Description: Durch den Betrieb bestehender Gebäude werden in Deutschland 35% der Energie verbraucht und 30% der CO2 Emissionen verursacht. 64% der Bürogebäude in Deutschland wurden vor der Wärmeschutzverordnung 1978 gebaut. Das Energieeinsparpotenzial in Bestandsgebäuden durch Optimierung des Gebäudebetriebs liegt oftmals im Bereich von 20%-30%. Ziel dieses Mikroprojekts ist die Entwicklung einer IoT- und KI-basierter Gebäude Retrofit-Lösung für ein optimales Raumklima unter minimalem Verbrauch von Energie für Wärme und Kälte. Mit Enerthings energieautarker IoT Sensorik ist die skalierbare Grundlage geschaffen für eine schnelle, minimalinvasive und wartungsfreie Nachrüstung des Gebäudebestands zur Erfassung von Sensordaten auf Raumebene. Gemeinsam mit Fraunhofer ISE geht es in diesem Mikroprojekt darum ML Modelle zu entwickeln aus diesen Sensordaten auf Raumebene Erkenntnisse zu energetischen Optimierungspotentialen in Bestandsgebäuden zu identifizieren. Basierend auf den Messungen von Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Luftqualität (CO2) und Bewegung auf Raumebene sollen Einsparpotentiale identifiziert werden, welche durch Handlungsempfehlungen an die Nutzer und/oder Steuerungsoptimierungen realisiert werden können.
Types:
SupportProgram
Origins:
/Bund/UBA/UFORDAT
Tags:
Bürogebäude
?
Sensor
?
Gebäude
?
Temperaturmessung
?
Wärmeschutzverordnung
?
Energieeinsparpotenzial
?
Handlungsempfehlung
?
Energie
?
Energieverbrauch
?
Luftqualität
?
Nachrüstung
?
Luftfeuchtigkeit
?
Minderungspotenzial
?
Raumklima
?
Sensorische Bestimmung
?
Gebäudebestand
?
Energieeffizienzsteigerung
?
Region:
Nordrhein-Westfalen
Bounding boxes:
6.76339° .. 6.76339° x 51.21895° .. 51.21895°
License: cc-by-nc-nd/4.0
Language: Deutsch
Organisations
Time ranges:
2023-10-01 - 2024-03-31
Alternatives
-
Language: Englisch/English
Title: Microproject: Energy efficiency improvement of existing buildings through retrofit with autonomous sensors and AI-based diagnostic software
Description: The operation of existing buildings in Germany consumes 35% of energy and causes 30% of CO2 emissions. 64% of office buildings in Germany were built before the 1978 Thermal Insulation Ordinance. The energy saving potential in existing buildings through optimization of building operation is often in the range of 20%-30%. The goal of this micro-project is to develop an IoT and AI-based building retrofit solution for an optimal indoor climate with minimal energy consumption for heating and cooling. Enerthing's energy-autonomous IoT sensor technology provides the scalable foundation for a fast, minimally invasive and maintenance-free retrofit of existing buildings to collect sensor data at the room level. Together with Fraunhofer ISE, this microproject is about developing ML models from this sensor data at room level to identify insights into energy optimization potential in existing buildings. Based on the measurements of temperature, humidity, air quality (CO2) and movement at room level, potential savings are to be identified, which can be realized through recommendations for action to the users and/or control optimization.
https://ufordat.uba.de/UFORDAT/pages/PublicRedirect.aspx?TYP=PR&DSNR=1128737
Status
Quality score
- Overall: 0.47
-
Findability: 0.53
- Title: 0.00
- Description: 0.21
- Identifier: false
- Keywords: 1.00
- Spatial: RegionIdentified (1.00)
- Temporal: true
-
Accessibility: 0.67
- Landing page: Specific (1.00)
- Direct access: false
- Publicly accessible: true
-
Interoperability: 0.00
- Open file format: false
- Media type: false
- Machine-readable metadata: false
- Machine-readable data: false
-
Reusability: 0.67
- License: ClearlySpecifiedAndFree (1.00)
- Contact info: false
- Publisher info: true
Accessed 1 times.