Aktuelle Forschungsprojekte

Prüfverfahren für Außenluftfilter

Entwicklung Prüfverfahren und Prüfstand für stationäre Einbau-Kältesätze

Untersuchung von materialabhängigen Parametern

Prüfverfahren und Prüfvorrichtungen für ABEK Filterelemente

Sole (Wasser)-Wärmepumpen

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

Wärmeübergang in turbulenten Ferro-Nanofluiden unter dem Einfluss von Magnetfeldern

Thermostatische Expansionsventile

CO₂ GASHYDRATE FÜR NACHHALTIGE ENERGIE- UND KÜHLLÖSUNGEN

Untersuchung von Kühlsolen

Hochtemperatur Wärmepumpe

Kryoflüssigkeitspumpen für tiefkalt verflüssigte Gase wie z.B. LIN, LOX, LHe, LH2, LNG, LAr

Mikrowärmeübertrager in der Kältetechnik

Tieftemperaturtribologie

Ionokalorische Kälteerzeugung

Leistungsangebot Laboranalysen

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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