Verbundvorhaben: EnEff:Wärme: ILSE - Intelligente Lernende Systeme in Energieverbünden (ILSE) ; Teilvorhaben: Entwicklung maschineller Lernverfahren
Zeitraum
2021-04-01 – 2025-06-30
Bewilligte Summe
391.449,41 EUR
Ausführende Stelle
Förderkennzeichen
03EN3033A
Leistungsplansystematik
Wärmetransport und -verteilung [EA2150]
Verbundvorhaben
Zuwendungsgeber
Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK.IIB5)
Projektträger
Forschungszentrum Jülich GmbH (PT-J.ESN3)
Förderprogramm
Energie
Projektziel ist die Entwicklung von Technologien für - die automatische Detektion ungewöhnlicher Betriebszustände in Fernwärmesystemen mit selbstlernenden Systemen, am Beispiel der Wärmeübergabestationen - die Verifikation und Validierung intelligenter lernender Systeme in Energieverbünden durch gleichzeitiges Training von Anwendungs- und Testsystem - adaptive lernende Systeme, die sich stetig semi-überwacht während des Betriebs des Fernwärmesystems an ein sich veränderndes Umfeld anpassen. Der Fokus im Projekt wird auf Deep Learning Verfahren mit neuronalen Netzen liegen, das Anwendungsfeld ist der Einsatz bei Betrieb und Wartung von Fernwärmesystemen, insbesondere Wärmeübergabestationen. Es werden neue Methoden zur prädiktiven Wartung von Fernwärmesystemen entwickelt, die über bisher verbreiteten einfachen statistischen Verfahren hinausgehen. Wir erwarten neue Erkenntnisse im Hinblick auf das Gesamtsystemverhalten bei der Erkennung ungewöhnlicher Betriebszustände. Es werden dabei Technologien zur semi-überwachten Selbstadaption des lernenden Systems entwickelt, das sich während des Betriebs des Wärmenetzes stetig an ein sich veränderndes Umfeld anpassen muss. Außerdem werden neue Verfahren zu Verifikation und Validierung des datengetrieben entwickelten Systems betrachtet, basierend auf dem gleichzeitigen automatisierten Lernen von Kern- und Testsystem.