Die Unternehmen OmegaLambdaTec GmbH, MOZYS Engineering GmbH und das Center for Applied Energy Research e.V geben den Start des Projekts "KICk-StARtER-G" bekannt. Das Projekt, gefördert durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung im Rahmen des Programms "KMU-innovativ", zielt auf die prädiktive Gebäudesteuerung mit Hilfe künstlicher Intelligenz (KI) ab. Das Konsortialtreffen am Gate-Garching am 24.05.2023 markiert den Beginn des ambitionierten Vorhabens.
Das Ziel des Projekts ist die Verbesserung des Gebäudebetriebs und der Energieeffizienz in Nichtwohngebäuden bei gleichzeitig hohem Nutzerkomfort. Gebäude spielen eine Schlüsselrolle in der Energiewende, da sie derzeit für fast 40% des Endenergieverbrauchs und der Treibhausgas-Emissionen verantwortlich sind. Das Forschungsvorhaben konzentriert sich auf das enorme Potenzial der Energieeinsparung in Nichtwohngebäuden durch den Einsatz einer neuartigen, prädiktiven und energieoptimierten Gebäudesteuerung, die Wettervorhersagen und thermische Eigenschaften der Gebäude berücksichtigt. Um die Einsparpotenziale realisieren zu können, muss jedoch anders als bislang der Nutzerkomfort berücksichtigt werden, sowohl um die Akzeptanz für eine effiziente Gebäudesteuerung sicherzustellen als auch energieineffiziente Nutzereingriffe in den Gebäudebetrieb zu vermeiden.
Im Rahmen des BMBF geförderten Forschungsprojekts wird ein KI-basierter Controller zur komfort-basierten Steuerung thermischer Anlagen und Regelkreise zur Steigerung der Energie- und Ressourceneffizienz von Gebäuden (KICk-StARtER-G) entwickelt. Das Center for Applied Energy Research e.V (CAE) steuert seine Expertise und Voruntersuchungen im Bereich energieeffiziente Gebäudesteuerung und Nutzerkomfort in Gebäuden bei. MOZYS Engineering GmbH bringt seine Erfahrung in der Entwicklung von Hardware- und Softwarelösungen für die Automation sensor- und datenbasierter Anwendungen ein und OmegaLambdaTec GmbH seine Expertise für Smart Data, Forecasting und hochdimensionale Optimierung.
Die Innovation des Projekts liegt in der mehrdimensionalen Gesamtoptimierung durch die Kombination von Hard- und Softwarekomponenten mit neuen intelligenten und prädiktiven Verfahren zur Gebäudesteuerung unter Berücksichtigung des Nutzerkomforts. Hardwareseitig wird eine kompakte Sensorbox entwickelt, die der Erfassung der relevanten Raumparameter wie Temperatur, Luftfeuchte und Helligkeit aber auch weiterer Messgrößen etwa zur Bestimmung von Warm- und Kaltstellen im Raum dient. Das Nutzerfeedback zum Komfortempfinden ist direkt über die Sensorbox oder eine App möglich. Durch die Analyse der Messwerte sowie des Nutzerfeedbacks über dynamische Machine-Learning (ML) Algorithmen kann das System neue optimale Betriebszustände erlernen und fehlerhafte Funktionsweisen erkennen. Schließlich wird für die energieeinsparende Gebäudesteuerung ein prädiktives Optimierungs-Modell mit einem Zeithorizont von mehreren Tagen im Voraus entwickelt. Dieses berücksichtigt den Komfortaspekt, Wettervorhersagen und thermische Eigenschaften des Gebäudes. Die Lösung des hochdimensionalen Optimierungsproblems in Echtzeit geschieht durch die Anwendung modernster ML- und KI-Verfahren. Damit werden optimale Fahrpläne für die Gebäudesteuerung erstellt und die Energie- und Treibhausgaseinsparungen quantifiziert.
Die angestrebte kombinierte SaaS-Hardware-Lösung richtet sich an den Sektor des professionellen Gebäudemanagements (Facility Management). Sie bietet Unternehmen nicht nur einen optimalen Gebäudebetrieb, sondern auch zusätzliche Verbesserungen in den Bereichen Wartung und Instandhaltung. Durch die sofortige Bereitstellung von Energieeinsparpotenzialen im Gebäudebetrieb trägt das Vorhaben zum Erfolg einer nachhaltigen Energiewende bei.
Quelle: OmegaLambdaTec