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Automatische Inbetriebnahme und Überwachung von Raumlufttechnischen Anlagen, Teilvorhaben: Entwicklung der Regelung und Überwachung

Automatische Inbetriebnahme und Überwachung von Raumlufttechnischen Anlagen

Komplexitätsreduktion für Wärmepumpen-Hybridsysteme der Zukunft, Teilvorhaben: Vereinfachte Bewertungsverfahren und automatisierte Fehlerdetektion

Das Projekt 'Future-Hybrid' soll die Hürden für den Einbau von Hybrid-Wärmepumpen in Bestandsgebäuden erheblich senken. Methodisch wird dies durch die Entwicklung eines komplexitäts-reduzierten Systemkonzepts in Kombination mit einem modularen Zertifizierungssystem erreicht. Dies beinhaltet die Teilintegration, Vorkonfektionierung der Systemkomponenten und eine vereinfachte Zertifizierungsmethodik, welche zu einer Reduktion von Initialkosten führen soll. Darauf aufbauend soll ein angepasstes Verfahren zur Anlagenauslegung und vereinfachten, qualitätssichernden Inbetriebnahme entwickelt werden. Um eine hohe Anlagenperformance während der Nutzungsdauer zu gewährleisten ist auch eine automatisierte Anlagenüberwachung Ziel der Entwicklungen. Dabei werden Expertenwissen und KI-basierte Ansätze gegeneinander bewertet. Randbedingung ist die Umsetzbarkeit auf dem Gerät selbst, um eine hohe Verfügbarkeit auch ohne Cloud-Anbindung zu gewährleisten. In Hinsicht auf perspektivisch verfügbare synthetische Energieträger wird ein Baumuster für ein greenfuel-nutzendes Hybridsystem entwickelt. Die entwickelten Komponenten und Werkzeuge werden im Labor sowie in einem Bestandsgebäude erprobt, demonstriert und bewertet.

Komplexitätsreduktion für Wärmepumpen-Hybridsysteme der Zukunft

Das Projekt 'Future-Hybrid' soll die Hürden für den Einbau von Hybrid-Wärmepumpen in Bestandsgebäuden erheblich senken. Methodisch wird dies durch die Entwicklung eines komplexitäts-reduzierten Systemkonzepts in Kombination mit einem modularen Zertifizierungssystem erreicht. Dies beinhaltet die Teilintegration, Vorkonfektionierung der Systemkomponenten und eine vereinfachte Zertifizierungsmethodik, welche zu einer Reduktion von Initialkosten führen soll. Darauf aufbauend soll ein angepasstes Verfahren zur Anlagenauslegung und vereinfachten, qualitätssichernden Inbetriebnahme entwickelt werden. Um eine hohe Anlagenperformance während der Nutzungsdauer zu gewährleisten ist auch eine automatisierte Anlagenüberwachung Ziel der Entwicklungen. Dabei werden Expertenwissen und KI-basierte Ansätze gegeneinander bewertet. Randbedingung ist die Umsetzbarkeit auf dem Gerät selbst, um eine hohe Verfügbarkeit auch ohne Cloud-Anbindung zu gewährleisten. In Hinsicht auf perspektivisch verfügbare synthetische Energieträger wird ein Baumuster für ein greenfuel-nutzendes Hybridsystem entwickelt. Die entwickelten Komponenten und Werkzeuge werden im Labor sowie in einem Bestandsgebäude erprobt, demonstriert und bewertet.

Vermeidung kritischer Schwingungen und Verbrennungspulsationen in Großraumwasserkesseln unter stark schwankenden Gasbeschaffenheiten und Wasserstoff, Teilvorhaben: Anlagenüberwachung mittels kombinierter optischer und piezoelektronischer Sensorik und Überwachung der Betriebsparameter

