Modellierung und Einbindung von Störgrößen in einen modellprädiktiven Regler zur Klimaregelung in Stadtbussen

Umfeld

Die Klimatisierung in elektrischen Stadtbussen ist der größte Nebenverbraucher und hat somit einen erheblichen Einfluss auf die Reichweite. Die Regelung der Klimatisierung kann mittels moderner Regelungsverfahren effizienter gestaltet werden. Hierfür bietet sich beispielsweise eine modellprädiktive Regelung an. Diese ist in der Lage anhand eines Modells des Systems zukünftiges Verhalten zu prädizieren um darauf basierend eine optimale Stellwertfolge zu berechnen. Die Modellierung und Einbindung zukünftiger Störgrößen wie Türöffnungen macht eine modellprädiktive Regelung zu einem intelligenten Regler.

Aufgabe

Die Aufgabenstellung beinhaltet folgende Themen:

• Recherche zum Stand der Technik modellprädiktive Regelung mit neuronalen Netzen
• Analyse aller bereitgestellten Daten aus einem physikalischen Simulationsmodell
• Erarbeitung eines Konzeptes zur Vorhersage von Störgrößen
• Möglicherweise: Einbindung von API Daten aus dem Internet
• Modellierung und Einbindung in bestehenden Regler

Voraussetzungen

• Hohe Eigenmotivation, Programmierkenntnisse, Interesse am Thema künstliche Intelligenz