Aktuelle Forschungsprojekte

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

Chemische Wasserbinder/Enteiser für Kältekreisläufe - CheWa

Prolatent

IN-SITU-QUELLVERHALTEN VON POLYMEREN IN BRENNBAREN FLUIDEN

Korrosionsinhibitor für Absorptionskälteanlagen

Kalibrierleck für die Wasserbad Dichtheitsprüfung

Leistungsangebot der Lecksuche und Dichtheitsprüfung

Wärmeübergang in turbulenten Ferro-Nanofluiden unter dem Einfluss von Magnetfeldern

Energieeffizienzbewertung und optimierte Betriebsführung von gewerblichen Kälteanlagen

Software für Prüfstände

Druckfestigkeitsprüfung von CO2 Anlagen

Elektrische Auskopplung aus einer Expansionsturbine

GESAMTSYSTEMOPTIMIERUNG VON KÄLTETECHNISCHEN ANLAGENSYSTEMEN FÜR ENERGIEWENDE UND KLIMASCHUTZ

Heliumgewinnung aus Erdgas

Lüftungsgerät mit akustischer Regelungsoption

Mikrowärmeübertrager in der Kältetechnik

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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