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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.
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.
Systemtechnik
(2010)
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.
Für die solarunterstützte CO2-neutrale Nahwärmeversorgung des Neubaugebiets Hülben in Holzgerlingen wurden Holzpelletskessel mit einer 249m²-großen Solaranlage kombiniert. Im ersten Intensivmessjahr vom 01.03.2007 bis 29.02.2008 wurde eine Gesamt-Wärmeabgabe ins Nahwärmenetz von 920.606 kWh gemessen, wobei der solare Anteil bei 84.033 kWh lag. Es wurden ein Systemnutzungsgrad von 23,8 % und ein solarer Deckungsanteil von 9,5% gemessen. Die vom Lieferanten abgegebene Energiegarantie wurde in der ersten Intensivmessphase nicht erreicht.
Die Hochschule Offenburg begleitet in Zusammenarbeit mit dem Fraunhofer ISE in Freiburg die solar unterstützte Klimatisierung der Deutschen Telekom in Rottweil. Die Anlage wurde im Rahmen des Forschungsvorhabens „Solarthermie2000plus“ vom Bundesumweltministerium gefördert. Inzwischen liegen erste Ergebnisse aus einem Langzeitmonitoring vor.
Im Rahmen des Programms Solarthermie2000plus wurde eine begrenzte Anzahl solarthermischer Pilot sowie Forschungs- und Demonstrationsanlagen zur Teildeckung des Wärmebedarfs unterschiedlicher Verbraucher im Niedertemperaturbereich modellhaft gefördert. Mit Solarthermie2000plus führte das BMU im Rahmen des Energieforschungsprogramms der Bundesregierung die langfristig angelegten Forschungsaktivitäten zur thermischen Nutzung der Sonnenenergie des Förderkonzepts Solarthermie-2000 mit neuen Schwerpunkten fort.
In Solarthermie-2000, Teilprogramm 2 soll anhand von Beispiellösungen für größere solarthermische Anlagen mit einer Mindestkollektorfläche von 100 m² an unterschiedlich genutzten Gebäuden nachgewiesen werden, dass im Bereich der thermischen Solarenergienutzung technisch gute Lösungen zur Verfügung gestellt werden können. Diese Systemlösungen sollen weiter verbessert und angepasst werden. Zugleich soll erreicht werden, dass die wirtschaftliche Konkurrenzfähigkeit gesteigert wird, indem durch Reduzierung der spezifischen Systemkosten und Erhöhung des spezifischen Nutzenergieertrages die solaren Nutzwärmekosten gesenkt werden.
Solartechnik
(2007)
Solartechnik
(2022)
Die Erde ist ein Empfänger für kosmische Strahlungen. Sie empfängt nur einen winzigen Bruchteil der von der Sonne ausgesendeten elektromagnetischen Strahlung. Dieser Bruchteil ist im Wesentlichen bestimmt durch den Abstand zwischen Sonne und Erde und durch das Verhältnis der Durchmesser von Erde und Sonne. Außerhalb der Erdatmosphäre, also extraterrestrisch, werden vom World Radiation Center WRC je Quadratmeter horizontaler Empfängerfläche 1,367 kW/m2 ± 1 % konstant über das gesamte Jahr gemessen.
Die Hochschule Offenburg begleitet seit Juli 2006 in Zusammenarbeit mit dem Fraunhofer ISE in Freiburg und der HfT Stuttgart die solar unterstützte Klimatisierung der Festo AG & Co. KG in Esslingen. Die Anlage wurde im Rahmen des Forschungsvorhabens „Solarthermie2000plus“ vom Bundesumweltministerium gefördert. Dabei wurde die bereits bestehende Adsorptionskälteanlage, die bisher mit Kompressorabwärme und Gaskesseln betrieben wurde, durch eine Solaranlage als drittem Wärmelieferanten ergänzt.
Rund ein Drittel (2.529 PJ) der in Deutschland verwendeten Endenergie wird von der Industrie genutzt. Es gibt viele Industriebereiche in denen die Prozessluftaufbereitung eine wichtige Rolle spielt. Beispielhaft ist die Lebensmittel-, die Pharma- und die Halbleiterindustrie zu nennen. In all diesen Bereichen wird Luft mit bestimmten Konditionen benötigt, um Produkte präzise und unter Einhaltung aller Auflagen herstellen zu können. Die Luftaufbereitung ist meist mit einem großen Energieaufwand verbunden. Hierzu ist es erforderlich, Prozesswärme und/oder Prozesskälte zur Verfügung zu haben.
Small is beautiful oder wissenschaftlich-technische Begleitung eines Feldtests mit Mikro-BHKWs
(2010)
Die effiziente Nutzung der vorhandenen Energieträger, die Einführung neuer umweltschonender und energiesparender Technologien sowie neue Formen der Energieerzeugung und -verteilung werden aufgrund des steigenden Energieverbrauchs, knapper werdender Ressourcen und Gründen des Klimaschutzes immer wichtiger. Eine sinnvolle Option für höhere Energieeffizienz ist die dezentrale Stromerzeugung mit Blockheizkraftwerken (BHKW) im Ein- und Zweifamilienhausbereich.
The building sector is one of the main consumers of energy. Therefore, heating and cooling concepts for renewable energy sources become increasingly important. For this purpose, low-temperature systems such as thermo-active building systems (TABS) are particularly suitable. This paper presents results of the use of a novel adaptive and predictive computation method, based on multiple linear regression (AMLR) for the control of TABS in a passive seminar building. Detailed comparisons are shown between the standard TABS and AMLR strategies over a period of nine months each. In addition to the reduction of thermal energy use by approx. 26% and a significant reduction of the TABS pump operation time, this paper focuses on investment savings in a passive seminar building through the use of the AMLR strategy. This includes the reduction of peak power of the chilled beams (auxiliary system) as well as a simplification of the TABS hydronic circuit and the saving of an external temperature sensor. The AMLR proves its practicality by learning from the historical building operation, by dealing with forecasting errors and it is easy to integrate into a building automation system.