Refine
Year of publication
Document Type
- Conference Proceeding (5)
- Contribution to a Periodical (4)
- Article (peer reviewed) (3)
- Report (2)
- Other (1)
- Working Paper (1)
Has Fulltext
- no (16)
Is part of the Bibliography
- no (16) (remove)
Keywords
- Energieeffizienz (4)
- HVAC (2)
- Wärmepumpen (2)
- fault detection (2)
- Architektur (1)
- Cyclopropane (1)
- Energiewende (1)
- Fridays for Future (1)
- Gas-Absorption (1)
- Gebäudehüllen (1)
Institute
- Fakultät für Angewandte Natur- und Geisteswissenschaften (16) (remove)
The applications for occupancy detection range from controlling building automation and systems, determining heat transfer coefficients and even assessing the risk of infection in rooms. Studies in the literature use various statistical models, physical models and machine learning techniques to detect occupancy. All these methods require data for training the occupancy detection models. However, data generation is time-consuming and expensive. This study demonstrates the feasibility of using simulated learning data. Using three different data sources, we tested the suitability of different methods for generating learning data. We conducted two experiments in two office spaces with a real user and an artificial user, and we generated a third data set using a building simulation model. In addition, this study compares two different machine learning approaches (Random Forest and LASSO) using environmental parameters. Both machine learning approaches could develop models with a sensitivity of at least 83 % and a specificity of at least 97 % with both training data sets. This work shows that it is possible to determine the presence in rooms using simulated data. The results compared to measured data were just slightly less accurate, and the added value due to the lower effort was considerable
Als fairer Beitrag Deutschlands zur Einhaltung der globalen 1,5-Grad-Grenze werden 16 Orientierungspunkte für eine klimaverträgliche Energieversorgung vorgestellt. Es wird davon ausgegangen, dass hierfür die deutschen energiebedingten CO2-Emissionen in etwa 15 Jahren weitgehend auf Null sinken müssen. Energieeinsparung hilft, den notwendigen Ausbau von regenerativen Erzeugungskapazitäten zu verringern. Der Verkehrssektor kann ebenso wie die Bereiche Prozess- und Gebäudewärme hierzu wesentlich beitragen. Die Kernenergie ist mit großen Risiken belastet und kann nicht hinreichend schnell aufgebaut werden. Biomasse in Form von Energiepflanzen zu nutzen, ist ineffizient und steht im Konflikt mit anderen Arten der Landnutzung. Importe klimaneutral erzeugter Energieträger in sehr großem Umfang erfordern extrem große Investitionen im Ausland. Sie sind eine ungesicherte Option auf die Zukunft.
Entscheidend ist daher der ausreichend schnelle Ausbau von Photovoltaik (PV) und Windkraft in Deutschland. Schätzungsweise kann der Elektrizitätsbedarf im Jahr 2030 z. B. durch den Ausbau auf ca. 350 GW PV und ca. 150 GW Windkraft nahezu vollständig regenerativ gedeckt werden. Damit ließe sich eine zum großen Teil elektrifizierte Mobilität und Wärmeversorgung betreiben und ein Teil des benötigten „grünen“ Wasserstoffs in Deutschland bereitstellen. Hierfür ist ein jährlicher Zubau von durchschnittlich ca. 30 GW PV und ca. 9 GW Windkraft nötig. Dies ist ca. sechs- (PV) bzw. dreimal (Wind) so hoch wie bisher vorgesehen und verlangt eine gesellschaftliche Kraftanstrengung. Ein weiter verzögerter Ausbau müsste mit noch deutlich größeren gesellschaftlichen Anstrengungen für drastische Energieeinsparungen oder Importe erneuerbarer Energie ausgeglichen werden. Insgesamt könnte dies noch deutlich schwieriger zu realisieren sein, als ein ambitionierter Ausbau. Da der Aufbau der Kapazitäten mehrere Jahre erfordert, ist es möglich nachzusteuern, z. B. wenn erkennbar wird, dass sich ein ausreichend großer globaler Markt für Importe entwickelt. Bis dahin ist es aus Verantwortung gegenüber der Zukunft und im Sinne des Pariser Vertrages empfehlenswert, die hier genannten Ausbauziele zu verfolgen.
