Abgeschlossene Arbeiten
Wintersemester 2017/2018
Plausibilität der Daten von Wetterstationen
Für die Wetterstation auf dem Dach wurde ein E-Mail-Notifier eingerichtet, der den zuständigen Administrator im Falle einer Störung der Verbindung zum Server benachrichtigt. Darüber hinaus ermöglichen eine Datenplausibilitätsprüfung und ein I2C-Busscan die Erkennung von unterbrochenen Datenverbindungen und defekten Sensoren. Die Wetterstation wurde um einen Watchdog erweitert, der auf mögliche Probleme hinweist und im Fehlerfall die Steuerung neu startet. Um die Übersichtlichkeit des Codes der Wetterstation zu verbessern, wurde er umfangreich mit Doxygen kommentiert und kleine Verbesserungen innerhalb des Codes vorgenommen.
SHS Flexible Last
Der Smart Home Simulator ist mit einer PV-Anlage, einer Lithium-Ionen-Batterie und mehreren Steckdosen für Haushaltsverbraucher ausgestattet. Um interessante Szenarien ausgiebig testen zu können, ist jedoch eine flexible und steuerbare Last erforderlich.
Um die Langlebigkeit von Halogenlampen zu verbessern, wurde ein Algorithmus auf einem Raspberry Pi implementiert, der die Lampen dimmt und steuert und sie dynamisch an ein bestimmtes Haushaltslastprofil anpasst. Durch Forschung, mehrere spezifische Tests und Messungen wurden die optimalen Betriebsmodi für Halogenlampen entwickelt.
Sommersemester 2017
Intelligenter Heizungsalgorithmus über OpenHAB
Für eine optimale Steuerung von Heizung, Kühlung und Lüftung (HVAC) und folglich eine Einsparung von Kohlendioxid ist ein Gleichgewicht zwischen Energieeinsparung und Komfort für die Bewohner erforderlich. Es wurde ein Algorithmus entwickelt, der ohne komplizierte Komfortmodelle oder Sensoren auskommt und nur einfache Benutzereingaben wie "heiß", "kalt" oder "angenehm" erfordert. Darüber hinaus gewährleistet der entwickelte Algorithmus eine optimale Temperatur in Räumen mit mehreren Personen und ermöglicht Energieeinsparungen durch die Anpassung der Innentemperatur an die Außentemperatur. Die über ein Jahr gemessenen Daten ergaben eine Energieeinsparung von 60 % durch adaptive HVAC im Vergleich zur herkömmlichen Heizung.
Installation und Prüfung von Sensornetzwerken
Eine kabellose Wetterstation für Innenräume, die von einer Photovoltaikanlage gespeist wird, wurde entwickelt, installiert und getestet. Die Station misst zwei der wichtigsten Parameter für eine Automatisierung des thermischen Komforts in neuen intelligenten Gebäuden: die Lufttemperatur und die relative Luftfeuchtigkeit. Diese Parameter werden über einen Funksender an die Empfangsstation übertragen. So kann das Smart Energy Management den Energieverbrauch durch die Steuerung der Heizungsanlage optimieren. Das System zur Messung von Temperatur und Luftfeuchtigkeit wurde so optimiert, dass die Funkkommunikation und die Sensoren wenig Strom verbrauchen, so dass diese Knoten über längere Zeit mit einer PV-Zelle und einer kleinen Lithium-Ionen-Batterie betrieben werden können.
Leistungssteuerungsmechanismus für eine Batterie
Die Kommunikation zwischen Entscheidungseinheiten und Aktoren ist ein entscheidender Bestandteil von Energiemanagementsystemen. Daher wurde die Kommunikationsschnittstelle zwischen dem Regelalgorithmus und dem Batteriewechselrichter unseres Smart-Home-Simulators definiert und implementiert. Die Ergebnisse zeigen, dass der Ladezustand der Batterie dem gewünschten Lade- und Entladeverhalten folgt.
MySensors-Netzwerk
Um Messdaten innerhalb eines Gebäudes über Entfernungen zu übertragen, die zwischen Standard-Sendern und -Empfängern normalerweise nicht eingehalten werden können, wurde ein MySensors-Netzwerk eingerichtet. Dieses Netzwerk umfasst so genannte Repeater-Knoten, die Daten empfangen und sie entlang einer Kette von Repeatern an ein Daten-Gateway weiterleiten, wo alle Messdaten gesammelt werden. Die Funktionalität der MySensors-Bibliothek wurde erfolgreich getestet.
