Energy Intelligence System für smarte Kältesysteme in Industriegebäuden, Teilvorhaben: Industriegerechte Anwendungen für den Maschinen- und Anlagenbau

Description: Kältetechnische Versorgungssysteme in Industriegebäuden werden bis dato überwiegend konventionell ausgelegt und betrieben ohne Berücksichtigung mehrdimensionaler, zeitvariabler und stochastischer Abhängigkeiten. Das Forschungsprojekt EISKIG identifiziert durch Daten- und KI-basierte Optimierungsverfahren in der Gebäudekältetechnik entsprechende Energieverschwendungen bzw. Effizienzpotenziale, leitet Maßnahmen für einen optimierten Anlagenbetrieb ab und setzt diese in der industriellen Praxis um. Das übergeordnete Ziel von EISKIG besteht darin, ein autonom agierendes System aufzubauen, welches über KI-basierte Optimierungsverfahren selbstständig die Betriebsstrategie relevanter Anlagen analysiert und optimiert, um die Energieeffizienz und Energieflexibilität zu steigern, den Implementierungsaufwand zu minimieren und die Nutzerakzeptanz zu erhöhen. Dabei wird die Realisierung von mindestens 15 % Energieeinsparungen ausgewählter Kälteversorgungssysteme von Projektpartnern der Chemie-, Anlagen-/Maschinenbau- und IT-Branche angestrebt. Die optimierten Betriebsstrategien werden in zwei Phasen in der realen Anwendung validiert. In einer ersten Phase werden die Steuersignale berechnet und vorgeschlagen, in einer zweiten Phase findet bei Sicherstellung der Aufrechterhaltung aller versorgungstechnischen Anforderungen die automatisierte Übergabe der Steuersignale an die Kälteversorgungssysteme statt. Die Rolle der Kälteversorgung als Querschnittstechnologie wird in der Diversität der untersuchten Anwendungsfälle deutlich. Die Skalierbarkeit aller angewendeten und entwickelten Verfahren ist deshalb ein zentraler Bestandteil des Projekts.

SupportProgram

Origins: /Bund/UBA/UFORDAT

Tags: Industriegebäude ? Energieverschwendung ? Energie ? Energieeinsparung ? Energieeffizienz ? Forschungsprojekt ? Anlagenbau ? Anlagenbetrieb ?

Region: Bayern

Bounding boxes: 12.53381° .. 12.53381° x 47.795° .. 47.795°

License: cc-by-nc-nd/4.0

Language: Deutsch

Organisations

• Bosch Rexroth Aktiengesellschaft, Engineering Enabling (DC,ENE) (Betreiber*in)
• Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (Geldgeber*in)
• Umweltbundesamt (Bereitsteller*in)

Time ranges: 2022-09-01 - 2025-08-31

Alternatives

• Language: Englisch/English
  Title: Subproject: Industry-compatible applications for mechanical and plant engineering
  Description: Up to now, refrigeration supply systems in industrial buildings have mainly been designed and operated conventionally without taking into account multidimensional, time-variable and stochastic dependencies. The EISKIG research project uses data and AI-based optimization methods in building refrigeration technology to identify corresponding energy wastage and efficiency potential, derive measures for optimized system operation and implement them in industrial practice. The overall objective of EISKIG is to build an autonomously acting system, which analyzes and optimizes the operating strategy of relevant plants autonomously via AI-based optimization methods in order to increase energy efficiency and energy flexibility, minimize implementation efforts and increase user acceptance. The goal is to realize at least 15% energy savings of selected refrigeration supply systems of project partners in the chemical, plant/mechanical engineering and IT industries. The optimized operating strategies will be validated in real-world applications in two phases. In a first phase, the control signals are calculated and proposed, and in a second phase, the automated transfer of the control signals to the refrigeration supply systems takes place while ensuring that all supply-related requirements are maintained. The role of the refrigeration supply as a cross-sectional technology becomes clear in the diversity of the investigated use cases. The scalability of all applied and developed methods is therefore a central component of the project. https://ufordat.uba.de/UFORDAT/pages/PublicRedirect.aspx?TYP=PR&DSNR=1129682

Status

Aktiv

Quality score

• Overall: 0.46
• Findability: 0.50

  • Title: 0.00
  • Description: 0.01
  • Identifier: false
  • Keywords: 1.00
  • Spatial: RegionIdentified (1.00)
  • Temporal: true
• Accessibility: 0.67

  • Landing page: Specific (1.00)
  • Direct access: false
  • Publicly accessible: true
• Interoperability: 0.00

  • Open file format: false
  • Media type: false
  • Machine-readable metadata: false
  • Machine-readable data: false
• Reusability: 0.67

  • License: ClearlySpecifiedAndFree (1.00)
  • Contact info: false
  • Publisher info: true

Accessed 1 times.