KI-basierte Optimierung für industrielle Kälteversorgungsanlagen: Energieeffizienz steigern, Betriebskosten senken und Flexibilität im Betrieb erhöhen – mit minimalem Implementierungsaufwand.
Worum geht’s?
Kältetechnische Versorgungssysteme werden in Industriegebäuden häufig konventionell betrieben (z. B. Zweipunkt- oder PID-Regelung). Viele relevante Einflüsse wie Wetter, interne Lasten oder Energiemärkte bleiben dabei unberücksichtigt – obwohl genau diese Faktoren den Energieverbrauch und die Kosten stark beeinflussen.
Warum KI?
Industrielle Kältesysteme sind dynamisch, mehrdimensional und standortspezifisch. KI-Methoden können die optimale Betriebsweise in diesem komplexen Lösungsraum kontinuierlich neu identifizieren – und so messbare Effizienzpotenziale heben.
Ziele von EISKIG
EISKIG entwickelt ein autonom agierendes System, das relevante Anlagen analysiert und KI-basiert optimiert, um:
- Energieeffizienz und Energieflexibilität zu steigern
- den Implementierungsaufwand zu minimieren
- die Nutzerakzeptanz zu erhöhen
- Je nach Ausgangsbetrieb sind typischerweise 10–40 % Energiekosteneinsparung möglich.
So funktioniert’s
EISKIG identifiziert durch daten- und KI-basierte Optimierungsverfahren Energieverschwendungen bzw. Effizienzpotenziale, leitet Maßnahmen für einen verbesserten Anlagenbetrieb ab und setzt diese bei den Projektpartnern in der Praxis um.
- Systemverständnis & Konzeption: Anforderungen aufnehmen, Systemgrenzen definieren
- Dateninfrastruktur: Anbindung realer Anlagen via IoT-Gateways an eine zentrale Plattform
- Datenanalyse: Zeitreihen analysieren, Einflüsse verstehen und prognostizieren (Statistik & Machine Learning)
- Digitale Zwillinge: Simulation der Energiesysteme zur Absicherung und Erprobung der Optimierung
- Betriebsoptimierung: Optimierte Fahrweisen im realen Betrieb umsetzen
- Skalierung: Softwarebausteine entwickeln, um die Übertragung auf weitere Anlagen deutlich zu erleichtern
Eckdaten
- Laufzeit: 09/2022 – 08/2025
- Förderung: Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWE)