Grüner, also aus erneuerbaren Energien hergestellter Wasserstoff und daraus abgeleitete Syntheseprodukte sind für die Dekarbonisierung von Industrieprozessen, den Flug- und Schiffsverkehr sowie für die Absicherung der Energieversorgung bei Dunkelflauten nötig. Ohne die genannten Ausbauziele für Wind und Solar noch drastisch weiter zu erhöhen, stehen diese Produkte für Straßenverkehr und Wärmeversorgung jedoch nicht in ausreichenden Mengen zur Verfügung. Techniken zum Ausgleich zwischen Elektrizitätsangebot und -nachfrage sind verfügbar und sollten rechtzeitig auf- bzw. ausgebaut werden. Hierzu gehören: Stromaustausch mit den Nachbarländern, Flexibilisierung des Verbrauchs und Energiespeicherung. Für deren Integration sowie den Ausbau der Netze sollten zügig verbesserte rechtliche Rahmenbedingungen geschaffen werden.
Die Kosten eines klimaverträglichen Energiesystems sind mittel- bis langfristig nicht höher als im derzeitigen System. Gleichzeitig entstehen Arbeitsplätze und Exportchancen durch Aufbau, Betrieb und Wartung einer regenerativen Energieversorgung in Deutschland und die energetische Gebäudesanierung. Die politischen Rahmenbedingungen entscheiden, ob eine klimaverträgliche Energieversorgung Deutschlands gelingt.
Knowing about the presence and number of people in a room can be of interest for precise control of heating, ventilation and air conditioning. To determine the number and presence of occupants cost-effectively, it is of interest to use already existing air condition sensors (temperature, humidity, CO2) of the building automation system. Different approaches and methods for determining presence have attracted attention in recent years. We propose an occupancy detection method based on a method of supervised machine learning. In an experiment, measurement data were recorded in a research apartment with controllable boundary conditions. The presence of people was simulated by artificial injection of water vapour, CO2 and heat dissipation. The variation of the number of artificial users, the duration of presence and the supply air volume flow of the ventilation resulted in a total of 720 combinations. By using artificial users, the boundary conditions were accurately defined, and different presence situations could be measured time-effectively. The data is evaluated with a method of supervised machine learning called random forest. The statistical model can determine precisely the number of people in over 93% of the cases in a disjoint test sample. The experiments took part in the Rosenheim Technical University of Applied Sciences laboratory.
The energy efficiency of the building HVAC systems can be improved when faults in the running system are known. To this day, there are no cost-efficient, automatic methods that detect faults of the building HVAC systems to a satisfactory degree. This study induces a new method for fault detection that can replace a graphical, user-subjective evaluation of a building data measured on site with an automatic, data-based approach. This method can be a step towards cost-effective monitoring. For this research, the data from a detailed simulation of a residential case study house was used to compare a faultless operation of a building with a faulty operation. We argue that one can detect faults by analysing the properties of residuals of the prediction to the actual data. A machine learning model and an ARX model predict the building operation, and the method employs various statistical tests such as the Sign Test, the Turning Point Test, the Box-Pierce Test and the Bartels-Rank Test. The results show that the amount of data, the type and density of system faults significantly affect the accuracy of the prediction of faults. It became apparent that the challenge is to find a decision rule for the best combination of statistical tests on residuals to predict a fault.
Faults in Heating, Ventilation and Air Conditioning (HVAC) systems affect the energy efficiency of buildings. To date, there rarely exist methods to detect and diagnose faults during the operation of buildings that are both cost-effective and sufficient accurate. This study presents a method that uses artificial intelligence to automate the detection of faults in HVAC systems. The automated fault detection is based on a residual analysis of the predicted total heating power and the actual total heating power using an algorithm that aims to find an optimal decision rule for the determination of faults. The data for this study was provided by a detailed simulation of a residential case study house. A machine learning model and an ARX model predict the building operation. The model for fault detection is trained on a fault-free data set and then tested with a faulty operation. The algorithm for an optimal decision rule uses various statistical tests of residual properties such as the Sign Test, the Turning Point Test, the Box-Pierce Test and the Bartels-Rank Test. The results show that it is possible to predict faults for both known faults and unknown faults. The challenge is to find the optimal algorithm to determine the best decision rules. In the outlook of this study, further methods are presented that aim to solve this challenge.
In March 2019, German-speaking scientists and scholars calling themselves Scientists for Future, published a statement in support of the youth protesters in Germany, Austria, and Switzerland (Fridays for Future, Klimastreik/Climate Strike), verifying the scientific evidence that the youth protestors refer to. In this article, they provide the full text of the statement, including the list of supporting facts (in both English and German) as well as an analysis of the results and impacts of the statement. Furthermore, they reflect on the challenges for scientists and scholars who feel a dual responsibility: on the one hand, to remain independent and politically neutral, and, on the other hand, to inform and warn societies of the dangers that lie ahead.