Aktuelle Forschungsprojekte

Thermische Kälteerzeugung / Absorptionskältetechnik

Automatisierte Gasschleife

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

Innovatives Tieftemperaturkühlsystem zur Rekondensation / Verflüssigung von technischen Gasen bis 77 K

In-Situ-Untersuchungen zum Quellverhalten von Polymerwerkstoffen unter erhöhten Drücken und Temperaturen

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

Software für die TGA-Planung

Kälte-Erzeugung und Kältespeicherung

Cool Up

Prüfung mobiler Leckdetektoren nach DIN EN 14624

Leistungsangebot der Lecksuche und Dichtheitsprüfung

Solare Kühlung

Akustik und Schwingungen

Zertifizierbare Verbindungsarten in der Kryotechnik

Filterprüfung

All-In-One Gerät für Gefriertrocknung und Biomaterialherstellung

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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