2026-01-01  –  2028-12-31

247.220,72 EUR

Rheinland-Pfälzische Technische Universität Kaiserslautern-Landau - Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik - Lehrstuhl für Elektromobilität, Kaiserslautern, Rheinland-Pfalz

03EN6058B

Regenerative und energieeffiziente Wärme- und Kältenutzung im Gebäude [EA4351]

01286133/1  –  HIP-EMIL

Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWE.IIC2)

Forschungszentrum Jülich GmbH (PT-J.ESN6)

Energie

Gebäudeenergiemanagementsysteme (EMS) werden in der derzeitigen Praxis oft isoliert für die Bereiche Strom, Wärme und Mobilität und basierend auf starren Regeln (z. B. 'Wenn zu viel PV-Ertrag, dann lade die Batterie.') aufgebaut. Die Forschung zeigt, dass modell- und auch datenbasierte Ansätze deutlich leistungsfähiger sind. Diese Konzepte können Vorhersagen regenerativer Einspeiser, volatiler Lasten und variabler Strompreise effektiv integrieren. Zudem ermöglichen sie eine optimale Kopplung von Sektoren wie Strom, Wärme und Mobilität. Dadurch wird eine gezielte Optimierung von Zielen wie Energieeffizienz, -kostenreduzierung und Netzentlastung realisiert. Allerdings ist die Praxistauglichkeit solcher Ansätze stark eingeschränkt: bei modellbasierten Verfahren wegen des hohen Modellierungsaufwands, bei datenbasierten Verfahren aufgrund des hohen Daten-/Ressourcenbedarfs der KI-Algorithmen. Daher werden modell- und datenbasierte EMS-Konzepte trotz ihres enormen Potentials bislang kaum praktisch angewendet. Das Projekt zielt darauf ab, gänzlich neue Pfade für Gebäude-EMS zu eröffnen. Entwickelt wird eine Symbiose hybrider modell- und datenbasierter Methoden, welche die Vorteile der einzelnen Ansätze kombiniert, Nachteile eliminiert und die Bereiche Strom, Wärme, Mobilität synergetisch betrachtet. Grundlage bilden neuartige KI-Methoden, die für ein leistungsfähiges und zugleich praxistaugliches EMS neue Pfade eröffnen. Vision ist die Schaffung eines hybriden Basismodells als Grundlage des Gebäude-EMS, das sich ohne größeren Aufwand auf unterschiedliche Gebäudetypen übertragen lässt. Zusammengefasst wird ein sektorenübergreifendes EMS entwickelt, welches durch die Symbiose datenbasierter und physikalischer Grundmodelle einen Innovationssprung bzgl. Leistungsfähigkeit und Energieeffizienz ermöglicht. Die RPTU befasst sich in HIP-EMIL mit der Entwicklung und Erprobung eines hybriden Basismodells und lernbasierter Regelungsstrategien für das Gebäudeenergiemanagement.