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Agentensysteme zur intelligenten und robusten Steuerung komplexer Energiesysteme in Nicht-wohngebäuden als Bestandteil des übergeordneten Energiesystems

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Stefan Dähling

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Stefan Dähling

Team Energy Management Systems and Data Analytics

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+49 241 80 49614

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Laufzeit: 3 Jahre (05/2019 – 04/2022)
Projektpartner:

  • RWTH Aachen, E.ON Energy Research Center, Institute for Energy Efficient Buildings and Indoor Climate
  • Robert Bosch GmbH, Future Systems for Building Technology, Management & Automation
  • Friederich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg, Lehrstuhl für Regelungstechnik

Die große Komplexität von Energiesystemen im Bereich der Nicht-Wohngebäude führt in der Praxis zu Schwierigkeiten einen effizienten Betrieb unter Berücksichtigung von Komfortansprüchen zu realisieren. Stand der Technik ist eine zentrale Steuerung bzw. Regelung des Gebäudeenergiesystems. Aufgrund der Systemkomplexität werden dabei jedoch die einzelnen Subsysteme nicht ausreichend mit anderen Anlagenteilen abgestimmt, um einen robusten und effizienten Betrieb zu ermöglichen.

Im verfolgten Lösungsansatz wird die Komplexität durch die Verteilung der Aufgaben auf einzelne Software-Agenten reduziert. Agenten sind hierbei abgrenzbare Einheiten mit dem Bestreben definierte Ziele selbständig zu erreichen. Dazu ist die Kommunikation mit anderen Agenten und der Umgebung notwendig. In einem Agentensystem lösen verschiedene Agenten gemeinsam eine oder mehrere Aufgaben.

Ziel des Projekts ist die Entwicklung eines Agentensystems für den Nichtwohnbereich zur Erhöhung der Zuverlässigkeit, Langlebigkeit sowie Effizienz der eingesetzten Komponenten. Dazu müssen zunächst Bewertungskriterien festgelegt und für eine bedarfsgerechte Energiebereitstellung Nutzermodelle entwickelt werden. Zusätzlich wird untersucht, wie vorhandene Flexibilität im Betrieb des Gebäudes zur Unterstützung des elektrischen Verteilnetzes eingesetzt werden kann. Anschließend werden die Agenten im Rahmen einer Testplattform implementiert. Dabei soll das Agentensystem sich automatisch konfigurieren und die verschiedenen Komponenten selbstlernend sowie prädiktiv steuern bzw. regeln. Im Anschluss von Simulationen der entwickelten Agenten, erfolgt die Demonstration des entwickelten Agentensystems in einem Bürogebäude. Die erzielten Ergebnisse werden in Bezug auf die festgelegten Bewertungsgrößen mit dem Stand der Technik verglichen.

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Wir danken für die finanzielle Unterstützung durch das BMWi (Bundesministerium für Wirtschaft und Energie), Förderkennzeichen 03ET1495A.