details_view: 3 von 23

 

EnOB/EnBop_BigDATA: Big Data Analysen von Automationsdaten zur energetischen Betriebsoptimierung des Gebäudebestands. Teilvorhaben: Gebäudebetrieb-Erfassung und Aufbereitung realer Betriebsdaten und Demoanwendung der Indikatoren.

Zeitraum
2017-01-01  –  2019-12-31
Bewilligte Summe
280.226,88 EUR
Ausführende Stelle
Förderkennzeichen
03ET1426B
Leistungsplansystematik
Energieoptimierte Gebäude [EA4400]
Verbundvorhaben
01172504/1  –  EnOB: BigData
Zuwendungsgeber
Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK.IIB5)
Projektträger
Forschungszentrum Jülich GmbH (PT-J.ESN1)
Förderprogramm
Energie
 
In unterschiedlichen Forschungsbereichen wurden in den letzten Jahren in Bezug auf die Analyse und Visualisierung von Big Data große Fortschritte gemacht. Mit dem in diesem Verbundvorhaben vorgeschlagenen interdisziplinären Ansatz der Anwendung von Big Data Analysen auf Daten der Automation soll untersucht werden, in wieweit die Entwicklung einer speziellen Analyse, Visualisierung und Mapping von 'Automations-Big Data' die Betriebsoptimierung von Gebäuden – und weitere Anwendungen – systematisiert unterstützen kann. Steinbeis Innovation gGmbH bearbeitet im Einzelnen folgende Fragen und Schwerpunkte: 1. Systematische Aufbereitung von Betriebsdaten mit und ohne Betriebsfehler; 2. Standardisierung von Betriebsfehlern und Entwicklung typisierter Datenmuster; 3. Zuordnung von Ursachen (Produktion, Installation, Betrieb etc.) und Gegenmaßnahmen (Umbau, korrigierte Programmierung der Automation, optimierte Betriebsführung etc.) zu einzelnen Betriebsfehlern; 4. Technisch-Wirtschaftliche Bewertungsansätze für typische Fehler; 5. Entwicklung von Indikatoren für Betriebsfehler; 6. Optimierung von Identifikationskonzepten; 7. Automatisierung von einzelnen Arbeitsschritten der Betriebsoptimierung; 8. Demonstration möglicher Anwendungskonzepte in realen Software- und Gebäudeumgebungen; 9. Analyse von synergetischem Zusatznutzen neben der energetischen Betriebsoptimierung (z.B. Analyse von Produkt- und Installationsqualitäten). Innerhalb der Demophase werden dann gezielt typische Betriebsfehler in die Gebäude implementiert, um eindeutige Aussagen zur Identifikationskraft der entwickelten Methoden machen zu können.
Weitere Informationen