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Echtzeit-Identifikation von Abwärme in industriellen Energienetzen durch Ansätze des maschinellen Lernens

Aufgabenstellung

Neben der Stromwende muss in Deutschland auch die Wärmewende gedacht und angegangen werden, um die Klimaziele noch erreichen zu können. Zur Versorgung von Wohnquartieren kommt hierbei zukünftig Fernwärmenetzen eine entscheidende Bedeutung zu. Gleichsam fallen in industriellen Prozessen erhebliche Abwärmemengen an, die heutzutage größtenteils ungenutzt an die Umgebung abgegeben oder mit zusätzlichen Energieaufwand rückgekühlt werden müssen.

(Energie-)Datenerfassungssysteme in Smarten Fabriken liefern umfangreiche Datenreihen zu Energieflüssen und Produktionsinformationen, welche zu Prognosezwecken verwendet werden können. Um einen industriellen Betrieb nun energieeffizient und –flexibel an ein Fernwärmenetz anzuschließen, bedarf es exakter Analysemethoden zur Identifikation von Abwärme in Fabrikinternen Wärmenetzen. Ausgehend von intelligent verdichteten und analysierten Daten sowie charakteristischen Lastgängen soll ein echtzeitfähiges Analysemodell der anfallenden und nutzbaren Abwärme basierend auf Ansätzen des maschinellen Lernens erstellt werden.

Schwerpunkte

Das Arbeitspaket umfasst folgende Punkte:

  • Literaturrecherche zum Stand der Technik von Verfahren zur Analyse von Wärmenetzen (mit Schwerpunkt auf Machine-Learning-Ansätzen),
  • Auswahl geeigneter Verfahren des maschinellen Lernens zur Entwicklung der Analysemodelle anhand geeigneter Kriterien,
  • Festlegen der Systemgrenze, Ermittlung der Einflussfaktoren und Auswahl der relevanten Datensätze für Abwärme in industriellen themischen Netzen,
  • Entwicklung von Machine-Learning-basierten Analysemodellen zur echtzeitfähigen Abschätzung der industriellen Abwärme,
  • Validierung der Modelle mittels Messdaten der ETA Fabrik anhand geeigneter Kriterien.

Stichworte: Industrielle Abwärme, maschinelles Lernen, Energieeffizienz und-flexibilität

Notwendige Vorkenntnisse

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