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In dieser Arbeit werden die außentemperaturgeführte Vorlauftemperaturregelung (Standard-TABS-Strategie), ein Verfahren das auf einer multiplen linearen Regression basiert (AMLR-Strategie) und ein Verfahren, das unter dem Obergriff der modellprädiktiven Regelung (MPC-Strategie) zusammengefasst werden kann, untersucht. Anhand der Simulationsergebnisse und des Integrationsaufwandes in die Gebäudeautomation des Seminargebäudes wurde eine Fokussierung auf die AMLR-Strategie vorgenommen.
There is a growing trend for the use of thermo-active building systems (TABS) for the heating and cooling of buildings, because these systems are known to be very economical and efficient. However, their control is complicated due to the large thermal inertia, and their parameterization is time-consuming. With conventional TABS-control strategies, the required thermal comfort in buildings can often not be maintained, particularly if the internal heat sources are suddenly changed. This paper shows measurement results and evaluations of the operation of a novel adaptive and predictive calculation method, based on a multiple linear regression (AMLR) for the control of TABS. The measurement results are compared with the standard TABS strategy. The results show that the electrical pump energy could be reduced by more than 86%. Including the weather adjustment, it could be demonstrated that thermal energy savings of over 41% could be reached. In addition, the thermal comfort could be improved due to the possibility to specify mean room set-point temperatures. With the AMLR, comfort category I of the comfort norms ISO 7730 and DIN EN 15251 are observed in about 95% of occasions. With the standard TABS strategy, only about 24% are within category I.
Adaptive predictive control of thermo-active building systems (TABS) based on a multiple regression algorithm: First practical test. Available from: https://www.researchgate.net/publication/305903009_Adaptive_predictive_control_of_thermo-active_building_systems_TABS_based_on_a_multiple_regression_algorithm_First_practical_test [accessed Jul 7, 2017].
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 Wetter sparen
(2010)
Photovoltaics Energy Prediction Under Complex Conditions for a Predictive Energy Management System
(2015)
Prädiktive Betriebsverfahren
(2010)
Durch die Nutzung von Wetterprognosen lässt sich der Betrieb moderner Bürogebäude hinsichtlich Energiebedarf und Komfort verbessern. Ziel dieses Vorhabens ist es, mathematische Optimierungsverfahren für die Nutzung in der Gebäudeautomation zu entwickeln. Die Entwicklung einer vom Internet unabhängigen Versorgung mit Wetterprognosen über einen Langwellensender ist ebenfalls Gegenstand des Forschungsprojekts.
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.