Datengetriebene Betriebsoptimierung und Effizienzcharakterisierung von Gebäuden
Kontinuierliche Messdaten aus dem Gebäudebetrieb bieten die Möglichkeit automatisiert Gebäudemodelle zu generieren. Daraus können physikalische Parameter zur Charakterisierung der realen Energieeffizienz abgeleitet werden oder als Prognose-Modelle für Anwendungen wie modelprädiktive Regelung oder Fehlererkennung eingesetzt werden.
Veranstalter
FH Burgenland
Inhaltsbeschreibung
In vier kurzen Vorträgen wird auf Methoden und Möglichkeiten bei der datengetriebenen Modellbildung von Gebäuden eingegangen. Dabei werden Arbeiten und Ergebnisse aus den Projekten "IEA EBC Annex 71 - Bewertung der Gebäudeenergieeffizienz mit Hilfe optimierter in situ Messverfahren" und "Automatisierte Fehler & Optimierungsanalyse durch Messdatenerfassung" präsentiert.
Programm
- 15:35 - 15:50 (+5 Minuten Diskussion) Effizienzcharakterisierung mit Messdaten – Möglichkeiten und Hürden
Gabriel Rojas, Universität Innsbruck - 15:55 - 16:15 (+5 Minuten Diskussion) Machine learning methods for heating energy prediction
Miloš Šipetić, Austrian Institute of Technology (Vortrag in englischer Sprache) - 16:20 - 16:40 (+5 Minuten Diskussion) Verfügbare Daten für die dynamische Charakterisierung von Energieeffizienz
Susanne Metzger, Technische Universität Wien - 16:45 - 17:05 (+5 Minuten Diskussion) Messdatengetriebene Fehlerdetektion durch Datenanalyse
Johannes Schnitzer, Forschung Burgenland GmbH
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Zielpublikum
- Hersteller von Home-Automation
- Smart Home Produkten
- Gebäudeautomation
- Systemanbieter
- Wärmepumpenhersteller
- Lüftungsgerätehersteller
- Betreiber von Wärmenetzen
- Architekten
- Fachplaner
- Bauträger
Teilnahme-Information
Diese Session wird als Sideevent im Rahmen des Kongresses "e-nova 2021/22" abgehalten.
Die Teilnahme ist für e-nova Kongress-Teilnehmer.
Kontaktadresse
Gabriel Rojas
E-Mail: gabriel.rojas@uibk.ac.at