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EnOB: DataFEE - Data mining, machine learning, feedback, and feedforward - Energieeffizienz durch nutzungszentrierte Gebäudesysteme

EnOB: DataFEE - Data mining, machine learning, feedback, and feedforward - Energieeffizienz durch nutzungszentrierte Gebäudesysteme
Ansprechpartner:

PD Dr. Marcel Schweiker

Förderung:

BMWi

Starttermin:

07/2019

Endtermin:

12/2022

Zahlreiche Untersuchungen zur energetischen Performance von Gebäuden belegen, dass die Nutzer den

Energieverbrauch entscheidend beeinflussen. Gleichzeitig führen unzureichende Kenntnisse über das

Nutzerverhalten in der Praxis dazu, dass oft eine große Differenz zwischen in der Entwurfsphase

prognostizierten und im Betrieb tatsächlich gemessenen Energiekennzahlen auftritt. Ziel dieses

Verbundvorhabens ist es deshalb, durch das systematische Erschließen und die Optimierung der

Datennutzungsprozesskette diesen Performance Gap zu verringern, um damit verlässlichere Prognosen für

den Gebäudebetrieb zu ermöglichen und eine hohe Energieeffizienz sicherzustellen. In diesem Teilprojekt

liegt der Fokus auf dem Effekt eines Feedforward-Informationssystems, welches den Gebäudenutzern

Informationen über Interaktionsmöglichkeiten und deren Konsequenzen in Bezug auf Behaglichkeit und

Energie übermittelt.