Regelalgorithmen für thermisch aktivierte Bauteile
Im Rahmen eines Kooperationsprojektes mit der Hochschule Offenburg untersucht die FH Köln die Entwicklung und Anwendung von Optimierungsverfahren für den Einsatz in der Gebäudeautomation unter prädikativen Betriebsverfahren.
Forschungsinitiative Zukunft Bau
Verbesserung von Energieeffizienz und Komfort im Gebäudebetrieb
durch den Einsatz prädiktiver Betriebsverfahren (PräBV)
Algorithmus zur Regelung von TABs (Bild: W. Schellong, TH Köln)Es werden lernfähige Algorithmen auf der Basis von Regressionsmodellen (RM) und künstlichen neuronalen Netzen (ANN) entwickelt zur Berechnung der Beziehung zwischen Klimadaten aus Wetterprognosen und den Wärme-/Kühlmengen für Thermisch aktivierte Bauteile (TABS).
Die Lernfähigkeit besteht daran, dass eine Rückkopplung der Regelstrecke mit gemessenen Raumtemperaturen realisiert wird und eine Anpassung der Steuerfunktion im laufenden Betrieb möglich ist. Der Algorithmus soll auf dieser Weise adaptiv bei unterschiedlichen Gebäuden oder bei einem geänderten Nutzungsverhalten des gleichen Gebäudes eingesetzt werden können.