Die vorliegende Arbeit beschreibt die Entwicklung einer modellprädiktiven Regelung zur Flexibilisierung des Energiebezugs zum Heizen und Kühlen in Gebäuden. Damit sind Gebäude in der Lage an einem Lastmanagement teilzunehmen. Für die Optimierung der Betriebszeiten für Heizen und Kühlen ist ein Modell des Gebäudes und der Anlagentechnik notwendig. Um für eine reale Umsetzung den Aufwand und die Kosten für die Modellerstellung zu vermeiden, wird ein universal anpassbares adaptives Gebäudemodell auf Basis neuronaler Netze entwickelt und optimiert. Die Ergebnisse zeigen, dass das Modell bereits nach wenigen Tagen Lernzeit in der Lage ist einen kostenoptimalen Fahrplan zu erstellen und gleichzeitig die Anforderungen an die thermische Behaglichkeit einzuhalten.
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Die vorliegende Arbeit beschreibt die Entwicklung einer modellprädiktiven Regelung zur Flexibilisierung des Energiebezugs zum Heizen und Kühlen in Gebäuden. Damit sind Gebäude in der Lage an einem Lastmanagement teilzunehmen. Für die Optimierung der Betriebszeiten für Heizen und Kühlen ist ein Modell des Gebäudes und der Anlagentechnik notwendig. Um für eine reale Umsetzung den Aufwand und die Kosten für die Modellerstellung zu vermeiden, wird ein universal anpassbares adaptives Gebäudemodell au...
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