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Promotionsvorhaben Doktorand Matthias Maier

Lastidentifikation in komplexen Energieverbrauchsstrukturen

Betreuende Professoren:
Prof. Dr.-Ing. Simon Schramm, Hochschule München
Prof. Dr.-Ing. Ulrich Wagner, Technische Universität München


Die Steigerung der Energieeffizienz im Bereich der bestehenden Nicht-Wohngebäude kann einen wesentlichen Beitrag zur Energiewende und zum Erreichen der Klimaziele leisten. In komplexen Energieverbrauchsstrukturen, wie öffentlichen Gebäuden, Bürogebäuden und in der Industrie sind die wesentlichen elektrischen und thermischen Verbraucher in ihrer Betriebsweise jedoch auf Grund des erheblichen Messaufwands oft weitgehend unbekannt.


Ziel der Dissertation ist es den elektrischen (und thermischen) Energieverbrauch der genannten Energieverbrauchsstrukturen zu disaggregieren und (die wesentlichen) Verbraucher und ihre Betriebsweise zu identifizieren (siehe Abbildung). Durch Methoden aus dem Bereich Big Data / Data Mining sollen Messdaten und weitere Informationen aus verschiedensten Quellen korreliert werden.


Hauptziele:

  • Ermittlung von Einflussfaktoren auf den Energieverbrauch komplexer Energieverbrauchsstrukturen
  • Entwicklung von Methoden zur Erhebung diverser notwendiger Daten (z.B. El. & Th. Leistungsmessung, Steuersignale, Anwesenheit…)
  • Datenanalyse mit Hilfe von Methoden aus den Bereichen Big Data / Machine Learning
  • Lastdisaggregation zur Ermittlung und Bewertung von Energieeffizienzpotenzialen



Disaggregierter Lastgang (eigene Darstellung)
Disaggregierter Lastgang (eigene Darstellung)

Ansprechpartner

Matthias Maier
Raum: R 5.005

Tel.: 089 1265-3415
Fax: 089 1265-3403

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