OOM4ABDO - Objektorientiertes Monitoring als Grundlage für einen effizienteren Betrieb sowie kostengünstige Bestandsoptimierung durch Anwendung von Machine Learning-Techniken
Ziel dieses Projekt ist es, bisher ungenutzte Energieeffizienzpotenziale im Betrieb von Gebäuden und Quartieren nutzbar zu machen. Hierbei werden insbesondere Bestandsgebäude betrachtet. Die Sanierungsquote im Bestand liegt bei ca. 1 % aller Gebäude pro Jahr. Die Ausgaben für die energetische Sanierung sinken oder stagnieren aktuell. Gebäudesysteme liefern über ihren Betrieb unzählige Daten. In den Daten des Versorgungssystems stecken jedoch Potentiale, die durch intensive Datenanalyse gehoben werden können. Diese liegen jedoch meistens unstrukturiert vor und es gibt aktuell nur wenige praxisnahe Ansätze, wie diese strukturiert werden können. Aktuell werden diese Daten deshalb meist manuell strukturiert, begutachtet und daraus ingenieurstechnische Rückschlüsse gezogen. Dies kostet jedoch wertvolle Zeit und viel Geld. Aufgrund dieser Barrieren wird aktuell das Potential zur Energie- und Ressourceneinsparung der vorhandenen Systeme noch nicht annähernd ausgereizt. Die Verbesserung des Betriebes von bestehenden und neu zu entwickelten Energiesystemen soll deshalb in diesem Projekt vorangetrieben werden.
In diesem Projekt soll die Methode des objektorientierten Monitorings entwickelt werden. Das zu entwickelnde Konzept bietet die Möglichkeit einem Anlagenbetreiber alle erfassten Messdaten strukturiert und standardisiert zur Verfügung zu stellen. Über eine cloudbasierte Infrastruktur können aus den gemessenen Daten Fehlverhalten und Ineffizienzen im Anlagenbetrieb automatisch erkannt werden. Hierzu werden Methoden aus dem Machine Learning herangezogen. Da in Versorgungssystemen auch immer versteckte, nicht gemessene Einflüsse eine Rolle spielen, werden die gemessenen Daten mit dynamischen Modellen gekoppelt. Dies ermöglicht eine stetige Verbesserungen des Gesamtsystems und die Implementierung erweiterter Regelkonzepte. Diese können dann in einem dynamischen Modell getestet werden, bevor sie in der Realität eingesetzt werden. Dies ermöglicht eine ganzheitliche Optimierung von Energiesystemen in Gebäuden und Quartieren.
Die in diesem Projekt entwickelten Verfahren werden in einem Stadtquartier in München (Werksviertel) und in bis zu 40 weiteren Beispielgebäuden angewendet. Im Werksviertel werden Arbeiten, Wohnen und Leben vereint. Ein besonderes Highlight ist das neue Münchner Konzerthaus, das im Herzen des Werksviertels entsteht. Die Beispielgebäude erstrecken sich u.a. über Verwaltungsgebäude, Industriehallen, Schwimmbäder, Schulen, Kindergärten. Somit können die entwickelten Verfahren auf ihre universelle Anwendbarkeit im Gebäude hin untersucht werden.
Projektinformationen und Partner
Laufzeit: 6 Jahre
Start: 12/2017
Ende: 12/2024
Projektpartner: werkkraft GmbH
Fördergeber: Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK)
Förderkennziffer: 03SBE006A