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This paper presents a convolutional neural network (CNN)which can be used for forecasting electricity load profiles 36 hours intothe future. In contrast to well established CNN architectures, the inputdata is one-dimensional. A parameter scanning of network parameters isconducted in order to gain information about the influence of the kernelsize, number of filters, and dense size. The results show that a goodforecast quality can already be achieved with basic CNN architectures.The method works not only for smooth sum loads of many hundredconsumers, but also for the load of apartment buildings
This paper presents a convolutional neural network (CNN) which can be used for forecasting electricity load profiles 36 hours into the future. In contrast to well established CNN architectures, the input data is one-dimensional. A parameter scanning of network parameters is conducted in order to gain information about the influence of the kernel size, number of filters and number of nodes. Furthermore, different dropout methods are applied to the CNN and are evaluated. The results show that a good forecast quality can already be achieved with basic CNN architectures, the dropout improves the forecast. The method works not only for smooth sum loads of many hundred consumers, but also for the load of single apartment buildings.
Brain lesions in language-related cortical areas remain a challenge in the clinical routine. In recent years, the resting-state fMRI (RS-fMRI) was shown to be a feasible method for preoperative language assessment. The aim of this study was to examine whether language-related resting-state components, which have been obtained using a data-driven independent-component-based identification algorithm, can be supportive in determining language dominance in the left or right hemisphere. Twenty patients suffering from brain lesions close to supposed language-relevant cortical areas were included. RS-fMRI and task-based (TB-fMRI) were performed for the purpose of preoperative language assessment. TB-fMRI included a verb generation task with an appropriate control condition (a syllable switching task) to decompose language-critical and language-supportive processes. Subsequently, the best fitting ICA component for the resting-state language network (RSLN) referential to general linear models (GLMs) of the TB-fMRI (including models with and without linguistic control conditions) was identified using an algorithm based on the Dice index. Thereby, the RSLNs associated with GLMs using a linguistic control condition led to significantly higher laterality indices than GLM baseline contrasts. LIs derived from GLM contrasts with and without control conditions alone did not differ significantly. In general, the results suggest that determining language dominance in the human brain is feasible both with TB-fMRI and RS-fMRI, and in particular, the combination of both approaches yields a higher specificity in preoperative language assessment. Moreover, we can conclude that the choice of the language mapping paradigm is crucial for the mentioned benefits.
Im Projekt MAGGIE wurden für das genossenschaftliche historische Stadtquartier „Margaretenau“ in Regensburg Musterlösungen für energieoptimiertes Wohnen mit innovativen Wandaufbauten aus solaraktiven Baukonstruktionen und einer vorhersagebasierten Versorgungstechnologie erforscht.
Dazu wurde ein bestehendes Wohngebäude als Demonstrations- und Versuchsobjekt mit einem neuartigen, besonders effizienten Hybridsystem aus Wärmepumpentechnologie und Kraft- Wärme-Kopplung ausgestattet und untersucht, ergänzt durch eine dynamische Wärmelogistik zur Verringerung von Verteilungsverlusten.
Das System wurde durch ein neu entwickeltes, allgemein einsetzbares Planungs-, Optimierungs- und Steuerungstool ausgelegt und im Betrieb geregelt. Die in Echtzeit laufende Nachoptimierung des Systems während des Betriebs greift dabei auf reale Monitoringdaten zu. Die Einbindung von Nutzerbedarfsprofilen, Strombörse und Wetterdaten in die Steuerung gestattet einen dynamischen und perspektivischen Anlagenbetrieb zur Maximierung der Solar- und Umweltwärme-Anteile der Energieversorgung und leistet damit einen wirksamen Beitrag zu einem emissionsarmen, klimafreundlichen Gebäudebetrieb.
Für die denkmalgerechte Modernisierung der historischen Fassaden wurde ein solaraktives und solaradaptives Außenputzsystem entwickelt und in der Realität getestet. Am Bestandsgebäude kam anstelle eines Wärmedämmverbundsystems ein innovativer Dämmputz mit Mikrohohlglaskugeln zum Einsatz.
Die Skalierbarkeit erlaubt eine abschnittsweise Modernisierung des gesamten Ensembles über mehrere Jahre. Durch die hohe Energieeffizienz wird die Warmmiete für die Bewohner der genossenschaftlichen Siedlung durch die Modernisierungsmaßnahmen nicht erhöht, so dass auch nach der Modernisierung ein bezahlbares Wohnen sichergestellt wird.
