Projektdatabase
Projektdatabasen indeholder alle de projekter, som ELFORSK har støttet med midler. Der er en kort introduktion af projekternes formål og kontakt information for de igangværende projekter. For de projekter, som er færdige, er der en slutrapport med resultater, som du kan down loade.
Formålet med EFFORT er gennem intelligent brug af data at sikre den grønne udvikling på Hirtshals havn.
Projektet ”Machine Learning til Energi- og Procesoptimering (MLEEP)” vil integrere machine learnings algoritmer direkte i 5 danske industrivirksomheder – alle med forskellige problemstillinger og udfordringer – og forsøge at belyse potentialer, muligheder og barrierer ved anvendelsen af kunstig intelligens til energi- og procesoptimeringer af produktionsanlæg.
Projektet vil fokusere på synkronreluktans motorer, og frekvensomformerne, der vil øge motorsystemernes effektivitet. Teknologierne demonstreres i tre fremstillingsvirksomheder.
Projektet afprøver en ny IoT sensor teknologi baseret på induktion. Der udvikles en styrringsstrategi til besparelse af elforbrug på plejecentre med anvendelse af den nye induktionsteknologi.
Der udvikles en intelligent adaptiv styring til varmepumpedrevne decentrale ventilationsanlæg.
Projektet vil udvikle en teknologi, der gør det muligt at koge faste fødevarer som fx kødprodukter hurtigt, energieffektivt og uden kvalitetsforringelser.
Projektet afdækker og realiserer potentialer for energibesparelser på særligt ventilationsanlæg i kommunale bygninger ved brug af kunstig intelligens på data om energiforbrug, indeklima, vejr og tilgængelige bygningsinformation så som BBR, lokation og energimærke.
Projektet udvikler metoder med tilhørende værktøj til optimering af energiforbrug og identifikation af energisparepotentialer i industrivirksomheder
Projektet udvikler og demonstrerer nye intelligente løsninger til procesventilation med reducerede luftmængder, mindre anlæg, mindre energiforbrug til lufttransport og effektive muligheder for luftrensning, varmegenvinding og recirkulation.
I projektet udvikles en ny metode til reduktion af elforbruget til ventilation, opvarmning og køling i store højloftede rum ved udnyttelse af kontrolleret træk/opblanding med omrøringsventilatorer. Projektet griber fat om vingedesignet og intelligent styring.
Dette projekt introducerer en nyudviklet følertype til måling af luftstrømme, som i forhold til traditionelle følere reducerer systemets tryktab med 10-30 Pa pr. føler. Følertypen har derudover andre fordele i forhold til traditionelle følere.
Projektet vil videreudvikle et allerede afprøvet og implementeret koncept til energibesparelser i storkøkkener.
Projektet vil demonstrere konceptet anti-foulingsystem for pladevarmevekslere.
Projektet udvikler ”IoT-iTS” – en IoT baseret løsning til intelligent styring og overvågning af HVAC installationer i eksisterende og nye kontorbyggerier.
Via casestudies viser vi, hvordan konkrete energi- og indeklimamålinger (data) kan give Xtra Small produktionsvirksomheder et incitament til at gennemføre energieffektivisering, konvertering til elbaseret opvarmning og indføre energistyring.
Projektet udvikler retningslinjer for korrekt kombinationsvalg af indblæsningsprincipper samt valg af styringsstrategi ift. den givne belastning, lokalets møblering og geometri.
Dampproduktion i industrien er for nuværende primært baseret på traditionelle fossilt fyrede kedelløsninger. Den grønne omstilling fra fossile til vedvarende energikilder kræver der bl.a. udvikles teknologier for energieffektiv eldrevet dampproduktion. I den sammenhæng er højtemperaturvarmepumper en attraktiv mulig, idet spildvarme, fjernvarme eller anden varmekilde kan konverteres til damp med høj virkningsgrad.
Målekomponenter, som anbringes i ventilationskanaler i et ventilationssystem, øger systemets tryktab og dermed energibehovet til lufttransport. Dette forprojekt introducerer en nyudviklet følertype til måling af luftstrømme, og vil demonstrere proof-of-concept.
Projektet udvikler en arkitektonisk smuk og skånsom facadeintegreret decentral rumbaseret mikroventilationsløsning til lejligheder. Løsningen bliver renoveringsvenlig, energieffektiv og prisbillig sammenlignet med andre centrale- og decentrale løsninger. Et intelligent systemsamspil opnås med behovsstyring på rumniveau og nem driftsovervågning.
Små og mellemstore virksomheder (SMV’er) oplever, at det er kompliceret at komme i gang med databaseret energiledelse. I projektet gennemføres en undersøgelse af SMV’ers konkrete ønsker til energiledelse, og der udvikles materiale og kurser til at opkvalificere installatører, der er den primære kilde til viden om energieffektivisering for SMV’er.
Projektet vil gennem en blanding af teoretiske analyser og målinger i laboratoriet medvirke til at sikre, at fremtidige højtemperaturvarmepumpesystemer til industrien baseret på vanddamp bliver udviklet og afprøvet.
Projektets formål er på baggrund af el-, temperatur- og brugsdata fra køleanlæg i restaurationsbranchenat detektere gemte potentialer i form af mulige energisparetiltag, behov for proaktivt vedligehold samt adfærdsregulering.
Formålet med projektet er at vise realiseringsmulighed og optimal tilgang for at substituere procesvarme fra forbrænding af fossile brændstoffer med 100 % el-baseret varme.
Ved operationelle nøgletal forstås nøgletal af en sådan kvalitet, at de bl.a. kan benyttes til at identificere årsager til faldende energieffektivitet samt troværdig dokumentation af effekten af energibesparelsestiltag.
Projektet udvikler et nyt servicekoncept for drifts- og vedligeholdelsesovervågning. Via IoT overvågning får virksomhedens egen serviceorganisation eller et servicefirma online drifts- og energidata for det enkelte ventilationsanlæg, og kan dermed ændre tidsbaseret vedligehold til tilstandsbaseret vedligehold.