Das Team stellt das Projekt vor
Die Forschung untersucht das Potenzial von Gebäudeautomatisierungslösungen bei der Umwandlung bestehender Gebäude in intelligente Gebäude unter Verwendung der bereits im Gebäude vorhandenen Systeme. Insbesondere werden die erreichbaren Ergebnisse durch fortgeschrittene Steuerungslösungen auf der Grundlage von Model Predictive Control (MPC) bewertet. Nach Identifizierung eines Fallstudiengebäudes wird ein vereinfachtes Modell entwickelt, kalibriert und validiert. Mit der Erfassung und Simulation von Kontextinformationen (z. B. Belegungsprofile und vorhergesagte Wetterdaten) kann dieses Modell verwendet werden, um die Steuerung des Gebäudesystems dynamisch zu optimieren. Das Ziel besteht darin, den Komfort für die Bewohner zu maximieren und den Energieverbrauch des Gebäudes zu minimieren, während der Einsatz erneuerbarer Energiequellen erhöht wird. Das entwickelte Steuerungsmodell basiert auf einer Cloud-Schnittstelle, die den Fernnutzerzugriff ermöglicht und das Bewusstsein für die effizientesten Lösungen schärft.
Dieses Projekt fördert Nachhaltigkeit
Europäische Gebäude machen über 40 % des endgültigen Energieverbrauchs aus und erzeugen mehr als ein Drittel der klimaverändernden Emissionen. Die Reduzierung ihres Energieverbrauchs wird jetzt auf europäischer, nationaler und lokaler Ebene als notwendig erachtet. Nach der Einführung von Energiezertifizierungssystemen, nahezu-Null-Energie-Gebäuden und Energie-Retrofit-Plänen für vorhandene Gebäudebestände hat die neueste EU-Richtlinie den Gebäudeautomatisierungstechnologien eine Schlüsselrolle bei der energetischen Sanierung von Gebäuden zugewiesen. Die Entwicklung intelligenter Anlagensteuerungen und Vorschriften kann tatsächlich zu erheblichen Energieeinsparungen führen, was es zu einem weniger invasiven Eingriff im Vergleich zu alternativen Maßnahmen macht und daher in allen Regionen leichter umsetzbar macht.
Struktur, Methoden und Projektaktivitäten
Das Forschungsprojekt hat eine Laufzeit von 12 Monaten (vom 15.03.2023 bis zum 14.03.2024) und besteht aus folgenden Aufgaben:
- Aufgabe1, “Überblick über den aktuellen Stand” (Monate M1-M3), die die Analyse des Standes der Technik und der Literatur betrifft und das Ziel hat, bewährte Verfahren und KPIs zur Bewertung der Wirksamkeit von MPC-Lösungen zu identifizieren.
- Aufgabe2, “Identifikation eines Fallstudiengebäudes”, und Aufgabe3, “Bewertung der Fallstudie und Installation von Sensoren” (Monate M3-M5), in denen die Identifikation des Fallstudiengebäudes und die Installation eines Netzwerks von Sensoren und Aktuatoren zur Überwachung und Steuerung erfolgen.
- Aufgabe4, “Entwicklung und Kalibrierung digitaler Gebäudemodelle für MPC” (Monate M6-M7), in denen verschiedene digitale Energiemodelle des Fallstudiengebäudes entwickelt werden, jeder mit unterschiedlichem Detailgrad.
- Aufgabe5, “Überwachung und Tests” (Monate M6-M12), bei der die Energieleistung und die Innenraumbedingungen des Gebäudes überwacht werden und neue Steuerlogiken gemäß dem Model Predictive Control-Ansatz implementiert werden. Dabei werden die verschiedenen entwickelten digitalen Energiemodelle eingesetzt, um die optimale Konfiguration zu identifizieren, die in einem abschließenden Test validiert wird.
- Aufgabe6, “Analyse und Verbreitung der Ergebnisse” (Monate M6-M12), die die Analyse der Daten und ihren simulativen Vergleich mit herkömmlichen Systemen sowie die Verbreitung der Ergebnisse betrifft.