Prädiktive simulationsgestützte Optimierung eines Kälteversorgungssystems

Hechelmann, Ron-Hendrik

dc.date.accessioned	2021-03-12T09:11:41Z
dc.date.available	2021-03-12T09:11:41Z
dc.date.issued	2021
dc.identifier	doi:10.17170/kobra-202012212778
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/123456789/12622
dc.description	Zugleich: Dissertation, Universität Kassel, 2020	ger
dc.language.iso	ger	ger
dc.publisher	kassel university press
dc.rights	Namensnennung - Weitergabe unter gleichen Bedingungen 4.0 International	*
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/	*
dc.subject	Kälteversorgung	ger
dc.subject	Mathematische Optimierung	ger
dc.subject	Kennlinienmodelle	ger
dc.subject	effiziente Betriebsweise	ger
dc.subject	Teillast	ger
dc.subject.ddc	620
dc.title	Prädiktive simulationsgestützte Optimierung eines Kälteversorgungssystems	ger
dc.type	Buch
dcterms.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	ger
dcterms.accessRights	open access
dcterms.creator	Hechelmann, Ron-Hendrik
dcterms.dateAccepted	2020-02-28
dcterms.extent	XVI, 131, XVII-XLVII
dcterms.isPartOf	Produktion & Energie ;; Band 22	ger
dc.contributor.corporatename	Kassel, Universität Kassel, Fachbereich Maschinenbau	ger
dc.contributor.referee	Hesselbach, Jens (Prof. Dr.)
dc.contributor.referee	Wünsch, Olaf (Prof. Dr.)
dc.publisher.place	Kassel
dc.relation.isbn	978-3-7376-0871-8
dc.subject.swd	Kältetechnik	ger
dc.subject.swd	Klimatechnik	ger
dc.subject.swd	Optimierung	ger
dc.subject.swd	Simulation	ger
dc.subject.swd	Prozessoptimierung	ger
dc.subject.swd	Teillastbetrieb	ger
dc.subject.swd	Energieeinsparung	ger
dc.title.subtitle	Industrielle Implementierungsstrategien	ger
dc.type.version	publishedVersion
dcterms.source.series	Produktion & Energie	ger
dcterms.source.volume	Band 22	ger
kup.iskup	true
kup.price	29,00
kup.series	Produktion & Energie
kup.subject	Naturwissenschaft, Technik, Informatik, Medizin
kup.typ	Dissertation
kup.institution	FB 15 / Maschinenbau
kup.binding	Softcover
kup.size	Din A5