MONALIsa - Automatisiertes MONitoring, Alarming und VisuaLIsieren von Sensordaten der technischen Gebäudeausrüstung zur Erschließung niedrig investiver Energieeinsparpotenziale

Die Steigerung der Energieeffizienz und das Einsparen unnötiger Verbräuche werden als Kernelemente der Energiewende angesehen. Eine besondere Rolle spielen dabei Gebäude, da diese ca. 30-40 Prozent des Endenergieverbrauchs in Deutschland verursachen. Maßnahmen, die zur Energieeinsparung und Steigerung der Energieeffizienz von Gebäuden eingesetzt werden, leisten somit einen großen Beitrag bei der Umsetzung der Energiewende. Potentiale zum Energiesparen bietet hier vor allem die Analyse von Daten der technischen Gebäudeausrüstung (GLT), da über diese alle Energieflüsse eines Gebäudes geregelt werden.

Trotz des hohen Potentials an Energieeinsparungen sind datengetrieben Analysen auf der Basis von Daten aus der GLT eine relativ junge Thematik. Das Forschungsprojekt MONALIsa hatte das Ziel, diese Thematik tiefgehend zu erschließen und somit einen wesentlichen Beitrag zur Optimierung des Energie- und Gebäudemanagements zu leisten. Für die Erschließung wurde prototypisch ein Prozess aufgezeigt, der auf der Basis bewährter Algorithmen der Statistik, des Data Mining und der Zeitreihenanalyse historische Sensordaten der GLT analytisch auswertet. Allgemeines Ziel war es dabei den Prozess in seiner vollständigen Breite von der Erschließung der Rohdaten bis hin zu den Analyseergebnissen verständlich aufzuzeigen. Dabei galt es insbesondere die jeweiligen Herausforderungen herauszustellen. Im Zentrum standen dabei Anwendungsbeispiele, die auf der Basis von Sensordaten eines Bundesgebäudes analysiert wurden. Dabei kamen Daten aus der GLT des Umweltbundesamtes (UBA) in Dessau-Roßlau zum Einsatz.

Im Ergebnis wurde der Prozess von der Datenakquise über die Datenaufbereitung und –analyse bis hin zur Visualisierung der Ergebnisse anhand der Daten des UBA beschrieben. Bei der Umsetzung wurde die Sicht eines externen Dienstleisters eingenommen. Analytisch wurden verschiedene Methoden vorgestellt, die einen GLT-Betreiber bei der Findung von Energieeinsparpotentialen unterstützen können.