„nachhaltige technologien 01 | 2023"

13 12 eue Technologien (z. B. das Internet der Dinge) liefern kostengünstig Daten der Betriebsparameter von Anlagen in Gebäuden und des Nutzerverhal- tens. Diese Daten ermöglichen in Verbindung mit künstlicher Intelligenz eine umfassendere Bewer- tung der Energieleistung und ein vorausschauendes Management von Anlagen, was die Entscheidungs- findung und neue Geschäftsmodelle (z. B. Plattfor- men der Sharing Economy) unterstützen kann. Die Digitalisierung von Gebäudedienstleistungen zur Verbesserung der Energieeffizienz kommt jedoch nur langsam voran, und ihr Potenzial wird noch nicht voll ausgeschöpft. Barrieren für die Einführung solcher Technologien sind beispielsweise das Fehlen eines klaren Kundennutzens, der auf bestehende Prozesse und die Bedürfnisse der Beteiligten abgestimmt ist, unklare Umsetzungswege (z. B. Business Cases, gute wirtschaftliche Anreize), begrenzte Beispiele und Daten über reale Umsetzungen intelligenter Techno- logien sowie fehlende Normung (z. B. Ontologien für die Datenintegration und Interoperabilität). Die Fortschritte bei technologischen Lösungen und Energieeffizienzsoftware wurden in der Praxis erfolg- reich demonstriert, was die Möglichkeiten des Sek- tors unterstreicht. Allerdings sind datengesteuerte Technologien nur mit erheblichem Aufwand zu imple- mentieren, und die damit verbundenen Kosten sind oft schwer zu erklären, was dazu beitragen kann, dass sie in der derzeitigen Praxis nur in begrenztem Um- fang eingesetzt werden. Der Übergang von der Tech- nologieentwicklung zur praktischen Umsetzung er- fordert Verständnis dafür, was die Interessengruppen benötigen und was diese Technologien bieten können. Um diese Wissenslücke zu schließen, zielt das Projekt der Internationalen Energieagentur "Data-driven smart buildings" (IEA EBC Task 81) [1] darauf ab, das Wissen aus dem akademischen Stand der Technik zu konsolidieren und den Wissens- und Techno- logietransfer zu unterstützen, um die Übernahme solcher Technologien in die Praxis zu beschleuni- gen. Die laufenden Aktivitäten konzentrieren sich auf die Kartierung der aktuellen Technologie- und Innovationslandschaft in realen, intelligenten Nicht-Wohnbau-Gebäuden und datengesteuerten Gebäudedienstleistungen, um Nachweise über technische Details, Geschäftsszenarien, Imple- mentierungsprozesse und Geschichten von In- teressengruppen zu sammeln. Diese Informationen sind in beispielhaften Fallstudien auf einer Website [2] zugänglich, um das gewonnene Wissen an ein nicht- technisches Publikum zu vermitteln. Jede einzelne Fallstudie beleuchtet eine bestimmte Facette der Anwendung datengesteuerter intelligenter Gebäude- technologien unter Berücksichtigung der Vor- und Nachteile, der damit verbundenen Herausforderun- gen, der gewonnenen Erkenntnisse und der unbeab- sichtigten Folgen. Insgesamt liefern die Fallstudien Hinweise auf Nutzen und Barrieren für intelligente Gebäudetechnologien und helfen dabei, Vorteile und Herausforderungen zu verstehen. N Fotos: IEA EBC Task 81 Case Studies zu datengesteuerten intelligenten Gebäuden Virginia Gori, Guokai Chen, Harshavardhan Jatkar, Paul Ruyssevelt, Dimitrios Rovas DATENGESTEUERTE INTELLIGENTE GEBÄUDE