KORE – Kognitive Regelstrategieoptimierung zur Energieeffizienzsteigerung in Gebäuden

Partner:
AIT Austrian Institute of Technology
TU Wien – Institute of Computer Technology
TU Wien – Automation Systems Group
Volumen: 856.562 EUR
Projektanfang: 1.10.2015
Projektende: 30.6.2018

Energiesysteme im Gebäude werden oft nicht energie-optimal betrieben, vor allem Heizungs-, Lüftungs- und Klimaanlagen (HLK) werden ineffizient betrieben. Aus der Praxis ist bekannt, dass 10% Energieeffizienzsteigerung bei fast allen Objekten erreichbar ist, in Einzelfällen bis zu 40%. Neben kostenintensiven Renovierungsmaßnahmen an Fassade und Haustechnik ist eine Verbesserung der Regelung oft eine kostengünstige Alternative. Nach Analyse der Regelstrategien kann ein Domänenfachmann die Effizienz der Haustechnikanlagen steigern ohne bauseitig Eingriffe zu machen. Diese Vorgehensweise wird gewählt, wenn das verfügbare Budget eine vollständige thermische Sanierung nicht abdecken kann.

Die Grundlage für dieses existierende Geschäftsmodell soll im Projekt KORE weiter entwickelt werden, indem die Optimierung der Regelstrategien autonom von einem kognitiven System. Dadurch wird die Multiplizierbarkeit von energieeffizientem Betrieb erreicht, da die Anpassung der Regelstrategien an ein spezifisches Gebäude entfällt, außerdem kann das System auf Veränderungen wie Nutzungsänderung und Alterung reagieren. Die dafür notwendige Technologieforschung in diesem Projekt wird die Machbarkeit des Ansatzes demonstrieren und damit nachfolgende Umsetzungsprojekte stimulieren. Mit Zeithorizont 2025 soll die Technologie so weit entwickelt sein, dass sie als Zusatz zu einem herkömmlichen Gebäudeautomatisierungssystem in das Produktportfolio eines Leittechnik-Herstellers integriert werden kann.

Gebäudeautomatisierung basiert heute auf einer Mischung aus (Regel-)Strategien, die im Wesentlichen auf endlichen Zustandsautomaten (Finite State Machines) aufbauen sowie auf (Prozess-)Regelungen, die zumeist durch stetige lineare Regler realisiert werden. Das kognitive System, das in diesem Projekt entwickelt wird, ist in der Lage, Regelstrategien autonom zu analysieren, Alternativen zu planen, aufgestellte Hypothesen zu testen und die Optimierungen wieder in das bestehende Automatisierungssystem zurückzuführen. Dadurch werden die Parameter optimiert, aber auch die Regelstrategien selbst strukturell verbessert.

Die notwendigen Vorarbeiten für dieses kognitive System wurden in 15-jähriger Forschungsarbeit an der TU Wien geleistet und umfassen unter anderem Planung, Hypothesenbildung und Entscheidungsfindung. Dabei wurde – aufbauend auf einer intensiven interdisziplinären Arbeit mit Neuropsychoanalytikern und Neurowissenschaftlern – ein bionisches System entwickelt, wobei besonders darauf geachtet wurde, sich an Mechanismen der menschlichen Psyche zu orientieren, die die autonomen und adaptiven Fähigkeiten des Menschen im Umgang mit seiner Umwelt und Anforderungen darstellen. Diese Mechanismen bieten eine bionische Lösung für die geschilderten Probleme des technischen Gebäudemanagements. Durch ein solches System wird die wahrgenommene Situation mit dem vorhandenen Wissen verglichen, um ein internes Weltbild zu erstellen. Hypothesen werden erstellt, um von einer Situation zu einer verbesserten Zielsituation zu kommen. Die Hypothesenerstellung und -validierung erfolgt mithilfe einer umfassend kombinierbaren und modifizierbaren Wissensbasis inklusive semantischer Zusammenhänge, die mit flexibler Logik verknüpft werden können.

Die Technologieentwicklung in diesem Projekt ist klar in den „Emerging Technologies“ verankert, weil die Dauer bis zur Produktumsetzung erst mit 2025 gesehen wird. Dennoch werden die Rahmenbedingungen klar auf Produktentwicklung definiert: die vorhandene Haustechnik bleibt bestehen, ebenso ändert sich nichts am Konzept der traditionell gut verstandenen Regelstrategien erforderlich. Die Optimierungen werden aus der kognitiven Domäne wieder rückübersetzt in optimierte Regelstrategien, die vom Facility Manager genutzt werden können.

About Lampros Fotiadis

Dipl.-Ing. Lampros Fotiadis M.B.A. wurde 1980 in Griechenland geboren. Mit seiner Leidenschaft für Technik absolvierte er das „Electrical and Computer Engineering“ Studium der Aristotle University of Thessaloniki (Griechenland) in 2004, in dem er sich auf Elektronik und Informatik spezialisierte. In seiner Diplomarbeit entwickelte und simulierte er ein real-time rekonfigurierbares, multizonen, fuzzy-logic, System-on-Chip Heizungssystem. Um das Ingenieurswesen ganzheitlich verfolgen zu können, schloss er 2006 erfolgreich seinen Master in Business Administration an der University of Macedonia (Griechenland) ab. In seiner Masterarbeit untersuchte er die Beziehung zwischen Europäischem Umweltrecht und dem Europäischen Energiemarkt. Er arbeitete über 10 Jahre als Experte im Bereich IT und physische Sicherheit und beriet Unternehmen unter anderem in den Bereichen Systemdesign, Requirementsanalyse, Systemintegration und Produktmanagement. Überdies beschäftigt er sich mit der Extraktion von Wissen aus Daten, maschinellem Lernen, autonomen Fahren und Smart Grids. Seit Februar 2017 arbeitet er als Projektmitarbeiter am Institut für Computertechnik in der Energy&IT Group, in der er besonders Know-How als IT und Physical Security Consultant im Bereich Smart Grids und Industrie 4.0 einbringen kann.
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