicklung eines CO2-Berechnungstools

Thermosyphon mit in situ beschichtetem Verdampfer

Testzentrum PLWP am ILK

Pulse-Tube-Kühler mit Hermetikverdichterantrieb

Wasser-Luft-Kühler-Kit für Helium Kompressoren in der Kryotechnik

Pulse-Tube Kryokühler

Füllmengenreduzierung

Untersuchung von Kühlsolen

All-In-One Gerät für Gefriertrocknung und Biomaterialherstellung

Primäre Lärmreduktion an Ventilatoren

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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