Projektteam - “KICk-StARtER-G” - CAE

Intelligente Gebäudesteuerung - komfortabel Energie sparen mit Hilfe künstlicher Intelligenz

29 Juni 2023

Die Konsortialpartner OmegaLambdaTec GmbH, MOZYS Engineering GmbH und das Center for Applied Energy Research e.V starten mit dem Konsortialtreffen am Gate-Garching das Projekt “KICk-StARtER-G” zur prädiktiven Gebäudesteuerung mit künstlicher Intelligenz (KI) im Programm “KMU-innovativ” gefördert durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung.

Die Unternehmen OmegaLambdaTec GmbH, MOZYS Engineering GmbH und das Center for Applied Energy Research e.V geben den Start des Projekts "KICk-StARtER-G" bekannt. Das Projekt, gefördert durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung im Rahmen des Programms "KMU-innovativ", zielt auf die prädiktive Gebäudesteuerung mit Hilfe künstlicher Intelligenz (KI) ab. Das Konsortialtreffen am Gate-Garching am 24.05.2023 markiert den Beginn des ambitionierten Vorhabens.

Das Ziel des Projekts ist die Verbesserung des Gebäudebetriebs und der Energieeffizienz in Nichtwohngebäuden bei gleichzeitig hohem Nutzerkomfort. Gebäude spielen eine Schlüsselrolle in der Energiewende, da sie derzeit für fast 40% des Endenergieverbrauchs und der Treibhausgas-Emissionen verantwortlich sind. Das Forschungsvorhaben konzentriert sich auf das enorme Potenzial der Energieeinsparung in Nichtwohngebäuden durch den Einsatz einer neuartigen, prädiktiven und energieoptimierten Gebäudesteuerung, die Wettervorhersagen und thermische Eigenschaften der Gebäude berücksichtigt. Um die Einsparpotenziale realisieren zu können, muss jedoch anders als bislang der Nutzerkomfort berücksichtigt werden, sowohl um die Akzeptanz für eine effiziente Gebäudesteuerung sicherzustellen als auch energieineffiziente Nutzereingriffe in den Gebäudebetrieb zu vermeiden.

Im Rahmen des BMBF geförderten Forschungsprojekts wird ein KI-basierter Controller zur komfort-basierten Steuerung thermischer Anlagen und Regelkreise zur Steigerung der Energie- und Ressourceneffizienz von Gebäuden (KICk-StARtER-G) entwickelt. Das Center for Applied Energy Research e.V (CAE) steuert seine Expertise und Voruntersuchungen im Bereich energieeffiziente Gebäudesteuerung und Nutzerkomfort in Gebäuden bei. MOZYS Engineering GmbH bringt seine Erfahrung in der Entwicklung von Hardware- und Softwarelösungen für die Automation sensor- und datenbasierter Anwendungen ein und OmegaLambdaTec GmbH seine Expertise für Smart Data, Forecasting und hochdimensionale Optimierung.

Die Innovation des Projekts liegt in der mehrdimensionalen Gesamtoptimierung durch die Kombination von Hard- und Softwarekomponenten mit neuen intelligenten und prädiktiven Verfahren zur Gebäudesteuerung unter Berücksichtigung des Nutzerkomforts. Hardwareseitig wird eine kompakte Sensorbox entwickelt, die der Erfassung der relevanten Raumparameter wie Temperatur, Luftfeuchte und Helligkeit aber auch weiterer Messgrößen etwa zur Bestimmung von Warm- und Kaltstellen im Raum dient. Das Nutzerfeedback zum Komfortempfinden ist direkt über die Sensorbox oder eine App möglich. Durch die Analyse der Messwerte sowie des Nutzerfeedbacks über dynamische Machine-Learning (ML) Algorithmen kann das System neue optimale Betriebszustände erlernen und fehlerhafte Funktionsweisen erkennen. Schließlich wird für die energieeinsparende Gebäudesteuerung ein prädiktives Optimierungs-Modell mit einem Zeithorizont von mehreren Tagen im Voraus entwickelt. Dieses berücksichtigt den Komfortaspekt, Wettervorhersagen und thermische Eigenschaften des Gebäudes. Die Lösung des hochdimensionalen Optimierungsproblems in Echtzeit geschieht durch die Anwendung modernster ML- und KI-Verfahren. Damit werden optimale Fahrpläne für die Gebäudesteuerung erstellt und die Energie- und Treibhausgaseinsparungen quantifiziert.

Die angestrebte kombinierte SaaS-Hardware-Lösung richtet sich an den Sektor des professionellen Gebäudemanagements (Facility Management). Sie bietet Unternehmen nicht nur einen optimalen Gebäudebetrieb, sondern auch zusätzliche Verbesserungen in den Bereichen Wartung und Instandhaltung. Durch die sofortige Bereitstellung von Energieeinsparpotenzialen im Gebäudebetrieb trägt das Vorhaben zum Erfolg einer nachhaltigen Energiewende bei.

Die drei Projektpartner in der Übersicht:

OmegaLambdaTec GmbH (OLT)
Parkring 6
85748 Garching bei München
https://omegalambdatec.com 

Über die OmegaLambdaTec GmbH

Die OmegaLambdaTec GmbH (OLT) ist ein führendes Data Science & KI Startup mit Firmensitz in Garching. Seit 2015 nimmt OLT eine Vorreiterrolle bei der Entwicklung maßgeschneiderter Smart Data & Physical Analytics Lösungen ein. Der Fokus liegt dabei auf den Bereichen datengetriebenes Forecasting, Anomalie-Detektion, Digital Twin Simulationen und simulationsbasierte Optimierung mit breiten Anwendungen in den Zukunftsfeldern Smart City, Smart Energy, Smart Mobility und Industrie 4.0.


Center for Applied Energy Research e.V. (CAE)
Magdalene-Schoch-Str. 3
97074 Würzburg
https://www.cae-zerocarbon.de/

Über das CAE
Das Center for Applied Energy Research e.V. (CAE) zielt mit seinen Forschungs- und Entwicklungsaktivitäten darauf ab, Ideen in Kooperation mit Wirtschaftsunternehmen und weiteren Forschungspartnern in die Praxis zu überführen und so einen möglichst großen Beitrag für ein nachhaltiges, CO2-emissionsfreies und wirtschaftliches Energiesystem zu leisten. Das gemeinnützige CAE bildet dabei eine Brückenfunktion zwischen grundlagenorientierter Forschung und marktnaher Entwicklung. Das Institut ist Mitglied im ForschungsVerbund Erneuerbare Energien (FVEE) und der ZUSE-Gemeinschaft.


MOZYS Engineering GmbH
Friedrich-Bergius-Ring 15
97076 Würzburg
https://mozys.de/de

Über die MOZYS Engineering GmbH
Die MOZYS Engineering GmbH (MOZYS) ist in allen Bereichen (Hardware, Software, Engineering) rund um das Thema Industrial IoT zuhause und betreut ihre Kunden von der ersten Idee bis zum Serienbetrieb. Der Fokus liegt auf OEM- und White-Label-Lösungen. Zum Leistungsumfang gehören smarte Sensoren und IoT-Gateways, Web und Mobile Apps sowie Cloud-Dienste. Typische Applikationen sind u.a. Condition Monitoring und Predictive Maintenance.

Fördergeber: BMBF,  Förderkennzeichen 01|S23003A



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