Kernthema des beantragten Projektes ist die Vermeidung kritischer Anlagenschwingungen und Reduzierung von Verbrennungspulsationen in thermischen Kraftwerken und Großraumwasserkesseln auf Basis einer zu entwickelnden Methodik, welche unter anderem auf Basis der Signale von UV-Flammenwächtern in der Lage ist, kritische Anlagenzustände zu detektieren. Dies soll insbesondere vor dem Hinblick geschehen, dass zukünftig deutlich höhere Mengen Wasserstoff im Erdgas zu erwarten sind, welche einen deutlichen Einfluss auf die Energiefreisetzung und das Pulsationsverhaltens der Flammen sowie die Effizienz von Kesselanlagen haben können. Durch eine optimierte Analyse von Betriebsparametern und zusätzlichen Daten zur Schwingungsmessung sollen zukünftig Pulsationen direkt bei Auftreten erkannt und ausgeregelt werden können, um den Komponentenschutz zu erhöhen, kritische Anlagenzustände zu vermeiden und einen optimierten Betrieb auch unter Erdgas-Wasserstoffmischungen und bei reinen Wasserstoffbrennern zu ermöglichen. Fokus der Arbeitsinhalte von DBI liegt auf der Integration von Flammenwächtern und Betriebsparametern in die zu entwickelnde Messmethodik, die Bewertung der Energiefreisetzung der Flammen und der Erprobung der entwickelten Methodik im Technikum und bei beteiligten Industriepartner. Außerdem obliegt DBI die Koordination aller beteiligter Unternehmen und Partnern und des Gesamt-Projektes.

Solare Vorwärmung und Drainage, Teilvorhaben: Ternäres Salz und nichtkonzentrierte Solarstrahlung

Automatische Inbetriebnahme und Überwachung von Raumlufttechnischen Anlagen, Teilvorhaben: Implementierung der Regelung und Überwachung

Komplexitätsreduktion für Wärmepumpen-Hybridsysteme der Zukunft, Teilvorhaben: Komplexitätsreduktion und Autoparametrierung

Das Projekt 'Future-Hybrid' soll die Hürden für den Einbau von Hybrid-Wärmepumpen in Bestandsgebäuden erheblich senken. Methodisch wird dies durch die Entwicklung eines komplexitäts-reduzierten Systemkonzepts in Kombination mit einem modularen Zertifizierungssystem erreicht. Dies beinhaltet die Teilintegration, Vorkonfektionierung der Systemkomponenten und eine vereinfachte Zertifizierungsmethodik, welche zu einer Reduktion von Initialkosten führen soll. Darauf aufbauend soll ein angepasstes Verfahren zur Anlagenauslegung und vereinfachten, qualitätssichernden Inbetriebnahme entwickelt werden. Um eine hohe Anlagenperformance während der Nutzungsdauer zu gewährleisten ist auch eine automatisierte Anlagenüberwachung Ziel der Entwicklungen. Dabei sollen Expertenwissen und KI-basierte Ansätze gegeneinander bewertet werden. Randbedingung ist die Umsetzbarkeit auf dem Gerät selbst, um eine hohe Verfügbarkeit auch ohne Cloud-Anbindung zu gewährleisten. In Hinsicht auf perspektivisch verfügbare synthetische Energieträger soll ein Baumuster für ein greenfuel-nutzendes Hybridsystem entwickelt werden. Die entwickelten Komponenten und Werkzeuge werden im Labor sowie in einem Bestandsgebäude erprobt, demonstriert und bewertet.

