A platform for research: civil engineering, architecture and urbanism
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Entwicklung und Evaluierung eines adaptiv-prädiktiven Algorithmus' für thermoaktive Bauteilsysteme
Abstract: Der Gebäudesektor ist einer der Hauptverbraucher von Energie und somit mitverantwortlich für einen wesentlichen Anteil an CO2-Emissionen. Heiz- und Kühlkonzepte, die erneuerbare Energiequellen nutzen können, gewinnen daher immer mehr an Bedeutung. Hierfür besonders geeignet sind Niedertemperatursysteme, wie beispielsweise Thermoaktive Bauteilsysteme (TABS). Die große thermische Trägheit und die geringe Leistung dieser Systeme verhindern eine schnelle Reaktion auf Raumtemperaturänderungen. Bisherige Steuer- und Regelstrategien für TABS können nur sehr schlecht mit der thermischen Trägheit umgehen, da diese in der Regel keine Prädiktionen verwenden. Hinzu kommt eine aufwändige Parametrierung dieser TABS-Strategien, was in der Praxis zu Inbetriebnahmephasen von oft mehreren Jahren führt. Die Möglichkeit TABS als einen Kurzzeitenergiespeicher für das durch die wachsende Einspeisung aus fluktuierenden erneuerbaren Energiequellen belastete Stromnetz nutzbar zu machen, spielt bei diesen Standard-TABS-Strategien bisher keine Rolle.
In dieser Arbeit wurde ein neuartiger Algorithmus für die Steuerung von TABS entwickelt, der hier durch die Abkürzung AMLR gekennzeichnet wird. Die AMLR nutzt Vorhersagen der Hauptstörgrößen einer TABS-Zone zur Berechnung eines innerhalb des nächsten Tages zuzuführenden Energiepaketes. Zu den Hauptstörgrößen zählen die tagesgemittelte Außentemperatur, die tagesgemittelte globale Einstrahlung sowie ein Belegungsplan jeder TABS-Zone. Die AMLR verwendet ein dynamisches und ein stationäres Widerstands-Kapazitäten(RC)-Modell mit einem Verzögerungsglied erster Ordnung (PT1). Das stationäre TABS- und Raummodell wird für eine Adaptionsfähigkeit und das dynamische Modell für die zeitdiskrete Berechnung von Leistungen genutzt. Es wird gezeigt, dass die Genauigkeit eines Modells mit PT1-Glied für die Steuerung von TABS ausreichend ist. Durch die Adaptionfähigkeit kann sich der Algorithmus automatisiert an unterschiedliche Gebäude, Standorte und Nutzungsprofile anpassen. Auf die Erstellung eines Gebäudemodells inklusive dessen technischer Gebäudeausrüstung (TGA), der Wärmelasten sowie der Wettereinflüsse kann somit verzichtet werden. Weiterhin können mit der AMLR mittlere Soll-Raumtemperaturen pro TABS-Zone vorgegeben werden, was bei Standard-TABS-Strategien nicht möglich ist. Dem Autor stehen als Testumgebungen zur Evaluierung der AMLR die Triple ...
Entwicklung und Evaluierung eines adaptiv-prädiktiven Algorithmus' für thermoaktive Bauteilsysteme
Abstract: Der Gebäudesektor ist einer der Hauptverbraucher von Energie und somit mitverantwortlich für einen wesentlichen Anteil an CO2-Emissionen. Heiz- und Kühlkonzepte, die erneuerbare Energiequellen nutzen können, gewinnen daher immer mehr an Bedeutung. Hierfür besonders geeignet sind Niedertemperatursysteme, wie beispielsweise Thermoaktive Bauteilsysteme (TABS). Die große thermische Trägheit und die geringe Leistung dieser Systeme verhindern eine schnelle Reaktion auf Raumtemperaturänderungen. Bisherige Steuer- und Regelstrategien für TABS können nur sehr schlecht mit der thermischen Trägheit umgehen, da diese in der Regel keine Prädiktionen verwenden. Hinzu kommt eine aufwändige Parametrierung dieser TABS-Strategien, was in der Praxis zu Inbetriebnahmephasen von oft mehreren Jahren führt. Die Möglichkeit TABS als einen Kurzzeitenergiespeicher für das durch die wachsende Einspeisung aus fluktuierenden erneuerbaren Energiequellen belastete Stromnetz nutzbar zu machen, spielt bei diesen Standard-TABS-Strategien bisher keine Rolle.
In dieser Arbeit wurde ein neuartiger Algorithmus für die Steuerung von TABS entwickelt, der hier durch die Abkürzung AMLR gekennzeichnet wird. Die AMLR nutzt Vorhersagen der Hauptstörgrößen einer TABS-Zone zur Berechnung eines innerhalb des nächsten Tages zuzuführenden Energiepaketes. Zu den Hauptstörgrößen zählen die tagesgemittelte Außentemperatur, die tagesgemittelte globale Einstrahlung sowie ein Belegungsplan jeder TABS-Zone. Die AMLR verwendet ein dynamisches und ein stationäres Widerstands-Kapazitäten(RC)-Modell mit einem Verzögerungsglied erster Ordnung (PT1). Das stationäre TABS- und Raummodell wird für eine Adaptionsfähigkeit und das dynamische Modell für die zeitdiskrete Berechnung von Leistungen genutzt. Es wird gezeigt, dass die Genauigkeit eines Modells mit PT1-Glied für die Steuerung von TABS ausreichend ist. Durch die Adaptionfähigkeit kann sich der Algorithmus automatisiert an unterschiedliche Gebäude, Standorte und Nutzungsprofile anpassen. Auf die Erstellung eines Gebäudemodells inklusive dessen technischer Gebäudeausrüstung (TGA), der Wärmelasten sowie der Wettereinflüsse kann somit verzichtet werden. Weiterhin können mit der AMLR mittlere Soll-Raumtemperaturen pro TABS-Zone vorgegeben werden, was bei Standard-TABS-Strategien nicht möglich ist. Dem Autor stehen als Testumgebungen zur Evaluierung der AMLR die Triple ...
Entwicklung und Evaluierung eines adaptiv-prädiktiven Algorithmus' für thermoaktive Bauteilsysteme
Schmelas, Martin (author) / Albert-Ludwigs-Universität Freiburg, Institut für Mikrosystemtechnik (participant) / Albert-Ludwigs-Universität Freiburg, Professur für Elektrische Mess- und Prüfverfahren (participant) / Albert-Ludwigs-Universität Freiburg, Fakultät für Angewandte Wissenschaften (degree granting institution) / Albert-Ludwigs-Universität Freiburg (publisher)
2017
1 Online-Ressource (vi, 192 Seiten)
Illustrationen, Diagramme
IN COPYRIGHT http://rightsstatements.org/page/InC/1.0 rs
Digital preservation by Universitätsbibliothek Freiburg
Theses
Electronic Resource
German
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