Aktuelle Forschungsprojekte

Textiler Wärme- und Stoffübertrager in KVS-Systemen

Aktives Schichtladesystem für Kaltwasserpufferspeicher

3D - Strömungssensor

Chemische Wasserbinder/Enteiser für Kältekreisläufe - CheWa

Seminar Evakuieren und Trocknen von Kälteanlagen

Leistungsprüfung an Verflüssigungssätzen

Kältemittel- und Kältemaschinenöl-Untersuchungen

Vakuum-Flüssigeis-Technologie

Leistungsangebot der Lecksuche und Dichtheitsprüfung

Selbstoptimierendes Raumluftmanagementsystem

Prüfstand für Ventilatoren nach DIN EN ISO 5801

Laseroptische Strömungsmessung

Rohrgekapselte Latentwärmespeicher

Rauscharme, nichtmetallische Flüssig-Heliumkryostate

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

KLAR

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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