DING (Digitale Infrastruktur für einen nachhaltigen Gebäudebetrieb)

Laufzeit: 01.01.2020 - 30.06.2023
Leitung: Prof. Dr.-Ing Horst Hellbrück
Mitarbeiter: Felix Adam

Hintergrund

Im Klimaschutzplan 2050 (Stand November 2016) hat die Bundesregierung das Ziel eines klimaneutralen Gebäudebestandes noch mit dem Zusatz "nahezu" versehen. Es zeichnen sich jedoch steigende Erwartungen von 100 % ab.
Betrachtet man das Zusammenspiel von Gebäuden und Energienetzen (Strom, Gas und Wärme/Kälte), erkennt man weitreichende Abhängigkeiten. Um dieses Zusammenspiel genau untersuchen zu können, wurde das Projekt DING ins Leben gerufen.

Ziel und Ansatz

Mithilfe von vielfältigen Sensoren können unterschiedlichste Parameter erfasst und daraus bspw. durch passende Algorithmen oder mithilfe von neuronalen Netzen Einfluss auf den Energieverbrauch von Gebäuden getroffen werden.

Sensoren und Gateways in den THL-Gebäuden

Abbildung 1: Beispielhafte Ausbringung von Sensoren und Gateways sowie eine
     beispielhaft dargestellte typische Situation während der
Gebäudenutzung.

 

In Abbildung 1 ist beispielhaft dargestellt, wie eine typische Nutzung eines Gebäudes aussehen kann. Der linke Teil des Gebäudes wird von der Sonne bestrahlt und heizt sich auf, weshalb die Heizkörper (3) und das Licht abgeschaltet bleiben können. Bei der Nutzung des Beamers ist die Abschattung mittels Jalousien notwendig. Bei Bewegung auf dem Flur wird die Beleuchtung aktiviert, wenn die Helligkeit sonst zu gering wäre. Auf der rechten Gebäudeseite scheint keine Sonne, daher sind die Heizkörper aktiv und die Beleuchtung eingeschaltet.

CoSA wird in diesem Projekt den Aufbau und Betrieb einer LoRaWAN-Infrastruktur mit einem Server, diversen Sensoren (1) (z. B. für Temperatur, Licht, Bewegung, CO2, Tür-/Fensterzustand) sowie mehreren LoRaWAN-Gateways (2) übernehmen.
Diese Sensoren werden an neuralgischen Punkten in sechs Gebäuden ausgebracht und senden ihre Daten anonymisiert (NutzerInnen nicht zuordbar) über Gateways an einen Server, auf dem diese Daten zentral und für andere Forschungsprojekte abrufbar gespeichert werden.

Auf Basis solcher Daten lässt sich dann der aktuelle Gebäudezustand, die Gebäudebelegung und die Verhaltensweisen seiner NutzerInnen erfassen. Mithilfe von in der Vergangenheit liegenden Informationen kann auch die zukünftige Gebäudenutzung mit einer gewissen Unsicherheit vorhergesagt werden. Entsprechende Algorithmen oder neuronale Netze ermöglichen dadurch, die Beleuchtung, Heiztemperatur, Belüftung, Jalousiensteuerung etc. so zu steuern, dass der benötigte Energieaufwand für den Gebäudebetrieb minimiert wird. Gleichzeitig führen Eingriffe von NutzerInnen in die automatischen Vorgänge zu einer Datenbasis, die das System mit der Zeit an die Bedürfnisse der NutzerInnen bei der Gebäudenutzung anpasst.

Neben der Erfassung von Daten über die Gebäudenutzung werden auch Untersuchungen zu großen LoRaWAN-Netzen erfolgen. Über die RSSI-Werte der Sensoren lassen sich bspw. die Genauigkeit von Lokalisierungsalgorithmen untersuchen. Bei der geplanten Menge an Sensoren kann ferner untersucht werden, wie die Kollisionen zunehmen und mit welchen Parametern hier gegengesteuert werden könnte. Auch die Einflüsse der Gebäudestruktur auf die optimale Position der Gateways kann so untersucht werden.

Projektpartner

 

 

Gefördert durch:                    

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Projektnummer: LPW-E/1.1.2/1510

 

 

Veröffentlichungen


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