Nutzerorientierte Regelungsstrategien für die Wohnungslüftung

Auf Basis einer breiten Recherche wurden vorhandene Regelungsstrategien für die Wohnungslüftung bewertet. Darauf aufbauend wurden drei Strategien für dezentrale Lüfter entwickelt und im Rahmen einer Simulationsstudie (mit einer innovativen Co-Simulationsmethode) untersucht: Zunächst zwei vollautomatische Regler – eine Kostenfunktion sowie ein Fuzzy-basierter Algorithmus –, bei denen die relative Luftfeuchte sowie CO2 ohne Nutzerrückmeldung berücksichtigt werden. Als nutzerorientierte Lösung diente als Drittes eine selbstlernende bedarfsgeregelte Lüftungsstrategie, bei der das Komfortprofil eines Nutzers hinsichtlich der o.g. Größen durch einen überwachten Algorithmus erlernt wird. Dazu wurden zunächst Standard-Komfortprofile anhand der Literatur definiert. Um die Nutzervielfalt im Zusammenhang mit mechanischer Lüftung zu testen, wurden vier verschiedene Nutzerkomfort- und drei Nutzerinteraktionstypen festgelegt. Diese Profile wurden in ein probabilistisches Modell integriert, womit ein zeitabhängiges Nutzerverhalten mit manueller Wahl der Lüftungsstufe simuliert werden konnte.
Dieses Nutzermodell wurde auf die o.g. Lernstrategie angewendet, um deren Leistungsfähigkeit und Lernfähigkeit zu charakterisieren. Das Lernen stabilisiert sich für alle Nutzertypen nach 60 (virtuellen) Voten. Insgesamt zeigte sich, dass die selbstlernende Regelung eine gute Lösung für dezentrale Wohnungslüftungsregelungen darstellt, und dass letztere sich dadurch an unterschiedliche Nutzerprofile anpassen können. Mit der Simulationsstudie war es weiterhin möglich, die Auswirkungen der verschiedenen Regler auf die Raumluftqualität und den Energieverbrauch richtig zu bewerten. Das Verbundprojekt wird vom BMWi gefördert.

Fuzzy-basierte Regelungsstrategie für die Wohnungslüftung
Entwicklung der selbstlernenden Regelung nach 110 Nutzerrückmeldungen
Co-simulation für die Bewertung von Regelungsstrategien für die Wohnungslüftung
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