Über das Labor
Gebäude und Versorgungsnetze haben immer höhere Anforderungen zu erfüllen. So werden Gebäude immer häufiger auch zum Energielieferanten oder sind über Fernwärme oder als Quartiere verbunden. Entsprechend komplexer wird das Zusammenspiel von Versorgungsnetzen und Gebäuden. Auch innerhalb des Gebäudes wird die effiziente Regelung der unterschiedlichen gebäudetechnischen Anlagen anspruchsvoller. Durch die zunehmende Komplexität und Verzahnung von elektrischem System, sowie Heizung, Lüftung und Klimatisierung wird ein optimaler Betrieb zu einer immer größeren Herausforderung. Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) haben großes Potential viele dieser Herausforderungen zu meistern. So hat KI das Potential Gebäude, Quartiere und Netze gesamtheitlich zu regeln oder auch bei der Erkennung komplexer Fehler in Technik oder Gebäudenutzung zu unterstützen.
Technisches Monitoring (TM) ist ein wichtiges Instrument zur Datenerhebung, Analyse, Optimierung und Sicherstellung eines effizienten und wirtschaftlichen Betriebs. Beim TM werden Sensoren zur Messung der verschiedenen Betriebszustände und -parameter eingebracht und die Messwerte in einer Datenbank aufgezeichnet.
Durch die Analyse und Visualisierung des zeitlichen Verlaufs verschiedener Sensormessungen lassen sich Fehler finden und beseitigen, um so die Energieeffizienz zu erhöhen. Neben dem Monitoring in verschiedenen Projekten arbeitet das Forschungsteam im LTM an der Entwicklung von wirtschaftlichen Monitoringkonzepten. Durch im Gebäude erfasste Daten kann KI trainiert und auf ein Gebäude angepasst werden, um Anwendungen wie optimale Regelung oder Fehlererkennung im Gebäude zu automatisieren.
TM stellt damit nicht nur die Grundlage für die Verbesserung von Gebäudeschwachstellen dar, sondern auch für vielfältige KI-Anwendungen im Gebäude.
Tätigkeitsbereiche
- Durchführung von Forschungsmonitorings
- Entwicklung von kostengünstigen Monitoringkonzepten
- Entwicklung von Monitoringsystemen
- Beurteilung von Monitoring-Hardware und -Software
- Entwicklung von Datenanalysen auf Basis von statistischen sowie KI Methoden
Ausstattung
Messtechnische Ausstattung
- Teststand für Monitoringequipment
- Vielfältiges Monitoringequipment
- Eigenentwickeltes System zur Datenübertragung über alle möglichen Übertragungswege und -protokolle
Cloud Data & Computing
- IoT Connectoren zur Übermittlung von Sensormessungen an eine Datenhaltung und Visualisierungsschicht in der Cloud
- Nutzung der Cloud Machine Learning Plattform zum Training von KI-Modellen zur Gebäuderegelung und -fehlererkennung
Projekte
Forschungsvorhaben / Studentische Arbeiten
Laufende Projekte
- DaMo-TL: Die Forschungsgruppe untersucht in diesem Forschungsprojekt datengetriebene Methoden, insbesondere Transfer Learning, zur Verbesserung von Gebäudeenergiesystemen. Ziel ist es, durch den Einsatz verschiedener KI-Methoden die Effizienz und Wiederverwendbarkeit von Daten zu steigern.
Das Projekt wird im Rahmen des Förderprogramms Zukunft Bau vom BMWSB gefördert
Abgeschlossene Projekte
- MonSec
- Monitoring des Plusenergie-Berufsschulzentrums in Mühldorf am Inn
- Nullenergiestadt
- Niedrigstenergiehotel
- Plusenergiekindergarten
Kontakt
Laborleiter:
Prof. Uli Spindler
Prof. Dr. Benjamin Tischler
Laborteam:
Markus Wirnsberger, M.Sc., Dominik Aimer, M.Sc., Fabian C. N. Raisch, M.Sc., Thomas Krug, M.Sc., Ferdinand Sigg, M.Sc.,