Ubiquitäres und Dynamisches Gebäudeperformance-Monitoring

Das vorgeschlagene Forschungsprojekt strebt die Entwicklung einer nahtlosen mehrschichtigen Architektur zur gleichzeitigen Erfassung und Verarbeitung von Energieverbrauchs-, Performance- und Belegungsdaten in Gebäuden an. Umfassendes Gebäude-Monitoring bedeutet die gleichzeitige, dynamische und hoch-aufgelöste Aufzeichnung und Weiterverarbeitung von mehreren Datenströmen aus Gebäuden. Dazu gehören: i) Energieverbrauch (möglichst auf Gerätebasis), ii) innenklimatische Zustände, iii) außenklimatische Bedingungen, iv) Nutzerpräsenz, relevante Nutzeraktivitäten und Nutzer-Feedback, v) Zustände der Gebäudesteuerungssysteme, vi) ökonomisch relevante Daten. Derzeit existieren keine systematische Implementierungen derartig umfassender Monitoring-Infrastrukturen. Somit werden die potenziellen Vorteile, die aus der Analyse von Datenströmen aus den Gebäuden erwachsen, nicht ausgenützt. Zu diesen Vorteilen gehört: i) Energieoptimierung durch verbesserte Steuerung von technischen Gebäudesystemen ii) Bewusstseinsschaffung bei Gebäudebenutzern auf ihren Einfluss am Energiebedarf des Gebäudes. iii) Früherkennung (und Behebung) von energetischen Schwachstellen (z.B. bedingt durch Systemfehler) und Fehlfunktionen in Energiesystemen und Geräten, wodurch die vorbeugende Instandhaltung wirksam unterstützt wird. iv) Weiterführende Vorhaben zur Verbesserung und Optimierung der Gebäudeperformance können von der Analyse dynamisch aktualisierter Gebäude-Energiebedarfs- und Performance-Datenbanken strategisch profitieren. v) Langfristige empirische Informationen über die energetische und ökologische Performance von Gebäuden können den Entwurf, Bau und Betrieb von Neubauten mit neuen Erkenntnissen bereichern und verbessern. Das Projekt hat eine Laufzeit von zwei Jahren und wird gemeinsam von der Technischen Universität Wien (TU Wien, Österreich) und der National Cheng Kung University (NCKU, Taiwan) durchgeführt. Die Forschung wird Aufbau und Funktionalität einer dynamischen mehrschichtigen Datenerfassung und -verarbeitung im Zuge einer prototypischen Realisierung demonstrieren. Die Ergebnisse (inklusive Püfungs- und Evaluationsprotokolle) enthalten unter anderem einen Leitfaden für die Planung, die Installation, und den Betrieb von derartigen Systemen.

Der Energieverbrauch von Gebäuden entspricht in den meisten Ländern einem signifikanten Teil des Gesamtenergieverbrauches. Um Gebäude optimal betreiben zu können, sind Informationen über aktuelle Energieverbraucher, Anforderungen der Gebäudebenutzer und aktuelle Steuerungsbefehle von wesentlicher Relevanz. Allerdings sind passende Sensorik und Datenverarbeitungsstrategien in der überwiegenden Mehrzahl bestehender Gebäude nicht vorhanden. Aber auch Neubauten vermissen meist Möglichkeiten benötigte Daten in passender Form weiterzuverarbeiten.Dieses Projekt erarbeitete mögliche Datenerfassungs-Infrastrukturen um unterschiedliche Gebäudedaten (Energieverbräuche, Komfortparameter, usw.) in Echtzeit zu verarbeiten. Solche Daten können natürlich für unterschiedliche Zwecke weiterverarbeitet werden. Zu diesem Zweck wurde ein Technologie- und Herstellerunabhängiges Toolkit, bestehend aus fünf Komponenten (Connector, Database, Data-Abstraction Framework, MATLAB Framework, Visualization Framework), vorgestellt. Das Toolkit ermöglicht die Erfassung und Verarbeitung der Gebäudedaten in unterschiedlichen Anwendungsgebieten. Es verfügt über leistungsfähige Datenaufbereitungs-Funktionen (z.B. Generierung zeitlich strukturierter Datensätze), bietet Schnittstellen für eine automatisierte Stapelverarbeitung (MySQL, OPC-UA, usw.) und beinhaltet Anwendungen für Daten-Aggregation, Visualisierung und Analyse (z.B. Erstellung eines Mollier-Diagramms, Unterstützung unterschiedlicher Dateiformate, usw.).Um den Nutzen des Toolkits in einem praktischem Kontext zu untersuchen, wurden zwei unterschiedliche Gebäude in als Referenzimplementierung gewählt. Eines der Gebäude ist ein Neubau und enthält bereits teilweise Infrastruktur zur Gebäudedatenerfassung. Das Projektergebnis zeigt wie das Toolkit verwendet werden kann, um Daten aus allen Gebäudeautomatisierungssystemen zu erfassen. Das zweite Gebäude ist ein Altbau und bietet keine wiederverwendbare Infrastruktur. Daher wurde ein unabhängiges System zur Datenerfassung installiert.