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M. Killian, M. Kozek:
"Energieeffizientes prädiktives Regelungskonzept für ein modernes multi-zonen Bürogebäude (SmartMSR)";
Talk: Blickpunkt Forschung: Energie@TU Wien, Wien; 2016-10-17.

Der Energieverbrauch im Gebäudesektor hat mit rund 40% einen ganz wesentlichen Anteil am nationalen und internationalen Energiekonsum. Aus verschiedenen Quellen geht hervor, dass mit intelligenten Automatisierungssystemen der Energieeinsatz in Wohnhäusern signifikant reduziert werden kann.
Es ist ohne aufwendige bauliche Maßnahmen möglich den Energieverbrauch und den CO2-Ausstoß für Gebäudeheizung und -kühlung sowohl in Neubauten als auch in Bestandsgebäuden mit intelligenten Automatisierungssystemen zu reduzieren (bis zu 40%). Besonders geeignet hierfür ist die modellprädiktive Regelung, welche zukünftige Störgrößen wie Wetter, Strahlung, und NutzerInnenverhalten explizit in ihrer Optimierung berücksichtig.

Im gegenständlichen Projekt wurde ein neues Methodenset zur prädiktiven Regelung des Energieeinsatzes in komplexen Bürogebäuden entwickelt. Im Gegensatz zu Ansätzen, welche Fokus auf die Simulation eines konkreten Gebäudes und die präzise Auslegung des Reglers auf das daraus resultierende theoretische Modell legen, wurden die einzelnen Werkzeuge und deren Schnittstellen für den wiederholbaren Einsatz im realen, industriellen Umfeld konzipiert. Eine gegenüber Modellunsicherheiten robuste modellbasierte prädiktive Regelung unter Einbeziehung stochastischer Störgrößen wie Wetter- oder Nutzungseinflüssen erzielte im Vergleich zu herkömmlichen Regelungskonzepten einen optimierten Betriebszustand. Besonderer Wert wird auf die leichte Einbeziehung alternativer Energiequellen wie Solarstrom, Erdwärme oder die Anbindung an Microgrids gelegt. Da die zugehörige nichtlineare stochastische Optimierungsaufgabe im Allgemeinen nicht geschlossen zu lösen ist, bedarf es geeigneter Methoden, welche speziell auf die vorliegende Klasse von Problemen zugeschnitten sind. Die einander widersprechenden Anforderungen wie Kostenminimierung bei gleichzeitiger Maximierung des Nutzerkomforts, sowie Beschränkungen im System können vom Bediener zur Laufzeit geändert werden. Somit entsteht ein intuitiver Zugang zur Regelung des gesamten Heiz-, Kühl- sowie Lüftungssystems des jeweiligen Gebäudes. Überdies wird durch das robuste Design eine kürzere Inbetriebnahme-Phase und damit ein zukünftiger Wettbewerbs- und Kostenvorteil für den Industriepartner ermöglicht.

Außerdem soll in dem nachfolge Projekt (intelliEE Home - Intelligentes energieeffizientes Eigenheim) eine intelligente modellprädiktive Regelung für ein Heim-Automatisierungssystem entworfen werden. Um mit geringstem Aufwand eine bestmögliche Anpassung an die spezielle Anwendung zu erhalten, wird neben dem prädiktiven Regelungskonzept auch ein selbstlernendes adaptives Modell des Gebäudes und des NutzerInnenverhaltens angepasst. Das selbstlernende Modell ist in der Lage durch Adaption an das NutzerInnenverhalten Modellfehler zu korrigieren und sich selbst im laufenden Betrieb neu zu parametrieren. Neben dem adaptiv-prädiktiven Regler liegt der Schwerpunkt der wissenschaftlichen Problemstellung auf einem geeigneten Datenverarbeitungsalgorithmus.

Gebäude; Energie; Gebäudeautomatisierung; model predictive control, non-linear system