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AI-Optimized Control and Integration of Transcritical R744 Heat Pumps for Sustainable Heating Solutions

Projektbeschreibung

Wie KI Wärmepumpensysteme optimieren könnte

Wohnungen und Gebäude effizient zu beheizen, stellt eine große Herausforderung auf dem Weg zu einer CO₂-armen Gesellschaft dar, insbesondere bei Systemen mit hohem Energiebedarf. R744-Wärmepumpen (mit CO₂ betrieben) gewinnen als nachhaltige Lösung zunehmend an Bedeutung, da sie mit einem umweltfreundlichen Kältemittel funktionieren und sich mit erneuerbaren Energiequellen sowie Hochtemperaturwärmespeichern kombinieren lassen. Allerdings erreichen sie aufgrund mangelhafter Steuerungssysteme, insbesondere in Kombination mit erneuerbaren Energiequellen und Hochtemperaturwärmespeichern, oft nicht ihre optimale Leistung. Das Team des im Rahmen der Marie-Skłodowska-Curie-Maßnahmen finanzierten Projekts AI-Heat Pump wird einen KI-gestützten Algorithmus zur Echtzeitoptimierung entwickeln. Dieser Algorithmus sorgt dafür, dass R744-Wärmepumpen mit maximaler Effizienz arbeiten, wodurch die Kosten in Mehrfamilienhäusern um 15 % gesenkt werden.

Ziel

The heating sector is a critical challenge in the global transition toward a low-carbon society, particularly for hard-to-abate applications requiring substantial energy (e.g. residential applications). Among various green technologies, transcritical R744 (CO2) heat pumps have emerged as a future-proof solution thanks to their eco-friendly and safe refrigerant (i.e. R744). On the one hand, R744-based heating systems can reduce dependence on fossil fuels, including Russian gas, especially by integrating renewable energy sources (RESs) and hot thermal energy storages (HTESs), enhancing resilience to energy price fluctuations. On the other hand, its energy and economic performance is hindered by suboptimal control between the heat pump and heat distribution/domestic hot water system, which becomes more complex when integrating RESs and HTES. Thus, the AI-Heat Pump project aims to develop and demonstrate the first ever artificial intelligence (AI)-driven real-time optimization algorithm to allow R744-based heating systems integrated with RESs and a HTES to always operate at the highest cost-effective conditions. The algorithm will be implemented with respect to RES availability, HTES status, heating demand, heat pump/heat distribution status and, electricity price and it will be tested on the transcritical R744 heat pump setup at SDU. Compared to the heat pumps using conventional refrigerants, i.e. synthetic refrigerants often classified as PFAS and/or slightly flammable, the algorithm will allow R744-based heating systems to be about 15 % more cost-effective in multi-family houses. The project will be carried out in close collaboration with the University of Edinburgh (HTES modelling) and Bitzer Electronics A/S (enhanced system control and integration). Therefore, as concrete value and impact, this project will lay robust foundations for sustainable future and thus pave the way for remarkable enhancements for business and society concerning the green heating sector.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

Schlüsselbegriffe

Programm/Programme

Thema/Themen

Finanzierungsplan

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

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Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

(öffnet in neuem Fenster) HORIZON-MSCA-2025-PF

Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigen

Koordinator

SYDDANSK UNIVERSITET
Netto-EU-Beitrag
€ 263 393,28
Adresse
CAMPUSVEJ 55
5230 Odense M
Dänemark
Region
Danmark Syddanmark Fyn
Aktivitätstyp
Higher or Secondary Education Establishments
Links
Gesamtkosten
Keine Daten

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