Analyse und Erweiterung industrieller Kälteversorgungssysteme zur Anwendung KI-gestützter Betriebsoptimierung

Im Forschungsprojekt EISKIG (Energy Intelligence System für smarte Kältesysteme in Industriegebäuden) wird der Betrieb von drei industriellen Kälteversorgungssystemen analysiert und mithilfe KI-gestützter Verfahren optimiert. Die im Projekt entwickelte Quick-Scan-Methode ist ein übersichtlicher und intuitiver Analyseansatz zur Identifikation regelungsbezogener Einsparpotenziale. Dazu wird das betrachtete System in Bilanzräume unterteilt und die spezifische Energieeffizienzkennzahl TEPF (Total Energy Performance Factor) berechnet, welche die Effizienzpotenziale aufzeigt. Die Fallback-Methode beschreibt das angewendete Vorgehen, das eine sichere Live-Schaltung der optimierten Stellsignale der Kälteversorgungsanlagen ermöglicht. Dabei werden der Systemzustand sowie die Konnektivität zur KI-optimierten Regelung dauerhaft überwacht und ein manuelles Eingreifen ermöglicht. Die erzielten Einsparungen in Bezug auf den elektrischen Energiebedarf betragen bis zu 31 % im betrachteten Kälteversorgungssystem bei Merck KGaA und mindestens 20 % bei Equinix (Germany) GmbH. In zukünftigen Arbeiten wird das Vorgehen auf weitere Anwendungsfälle übertragen und weiterentwickelt.

In the EISKIG research project (Energy Intelligence System for smart Cooling Systems in Industrial Buildings), the operation of three industrial cooling supply systems is analyzed and optimized with AI-based methods. The quick-scan method developed in the project is a clear and intuitive analysis approach that can be used to identify control-related potential savings. For this purpose, the system under consideration is divided into balance areas and the specific energy efficiency indicator TEPF (Total Energy Performance Factor) is calculated, which reveals the efficiency potential. The fallback method describes the applied procedure, which enables a safe live activation of the optimized control signals of the cooling supply system. The system status and connectivity to the AI-optimized control are permanently monitored and manual intervention is ensured. The savings achieved in terms of electrical energy consumption are up to 31% in the cooling supply system at Merck KGaA and at least 20% at Equinix (Germany) GmbH. In future work, the procedure will be transferred to other use cases and further improved.