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    Chair of Computer Science VI - Artificial Intelligence and Applied Computer Science

    KI-Nergy: Intelligente Heizungsanlagenüberwachung und Optimierung

    Heizungsanlage (links) und Vergleich ausgewählter Param. der Heizungsanlage und der Simulation nach Kalibrierung des Modells (rechts): Puffervorlauftemperatur (gemessen: schwarz; simuliert: blau) und Kesselrücklauftemperatur (gemessen: grün; simuliert: rot)

    Ziele

    Studien zufolge verbrauchen etwa 75% der in Deutschland betriebenen Wärmeerzeugungsanlagen in Immobilien zu viel Energie. Es soll ein Entscheidungsunterstützungssystem entwickelt werden, das herstellerunabhängig Sensordaten interpretieren und Lösungsvorschläge für Handwerker entwickeln kann, um die Energie-Effizienz der Heizungsanlage zu verbessern.

    Ansprechpartner:  Kirill Djebko,  Frank Puppe

    Forschungsschwerpunkt: Automatische Kalibrierung eines Simulationsmodell an Sensormesswerte einer Heizungsanlage

    Förderung: Bund; 7. Energieforschungsprogramm der Bundesregierung im Förderbereich im Förderbereich: Gebäude und Quartiere

    Weitere Partner: Ener-IQ GmbH, Hamburg; SEnerCon GmbH, Berlin, Universität Würzburg Prof. Dietmar Seipel, Wissensbasierte Systeme.

    Laufzeit: 01.11.2019 – 30.06.2023