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Date
2021Author
Hechelmann, Ron-HendrikSubject
620 Engineering KältetechnikKlimatechnikOptimierungSimulationProzessoptimierungTeillastbetriebEnergieeinsparungMetadata
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Buch
Prädiktive simulationsgestützte Optimierung eines Kälteversorgungssystems
Prädiktive simulationsgestützte Optimierung eines Kälteversorgungssystems
Industrielle Implementierungsstrategien
Abstract
Die steigenden Kühlenergiebedarfe, die Zuwachsraten von Kälteanlagen und die steigenden Temperaturen begründen eine energieeffiziente und energiekostensparende Steuerung und Regelung für Kälteversorgungssysteme im Bereich der Gebäudeklimatisierung und Prozesskälte zur Erreichung der Klimaschutzziele. In dieser Dissertation werden die kostengünstigsten, energie- und klimaeffizientesten Betriebsweisen von Kältebereitstellungstechnologien in einem System ermittelt. Hierzu wird eine prädiktive simulationsgestützte, mathematische Optimierung verwendet. Aufgrund der individuellen Betriebseigenschaften der Kältemaschinen werden in dieser Arbeit selbstlernende Kennlinienmodelle als Grundlage für die prädiktive Optimierung verwendet. Die Laborergebnisse belegen, dass eine direkte Kopplung zwischen der prädiktiven simulationsgestützten Optimierung und der Maschinensteuerung für ein reales Kälteversorgungssystem technisch möglich sind und ein Energieeinspar- und Kosteneinsparpotenzial besteht.
Die Fallstudien für einen kunststoffverarbeitenden und einen fleischverarbeitenden Betrieb zeigen, dass die Ergebnisse der Optimierung nutzbar sind, um eine Expertenregelung zu implementieren
Die Fallstudien für einen kunststoffverarbeitenden und einen fleischverarbeitenden Betrieb zeigen, dass die Ergebnisse der Optimierung nutzbar sind, um eine Expertenregelung zu implementieren
Additional Information
Zugleich: Dissertation, Universität Kassel, 2020Druckausgabe
Link zu kassel university pressCitation
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author={Hechelmann, Ron-Hendrik},
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2021-03-12T09:11:41Z 2021-03-12T09:11:41Z 2021 doi:10.17170/kobra-202012212778 http://hdl.handle.net/123456789/12622 Zugleich: Dissertation, Universität Kassel, 2020 ger kassel university press Namensnennung - Weitergabe unter gleichen Bedingungen 4.0 International http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/ Kälteversorgung Mathematische Optimierung Kennlinienmodelle effiziente Betriebsweise Teillast 620 Prädiktive simulationsgestützte Optimierung eines Kälteversorgungssystems Buch Die steigenden Kühlenergiebedarfe, die Zuwachsraten von Kälteanlagen und die steigenden Temperaturen begründen eine energieeffiziente und energiekostensparende Steuerung und Regelung für Kälteversorgungssysteme im Bereich der Gebäudeklimatisierung und Prozesskälte zur Erreichung der Klimaschutzziele. In dieser Dissertation werden die kostengünstigsten, energie- und klimaeffizientesten Betriebsweisen von Kältebereitstellungstechnologien in einem System ermittelt. Hierzu wird eine prädiktive simulationsgestützte, mathematische Optimierung verwendet. Aufgrund der individuellen Betriebseigenschaften der Kältemaschinen werden in dieser Arbeit selbstlernende Kennlinienmodelle als Grundlage für die prädiktive Optimierung verwendet. Die Laborergebnisse belegen, dass eine direkte Kopplung zwischen der prädiktiven simulationsgestützten Optimierung und der Maschinensteuerung für ein reales Kälteversorgungssystem technisch möglich sind und ein Energieeinspar- und Kosteneinsparpotenzial besteht. Die Fallstudien für einen kunststoffverarbeitenden und einen fleischverarbeitenden Betrieb zeigen, dass die Ergebnisse der Optimierung nutzbar sind, um eine Expertenregelung zu implementieren open access Hechelmann, Ron-Hendrik 2020-02-28 XVI, 131, XVII-XLVII Produktion & Energie ;; Band 22 Kassel, Universität Kassel, Fachbereich Maschinenbau Hesselbach, Jens (Prof. Dr.) Wünsch, Olaf (Prof. Dr.) Kassel 978-3-7376-0871-8 Kältetechnik Klimatechnik Optimierung Simulation Prozessoptimierung Teillastbetrieb Energieeinsparung Industrielle Implementierungsstrategien publishedVersion Produktion & Energie Band 22 true 29,00 Produktion & Energie Naturwissenschaft, Technik, Informatik, Medizin Dissertation FB 15 / Maschinenbau Softcover Din A5
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