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 vil udvikle en teknologi, der gør det muligt at koge faste fødevarer som fx kødprodukter hurtigt, energieffektivt og uden kvalitetsforringelser.
Projektet udvikler metoder med tilhørende værktøj til optimering af energiforbrug og identifikation af energisparepotentialer i industrivirksomheder
Formålet med projektet er at gøre simuleringsbaseret vurdering af performance for energi og indeklima lettere tilgængelig for beslutningstagere. Samtidig med at gøre det muligt at lave langt mere omfattende designundersøgelser, som omfavner de utallige muligheder i tidligt design
Den datadrevne bygning kommer nu. Det vil vi udnytte til en systematisk dataindsamling baseret på IoT sensorer fra bygninger i drift, i et projekt som fokuserer på dels en datadrevet tillægsydelse til commissioningprocessen. Dels til en løbende opfølgning på det i bygningen leverede indeklima og energiforbrug, som samtidig bruges til kontinuert fejlsøgning på bygningens styring.
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.
Datadrevne løsninger for energieffektivisering mister værdi, hvis de ikke tager højde for nøgleaktørers adfærd. Kommunikationen skal sikre hensigtsmæssig adfærd, der reducerer klimabelastningen og forbedrer komforten. På denne baggrund udvikles tilpassede tekniske løsninger. Løsningerne installeres og testes i skoler og etageejendomme.
Udvikling af processer og værktøjer til bæredygtig drift af bygningsautomation.
På basis af et antal testprojekter, udvikles cases og værktøjer til brug for synliggørelse af værdien af brugen af kunstig intelligens til multi-forsyning af varme.
Projektet vil videreudvikle et allerede afprøvet og implementeret koncept til energibesparelser i storkøkkener.
Projektet vil demonstrere konceptet anti-foulingsystem for pladevarmevekslere.
Projektet undersøger og demonstrerer hvordan kontormiljøer bedre kan udnyttes effektivt og derved reducere energiforbruget på en måde som samtidig øger brugertilfredshed og skaber en bedre oplevelse af indeklimaet. Ved hjælp af machine learning, bevægelsessensorer og indeklimamålinger visualiseres og anbefales rette indeklima og arbejdsstationer for brugeren.
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.
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.
I projektet afprøves kombinationer af dagslys og dynamisk LED-kunstlys i forbindelse med byggeriet af Ny Psykiatri Bispebjerg.
Projektet vil demonstrere, at ved at anvende naturlige materialer i udvendige og indvendige facader, ålegræs som isoleringsmateriale og klart glas i vinduerne, kan der opnås større bæredygtighed, lavere energiforbrug og et bedre indeklima med vægt på dagslyskvalitet, udstrakt grad af naturlig ventilation og bedre rumakustik.
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.
Projektets hovedformål er derfor at vise at systematisk dataopsamling giver muligheder for driftsoptimering, sikring af et godt indeklima, forbedret og optimeret projektering af fremtidens byggeri.