TY - THES U1 - Dissertation oder Habilitation A1 - Schmelas, Martin T1 - Entwicklung und Evaluierung eines adaptiv-prädiktiven Algorithmus für thermoaktive Bauteilsysteme N2 - Der Gebäudesektor ist einer der Hauptverbraucher von Energie und somit mitverantwortlich für einen wesentlichen Anteil an CO2-Emissionen. Heiz- und Kühlkonzepte, die erneuerbare Energiequellen nutzen können, gewinnen daher immer mehr an Bedeutung. Hierfür besonders geeignet sind Niedertemperatursysteme, wie beispielsweise Thermoaktive Bauteilsysteme (TABS). Die große thermische Trägheit und die geringe Leistung dieser Systeme verhindern eine schnelle Reaktion auf Raumtemperaturänderungen. Bisherige Steuer- und Regelstrategien für TABS können nur sehr schlecht mit der thermischen Trägheit umgehen, da diese in der Regel keine Prädiktionen verwenden. Hinzu kommt eine aufwändige Parametrierung dieser TABS-Strategien, was in der Praxis zu Inbetriebnahmephasen von oft mehreren Jahren führt. Die Möglichkeit TABS als einen Kurzzeitenergiespeicher für das durch die wachsende Einspeisung aus fluktuierenden erneuerbaren Energiequellen belastete Stromnetz nutzbar zu machen, spielt bei diesen Standard-TABS-Strategien bisher keine Rolle. In dieser Arbeit wurde ein neuartiger Algorithmus für die Steuerung von TABS entwickelt, der hier durch die Abkürzung AMLR gekennzeichnet wird. Die AMLR nutzt Vorhersagen der Hauptstörgrößen einer TABS-Zone zur Berechnung eines innerhalb des nächsten Tages zuzuführenden Energiepaketes. Zu den Hauptstörgrößen zählen die tagesgemittelte Außentemperatur, die tagesgemittelte globale Einstrahlung sowie ein Belegungsplan jeder TABS-Zone. Die AMLR verwendet ein dynamisches und ein stationäres Widerstands-Kapazitäten(RC)-Modell mit einem Verzögerungsglied erster Ordnung (PT1). Das stationäre TABS- und Raummodell wird für eine Adaptionsfähigkeit und das dynamische Modell für die zeitdiskrete Berechnung von Leistungen genutzt. Es wird gezeigt, dass die Genauigkeit eines Modells mit PT1-Glied für die Steuerung von TABS ausreichend ist. Durch die Adaptionfähigkeit kann sich der Algorithmus automatisiert an unterschiedliche Gebäude, Standorte und Nutzungsprofile anpassen. Auf die Erstellung eines Gebäudemodells inklusive dessen technischer Gebäudeausrüstung (TGA), der Wärmelasten sowie der Wettereinflüsse kann somit verzichtet werden. Weiterhin können mit der AMLR mittlere Soll-Raumtemperaturen pro TABS-Zone vorgegeben werden, was bei Standard-TABS-Strategien nicht möglich ist. Dem Autor stehen als Testumgebungen zur Evaluierung der AMLR die Triple-Klimakammer des Instituts für Energiesystemtechnik (INES) der Hochschule Offenburg sowie zwei reale Gebäude und deren Simulationsmodelle zur Verfügung. Bei den Gebäuden handelt es sich um das in Basel befindliche IWB CityCenter sowie das Seminargebäude der Hochschule Offenburg. Mit Hilfe der Triple-Klimakammer werden die verwendeten RC-Modelle sowie das TRNSYS-Simulationsmodell der Kammer selbst validiert. Durch den direkten Vergleich der AMLR zu Standard-TABS-Strategien kann in Model-in-the-Loop (MiL) Simulationen, Laborversuchen und Pilotanlagen gezeigt werden, dass die AMLR insbesondere dann thermische Energie einsparen kann, wenn es bei der Standardstrategie zu Überhitzungen im Heizfall und Unterkühlungen im Kühlfall kommt. Des Weiteren zeigen sich Energieeinsparpotenziale durch die Möglichkeit der zonenspezifischen Beladung der TABS. Anhand von Messdaten einer Pilotanlage kann eine Reduktion des thermischen TABS-Energiebedarfs von über 41 % belegt werden. In allen Testumgebungen kann eine Einsparung an Hilfsenergie von bis zu 86 % für die TABS-Pumpen bei gleichzeitiger Verbesserung des thermischen Komforts nachgewiesen werden. Neben Energieeinsparungen sind durch den Einsatz der AMLR Investitionseinsparungen durch eine vereinfachte TABS-Hydraulik möglich, da keine konstanten Vorlauftemperaturen notwendig sind. Weiterhin kann gezeigt werden, dass die Leistung eines Zusatzkühlsystems durch den Einsatz der AMLR im Vergleich zur Standard-TABS-Strategie reduziert werden kann, ohne den thermischen Komfort zu beeinträchtigen. Anhand von Simulationsrechnungen wird das Potenzial von TABS für Lastverschiebemaßnahmen quantifiziert. Durch die Verwendung der AMLR mit dynamischen Strompreisen ist im gezeigten Beispiel eine Einsparung an monetären Kosten von 38 % möglich. Weiterhin konnten Anfragen zur Abschaltung der Beladung der TABS zum Ausgleich fluktuierender erneuerbarer Energieerzeuger durch die AMLR unter Einhaltung des thermischen Komforts durchgeführt werden. KW - Thermoaktives Bauteilsystem KW - Algotithmus KW - Adaptive Steuerung KW - Multiple lineare Regressiomn KW - TABS Steuerung Y2 - 2017 UN - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:25-freidok-138922 UR - https://freidok.uni-freiburg.de/data/13892 U6 - https://doi.org/10.6094/UNIFR/13892 DO - https://doi.org/10.6094/UNIFR/13892 N1 - Es handelt sich um eine online Veröffentlichung SP - 165 S1 - 165 PB - Albert-Ludwigs-Universität Freiburg CY - Freiburg ER -