Description: Das Projekt "Teilvorhaben: BRAIN - Aufbau eines selbstlernenden Steuerungsmodells" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Hochschule für Technik, Wirtschaft und Kultur Leipzig, Fakultät Ingenieurwissenschaften (ING) durchgeführt. Während bisher die Stromwende im Fokus eines nachhaltigen Energiesystems stand, rückt nun die Wärmewende stärker in den Vordergrund. Der Anteil des Stroms am Gesamtenergieverbrauch beträgt lediglich etwa 25%, Wärme macht jedoch etwa 50% aus. Somit sind der Primärenergiebedarf und die CO2Emissionen deutlich größer, genauso wie das immense Einsparpotenzial, welches zum großen Teil nicht erschlossen ist. In diesem Projekt soll eine Systematik für ein intelligentes Datenmanagement entwickelt werden. Durch selbststeuernde Vernetzung unterschiedlicher Verbrauchsprofile von öffentlichen Liegenschaften, Wohngebäuden, Gewerbe und Industrie sowie diverser Erzeugungsmöglichkeiten von Strom und Wärme kombiniert mit geeigneten Speichern in städtischen Quartieren sollen erhebliche Energieeffizienzpotenziale genutzt werden. Die zeitliche Wärmebedarfskurve in Wohngebäuden ist eine andere als in öffentlichen Gebäuden wie Schulen oder der Industrie. Überschüssige Abwärme in Betrieben kann z.B. bei einer entsprechenden Vernetzung zur Beheizung von Gebäuden im Quartier genutzt werden. Um alle Bedarfe und Erzeugungsmöglichkeiten unter Nutzung geeigneter Speichertechnologien effektiv in Übereinstimmung zu bringen, bedarf es einer selbstlernenden und intelligenten Steuerungssystematik, die im Rahmen dieses Projektes zu entwickeln ist. Wie der Titel des Projekts 4D-Energie zum Ausdruck bringt, widmet sich der Projektansatz der notwendigen technischen und methodischen Basis, um den drei Makrotrends der Energiebranche - Dezentralisierung, Dekarbonisierung und Digitalisierung die zusätzliche Dimension der Demokratisierung praxisgerecht hinzuzufügen. Die einer koordinierten Steuerung unterliegende Sphäre des Energiesystems wird von den etablierten Energieversorgern auf die Ebene der Betreiber von dezentralen Anlagen ausgedehnt. Dieses Potenzial lässt sich nur wirtschaftlich erschließen, indem die Koordination durch selbstlernende Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) automatisiert wird.
Types:
SupportProgram
Origin: /Bund/UBA/UFORDAT
Tags: Leipzig ? CO2-Emission ? Öffentliches Gebäude ? Wärmewende ? Wohngebäude ? Abwärme ? Digitalisierung ? Gebäude ? Industrie ? Netzintegration ? Dekarbonisierung ? Primärenergiebedarf ? Dezentralisierung ? Energiesystem ? Energieverbrauch ? Energiewirtschaft ? Künstliche Intelligenz ? Schule ? Stadt ? Minderungspotenzial ? Versorgungsunternehmen ? Datenmanagement ? Energieeffizienzpotenzial ? Gewerbe ? Heizung ? Klassifikation ? Anlagenbetreiber ? Demokratisierung ? Gehirn ?
Region: Sachsen
Bounding box: 10.40664° .. 10.40664° x 49.29433° .. 49.29433°
License: cc-by-nc-nd/4.0
Language: Deutsch
Time ranges: 2021-03-01 - 2023-02-28
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