KI-Methoden für Betrieb und Wartung von bifazialen PV-Anlagen

Ziel des Projekts KIMBIF ist die Hochrechnung (Extrapolation) und Prognose (Forecast) der Erzeugungsleistung von Photovoltaik(PV)-Anlagen mit bifazialen PV-Modulen. Durch die Nutzung des auf der Rückseite einfallenden Lichts erreicht einen höheren Ertrag im Vergleich zu monofazialen Modulen. Die Einstrahlungsverhältnisse auf der Rückseite eines Modulfeldes sind jedoch so komplex, dass die Leistung einer solchen PV-Anlage mit rein physikalischen Modellen nicht mit vertretbarem Aufwand und der erforderlichen Genauigkeit aus den aktuellen Betriebsbedingungen abgeschätzt oder vorhergesagt werden kann Im Projekt werden daher datengetriebene Modelle mit Methoden der künstlichen Intelligenz (KI-Modelle) für Monitoring und Einspeisevorhersage von bifazialen PV-Systemen entwickelt und in einem großen, kommerziellen PV-Park zur Anwendung gebracht. Diese generischen Modelle sollen zum einen durch Mehrfachadaption die Extrapolation von einer begrenzten, detailliert vermessenen Referenzeinheit (PV-Modulstrang oder PV-Teilfeld) auf den gesamten PV-Park erlauben und zum anderen auf andere PV-Anlagen übertragbar sein. Dies beinhaltet auch Verfahren zur kontinuierlichen Adaptierung der KI-Modelle mittels Life-long Learning, um eine nahezu unmittelbare Nutzung nach dem Betriebsstart einer PV-Anlage mit einer limitierten Datenbasis sowie eine fortschreitend verbesserte Anpassung der KI-Modelle an das reale Betriebsverhalten zu ermöglichen. Die KI-Modelle werden zur Ermittlung der erwarteten aktuellen Leistungswerte für einen PV-Park, für die Anlagenüberwachung zur Fehlererkennung auf der Ebene der Teileinheiten und für die vorausschauende Wartungsplanung (predictive maintenance) eingesetzt. Des Weiteren wird mit dem Modell ein Leistungsvorhersagesystem (z.B. 24h-Forecast) unter Verwendung von Wetterprognosen für eine optimierte Betriebsführung des PV-Parks erstellt und im Betriebsleitsystem implementiert und erprobt.

KI-Methoden für Betrieb und Wartung von bifazialen PV-Anlagen, Teilvorhaben: Referenzbildung und Sensorauswahl, Entwicklung und Erprobung von KI-basierten Modellen, Abweichungsanalysen und Ertragsprognosen

Ziel des Projekts KIMBIF ist die Hochrechnung (Extrapolation) und Prognose (Forecast) der Erzeugungsleistung von Photovoltaik(PV)-Anlagen mit bifazialen PV-Modulen. Durch die Nutzung des auf der Rückseite einfallenden Lichts erreicht einen höheren Ertrag im Vergleich zu monofazialen Modulen. Die Einstrahlungsverhältnisse auf der Rückseite eines Modulfeldes sind jedoch so komplex, dass die Leistung einer solchen PV-Anlage mit rein physikalischen Modellen nicht mit vertretbarem Aufwand und der erforderlichen Genauigkeit aus den aktuellen Betriebsbedingungen abgeschätzt oder vorhergesagt werden kann Im Projekt werden daher datengetriebene Modelle mit Methoden der künstlichen Intelligenz (KI-Modelle) für Monitoring und Einspeisevorhersage von bifazialen PV-Systemen entwickelt und in einem großen, kommerziellen PV-Park zur Anwendung gebracht. Diese generischen Modelle sollen zum einen durch Mehrfachadaption die Extrapolation von einer begrenzten, detailliert vermessenen Referenzeinheit (PV-Modulstrang oder PV-Teilfeld) auf den gesamten PV-Park erlauben und zum anderen auf andere PV-Anlagen übertragbar sein. Dies beinhaltet auch Verfahren zur kontinuierlichen Adaptierung der KI-Modelle mittels Life-long Learning, um eine nahezu unmittelbare Nutzung nach dem Betriebsstart einer PV-Anlage mit einer limitierten Datenbasis sowie eine fortschreitend verbesserte Anpassung der KI-Modelle an das reale Betriebsverhalten zu ermöglichen. Die KI-Modelle werden zur Ermittlung der erwarteten aktuellen Leistungswerte für einen PV-Park, für die Anlagenüberwachung zur Fehlererkennung auf der Ebene der Teileinheiten und für die vorausschauende Wartungsplanung (predictive maintenance) eingesetzt. Des Weiteren wird mit dem Modell ein Leistungsvorhersagesystem (z.B. 24h-Forecast) unter Verwendung von Wetterprognosen für eine optimierte Betriebsführung des PV-Parks erstellt und im Betriebsleitsystem implementiert und erprobt.

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