Sommersemester 2016
Thermische Lastmessungen via Sensornetzwerk
Um die thermische Last eines Gebäudes zu messen und zu bewerten und um die Heizung und Kühlung entsprechend anzupassen, wurde ein Sensornetzwerk aufgebaut, um die Temperatur und die Luftfeuchtigkeit in jedem Raum der IfE-Einrichtung zu messen. Dazu wurde ein Arduino UNO mit Ethernet-Shield an drei Temperatursensoren angeschlossen. Die Sensoren wurden auch kalibriert. Außerdem wurde der Warmwasserdurchfluss über einen externen Ultraschall-Durchflusssensor gemessen.
Thermisch basiertes EMS
Intelligente Energiemanagementsysteme sind sowohl für die elektrische als auch für die thermische Seite eines intelligenten Hauses weit verbreitet. Im Rahmen dieser Aufgabe wurde eine Literaturrecherche über verfügbare Technologien zur Wärmesteuerung von Smart-Home-Systemen durchgeführt und ein Prüfstand aufgebaut, um die Geräte zu bewerten, die das Wärmesystem des Smart Home verwalten, wie Tadoo und Nest.
Verbesserung des EmonCMS-Datenbanksystems
Es wurde ein auf EmonCMS basierendes Datenerfassungssystem eingerichtet, um Daten von allen Projektgeräten zu erfassen. Im Rahmen dieser Aufgabe wurde das System dahingehend verbessert, dass nun mehrere Datenformate in das System importiert und aus ihm exportiert werden können, mehrere Algorithmen für die Datenaufzeichnung entwickelt wurden und eine Gruppenverwaltung innerhalb des Systems möglich ist.
Energieüberwachung eines mobilen Scooters
Die energierelevanten Daten des Instituts-Rollers waren bisher auf einer SD-Karte im Roller gespeichert. Der Upload und die Visualisierung mussten von Hand gestartet werden. In diesem Projekt wurde das Datenerfassungssystem des Scooters hinsichtlich der Benutzerfreundlichkeit verbessert. Im Rahmen dieser Aufgabe wurde ein LCD-Display integriert, um den Live-Verbrauch des Rollers anzuzeigen und eine Basisstation, um die Daten zu speichern und für die weitere Verwendung nutzbar zu machen.
Aufladealgorithmen und ISO 15118
Das Laden von Elektrofahrzeugen kann die Spitzenlast in den Stromnetzen erhöhen. Um Stromausfälle zu vermeiden, aber auch um den Anteil der erneuerbaren Energien im Mobilitätssektor zu erhöhen, ist eine intelligente Ladetechnik erforderlich. Die ISO15118 bietet ein Kommunikationsprotokoll für Elektrofahrzeuge und Ladestationen zum Austausch von Informationen. Basierend auf diesen Informationen ist die Ladestation in der Lage, intelligente Ladeentscheidungen zu treffen.
Im Rahmen dieser Arbeit wurde eine Konfiguration der SmartUP-Ladestation und eines virtuellen Elektrofahrzeugs, das über ISO 15118 kommuniziert, vorgenommen und ein Ladealgorithmus mit Python und Pyomo implementiert. Weiterhin wurden die SmartUP-Daten (PV-Forecast) und Online-Daten (EEX) integriert. Das System wurde anschließend validiert.
Quelle: http://www.konsument.at/bauen-energie/stromzaehler-smart-meter-318875415162
Überprüfung und Analyse des Smart Meter Gateway
Intelligente Stromzähler verbreiten sich täglich auf der ganzen Welt. Sie werden auf unterschiedliche Weise verwendet, entweder als Postpaid- oder als Prepaid-Zähler. Die Kommunikationssignale zwischen diesen intelligenten Zählern und dem Versorgungsunternehmen werden auf unterschiedliche Weise übertragen. Im Rahmen dieser Aufgabe war es erforderlich, einen Smart-Meter-Prüfstand mit mehreren intelligenten Zählern im Labor sowie im Backend einzurichten, um die Kommunikationssignale und Messungen zu analysieren und zu bewerten.
Prüfstände für intelligente Geräte
Heutzutage sollen alle Geräte in einem Haushalt miteinander vernetzt werden. Um neue Algorithmen und Ideen für eine intelligente Vernetzung zu verifizieren und zu validieren, soll ein Teststand für mehrere mögliche intelligente Geräte entwickelt und gebaut werden. Im Rahmen dieses Projekts sollen ein Kühlschrank, ein Gefrierschrank, ein Geschirrspüler und eine Waschmaschine einbezogen werden.
