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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.
Das Konzept der Thermoaktiven Bauteilsysteme (TABS) zur Heizung und Kühlung von Gebäuden gewinnt aufgrund seiner Kompatibilität mit erneuerbaren Energiequellen an Popularität. Die Steuerung von TABS und somit auch die Gewährleistung eines behaglichen Raumklimas erweist sich allerdings aufgrund der hohen Systemträgheit als komplex. Kurzfristige Witterungsänderungen sorgen für unerwünschte Raumtemperaturänderungen, die nur langsam korrigiert werden können. Bei Nichtwohngebäuden wie dem Regionalen Innovationszentrum für Energie (RIZ Energie) in Offenburg wird dieser Umstand durch die unregelmäßige Gebäudenutzung zusätzlich erschwert, da innere Wärmelasten stark variieren und nicht vorhersehbar sind.
Konventionelle TABS-Steuerungen können Störgrößen im TABS-Betrieb nur bedingt und zeitverzögert berücksichtigen, weswegen eine dauerhafte Gewährleistung des thermischen Komforts im Gebäude oft nicht erreichbar ist – dies ist auch am RIZ Energie der Fall. Als Lösung dient der Einsatz prädiktiver Steuerungsalgorithmen, die Störgrößen prognostizieren und den TABS-Betrieb dementsprechend anpassen können.
Diese Arbeit überprüft das Potenzial von intelligenten TABS-Steuerungsalgorithmen für den Einsatz am RIZ Energie anhand der Umsetzung mit einem digitalen Zwilling des Gebäudes. Dabei konnte unter Verwendung der Algorithmen und Berücksichtigung von inneren und äußeren Störgrößen im TABS-Betrieb ein verbessertes Raumklima simuliert werden. Infolgedessen konnte zudem der digitale Zwilling optimiert werden.