THEMENSPECIAL: ENERGIEEFFIZIENZ


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Energieeffizienz mittels innovativer Data Analytics

by User Not Found | Nov 30, 2015

Ein Forschungsprojekt mit Zukunftspotential




Gebäude und ihr laufender Betrieb sind für etwa 40% des globalen Energieverbrauchs verantwortlich. Mit einer intelligenten und auf die Gebäude speziell abgestimmten Klimaregelung kann der Energieverbrauch deutlich gesenkt werden. Es werden Kosten gespart, die Effizienz gesteigert und ein Beitrag zur Klimaneutralität geleistet.

Die Herausforderung? Digitalisierung und Technisierung machen vor Gebäuden nicht halt, vielmehr kommen automatisierte Lösungen vermehrt zum Einsatz. So entsteht ein hochkomplexes Gebäudesystem, das es effizient zu steuern gilt.

Auf Basis dieser Ausgangssituation haben sich AIT, TU Wien, UBIMET und Caverion Österreich für das Forschungsprojekt Advanced Data Analytics for Energy Efficiency zusammengeschlossen, das zum Ziel hat, die Anwendung von  Data Analytics Methoden zur Steigerung der Energieeffizienz in Gebäuden zu untersuchen und in den nächsten drei Jahren Lösungen zu entwickeln. Ein Gebäude, an dem diese Verfahren getestet werden sollen, ist die derzeit in Errichtung befindliche Firmenzentrale des ÖAMTC in Wien.

So kommunizieren intelligente und effiziente Gebäude der Zukunft

Die immer größer werdende Datenmenge sowie die steigende Datensammlungsrate können mit den aktuell vorhandenen Monitoring-Werkzeugen nur mehr schwer bewältigt werden. Ein automatisiertes System, das die Entscheidungsprozesse mittels Data Analytics-Algorithmen, Simulationen und Optimierung unterstützt, hilft dem Gebäudebetreiber bei einer dynamischen und optimalen Verbesserung der Gebäudeeffizienz.

Im Rahmen des Forschungsprojekts soll an Hand der Bereitstellung von Wissen und Methoden eine automatische Empfehlung zur Steigerung der Energieeffizienz in Gebäuden durch den Einsatz von Data Analytics entwickelt werden. Der Lösungsansatz soll in weiterer Folge die automatische Evaluierung von Monitoring Daten, die Vorhersage des zukünftigen Energiebedarfs und die Vorschreibung von Empfehlungen zur Reduktion des Energieverbrauchs ermöglichen.

Speziell entwickelte Algorithmen sollen die Vorhersehbarkeit der laufend in Echtzeit gesammelten Monitoring-Daten verbessern und optimierte Entscheidungsmöglichkeiten vorschreiben. Miteinbezogen werden aktuelle und historische Gebäudeinformationen, Wetterdaten und Wetterprognosen sowie semantische Daten des Gebäudes, wie Standort, Funktion, Ausstattung u.v.m.

Im Mittelpunkt: Nachhaltig optimierte Gebäude

Mit seiner Teilnahme an dem dreijährigen Forschungsprojekt unterstreicht Caverion klar seine strategische Ausrichtung: Wir denken und handeln zukunftsorientiert und bieten mit unserem jahrzehntelangen Fachwissen um das Wesen von Gebäuden, die Grundlage um in eine energieeffiziente und nachhaltige Zukunft zu blicken sowie Trends aktiv mitzugestalten.

Es ist unser Ziel, dass Sie, als Besitzer, Betreiber oder Nutzer von Gebäuden in einer Umgebung arbeiten und leben, die zu Höchstleistungen anregt, Komfort bietet und bei gleichzeitiger Klimaneutralität langfristig Erhaltungskosten sowie den Energieverbraucht senkt.

Einfach: Active Lifecycle Management

Die Forschungspartner im Überblick

Caverion

Wir sind im Rahmen des Projekts zuständig für:
  • Datenbereitstellung des Testgebäudes (Gebäudemodell, Informationen über die Haustechnik, Schnittstellen zur MSR,...)
  • Definition für alle installierten Systeme (Grundwasser, Tiefensonde, Wärmepumpe, Kältemaschine, Pumpen,...) für welche Paramterdefinitionen vorgenommen werden können
  • Leiter Work package "Requirements analysis and specification"
  • Leiter Work package "Deployment and evaluation"
  • Mitarbeiter bei allen anderen Work packages

AIT

Das AIT zeichnet sich für das Gebäudemodell, Energieverbauchsvorhersage, die automatische Verbesserung des Gebäudemodells und die Auswahl der optimalen Verbesserungsmöglichkeiten verantwortlich.
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Technische Universität Wien (TU)

Die TU Wien zeichnet sich für die Herstellung von Schnittstellen zur MSR, die Datenaufbereitung, Datenanalyse, die Integration der Wettervorhersagen und die Erzeugung von möglichen Optimierungsaktionen verantwortlich.
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UBIMET

UBIMET liefert standortspezifische Wetterdaten und Prognosen (Temperatur, Sonneneinstrahlung etc.)
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