Verbundvorhaben: HIP-EMIL - Holistisches interaktives prädiktives Energiemanagement über modellbasierte intelligente Lernmethoden; Teilvorhaben: Realisierung und Evaluierung der Algorithmen im Use-Case 2 Wohngebäude
Zeitraum
2026-01-01 – 2028-12-31
Bewilligte Summe
259.888,48 EUR
Ausführende Stelle
Förderkennzeichen
03EN6058F
Leistungsplansystematik
Regenerative und energieeffiziente Wärme- und Kältenutzung im Gebäude [EA4351]
Verbundvorhaben
Zuwendungsgeber
Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWE.IIC2)
Projektträger
Forschungszentrum Jülich GmbH (PT-J.ESN6)
Förderprogramm
Energie
Gebäudeenergiemanagementsysteme (EMS) werden in der Praxis oft isoliert für die Bereiche Strom, Wärme und Mobilität und basierend auf starren Regeln (Heuristiken) aufgebaut. Die Forschung zeigt, dass modell- und auch datenbasierte Ansätze deutlich leistungsfähiger sind. Diese Konzepte können Vorhersagen regenerativer Einspeiser, volatiler Lasten und variabler Strompreise effektiv integrieren. Zudem ermöglichen sie eine optimale Kopplung von Sektoren. Dadurch wird eine gezielte Optimierung der Energieeffizienz, -kostenreduzierung und Netzentlastung realisiert. Allerdings ist die Praxistauglichkeit solcher Ansätze stark eingeschränkt: bei modellbasierten Verfahren wegen des hohen Modellierungsaufwands, bei datenbasierten Verfahren aufgrund des hohen Daten-/Ressourcenbedarfs der KI-Algorithmen. Daher werden modell- und datenbasierte EMS-Konzepte trotz ihres enormen Potentials bislang kaum praktisch angewendet. Das Projekt zielt darauf ab, gänzlich neue Pfade für Gebäude-EMS zu eröffnen. Entwickelt wird eine Symbiose hybrider modell- und datenbasierter Methoden, welche die Vorteile der einzelnen Ansätze kombiniert, Nachteile eliminiert und die Bereiche Strom, Wärme, Mobilität synergetisch betrachtet. Grundlage bilden neuartige KI-Methoden, die für ein leistungsfähiges und zugleich praxistaugliches EMS neue Pfade eröffnen. Vision ist die Schaffung eines hybriden Basismodells als Grundlage des EMS, das sich ohne größeren Aufwand auf unterschiedliche Gebäudetypen übertragen lässt. Zusammengefasst wird ein sektorenübergreifendes EMS entwickelt, welches durch die Symbiose datenbasierter und physikalischer Grundmodelle einen Innovationssprung bzgl. Leistungsfähigkeit und Energieeffizienz ermöglicht. Die Schoenergie übernimmt hierbei die prototypische Realisierung und Evaluierung der Algorithmen in Wohngebäuden und betrachtet dabei die massentaugliche Anwendbarkeit.