Image Lecksuche und Dichtheitsprüfung
Image Initiierung eines Lithiumkreislaufes – Recycling von Lithiumbromidlösungen aus Absorptionskälteanlagen (ReLiA)
Image Kalibrierung von Tieftemperatursensoren
Image Pulse-Tube Kryokühler
Image Nachweis der Lagerbeständigkeit von Kryoröhrchen
Image Prüfstandsbau zur Festigkeitsprüfung und Dichtheitsprüfung
Image Rauscharme, nichtmetallische Flüssig-Heliumkryostate
Image Leistungsprüfung an Verflüssigungssätzen
Image Testzentrum PLWP am ILK
Image Entwicklung und Erprobung des Einsatzes von Phasenwechselmaterialien an WEMS (Window Energy Management Systems)
Image Entwicklung von Handlungsempfehlungen für praxisgerechte Lüftungskonzepte und Entwicklung eines CO2-Berechnungstools
Image Prüfstände für Kälte- und Wärmepumpentechnik
Image Tieftemperaturtribologie
Image Evakuieren und Trocknen von Kälteanlagen
Image Cl.Ai.Co - Clever Air Components
Image Membranbasierte Raumklimatisierung

Sie befinden sich hier:   /  Startseite


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

Image

Praktikum, Diplom, Master, Bachelor

Studentische Arbeiten - Ausbildung am ILK

Image

Thermische Speicherung mit PCM

Von der Speicheraufgabe zur Anwendung

Image

Kryostate aus GFK oder Metall

Lageunabhängig, nicht-metallisch, hohe Standzeit für flüssig Stickstoff und flüssig Helium

Image

Rauscharme, nichtmetallische Flüssig-Heliumkryostate

Magnetisch rauscharm für z.B. SQUID-Anwendungen

Image

Prüfverfahren für Außenluftfilter

Bewertung von biologisch aktiven Außenluftfiltern


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