Aktuelle Forschungsprojekte

Seminar Evakuieren und Trocknen von Kälteanlagen

In-Situ-Quellverhalten von Polymeren in brennbaren Fluiden

Untersuchung von materialabhängigen Parametern

Heat2Power

Prüfbad-Haube

Tieftemperaturtribologie

Testzentrum PLWP am ILK

All-In-One Gerät für Gefriertrocknung und Biomaterialherstellung

Akustik und Schwingungen

Reduzierung der Expansionsverluste von Kälteanlagen

Cool Up

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

Befeuchtungsanlage für hochreine Gase

Innovatives Tieftemperaturkühlsystem zur Rekondensation / Verflüssigung von technischen Gasen bis 77 K

Prolatent

Untersuchung von Kühlsolen

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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