Verbundvorhaben: EnEff:Wärme: PreDist - Prädikative Wartung und Instandhaltung von HAST als Teil eines Fernwärmesystems mit Hilfe von Grey-Box-Verfahren; Teilprojekt: Erarbeitung und Ausbau der Machine-Learning-Fähigkeiten
Zeitraum
2024-01-01 – 2027-12-31
Bewilligte Summe
2.798.771,66 EUR
Ausführende Stelle
Förderkennzeichen
03EN3082A
Leistungsplansystematik
Örtliche Versorgungskonzepte [EA2113]
Verbundvorhaben
Zuwendungsgeber
Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK.IIB5)
Projektträger
Forschungszentrum Jülich GmbH (PT-J.ESN3)
Förderprogramm
Energie
Das Teilvorhabenziel des Fraunhofer IEE besteht in der Digitalisierung von Instandhaltungsinformationen und dem Ausbau der Machine-Learning-Fähigkeiten in Form von Grey-Box-Verfahren am Gegenstand Fernwärme-Hausübergabesstationen. Grundlage für die Entwicklung der Grey-Box-Verfahren bilden experimentelle Untersuchungen zur Berücksichtigung relevanter Ausfallmechanismen in einem neu zu erstellenden Teil-Labor. Darüber hinaus ist der Wissenstransfer und die Ergebnisdiskussion innehrhalb der Branche und im Kreis nationaler und internationaler Experten durch den 'IEA DHC Annex TS8 - Experimental investigations of DHC systems' ein weiteres wichtiges Ziel des Teilvorhabens.