Erforschung, Konzeption und Entwicklung eines intelligenten Regelungssystems für Niedertemperaturheizungen durch den Einsatz neuer vollvariabler Heizkreisventile (InRegValve)

Das Vorhaben InRegValve führt die gewünschte Raumtemperatur mit den raumspezifischen Gegebenheiten hinsichtlich eingetragener Wärmelast und Wärmebrücken zusammen und regelt durch Variation der Ventilstellung (raumspezifischer Volumenstrom) sowie unter Berücksichtigung des mittels Künstlicher Intelligenz (KI) errechneten Wärmebedarfs den Heizkessel-Sollwert (Durchflussmenge dann Vorlauftemperatur) ein. Es erfolgt ein kontinuierlicher Soll-Ist-Abgleich hinsichtlich der zeitlich günstigsten Parameterkombination von Durchflussmenge und Vorlauftemperatur unter Beachtung des KI-simulierten thermischen Raumverhaltens. Auf Grundlage dieser raumspezifischen Regelung werden im nächsten Schritt die energetisch optimalen „Globalparameter“ (Vorlauftemperatur, Volumenstrom, zeitliches Heizungsregime und Heizkurve) für die Heizkesselsteuerung mit Hilfe des zugrundeliegenden Multi- Agenten-Systems berechnet. Die aktuell verbreitete Führungsgröße Außentemperatur wird vom Volumenstrom als primärer globaler Regelungsparameter verdrängt und der Energiebedarf des Heizungssystems durch Absenkung der Vorlauftemperatur entsprechend sinken. Daneben ermöglicht der Einsatz des Multi-Agenten-Systems die Erkennung und Ausschöpfung systemübergreifender Optima (Raum, Etage, Gebäude, etc). Hierfür werden die einzelnen Raumtemperaturen und die Raumpriorität aus Gebäudesicht hinsichtlich tageszeitabhängiger Solltemperatur sowie umsetzbarer Vorlauftemperaturen (Maximalwert für das System Heizkessel) mit maximalen Volumenströmen (Maximalwert für das System Heizkessel) als Ausgangsparameter definiert (Parameter für die Startsimulationen). Auf dieser Grundlage werden anschließend raumspezifische Heizkurven mit Prognosemodellen berechnet, die Ventilstellungen abgeleitet und die globalen zur Heizkesselsteuerung erforderlichen Parameter angepasst.

Arbeit am InfAI

Das InfAI entwickelt im Projekt ein KI-basiertes Multi-Agenten-System zur optimierten Regelung und treibt zugleich den Erkenntnisgewinn in der Analyse von Zeitreihendaten voran. Die Ergebnisse fließen in wissenschaftliche Publikationen, Lehre und den Wissenstransfer ein und stärken die nachhaltige Positionierung des InfAI als Forschungspartner im Bereich intelligenter Energiesysteme.

Förderkennzeichen
01LY2504C

• Fertigungsmittelbau GmbH
• EPM Elekro-Projekte Mittweida GmbH