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Dieses Fachbuch gibt einen vertieften Einblick in das dynamische Verhalten von thermoaktiven Bauteilsystemen. Es wird eine neu entwickelte und vielfach erprobte, selbstlernende und vorausschauende TABS-Steuerung vorgestellt. Dazu wird auf die Erfordernisse einer effektiven TABS-Steuerung eingegangen und die Grundlagen und Funktionsweise der neu entwickelten AMLR-Steuerung erläutert. Anhand mehrerer Anwendungsbeispiele wird die Umsetzung in die bauliche Praxis erläutert und mit Hilfe von umfangreichen Messergebnissen die Funktion der neuen AMLR-Steuerung nachgewiesen. Abschließend werden Empfehlungen für die Anwendung von AMLR in der baulichen TABS-Praxis hinsichtlich Anlagenhydraulik und Umsetzung in der Gebäudeautomation gegeben.
Energiemanagement im Betrieb
(2021)
Über zwei Jahrzehnte hat sich an der Hochschule Offenburg im Umfeld von Professor Elmar Bollin eine Forschungsgruppe etabliert, die die Bereiche Gebäudeautomation und nachhaltige Energietechnik zusammenführten. Anfänglich ging es darum die Potenziale der internetbasierten Wetterprognostik und modell-basierten Anlagensteuerung für die Verbesserung des Komforts und der Energieeffizienz im Gebäude zu nutzen. Im Rahmen von Forschungs- und Entwicklungsarbeiten mit Einsatz von dynamischen Gebäudesimulationen konnte schließlich ein Algorithmus gefunden werden, der es ermöglichte auf Basis von prognostizierter Außentemperatur und Sonneneinstrahlung den Energiebedarf eines Bürogebäudes für den Folgetag vorherzusagen. In Verbindung mit der Gebäudeautomation entstand so die adaptive und prädiktive TABS-Steuerung AMLR.
Über zwei Jahrzehnte hat sich an der Hochschule Offenburg eine Forschungsgruppe etabliert, die die beiden Bereiche Gebäudeautomation und nachhaltige Energietechnik zusammenführte. Anfangs ging es darum, Potentiale der internetbasierten Wetterprognostik und modell-basierten Anlagensteuerung für die Verbesserung des Komforts und der Energieeffizienz im Gebäude zu nutzen. Im Rahmen von Forschungs- und Entwicklungsarbeiten mit Einsatz von dynamischen Gebäudesimulationen konnte ein Algorithmus gefunden werden, der es ermöglichte auf Basis von prognostizierter Außentemperatur und Sonneneinstrahlung den Energiebedarf eines Bürogebäudes für den Folgetag vorherzusagen. In Verbindung mit der Gebäudeautomation entstand so die adaptive und prädiktive TABS-Steuerung AMLR.
The PHOTOPUR project aims to develop a photocatalytic process as a type of AOPs (Advanced Oxidation Processes) for the elimination of plant protection products (PPP) of the cleaning water used to wash sprayers. At INES a PV based energy supply for the photocatalytic cleaning system was developed within the framework of two bachelor theses and assembled as a demonstration unit. Then the system was step by step extended with further process automation features and pushed to a remote operating device. The final system is now available as a mobile unit mounted on a lab table. The latest step was the photocatalytic reactor module which completed the first PHOTOPUR prototype. The system is actually undergoing an intensive testing phase with performance checks at the consortium partners. First results give an overview about the successful operation.
This paper presents the use of model predictive control (MPC) based approach for peak shaving application of a battery in a Photovoltaic (PV) battery system connected to a rural low voltage gird. The goals of the MPC are to shave the peaks in the PV feed-in and the grid power consumption and at the same time maximize the use of the battery. The benefit to the prosumer is from the maximum use of the self-produced electricity. The benefit to the grid is from the reduced peaks in the PV feed-in and the grid power consumption. This would allow an increase in the PV hosting and the load hosting capacity of the grid.
The paper presents the mathematical formulation of the optimal control problem
along with the cost benefit analysis. The MPC implementation scheme in the
laboratory and experiment results have also been presented. The results show
that the MPC is able to track the deviation in the weather forecast and operate
the battery by solving the optimal control problem to handle this deviation.
In recent times, the energy consumed by buildings facilities became considerable. Efficient local energy management is vital to deal with building power demand penalties. This operation becomes complex when a hybrid energy system is included in the power system. This study proposes new energy management between photovoltaic (PV) system, Battery Energy Storage System (BESS) and the power network in a building by controlling the PV/BESS inverter. The strategy is based on explicit model predictive control (MPC) to find an optimal power flow in the building for one-day ahead. The control algorithm is based on a simple power flow equation and weather forecast. Then, a cost function is formulated and optimised using genetic algorithms-based solver. The objective is reducing the imported energy from the grid preventing the saturation and emptiness of BESS. Including other targets to the control policy as energy price dynamic and BESS degradation, MPC can optimise dramatically the efficacy of the global building power system. The strategy is implemented and tested successfully using MATLAB/SimPowerSystems software, compared to classical hysteresis management, MPC has given 10% in energy cost economy and 25% improvement in BESS lifetime.
Cell lifetime diagnostics and system be-havior of stationary LFP/graphite lithium-ion batteries
(2018)
In rural low voltage grid networks, the use of battery in the households with a grid connected Photovoltaic (PV) system is a popular solution to shave the peak PV feed-in to the grid. For a single electricity price scenario, the existing forecast based control approaches together with a decision based control layer uses weather and load forecast data for the on–off schedule of the battery operation. These approaches do bring cost benefit from the battery usage. In this paper, the focus is to develop a Model Predictive Control (MPC) to maximize the use of the battery and shave the peaks in the PV feed-in and the load demand. The solution of the MPC allows to keep the PV feed-in and the grid consumption profile as low and as smooth as possible. The paper presents the mathematical formulation of the optimal control problem along with the cost benefit analysis . The MPC implementation scheme in the laboratory and experiment results have also been presented. The results show that the MPC is able to track the deviation in the weather forecast and operate the battery by solving the optimal control problem to handle this deviation.