Verbundvorhaben: ADRENALIN - Datengetriebene Intelligente Gebäude: Daten-Sandbox, Datenwettbewerbe und Implementierung; Teilvorhaben: Anwendung von ML und intelligenten Steuerungsalgorithmen als neue Datendienste für den Gebäudesektor zur Reduzierung von CO2-Emissionen

Abstract

Während die Digitalisierung als entscheidender Faktor für die Erschließung des großen Potenzials an Energie-Flexibilität in Gebäuden gilt, stellt ein wesentliches Hindernis die Tatsache dar, dass in den meisten Bestandsgebäuden lediglich die Haupt- Energiezählerdaten verfügbar sind. Die Entwicklung von Datendiensten für Gebäude würde jedoch die Verfügbarkeit zusätzlicher Informationen voraussetzen, wie etwa die Aufschlüsselung des Energieverbrauchs für Heizung und Kühlung. Dies erfordert aktuell die Installation zusätzlicher Sensoren und Submetering-Systeme – Maßnahmen, die entweder aufwendig, kostenintensiv oder beides sind. Das Hauptziel dieses Projekts war die Entwicklung von ML (Machine Learning) und intelligenten Steuerungsalgorithmen, die neue Datendienste für den Gebäudesektor ermöglichen oder verbessern werden. Im Projekt sollten Algorithmen entwickelt und getestet werden, die so viele Informationen wie möglich aus den vorhandenen Energiemessdaten extrahieren, um die Notwendigkeit und die Kosten von Unterzählern zu vermeiden oder zu begrenzen und so die großflächige Einführung von Datendiensten und intelligenten Steuerungen im bestehenden Gebäudebestand zu ermöglichen.