2017-07-01  –  2021-06-30

209.925,47 EUR

Universität Duisburg-Essen - Fakultät für Ingenieurwissenschaften - Abt. Elektrotechnik und Informationstechnik - FG Automatisierungstechnik und komplexe Systeme, Duisburg, Nordrhein-Westfalen

03SBE0002B

Energieoptimierte Gebäude [EA4400]

01179093/1  –  Solares Bauen: GreenEnergyFirst

Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK.IIB5)

Forschungszentrum Jülich GmbH (PT-J.ESN1)

Energie

Bis zum Jahr 2050 soll der Wärmebedarf in Gebäuden nahezu klimaneutral gestaltet sein. Dieses Ziel soll durch die Entwicklung eines Energieeffizienzassistenten in dem Projekt 'GreenEnergyFirst' unterstützt werden. Bisher besteht ein wesentliches Hindernis für den Einsatz derartiger Assistenten in Gebäuden in der Vielfalt und Dimensionierung der verschiedenen Anlagenkombinationen, Wohnimmobilien und der dadurch bedingten aufwendigen Modellierung. Dieses Hindernis soll in diesem Projekt durch ein modulares Grey-Box-Modell beseitigt werden. Das Fachgebiet Automatisierungstechnik und komplexe Systeme (AKS) der Universität Duisburg-Essen (UDE) wird sich hauptsächlich mit Entwicklung und Parametrierung eines solchen Modells, der Entwicklung geeigneter Kenngrößen (KPI, Engl. Key Performance Indicators) zur Bewertung des Istzustands sowie des Last- und Einspeisemanagements durch Optimierung des Anlageneinsatzes. Neben diesen Optimierungsstrategien bildet das Data-Mining auf der Basis der Betriebsdaten der Immobilie einen wesentlichen Kern des Projektes. Mittels Data-Mining wird die Effizienz der Betriebsführung untersucht. Die Methode des Data Minings soll auch genutzt werden um die Parameter der Modelle und die Kenngrößen zu identifizieren. Im Rahmen der Erstellung des hybriden Modells von Wohnimmobilien übernimmt die UDE die Entwicklung von datenbasierten Modellen, unterstützt die Analyse von Gebäudedaten mit Data-Mining Verfahren sowie die Integration der Modelle. Ferner wird UDE durch die Entwicklung einer KPI-basierten optimalen Betriebsführungsstrategie und den zugehörigen Modell-Update Mechanismen einen entscheidenden Beitrag zur Entwicklung des Energieeffizienzassistenten leisten. Weiterhin ist UDE an der Erprobung des Energieeffizienzassistenten an einem realen Pilotprojekt (einem Mehrfamilienhaus) beteiligt.