Solares Klimatisierungssystem der Fakultät für Wirtschaftswissenschaften


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  • Gebäude K

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Im Oktober 2016 wurde an der Fakultät für Wirtschaftswissenschaften die Laboranlage für solare Klimatisierung in Betrieb genommen. Die Kernkomponente des Systems bildet eine Adsorptionskältemaschine, die zur Kälteerzeugung mit solarthermisch gewonnener Wärme versorgt. Die produzierte Kälteleistung wird zur Kühlung des Atriums des Fakultätsgebäudes eingesetzt, welches ganzjährig von Studierenden als Lern- und Arbeitsraum, sowie als Veranstaltungsraum genutzt wird, und sich bislang über den Sommer stark aufheizte.

Im Winter nutzt die Fakultät die solare Wärme direkt zur Heizungsunterstützung. In beiden Fällen wird der Wärmeaustausch mit der Raumluft über vier Gebläsekonvektoren im Atrium erreicht. Durch den Einsatz unterschiedlicher Kollektortypen (Flachkollektoren und Vakuumröhrenkollektoren) ist ein Betrieb des Systems auch bei verschiedenen Sonneneinstrahlungsverhältnissen möglich. Versorgungsengpässe im System können durch den Einsatz von Wärme- und Kältespeichern kurzzeitig überbrückt werden.

Als maßgeblich regenerativ angetriebenes Klimatisierungssystem eignet sich das System zur Untersuchung optimierungsbasierter Regelungsverfahren sowohl für den Klimatisierungsbereich als auch für den Bereich erneuerbarer Energien. Die Konzeption und Implementierung von optimierungsbasierten Regelungsverfahren für dieses System ist Ziel des Projekts Software und Methoden zur Systemidentifikation und optimierungsbasierten Regelung nachhaltiger Energiesysteme (OPT-NES)der Fakultät für Wirtschaftswissenschaften der Hochschule Karlsruhe und der Professur für Systemtheorie, Regelungstechnik und Optimierung am Institut für Mikrosystemtechnik der Albert-Ludwigs-Universität Freiburg.

Durch eine geeignete Einbindung der Anlage ins Hochschulnetz sowie einer koordinierten Verteilungsform für Mess- und Anlagendaten, können Maschinendaten zudem auch anderen Arbeitsgruppen automatisiert zur Verfügung gestellt werden, wodurch fachgruppenübergreifende Kooperationen realisiert werden können. So wird z. B. zusätzlich am System aktuell untersucht, wie sich Big-Data Techniken wie Streaming Analytics einsetzen lassen, um ungeeignete Betriebsmodi des Systems automatisiert zu detektieren, und wie mit Predictive Maintenance Methoden eventuelle Ausfälle von Komponenten vorhergesagt und gezielt vermieden werden können.

Zusätzlich zum Einsatz in der Forschung wird das System auch im Rahmen thematisch verwandter Lehrveranstaltungen für Gruppenprojekte in den Bereichen Modellbildung und -identifikation, Simulation sowie konventionelle und optimierungsbasierte Regelung eingebunden.

Autor: Adrian Bürger

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