Nachhaltigkeit
Gebäude sind nicht intelligent genug
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.
Die Lösung
Eine Forecast-Optimization Engine für Gebäudemanagementsysteme
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.
Vorteile
- Energie- und Kosteneinsparungen von bis zu 30 %
- Reduzierte Emissionen durch Verlagerung des Energieverbrauchs zu Zeiten mit hoher Verfügbarkeit von erneuerbarer Energie
- Flexibler und selbstlernender Ansatz, der in verschiedene Gebäudemanagementsysteme integriert werden kann
Weitere Use Cases
- Energie-Optimierung: Verlagerung von Lasten energieintensiver Prozesse auf den Einsatz erneuerbarer Energien
- Kosten-Optimierung: Erstellen Sie digitale Zwillinge Ihrer Produkte oder Prozesse und optimieren Sie Parameter, um Kosten zu reduzieren
- Transportwesen: Ableitung intelligenter Fahrpläne für öffentliche Verkehrsmittel
... und viele mehr
