Gebäude (-technik) verstehen durch smarte Daten

Die energetische Gebäudeperformance moderner Liegenschaften liegt im Betrieb oft über den Grenzwerten der Planungs- und Projektierungsphase und erfüllt damit die Anforderungen der bekannten Energielabel wie Minergie nicht. Ursachen hierfür kann es viele geben, die datenbasierte Gebäudediagnostik schafft Abhilfe.

Höhere Ansprüche an Komfort sowie Energie- und Kosteneffizienz erfordern komplexere Gebäudetechnik mit untereinander vernetzten haustechnischen Gewerken. So ist beispielsweise die energieeffiziente Bereitstellung von Klimakühlung längst nicht nur vom aktuellen Raumluftzustand abhängig. Innerhalb eines Komfort-Toleranzbandes wird sie zusätzlich von aktuellen und zu erwartenden internen und externen Einflussparametern bestimmt (z.B. Belegung oder Witterung). Erst daraus ergibt sich, ob, in welchem Mass und wie die notwendige Kälteenergie erzeugt werden soll (Verschattung, Aussenluftkühlung, Kompressionskälte, Freecooling, etc.).

Entscheidungsfolgen also, die es in Abhängigkeit von den technischen Voraussetzungen und unter Berücksichtigung der effektiven Nutzung im Sinne eines optimierten Gesamtsystems zu treffen gilt.

IOT bringt neue Datenflut
Mit der sich zunehmend standardisierenden Kommunikationstechnik produzieren haustechnische Anlagen der Wärme-, Kälte-, Lüftungs- und Elektrotechnik fortlaufend mehr und unterschiedlichere Daten. Energieverbräuche, Massenströme, Anwesenheit, Temperaturen, Ventilstellungen usw. werden ständig gemessen und aufgezeichnet. Mit dem Internet of Things (IOT) kommen neue Informationsquellen dazu. Zusammen mit bestehenden Datenquellen wird die Menge und der Detaillierungsgrad vervielfacht. Schon heute lässt sich beispielsweise eine Anwesenheitserfassung statt über konventionelle Präsenzmelder über die Netzwerkeinwahl von Mobiltelefonen realisieren. Der damit gewonnene Informationsinhalt ist ungemein höher, wenn man bedenkt, dass dadurch die genaue Anzahl von Nutzern und deren Verweilzeit zu eruieren ist.

Diagnostik als Schlüssel für effizienten Gebäudebetrieb
Mit Anlagenkenntnis, viel Erfahrung im Gebäudebetrieb und der Hilfe von Assistenzsystemen versucht der Gebäudediagnostiker die Datensammlung zu ordnen und sie als Information nutzbar zu machen. Ohne intelligente Algorithmen in Softwaretools wäre dies aber nicht möglich. Die Mustererkennung in historischen Datenreihen ist aufwendig und mit dementsprechend vielen Einflussgrössen unübersichtlich. Komplexere Systeme verlangen die Möglichkeiten zur Erkennung von eigentlichen „Treibern“ eines spezifischen Anlagenverhaltens. Dazu werden historische Daten so aufbereitet und gespeichert, dass die Abweichungen bei der Aufzeichnung von zukünftigen Daten einfach erkennbar und verglichen werden können. Weitere Möglichkeiten bietet die Projektion zukünftiger Zustände durch Methoden aus der Wahrscheinlichkeitstheorie (z.B. Monte Carlo Simulation).

Kosteneinsparung dank datenbasierten Prognosen
Gebäudediagnostik legt die Basis, um Entscheide im Gebäudebetrieb aufgrund von Fakten und nicht aufgrund eines «Bauchgefühls» zu treffen. Produzierende Betriebe werden ihren zukünftigen Energiebedarf mit Hilfe der Methoden der Gebäudediagnostik deutlich besser abschätzen können, indem verschiedene Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammengeführt und mit Hilfe von intelligenten Tools ausgewertet werden. Denkbar sind Daten aus der Produktionsplanung sowie historische Datensätze zu Witterungstemperatur und –feuchte. Auf dieser Basis können verlässliche Prognosen zum zukünftigen Energiebedarf erstellt werden. Mit der gewonnenen Information kann die Energie frühzeitig zu besseren Konditionen eingekauft und damit Kosten eingespart werden.

Big-Data-Ansätze auch in der Gebäudetechnik zu nutzen kann sich lohnen. Smarte Daten führen zu erhöhter Energie- und Kosteneffizienz, steigert den Komfort und die Betriebssicherheit. Höhere Kosten für die Realisierung komplexerer Gebäudetechnik lohnen sich im Betrieb bei einer Betrachtung auf mittlere und längere Sicht.