EnergyML

Energiesimulation von Gebäudebeständen

Im Rahmen des Forschungsprojektes „Nachverdichtung im Kontext des Klimawandels“ wurde eine Methode zur Echtzeitsimulation von Energiebedarfen mithilfe eines Machine Learning Modells entwickelt (EnergyML).

Methode und Funktionsweise
Diese Methode nutzt ein mittels parametrischer Simulationen trainiertes Energiemodell zur Vorhersage von Heizwärme- und Kühlenergiebedarfen. Die Anwendung ist über ein Google Colab auch für unerfahrene Anwender:innen möglich. Nähere Informationen können dem Schlussbericht zum Projekt entnommen werden, welcher in Kürze veröffentlicht wird.

Link zum Schlussbericht (Veröffentlichung vsl. Anfang 2023):
https://www.zsk.tum.de/zsk/veroeffentlichungen/

Die zur Anwendung erforderlichen Dateien sind unter folgendem Link verfügbar:
https://syncandshare.lrz.de/getlink/fiSeQuLLgadqKceXUnvB1Y/

Weitere Informationen zum Forschungsprojekt:
https://www.cee.ed.tum.de/enpb/forschung/laufende-forschungsprojekte/nachverdichtung-im-kontext-des-klimawandels/

Für detaillierte Informationen kontaktieren Sie bitte:
Roland Reitberger
roland.reitberger(at)tum.de

Farzan Banihashemi 
farzan.banihashemi(at)tum.de