Gebäude sind Teil unseres täglichen Lebens. Sie zu betreiben und ein angenehmes Raumklima zu halten, erfordert allerdings eine enorme Menge an Energie. Gebäude sind für mehr als 39 % der weltweiten CO2-Emissionen verantwortlich und weißen daher ein enormes Einsparpotenzial auf.
Üblicherweise haben Gebäude keinen Zugriff auf Umgebungsinformationen und werden über eine einfache Standardroutine gesteuert. Das bedeutet, dass Gebäude zwar auf Temperaturänderungen reagieren, sich aber nicht proaktiv an ihre Umgebung anpassen. Dadurch wird überschüssig viel Energie verbraucht.
1. Ein Machine-Learning Model leitet aus Gebäude- und Wetterdaten eine Prognose ab, wie Gebäude in den folgenden Tagen genutzt werden
2. Ein Multi-Parameter-Optimierungsalgorithmus leitet ideale Regelungen für Heizung, Lüftung und Kühlung in Richtung dreier Ziele ab: Benutzerkomfort, Reduktion von Emissionen und Energieeinsatz
3. Durch eine automatisierte Steuerung die proaktiv auf Wetteränderungen reagiert, reduziert das Gebäudemanagementsystem den Gesamtenergieverbrauch. Durch die Verwendung erneuerbarer Energien können zusätzlich Emissionen eingespart werden.
... und viele mehr