Im Projekt MAGGIE wurden für das genossenschaftliche historische Stadtquartier „Margaretenau“ in Regensburg Musterlösungen für energieoptimiertes Wohnen mit innovativen Wandaufbauten aus solaraktiven Baukonstruktionen und einer vorhersagebasierten Versorgungstechnologie erforscht.
Dazu wurde ein bestehendes Wohngebäude als Demonstrations- und Versuchsobjekt mit einem neuartigen, besonders effizienten Hybridsystem aus Wärmepumpentechnologie und Kraft- Wärme-Kopplung ausgestattet und untersucht, ergänzt durch eine dynamische Wärmelogistik zur Verringerung von Verteilungsverlusten.
Das System wurde durch ein neu entwickeltes, allgemein einsetzbares Planungs-, Optimierungs- und Steuerungstool ausgelegt und im Betrieb geregelt. Die in Echtzeit laufende Nachoptimierung des Systems während des Betriebs greift dabei auf reale Monitoringdaten zu. Die Einbindung von Nutzerbedarfsprofilen, Strombörse und Wetterdaten in die Steuerung gestattet einen dynamischen und perspektivischen Anlagenbetrieb zur Maximierung der Solar- und Umweltwärme-Anteile der Energieversorgung und leistet damit einen wirksamen Beitrag zu einem emissionsarmen, klimafreundlichen Gebäudebetrieb.
Für die denkmalgerechte Modernisierung der historischen Fassaden wurde ein solaraktives und solaradaptives Außenputzsystem entwickelt und in der Realität getestet. Am Bestandsgebäude kam anstelle eines Wärmedämmverbundsystems ein innovativer Dämmputz mit Mikrohohlglaskugeln zum Einsatz.
Die Skalierbarkeit erlaubt eine abschnittsweise Modernisierung des gesamten Ensembles über mehrere Jahre. Durch die hohe Energieeffizienz wird die Warmmiete für die Bewohner der genossenschaftlichen Siedlung durch die Modernisierungsmaßnahmen nicht erhöht, so dass auch nach der Modernisierung ein bezahlbares Wohnen sichergestellt wird.
Background:
Brain lesions in language-related cortical areas remain a challenge in the clinical routine. In recent years the resting-state fMRI (rs-fMRI) was shown to be a feasible method for preoperative language assessment. The aim of this study was to examine whether language-related resting-state components, which have been obtained using a data-driven independent-component-based identification algorithm, can be supportive in determining language dominance in the left or right hemisphere.
Methods:
Twenty patients suffering from brain lesions close to supposed language relevant cortical areas were included. Rs-fMRI and task-based (tb-fMRI) were performed for the purpose of preoperative language assessment. Tb-fMRI included a verb generation task with an appropriate control condition (a syllable switching task) to decompose language critical and language supportive processes. Subsequently, the best fitting ICA component for the resting-state language network (RSLN) referential to general linear models (GLMs) of the tb-fMRI (including models with and without linguistic control conditions) was identified using an algorithm based on the Dice-index.
Results:
The RSLNs associated with GLMs using a linguistic control condition led to significantly higher laterality indices than GLM baseline contrasts. LIs derived from GLM contrasts with and without control conditions alone did not differ significantly.
Conclusion:
In general, the results suggest that determining language dominance in the human brain is feasible both with tb-fMRI and rs-fMRI, and in particular, the combination of both approaches yields a higher specificity in preoperative language assessment. Moreover, we can conclude that the choice of the language mapping paradigm is crucial for the mentioned benefits.
For a totally enclosed fan-cooled induction machine, two methods of numerical analysis are compared with measurements. The first numerical method is based on computational fluid dynamics (CFDs) and the second one uses a thermal equivalent circuit (TEC). For the analysis based on CFD, a 3-D induction machine including housing is modeled. The numeric solution of the flow equations is determined for stationary temperature distributions. For the TEC, a discretized one-and-a-half-dimensional model of the induction machine is considered. With the TEC model, stationary and transient operating conditions can be simulated. Measurement results are determined by iron-copper-nickel sensors embedded in the stator winding and the housing, as well as by an IR sensor for measuring the rotor temperature. With these measurement signals, stationary and transient operating conditions can be analyzed. For stationary operating conditions, additionally, the housing temperatures are determined by an IR camera. The investigated simulation and measurement methods reveal different local and global temperatures, and thus, only certain aspects and characteristics of the obtained temperatures can be compared. Nevertheless, certain conclusions can be drawn from comparing these aspects considering the actual restrictions of each of the applied methods.