PV-Batterie-Energiemanagement
Die Integration von PV-Systemen in Haushalte hat durch die kontinuierliche Senkung der Kosten für Energiespeichersysteme und die Möglichkeiten ihrer Integration zusammen mit PV-Systemen an Bedeutung gewonnen. Dies ermöglicht neue Wege des Demand Side Management (DSM). Die intelligente Integration von PV-Anlagen und Batteriespeichern kann die Eigenverbrauchsquote und die Netzstabilität verbessern. Das Ziel dieser Aufgabe war die Entwicklung eines Steuerungsalgorithmus, der über die Lade- und Entladezeiten entscheidet. Der Algorithmus wurde anhand von SmartUP-Messdaten evaluiert und validiert.
Wintersemester 2015/2016
Quelle: gossenmetrawatt.com
Stromverbrauch von intelligenten Geräten
Ein Smart Device ist ein elektronisches Gerät, das in der Regel mit anderen Geräten verbunden ist und seine Aktivitäten interaktiv oder autonom ausführt. In diesem Projekt wurde der Stromverbrauch von intelligenten Geräten, die in anderen SmartUP-Projekten entwickelt wurden, gemessen und die entsprechenden Auswirkungen auf den Stromverbrauch und die damit verbundenen Kosten bzw. Einsparungen wurden analysiert. Aufgrund der starken quantitativen Zunahme von intelligenten Geräten ist ein allgemeiner Anstieg des Stromverbrauchs zu erwarten. Die Analyse der Ergebnisse ergab, dass diese etwa 4 % ausmachen. Die Einsparungen, die durch Demand Side Management (Laststeuerung oder Lastverschiebung) in Kombination mit variablen Stromtarifen erzielt werden können, sind derzeit zu gering. Da intelligente Geräte auch teurer sind als gewöhnliche Geräte, würde sich ein entsprechendes intelligentes Gerät erst nach mehreren Jahrzehnten amortisieren. Dagegen kann eine intelligente Raumtemperaturregelung den Heizbedarf weitaus stärker reduzieren als der Stromverbrauch der intelligenten Geräte.
Verbesserung der Emoncms-Datenbank
Die Energiequellen mit dem größten Entwicklungspotenzial, wie Wind- und Sonnenenergie, sind mit großen täglichen und saisonalen Schwankungen verbunden. Die Energiespeicherung mit aktuellen Technologien ist mit hohen Kosten und Verlusten verbunden, jedoch kann dieses Problem durch eine intelligente Steuerung, die den Stromverbrauch an die jeweilige Eigenenergieproduktion anpasst, kompensiert werden. Neben der Steuerung und Messung des Energieverbrauchs ist eine einfache und verständliche visuelle Darstellung der Energieträger unerlässlich. Hierfür wurde die Open-Source-Plattform EMONCMS entwickelt. Der Lehrstuhl für Energiewirtschaft und Anwendungstechnik der TUM hat diese Plattform für das Datenmanagement der SmartUP-Projekte eingesetzt. Ziel dieses Projektes ist es, die Emoncms-Plattform durch die Implementierung von drei zusätzlichen Funktionen zu verbessern: (1) Berechnungsalgorithmus in Emoncms zur Klassifizierung des Gebäudeenergieverbrauchs, (2) Meine Energiesystem-Anwendung und (3) Import von csv-Dateien in Emoncms.
Tägliche Energievorhersage für Haushalte
In einem Münchner Einfamilienhaus wurde ein Smart Meter zur Überwachung des eigenen Energieverbrauchs installiert. Das Ziel dieser Aufgabe ist es, einen Algorithmus zu entwickeln, der in der Lage ist, den täglichen Gesamtenergieverbrauch vorherzusagen. Das Projekt wurde in Matlab entwickelt und besteht aus zwei Hauptteilen: (1) einer Optimierung der Prognose durch die Auswahl und Gewichtung der Datenbankvariablen und (2) der Erkennung von typischen Verbrauchsmustern. Die Prognose wurde anhand von zwei Datensätzen validiert. Um eine genauere Aussage zu treffen und den Algorithmus weiter zu verbessern, ist es notwendig, verschiedene Lastprofile mit einer höheren zeitlichen Auflösung zu simulieren.
E-Fahrzeug Wallbox-Optimierung
Eine Wallbox wird zum Laden von Elektrofahrzeugen verwendet, aber auch zur Übermittlung von Informationen an ein Backend-System, das die Ladevorgänge nach bestimmten Kriterien optimiert. Die Hauptziele dieses Projekts waren (1) die Verbesserung der Kommunikation zwischen Wallbox und Backend, und (2) die Validierung der Funktionalität der Ladesteuerung.
