2021-03-01  –  2025-02-28

633.909,00 EUR

Institut für Luft- und Kältetechnik gemeinnützige Gesellschaft mbH, Dresden, Sachsen

03EN6003D

Energieeffiziente Kältenutzung [EA4310]

01225221/1  –  Verbundprojekt: GOKAS

Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK.IIB5)

Forschungszentrum Jülich GmbH (PT-J.ESN6)

Energie

Für energieoptimierte und klimaneutrale Gebäude, für deren effiziente und wirtschaftliche Betriebsführung sowie für die Integration von erneuerbaren Energien sind smarte Monitoring- und Energiemanagementsysteme sowie Strategien zur verbesserten Automatisierung und Betriebsführung eine zwingende Voraussetzung. Ebenso die Einbindung von unterschiedlichen Energieerzeugern und Energienutzern und die damit verbundene Notwendigkeit zur Flexibilisierung und Lastverschiebung durch thermische Energiespeicher. Kernziel dieses Vorhabens ist deshalb die Erforschung und Entwicklung von Methoden eines energetisch optimierten Betriebs von Kälteanlagen bei smarter Einbindung in andere Energiesysteme, wobei die Optimierung multivariabel (Energieeffizienz, Netzdienlichkeit im Kontext einer Sektorkopplung, Wirtschaftlichkeit, …) gestaltet ist. Zur Erreichung dieses Kernziels werden innovative digitale Technologien wie zum Beispiel Methoden aus den Bereichen Data Science und Computational Intelligence speziell für deren Einsatz für das Monitoring und die Automatisierung von Kälteanlagen erforscht und prototypisch in Labor- und insbesondere in Feldanlagen getestet. Dieses Vorhaben ist dabei durch die enge Verknüpfung von angewandter Forschung und gezieltem Transfer in die Praxis geprägt. Die Untersuchung erfolgt auf Basis eines breit angelegten Anlagenpools aus den Bereichen Gewerbe-, Industrie- und Klimakälte. Im Rahmen des Teilvorhabens Fehlersimulation, -erkennung und –diagnose sollen Fehlerdaten anhand einer Simulationslaborkälteanlage erzeugt und für die Entwicklung von Machine Learning-Modellen zur Überwachung von Kälteanlagen genutzt werden. In einer späteren Projektphase werden diese Modelle an Feldanlagen getestet und entsprechend angepasst. Abschließend werden die Modelle Anwendern in einem Modell-Hub bereitgestellt.