Aktuelle Forschungsprojekte

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

Initiierung eines Lithiumkreislaufes – Recycling von Lithiumbromidlösungen aus Absorptionskälteanlagen (ReLiA)

Untersuchungen von Werkstoffen

Abluftbehandlungsmethode zur Abscheidung von Spurenstoffen in neuen Produktionsverfahren

Leistungsprüfung an Kältemittelverdichtern

Pulse-Tube Kryokühler

Zertifizierung von effizienten Klima- und Lüftungsanlagen durch das neue „Qualitätssiegel Raumlufttechnik“ für Nichtwohngebäude

Tieftemperaturtribologie

Wasserstoff- und Methan-Versuchsfeld am ILK

Prüfung mobiler Leckdetektoren nach DIN EN 14624

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

Korrosionsinhibitor für Ammoniak-Absorptions-Anlagen

Untersuchungen an Deckenkühlgeräten

Prüfstände zur Messung der Luftleistung

Leistungsprüfung an Verflüssigungssätzen

Zustands- und Schadensanalysen

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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