Intelligenter Heizungsalgorithmus für Wohngebäude
Der Seminarraum N3815 wurde mit mehreren Temperatursensoren, Aktuatoren, einer Anwesenheitskamera und einem Feedback-Touchpanel ausgestattet. Das Hauptziel dieses Projekts besteht darin, die verfügbaren Daten dieser Sensoren zu nutzen, um einen geeigneten Heizalgorithmus zu erstellen. Um dies zu erreichen, wurden die derzeit installierten intelligenten Systeme sowie der bestehende belegungsbasierte Heizungsalgorithmus überprüft und analysiert und ein neuer Algorithmus entwickelt und implementiert.
Sommersemester 2015
PV-Energieüberwachung und -vorhersage
Das Hauptziel dieses Projekts ist die Entwicklung und Implementierung eines Algorithmus zur Vorhersage der PV-Stromerzeugung über mindestens einen Tag, der für Demand Side Management-Strategien verwendet werden kann. Der Algorithmus sollte einfach zu implementieren und zu verwenden sein, die Kosten für die Anschaffung der erforderlichen Geräte sowie für die Nutzung des Systems sollten gering sein. Die Vorhersageergebnisse sollten so visualisiert werden, dass sie dem Benutzer ein gutes Verständnis des vorhergesagten Stromflusses vermitteln. Im Rahmen des Projekts wird eine 3kW-PV-Anlage verwendet, die auf dem N8-Gebäude installiert ist. Der resultierende Algorithmus basiert auf einer Methode zur Vorhersage des klaren Himmels, er verwendet Wetterdaten von Meteoblue.com und Python auf einem Raspberry Pi.
Kapitalwertrechner für Photovoltaikanlagen in Deutschland
In diesem Projekt wird ein Excel-Tool entwickelt, um den Kapitalwert einer Investition auf der Grundlage der erwarteten Energieproduktion (Standort und Ausrichtung der PV-Anlage), der Größe der PV-Anlage und der damit verbundenen Investitionskosten, der Einspeisevergütung und weiterer technischer, rechtlicher und steuerlicher Aspekte gemäß dem derzeitigen EEG-Gesetz in Deutschland zu berechnen. Die Energieproduktion und die Auswirkungen von Standort und Ausrichtung der PV-Anlage wurden ausführlich diskutiert und erläutert.
Scooter-Batterie-Datenlogger
Entwicklung einer Batterieüberwachungseinheit für einen bestehenden Motorroller. Dazu sollen die gesamte Fahrtdauer sowie die Batterieparameter wie die Spannung der vier Blei-Säure-Batterien, die Temperatur und der Stromfluss überwacht werden. Die aufgezeichneten Daten werden dann nach jeder Fahrt automatisch und drahtlos an einen Server übertragen und online ausgewertet. Die entwickelte Schaltung ist so kompakt, dass sie im Helmfach untergebracht werden kann.
Scooter-GPS-Datenlogger
Aufbau eines Systems zur Messung und Analyse der Positionsdaten und des Energieverbrauchs eines elektrisch angetriebenen Rollers. Ein Arduino Mega wird als Kerncontroller verwendet, auf dem sich ein System von GPS-Empfängermodulen, Strom- und Spannungssensoren befindet. Nach jeder Fahrt werden die überwachten Daten hochgeladen und auf emoncms visualisiert.
Steuerung intelligenter Heizungssysteme
Entwicklung und Implementierung eines intelligenten Heizenergiemanagementsystems, das mit einer Kamera und einem Touchscreen ausgestattet ist. Das System ist so konzipiert, dass es die Präferenzen des Benutzers erfüllt, indem es ihm erlaubt, über den Touchscreen Feedback zu geben. Eine installierte Kamera hilft, sich ein Bild von der Raumbelegung zu machen. Auf diese Weise kann ein intelligentes Energiemanagement auf der Grundlage der Raumbelegung und der Benutzerpräferenzen gewährleistet werden. Auch die Verbindung des intelligenten Systemnetzwerks mit einem Kalender, der die nächsten Reservierungen des Raums anzeigt, würde zur Steigerung der Systemeffizienz beitragen.
Waschmaschinen-Systemsteuerung
System zur Anpassung der Leistungskurve der Waschmaschine an die verfügbare PV-Leistungskurve. Die Startzeit ist die Schlüsselvariable für eine effiziente Nutzung der PV-Energie. Sie ist abhängig vom jeweiligen Tag (Höhe der prognostizierten PV-Leistung im Tagesverlauf), dem Gewicht der zu waschenden Wäsche und der vom Benutzer eingestellten Zeitspanne. Das System berechnet den besten Zeitpunkt für das Einschalten der Waschmaschine entsprechend den eingegebenen Variablen und zeigt die Endzeit des Waschvorgangs an.