- Titel
- Intelligente Lastflussoptimierung durch Steigerung der Energieflexibilitäten im Gebäudesektor
- Zitierfähige Url:
- https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:l189-qucosa2-839712
- Konferenz
- 19. AALE-Konferenz. Luxemburg, 08.03.-10.03.2023
- Quellenangabe
- Tagungsband AALE 2023
Herausgeber: Hochschule für Technik, Wirtschaft und Kultur Leipzig
Erscheinungsort: Luxemburg
Erscheinungsjahr: 2023
ISBN: 978-3-910103-01-6 - Erstveröffentlichung
- 2023
- DOI
- https://doi.org/10.33968/2023.40
- Abstract (DE)
- Vorgestellt wird ein Ansatz zur Lastflussoptimierung basierend auf KI und prädiktiven Modellen zur Steigerung der Energieeffizienz im Gebäudesektor. Das Ziel ist, die zeitliche Flexibilität der am Standort erzeugen regenerativen Energie zu steigern und dadurch das übergeordnete elektrische Verteilernetz zu entlasten. Anhand von Closed-Loop Reglern und Multi-Objective-Optimierungsansätzen werden die internen Lastflüsse und die Nutzung von lokalen Energiespeichermöglichkeiten optimiert.
- Freie Schlagwörter (DE)
- Lastflussoptimierung, Energieeffizienz, Energieflexibilitäten, KI, Maschine-Learning Algorithmen
- Herausgeber (Institution)
- Hochschule für Technik, Wirtschaft und Kultur Leipzig, Leipzig
- Version / Begutachtungsstatus
- publizierte Version / Verlagsversion
- URN Qucosa
- urn:nbn:de:bsz:l189-qucosa2-839712
- Veröffentlichungsdatum Qucosa
- 06.03.2023
- Dokumenttyp
- Konferenzbeitrag
- Sprache des Dokumentes
- Deutsch
- Lizenz / Rechtehinweis
CC BY 4.0