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Ausschreibung Masterarbeit

Masterarbeit: "Wärmebedarfsprognose auf Hausebene" (Heat demand forecasting at the building level)

Hintergrund
Die Raumheizung von Gebäuden macht einen wesentlichen Teil des Gesamtenergieverbrauchs Deutschlands aus. Um die CO2-Emissionen zu reduzieren, muss sich nicht nur der Stromsektor, sondern auch der Wärmesektor wandeln. Eine Möglichkeit hierfür ist der Einsatz von Tiefengeothermie, welche in Fernwärmenetze gespeist wird. In der Stadt Garching wird ein solches Netz von der Energie-Wende-Garching betrieben. Die bestehende Tiefengeothermie-Anlage wird bereits voll ausgenutzt. Daher wird es mit der derzeitigen Betriebsstrategie nicht möglich sein, den erwarteten Wärmebedarf in Zukunft zu decken. Eine mögliche Lösung ist die Installation eines Demand-Side-Management-Systems (DSM), das die Lasten des Wärmenetzes "verschiebt". Eine Voraussetzung für DSM ist eine genaue Wärmebedarfsprognose.

Ziele
Ziel der Arbeit ist die Implementierung/Identifikation eines Modells (Methode), das in der Lage ist, den Wärmebedarf von Wohn- und Geschäftsgebäuden genau zu prognostizieren. Dieses Modell sollte verschiedene Eingangsparameter wie Außentemperatur, Art, Größe und Baujahr des Gebäudes usw. berücksichtigen.
- Literaturüberblick über die Wärmebedarfsprognose
- Identifizierung relevanter Eingangsparameter für die Wärmebedarfsprognose
- Auswahl der vielversprechendsten Methoden (neuronale Netze, Regression, etc.)
- Anwendung des Modells auf verschiedene Testobjekte
- Validierung des Modells mit realen Daten, um weitere notwendige Anpassungen zu identifizieren
- Definition verschiedener Szenarien, um die Möglichkeiten und Grenzen aufzuzeigen
- Bewertung und Vergleich der Methoden anhand der realen Daten aus der EWG

Im September 2020 werden Ihre Ergebnisse durch eine weitere Arbeit empirisch umgesetzt. Für die Arbeit wird eine finanzielle Aufwandsentschädigung gezahlt.

Anforderungen
- Interesse an erneuerbaren Energiesystemen
- Vorkenntnisse in Prognosemethoden (Neuronale Netzwerke, Regression, etc.)
- Programmierkenntnisse: Python und/oder MATLAB
- Motivationsschreiben (eine DIN-A4 Seite), CV, Leistungsnachweis

Kontakt
Frau Ursula Ziegler
E-Mail: info@ewg-garching.de
Energie-Wende-Garching GmbH & Co. KG
Schleißheimer Straße 91, 85748 Garching

Background
Heating of households represent a significant part of the overall energy consumption in Germany. In order to reduce CO2 emissions one of the options being imposed is the deep geothermal energy, which is utilized through district heating networks. In the city of Garching, such a network is operated by the Energie-Wende-Garching. However, the existing deep geothermal plant is limited. Thus, it will not be possible to satisfy the expected heat demand in the future with the current operating strategy. One possible solution is to install a demand-side-management (DSM) system, which will ‘shift’ the loads in a favorable way for the heating network. A prerequisite for DSM is an accurate heat demand forecast.

Goals
The goal of the thesis is to implement/identify a model (method), which is able to accurately forecast the heating demand of residential and commercial buildings. This model should consider different input parameters such as outdoor temperature, type, size and year of construction of the building, etc.
- Literature review on the heat demand forecasting
- Identification of relevant input parameters for the heat demand forecasting
- Selection of the most promising methods (neural networks, regression, etc.)
- Applying model to various test objects
- Validation of the model with real data to identify further necessary adjustments
- Definition of different scenarios to show the possibilities and limits
- Evaluation and comparison of the methods using the real data from the EWG

September 2020 your results will be implemented empirically by another thesis. A financial allowance is paid for the work.

Requirements
- Interest in renewable energy systems
- Knowledge of forecasting methods (neural networks, regression, etc.)
- Programming skills: Python and/or MATLAB
- Documentation: Motivational letter (one DIN-A4 page), CV, grade report

Contact
Frau Ursula Ziegler
E-mail: info@ewg-garching.de
Energie-Wende-Garching GmbH & Co. KG
Schleißheimer Straße 91, 85748 Garching

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