News Dezember 15, 2021

So steigert intelligente und selbstlernende Gebäudeautoma­tion den Nachhaltigkeits-Performance- Index.

Gebäude stehen für 41 % des weltweiten Energiebedarfs. Außerdem sind 35 % der Gebäude in der EU über 50 Jahre alt. Entsprechend kommt dem Gebäudebestand eine maßgebliche Bedeutung bei der Erreichung der Klimaziele zu.

Die CO2-Reduktion in Bestandsgebäuden ist einer der Faktoren, die in nicht-finanziellen Kennzahlen wie dem Nachhaltigkeits-Performance-Index abgebildet werden.

Gebäudeautomation ist ein zentraler Baustein der Bestandsoptimierung: Einerseits werden durch die entsprechenden Systeme relevante Daten generiert für Bilanzierung und Reporting, andrerseits ermöglichen Automationsfunktionen eine Anpassung des Betriebs an den tatsächlichen Bedarf und bietet damit enorme Effizienzpotentiale. Anders als klassische Gebäudeautomationssysteme arbeitet Egain mit einem intelligenten und selbstlernenden Algorithmus. Mithilfe dieser künstlichen Intelligenz bleibt das System fortlaufend up-to-date und kann sich an Veränderungen in Nutzung und Gebäudebetrieb anpassen.

Funktionsweise der intelligenten Gebäudeautomation am Beispiel Heizanlage

Gebäudetechnische Anlagen liefern eine große Anzahl wichtiger Daten zu Energieverbrauch und Anlagenzustand. Ein Computer kann eine deutlich größere Datenmenge in kurzer Zeit verarbeiten als ein Mensch. Der Algorithmus nutzt gemessene Temperaturen von Vor- und Rücklauf der Heizkreise ebenso wie Temperatur und Luftfeuchtigkeit aus den Räumen und weitere Betriebs- und Verbrauchsdaten, um ein genaues energetisches Profil des jeweiligen Gebäudes zu erstellen.

Je nach Sanierungsstand der Immobilie und Standorteigenschaften, wie zum Beispiel die Ausrichtung oder die Exponiertheit gegenüber Wind, ergibt sich eine unterschiedliche Wärmespeicherkapazität eines Gebäudes. Gepaart mit einer Wetterprognose, errechnet der Algorithmus fortlaufend die tatsächlich benötigte Energiemenge, um die einzelnen Räume oder Zonen im gewünschten Temperaturband zu halten. Die Wetterprognose wird alle drei Stunden optimiert. Das ist die Zeit, die auch ein schlecht gedämmtes Gebäude mindestens das Temperaturniveau hält. Durch die vorausschauende Steuerung der Heizungsanlage, können Effizienzpotentiale von durchschnittlich 10 – 15 % Heizenergie, unabhängig von der Art der Beheizung, gehoben werden.

Insbesondere in den Übergangsphasen von Herbst zu Winter und Winter zu Frühling wird mit der standardmäßigen außentemperaturgeführten Regelung viel Energie vergeudet. So führt zum Beispiel eine gemessene Außentemperatur von -1 Grad Celsius am Morgen dazu, dass das Heizsystem entsprechend der hinterlegten Heizkurve eine Vorlauftemperatur von 60 Grad Celsius bereitstellt. Das Mischerventil fährt auf und die Zirkulationspumpe startet.

Die wetterprognose-basierte Regelung erkennt, dass aufgrund des Speichervermögens des Gebäudes und den am Mittag zu erwartenden solaren Gewinnen die gewünschte Raumtemperatur von 21 Grad Celsius nicht unterschritten wird. Dem Heizsystem wird entsprechend keine bzw. eine geringere Anforderung gemeldet, die ggf. auch aus dem Pufferspeicher bedient werden kann. Unnötige Brennerstarts werden vermieden.

Anlagentausch vorbereiten und begleiten

Auch der Anlagentausch sollte datengetrieben unterstützt werden. Im Vorfeld gilt es anhand der erhobenen Daten ein exaktes energetisches Profil des Gebäudes zu erstellen. Dies dient der bedarfsbezogenen Auslegung der Anlage.

Nach Installation und Inbetriebnahme der neuen Anlage, verraten die Daten sofort, ob das Heizsystem ideal eingeregelt ist oder ob Parameter angepasst werden. Dank der künstlichen Intelligenz funktioniert auch die neue Anlage ab Inbetriebnahme bedarfsgerecht und vorausschauend.

Egain ist Ihr Partner auf dem Weg zum klimaneutralen Gebäudebestand.

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