Image Kältemengenzähler
Image Hybrid- Fluid für CO2-Sublimations-Kältekreislauf
Image Leistungsmessung an Wärmeübertragern
Image Lecksuche und Dichtheitsprüfung
Image Laseroptische Strömungsmessung
Image Luft-Wasser Wärmepumpen
Image Kältespeicherung und -verteilung mit Flüssigeis (WÜSST)
Image Innovativer Prüfstand für die Sicherheitsbewertung von KryoVials
Image Filterprüfungen
Image Automatisierte Gasschleife
Image Innovative Gefriertrocknung zur Herstellung 3-dimensionaler Scaffolds
Image Dresdner Kolloquium der Kältetechnik 2019
Image Leistungsprüfung an Kältemittelverdichtern
Image Filterprüfung
Image Prolatent
Image Kalibrierung von Tieftemperatursensoren

Sie befinden sich hier:  Startseite /  Softwareentwicklung


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 - Softwareentwicklung

Image

Entwicklung eines schnellen Rechenverfahrens..

..für die Auslegung von Turbomaschinen basierend auf IBM

Image

Stoffdatenmodule

Stoffdatensoftware für Kältemittel

Image

Software für Prüfstände

Individuelle Software für komplexe Prüfungen und Auswertungen

Image

Mollier hx-Diagramm

Prozessdarstellung im hx-Diagramm


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