SONDE

Supervision und Optimierung von Neubauten durch Daten-Exploration

Das im Rahmen des BMBF-Programms FHProfUnt geförderte Kooperationsprojekt unterstützt die UNO Nachhaltigkeitsziele durch die Bereitstellung systematischer datenbasierter Methoden zur Optimierung und Supervision von Gebäuden. Die in Datenzentren verfügbaren großen Mengen von Messdaten der Gebäudeleittechnik können zur Fehlererkennung oder Steigerung der Energieeffizienz genutzt werden. Die Palette der prinzipiell dafür anwendbaren Werkzeuge ist groß und umfasst sowohl signal- als auch modellbasierte Verfahren, wobei sog. „Building Information Models“ (BIM) eine weltweit zunehmende Rolle spielen.

Innerhalb des Projektes SONDE wird anwendungsnah untersucht, mit welchen Methoden die Ströme der Messdaten und Modelldaten fusioniert werden können, um sie gemeinsam in zentralen Leitwarten zur automatisierten Betriebsoptimierung zu nutzen. Das Innovationspotential liegt in der Verknüpfung der strukturierten Modellbildung durch BIM mit der Nutzung digitaler Informationsquellen zum Monitoring. Hierfür werden Algorithmen zur Datenanalyse, Modellbildung, automatischen Fehlererkennung und Parameterschätzung für reale Gebäude entwickelt, getestet und deren Anwendbarkeit und Nutzen für das Energiemanagement evaluiert. Einer der Schwerpunkte ist dabei die Nutzung tensorbasierter Methoden, um u.a. Informationen über die Systemstruktur aus multidimensionalen Datenstrukturen zu erzeugen.

Projektmitarbeit: Leona Schnelle

Projektwebsite:  Supervision und Optimierung von Neubauten durch Daten-Exploration (SONDE)

Duration
-
Budget
292.130
Funding
Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)
Unit
Fakultät Life Sciences
x