Verbesserung der Systemeffizienz von thermischen Netzen durch intelligente, datengetriebene Lastmanagementmethoden

 

Thermische Netze sind aufgrund des dynamischen Lastverhaltens äußerst komplexe und somit schwer optimierbare Systeme.Das Lastmanagement erfolgt daher oft nur bedarfsorientiert und die von der Leittechnik zur Verfügung gestellten Messdaten werden kaum zur systematischen Betriebsoptimierung herangezogen. Gleichzeitig führt die fortschreitende Digitalisierung zu domänenübergreifenden Datenquellen mit neuen Möglichkeiten einer ganzheitlichen, automatisierten Betriebsoptimierung. Innerhalb des Projektes werden daher neue Algorithmen zur datengetriebenen Last- und Prognosemodellierung abgeleitet und darauf aufbauend ein intelligentes Lastmanagement für Fernwärmenetze entwickelt.

Laufzeit: 04/2019 – 09/2021

Fördergeber, Forschungs- und Kooperationspartner

Fördergeber

Projektpartner

      • Güssing Energy Technologies GmbH (Konsortialführung)
      • AEE - Institut für Nachhaltige Technologien
      • BLUE SKY Wetteranalysen Traunmüller u. Reingruber OG
      • PEWO Energietechnik GmbH
      • Schneid Ges.m.b.H.
      • TB Harald Kaufmann GmbH

      Projektmitarbeiter und Projektleiter

      Projektleiter

      • Christian Heschl
        Prof.(FH) DI(FH) Dr. Christian Heschl
        Energie-Umweltmanagement
        Campus Pinkafeld

        Schwerpunkte in Forschung und Lehre:
        Gebäudetechnik, Sorptionstechnik, Thermodynamik, Wärme- und Stofftransport, Computational Fluid Dynamics (CFD)

      Projektmitarbeiter

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