{"id":986,"date":"2024-06-03T10:24:41","date_gmt":"2024-06-03T08:24:41","guid":{"rendered":"https:\/\/www.asimute.uha.fr\/de\/?p=986"},"modified":"2024-06-13T11:23:31","modified_gmt":"2024-06-13T09:23:31","slug":"multikriterielle-optimierung-zur-effizienten-steuerung-der-heizungsanlagen-von-wohngebauden","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.asimute.uha.fr\/de\/2024\/06\/03\/multikriterielle-optimierung-zur-effizienten-steuerung-der-heizungsanlagen-von-wohngebauden\/","title":{"rendered":"Multikriterielle Optimierung zur effizienten Steuerung der Heizungsanlagen von Wohngeb\u00e4uden"},"content":{"rendered":"\t\t
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\n\t\t\t\t\tForschung koordiniert durch Karlsruher Institut f\u00fcr Technologie<\/span>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Das ASIMUTE-Projekt untersucht Methoden zur Verbesserung der effizienten und sicheren Energienutzung und -speicherung, wobei die Endnutzer in jeder Phase aktiv einbezogen werden. Ziel ist es, ein harmonisches Gleichgewicht zwischen dem Energieverbrauch und der Produktionskapazit\u00e4t erneuerbarer Energien herzustellen, wobei verschiedene Speicherm\u00f6glichkeiten in Betracht gezogen werden. In diesem Arbeitspaket entwickeln wir Methoden f\u00fcr den effizienten Betrieb der Heizungsanlagen von Geb\u00e4uden. Die Aktivit\u00e4ten innerhalb dieses Arbeitspakets sollen w\u00e4hrend der gesamten Projektlaufzeit kontinuierlich stattfinden.<\/p>

Der Geb\u00e4udesektor ist ein bedeutender Emittent von Treibhausgasen. Da ein Gro\u00dfteil dieser Emissionen durch die Bereitstellung von W\u00e4rme verursacht wird, besteht ein erh\u00f6hter Bedarf an einer optimalen Steuerung und Auslegung von Heizsystemen in Geb\u00e4uden. Die derzeitige Gasversorgungssituation stellt auch eine gro\u00dfe Herausforderung f\u00fcr die Versorgungssicherheit im Energiesystem dar. Die Steigerung der Effizienz von Heizungsanlagen ist daher eine zentrale Aufgabe in Haushalten, um den Energiebedarf zu senken, eine Reduzierung der Emissionen zu erreichen und zu einer effizienten Energienutzung beizutragen.<\/p>

Da bei der Bestimmung des optimalen Heizungsbetriebs eines Wohngeb\u00e4udes Zielkonflikte verschiedener Stakeholder (Energiekosten, CO2-Emissionen, Reduktion der elektrischen Spitzenlast, thermische Behaglichkeit, Gas- oder \u00d6lverbrauch) auftreten, werden Ans\u00e4tze aus dem Bereich der multikriteriellen Optimierung angewendet. Die verwendeten Methoden erm\u00f6glichen es L\u00f6sungen in einen mehrdimensionalen Zielraum zu finden, die sowohl optimale Trade-off-L\u00f6sungen als auch ideale Potenziale f\u00fcr einzelne Ziele aufzeigt.
Wir entwickeln und untersuchen verschiedene Ans\u00e4tze zur L\u00f6sung von multikriteriellen Optimierungsproblemen f\u00fcr den Einsatz flexibler elektrischer Lasten in Wohngebieten. Ein besonderer Fokus liegt dabei auf elektrischen Heizger\u00e4ten (z.B. W\u00e4rmepumpen).<\/p>

Die erste Aufgabe umfasst die Erstellung von Modellen f\u00fcr verschiedene Geb\u00e4udetypen. Ein besonderer Schwerpunkt liegt dabei auf der Modellierung des W\u00e4rme- und Strombedarfs und verschiedener Heizsysteme wie W\u00e4rmepumpen, Gas- und \u00d6lheizungen sowie elektrische Zusatzheizungen. Dar\u00fcber hinaus werden die Abh\u00e4ngigkeiten der Heizungssteuerung von Flexibilit\u00e4tsoptionen f\u00fcr Strombedarf und -erzeugung, wie Elektrofahrzeuge, Batteriespeicher und PV-Anlagen, ber\u00fccksichtigt. Der Umfang des Modells umfasst repr\u00e4sentative Wohngeb\u00e4udebest\u00e4nde f\u00fcr die verschiedenen L\u00e4nder in Bezug auf Alter, Gr\u00f6\u00dfe, D\u00e4mmstandards und Heiztechnologien. Darauf aufbauend werden multikriterielle Optimierungsprobleme sowohl f\u00fcr einzelne Geb\u00e4ude als auch f\u00fcr ein ganzes Wohnviertel definiert und eine Simulationsumgebung erstellt.<\/p>

Die Hauptaufgabe besteht darin, verschiedene Methoden zur multikriteriellen Optimierung zu entwickeln und zu untersuchen und damit effiziente L\u00f6sungsmethoden f\u00fcr die Steuerung von Haushaltssystemen zu evaluieren. Lokale Suchverfahren in Kombination mit maschinellem Lernen erscheinen ein vielversprechender Ansatz zu sein, um eine gute Ann\u00e4herung der Trade-off-L\u00f6sungen (Pareto-Front) zwischen den verschiedenen Zielen in angemessener Laufzeit zu finden.<\/p><\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Karlsruher Institut f\u00fcr Technologie<\/span><\/p>

76131 Karlsruhe<\/p>

Deutschland<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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\n\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\tInternetseite\t\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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