ANNsolar – Neuronale Netzwerke für die Anwendung in der Solarthermie

Eine wichtige systemtechnische Komponente von Solarthermieanlagen ist die Regelung. Wesentliche Kosten dieser Komponente entstehen bei der Programmierung der Regelalgorithmen. Hier könnte die Nutzung der Methodik von Neuronalen Netzwerken erhebliche Kostenvorteile erschließen. Gleichzeitig bieten sich damit auch ganz neue Möglichkeiten der Regelungsoptimierung in Hinblick auf die Energieverbrauchsoptimierung. Wesentliches Ziel des Projekts »ANNsolar« ist es, die monetären und technischen Vorteile der Methodik der Neuronalen Netzwerke für die Solarthermie nutzbar zu machen und zu belegen. Die Option, selbstlernende Algorithmen zu generieren, erlaubt auf wesentlich einfachere Weise komplexe Regelungsstrategien zu realisieren, die eine Steigerung der Energieeffizienz ermöglichen.

Im vorgestellten Projekt geht es zunächst darum, die Grundlagen für die Anwendung von Neuronalen Netzwerken in der Solarthermie zu schaffen. Im Fokus steht dabei die Entwicklung von Trainings- und Selbstlernalgorithmen. In einem zweiten Schritt wird für die Anwendung »Solarkreis-Heizkreisregelung« eine Regelung mit der Methodik der Neuronalen Netzwerke realisiert. Damit soll der Nachweis erbracht werden, dass die Neuronalen Netzwerke eine geeignete Methodik für die Regelung von solarthermischen Heizungsanlagen darstellen. Durch den Einsatz von neuronalen Netzwerken bei der Regelung werden Energieeinsparungen in der Größenordnung von 10-20 % bei solarthermisch unterstützten Heizungsanlagen erwartet.

Download des Projektberichts:

ANNsolar – Künstliche Neuronale Netzwerke für die Anwendung in der Solarthermie