EnOB Gebäude und KI

Optimierung von Gebäudeautomatisierungen mittels Künstlicher Intelligenz

Trotz des zunehmenden Einsatzes moderner Gebäudeautomationssysteme bleibt das energetische Optimierungspotenzial in vielen Nichtwohngebäuden weitgehend ungenutzt. Zahlreiche Regelungskonzepte werden unter hohem Zeitdruck bei der Erstinbetriebnahme entwickelt und im Anschluss selten überprüft oder angepasst. In der Praxis zeigt sich jedoch, dass durch gezielte Analyse und Optimierung des Regelungssystems teilweise Einsparungen von über 50% beim Energieverbrauch, ohne Komforteinbußen beim Nutzer, möglich sind. Diese Optimierung erfordert bislang jedoch spezialisiertes Fachwissen in der Regelungstechnik und ist mit erheblichem personellem und zeitlichem Aufwand verbunden.

Ziel dieses Projekts ist daher die Entwicklung einer intuitiv bedienbaren Softwarelösung, die eine weitgehend automatisierte Analyse, Modellierung und Optimierung der Regelungsstrukturen von Gebäudeenergiesystemen ermöglicht. Die Grundlage bilden verfügbare Messdaten aus der Gebäudeautomation sowie, sofern vorhanden, verfahrenstechnische Anlagenschemata (R&I-Pläne). Die Systemidentifikation erfolgt dabei entweder analytisch oder, falls nur unvollständige Informationen zur Anlagentopologie vorliegen, durch ein hybrides Modellierungsverfahren, das physikalisch fundierte Grundstrukturen mit datengetriebenen Methoden wie Neuronalen Netzen kombiniert.

Für die Entwicklung einer optimalen Regelung der Fokus auf drei methodischen Ansätzen: eine numerische Brute-Force-Optimierung zur Anpassung bestehender Regler, eine strukturbegrenztes normoptimales Regelungsverfahren aus einem vorangegangenen Forschungsprojekt und der Einsatz von Reinforcement Learning. Letzteres erlaubt eine selbstlernende Optimierung und könnte langfristig eine autonome Anpassung an geänderte Gebäudenutzungen oder Betriebsbedingungen ermöglichen.

Das Besondere an diesem Projekt ist die konsequente Ausrichtung auf eine praxisnahe, einfach anwendbare Lösung. Die entwickelte Software soll es auch Anwendern ohne tiefgehende regelungstechnische Kenntnisse ermöglichen, bestehende Regelungskonzepte zu analysieren, Schwachstellen zu identifizieren und konkret Optimierungsvorschläge zu erhalten. Ein direkter Eingriff in die vorhandenen Steuerungssysteme ist nicht vorgesehen, sodass die Umsetzung der vorgeschlagenen Maßnahmen dem Bediener überlassen wird.