Gebäudebetriebsoptimierung: Verbesserung von Optimierungsmethoden und Optimierung unter unsicheren Randbedingungen
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| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Stuttgart
Fraunhofer-Verl.
2012
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IMAGE 1
INHALTSVERZEICHNIS
1 EINLEITUNG 1
1.1 WIRTSCHAFTLICHE UND OEKOLOGISCHE MOTIVATION 1
1.2 DIE WACHSENDE BEDEUTUNG DER BERUECKSICHTIGUNG UNSICHERER
RANDBEDINGUNGEN 7
1.3 STAND DER FORSCHUNG/TECHNIK 8
1.3.1 OPTIMIERUNG IM GEBAEUDEBEREICH 9
1.3.2 STOCHASTISCHE OPTIMIERUNG 14
1.4 EXKURS: IDEEN ZUR AUTOMATISIERTEN BETRIEBSOPTIMIERUNG 15
1.5 ZIELE DER ARBEIT 21
2 METHODEN 23
2.1 FORMULIERUNG DER OPTIMIERUNGSAUFGABE 23
2.2 ANPASSEN / OPTIMIERUNG DER OPTIMIERUNGSMETHODEN 26
2.2.1 PSO-HEURISTIK 26
2.2.2 BEWERTUNGSMETHODEN FUER OPTIMIERUNGSHEURISTIKEN 30
2.2.3 VERBESSERUNGSMETHODEN 36
2.3 OPTIMIERUNG UNTER UNSICHEREN RANDBEDINGUNGEN 4 0
2.3.1 STOCHASTISCHE GEBAEUDEMODELLE 41
2.3.2 EXTERNE METHODE (MC-METHODE) 42
2.3.3 EXKURS: INTERNE METHODE 45
2.3.4 KOPPLUNGSMOEGLICHKEITEN ZWISCHEN OPTIMIERUNG UND STOCHASTISCHEM
MODELL 60
3 ERGEBNISSE 65
3.1 VERBESSERUNG DER OPTIMIERUNGSMETHODEN: EIN EINFACHES STATISCHES
BEISPIEL GROSSPOESNA 65
3.1.1 BEWERTUNGSMETHODEN FUER DIE PSO-HEURISTIK 69
3.1.2 VERBESSERUNGSMETHODEN FUER DIE STEUERUNGSPARAMETER DER
PSO-HEURISTIK 75
3.2 STOCHASTISCHE OPTIMIERUNG: EIN EINFACHES BEISPIEL NEIGUNG
SONNENKOLLEKTOR 86
3.2.1 GEBAEUDEMODELL UND SIMULATION 87
3.2.2 STOCHASTISCHES MODELL (EXTERNE METHODE) 88
3.2.3 OPTIMIERUNGSERGEBNISSE 91
V
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IMAGE 2
3.3 VERBESSERUNG DER OPTIMIERUNGSMETHODEN: A M BEISPIEL TABS 97
3.3.1 BEWERTUNGSMETHODEN FUER DIE PSO-HEURISTIK 105
3.3.2 VERBESSERUNGSMETHODEN FUER DIE STEUERUNGSPARAMETER DER
PSO-HEURISTIK 113
3.4 STOCHASTISCHE OPTIMIERUNG: A M BEISPIEL TABS 120
3.5 EPILOG ERGEBNISSE 126
4 DISKUSSION 133
4.1 ZUSAMMENFASSUNG DER ZENTRALEN ERGEBNISSE 133
4.2 BEDEUTUNG UND POTENTIAL DER ERGEBNISSE 134
4.3 SCHWIERIGKEITEN UND GRENZEN 136
4.4 OFFENE FRAGEN / AUSBLICK 137
A. 1 EINBETTUNG IN DIE FORSCHUNGSPROJEKTE MODBEN UND BUILDINGEQ 139
A.2 ABHAENGIGKEITEN ZWISCHEN ZUFALLSVARIABLEN 149
A.3 BERECHNUNG DER PARAMETER DER LOG-NORMALVERTEILUNG 154
A.4 PSO-HEURISTIK (R-SCRIPT) 155
A.5 DEMONSTRATIONSGEBAEUDE GROSSPOESNA 158
U- WERTE DER BAUTEILE 158
ZEICHNUNGEN DEMONSTRATIONSGEBAEUDE GROSSPOESNA 159
R-FUNKTION: JAHRESENERGIEBEDARF GROSSPOESNA 162
A.6 TABS MODELLIERUNG 164
VALIDIERUNG 171
A.7 KOLLEKTOR MODELL 174
NOMENKLATUR 177
LITERATUR 181 |
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