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Eine Besonderheit des Ende Januar 2008 abgeschlossenen Langzeitmonitoring des Solar Info Center Freiburg (Förderkennzeichen BMWi 0335007U) ist die Erweiterung des Lüftungsbetriebs mit dem gelungenen Einsatz des an der Hochschule entwickelten Konzepts einer intelligenten dynamischen Betriebsführung (idB) unter Nutzung von Expertenwissen, Simulationsrechnungen und Prognosen. Im ersten Testbetrieb im Sommer 2006 konnte in einem Teilbereich des Solar-Info-Center-Gebäudes der Energiebedarf für die Dachventilatoren um 38 % gesenkt werden. Nach Auswertungen des Testbetriebs wurde das System im Jahr 2007 für den Betrieb im gesamten Gebäude angepasst. Die Mehrkosten des Betreibers für die Nutzung dieser Optimierung belaufen sich hauptsächlich auf den Bezug von Wetterdaten eines Wetterdienstes.
Mit dem Wetter sparen
(2010)
Der vorliegende Leitfaden „Natürliche Gebäudeklimatisierung in Klassenzimmern“ greift einen nachhaltigen Ansatz zur deutlichen Reduzierung der sommerlichen Wärmebelastung in Klassenzimmern auf. Insbesondere die ersten sechs Jahre des 21. Jahrhunderts zeigten verstärkt Überhitzungstendenzen in sehr vielen Schulgebäuden der Region südlicher Oberrhein. In Verbindung mit der Umstellung des Schulbetriebs auf die Ganztagsschule und der deutlichen Verstärkung der Überhitzungstendenz in sanierten Gebäuden, die mit einem modernisierten Wärmeschutz versehen sind, zeigte sich für die Stadt Offenburg ein wichtiger Handlungsbedarf auf.
Aus der Kooperation der Stadt Offenburg mit der Hochschule Offenburg entwickelten sich mehrere Maßnahmenpakete bestehend aus einer Kombination bekannter physikalischer Sachverhalte und Verfahren, die mit den Möglichkeiten einer Gebäudeautomation gekoppelt werden und durch Einbindung der Nutzer in das Betriebskonzept zu einem thermisch verbesserten Arbeits- und Lernklima führen.
Beim vorliegenden EnBau-Forschungsvorhaben sollte im Rahmen des ENOB-Förderprogramm ein Langzeitmonitoring des Neubauvorhabens Solar Info Center Freiburg (SIC) mit folgenden Untersuchungsschwerpunkten durchgeführt werden:
• Natürliche Klimatisierung mit Nachtlüftung und Einzelanbindung der Büroflächen
• Erdsondenkühlung für Seminarraum und Foyer
• Zonenweise Abschaltung und Optimierung des Heizbetriebs
• Optimierung Lüftungsbetrieb
• Sonnenschutzanlagen
• Analyse Stromverbrauch / Gesamtenergiebilanz
• Bedarfsanalyse der Nutzer
• Erstellung einer „Betriebsanleitung“ für das Gebäude
• Kurzzeitmessungen
• Gebäudeautomation
Die gesamte Projektlaufzeit wurde auf drei Jahre angesetzt die Datenerfassung für das Monitoring sollte dabei mindestens 2 Jahre betragen.
Mit dem Anliegen, der sommerlichen Überhitzungssituation in Klassenzimmern wirksam entgegenzuwirken, ist die Stadt Offenburg an die Forschungsgruppe net der Hochschule Offenburg herangetreten. Im Sinn der Nachhaltigkeit sollten Maßnahmen ausgearbeitet und umgesetzt werden, die ohne aktive Kühlsysteme auskommen.
Sustainable Aspects force a building manager to continuous observation of actual states and developments concerning building use, energy and media flows.In the presented approach a communication structure was built up to use different software applications and tools in order to optimize the operation of the building.
Three real-lab trigeneration microgrids are investigated in non-residential environments (educational, office/administrational, companies/production) with a special focus on domain-specific load characteristics. For accurate load forecasting on such a local level, à priori information on scheduled events have been combined with statistical insight from historical load data (capturing information on not explicitly-known consumer behavior). The load forecasts are then used as data input for (predictive) energy management systems that are implemented in the trigeneration microgrids. In real-world applications, these energy management systems must especially be able to carry out a number of safety and maintenance operations on components such as the battery (e.g. gassing) or CHP unit (e.g. regular test runs). Therefore, energy management systems should combine heuristics with advanced predictive optimization methods. Reducing the effort in IT infrastructure the main and safety relevant management process steps are done on site using a Smart & Local Energy Controller (SLEC) assisted by locally measured signals or operator given information as default and external inputs for any advanced optimization. Heuristic aspects for local fine adjustment of energy flows are presented.
The increase in households with grid connected Photovoltaic (PV) battery system poses challenge for the grid due to high PV feed-in as a result of mismatch in energy production and load demand. The purpose of this paper is to show how a Model Predictive Control (MPC) strategy could be applied to an existing grid connected household with PV battery system such that the use of battery is maximized and at the same time peaks in PV energy and load demand are reduced. The benefits of this strategy are to allow increase in PV hosting capacity and load hosting capacity of the grid without the need for external signals from the grid operator. The paper includes the optimal control problem formulation to achieve the peak shaving goals along with the experiment set up and preliminary experiment results. The goals of the experiment were to verify the hardware and software interface to implement the MPC and as well to verify the ability of the MPC to deal with the weather forecast deviation. A prediction correction has also been introduced for a short time horizon of one hour within this MPC strategy to estimate the PV output power behavior.
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 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.
In this paper, a new method is demonstrated for online remote simulation of photovoltaic systems. The required communication technology for the data exchange is introduced and the methods of PV generator parameter extraction for the simulation models are analysed. The method shown for parameter extraction from the manufacturer data is especially useful for the commissioning procedure, where the measured installed power is transferred to standard test conditions using the simulation model and can then be easily compared with the design power. At a simulation accuracy of 2% using the software environment INSEL ® any problems with the PV generator can reliably be detected. Online simulation of a grid connected PV generator is then carried out during the operation of the photovoltaic plant. The visualisation includes both the monitored and the simulated online data sets, so that a very efficient fault detection scheme is available. The method is implemented and validated on several grid connected photovoltaic power plants in Germany. It is excellently suited to provide automatic and real time fault detection and significantly improve the commissioning procedure for photovoltaic plants of all sizes.