Masterarbeit:
Framework-Entwicklung: Rule Mining für Energiesysteme
Eine optimierte Betriebsstrategie und Regelung von Energiesystemen stellt ein groÿes Potential für die Steigerung der Energieezienz und Vermeidung von CO2-Emissionen dar. Sowohl im Bestand als auch bei der Inbetriebnahme moderner Energiesysteme besteht ein Bedarf an einer Methodik zur Ermittlung optimaler Betriebsstrategien der Systeme. Mathematische Optimierungsmodelle dienen als Methodik, um eine idealisierte Betriebsstrategie zu berechnen. Mathematische Optimierung kommt bereits im Zu- ge modellprädiktiver Regelung zum Einsatz, lässt sich jedoch bislang nicht für regelbasierte Systeme nutzen, welche in der Praxis am weitesten verbreitet sind. Um aus einem optimalen Anlagenbetrieb, praxistaugliche Regeln abzuleiten, kann auf Methoden aus dem Bereich des Maschinellen Lernens zu- rückgegrien werden.
Ihre Aufgabenstellung: Experiment
Konstruktion
Literaturrecherche Programmierung
Simulation 24
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Im Rahmen der Arbeit soll ein Framework zur automa- tisierten Regelextraktion mittel Methoden aus dem Be- reich des Rule-Minings, in der Programmiersprache Py- thon entwickelt werden. Als Grundlage dienen Zeitrei- hen, welche mit den Modellen zur Betriebsoptimierung generiert wurden. Für die Regelextraktion sollen ver- schiedene Methoden des maschinellen Lernens für das Problem recherchiert und angewandt werden. Ein be-
sonderer Fokus liegt hierbei auf der Automatisierung und der Übertragbarkeit auf Datensätze unter- schiedlicher Energiesysteme. Um dies zu realisieren, sollen geeignete Schnittstellen deniert werden. Der Output des Frameworks soll so gestaltet werden, dass er als Input für regelbasierte Systeme in der Praxis bzw. für deren simulative Abbilder genutzt werden kann. Kenntnisse von Methoden aus dem Bereich des Maschinellen Lernens und der Programmiersprache Python sind für den Einstieg von Vorteil, können jedoch auch im Rahmen der Arbeit angeeignet werden.
Unser Prol:
Das E.ON Energy Research Center der RWTH Aachen beschäftigt sich mit nachhaltigen Energiever- sorgungskonzepten, die sowohl einer technischen Umsetzbarkeit als auch sozial- und wirtschaftswissen- schaftlichen Aspekten Rechnung tragen. Die Reduktion des Primärenergieverbrauchs von Gebäuden und einer Erhöhung der Innenraumqualität gehören zu den Forschungsaufgaben.
AnsprechpartnerInnen:
Laura Maier, M. Sc. | laura.maier@eonerc.rwth-aachen.de
David Wackerbauer, M.Sc. | david.wackerbauer@eonerc.rwth-aachen.de RWTH Aachen University | E.ON Energy Research Center
Energy Ecient Buildings and Indoor Climate | EBC | Mathieustraÿe 10 | 52074 Aachen
