Die INDIN-Publikation
17. Eintrag (03.04.2018)
Förderjahr 2016 / Stipendien Call #11 / ProjektID: 1876 / Projekt: Building Energy Management Optimization

Rechtzeitig zum Frühlingsstart habe ich das Konzept zur kontextbezogenen Optimierung im Gebäudeenergiemanagement zu Papier gebracht. Der daraus entstandene Artikel wird für die INDIN 2018 eingereicht.

Im Fokus stehen allgemein einsetzbare Strategien, die wesentlich für die Optimierung von Komfort und Energieverbrauch in Smart Buildings sind. Auf Basis der semantischen Abstraktionsschicht wird Kontextinformation - z.B. über das Gebäude, die Gebäudeautomation, die Komfortziele, etwaige Einschränkungen oder externe Einflüsse - für die Auswahl von geeigneten Maßnahmen zur Zielerreichung im Optimierungsproblem bereitgestellt. Eine Einbettung der Strategien in bekannte Meta-Heuristiken unterstützt die universelle Anwendbarkeit des Ansatzes um einen energieeffizienten Ablaufplan (Schedule) für die Gebäudeautomation bestimmen zu können.

Die erste Strategie beschäftigt sich mit der Aufteilung des Gesamtproblems in kleinere, relevante Sub-Probleme, die in weiterer Folge "gelöst" werden können. Dazu werden in der zweiten Strategie mögliche Lösungskandidaten aus generierten Nachbarschaften rund um dieses Sub-Problem gewählt. Die dritte Strategie beschreibt die Ableitung von neuem Wissen, das durch die Auswertung von Schedule-Veränderungen gewonnen werden kann. Dieses Wissen wird zurück in die semantische Abstraktionsschicht geschrieben, um für neue Optimierungsläufe zur Verfügung zu stehen.

Update: Der Beitrag wurde mittlerweile von den Reviewern begutachtet und für die Präsentation auf der INDIN 2018 in Porto (Portugal) zugelassen.

Daniel Schachinger

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Daniel Schachinger forschte im Rahmen seines Doktorats am Entwurf von Energiemanagementsystemen für Heim- und Zweckbauten, die eine flexible Optimierung an der Schnittstelle zwischen dem Smart Grid, dem Semantic Web und der Gebäudeautomation ermöglichen sollen. Seine Dissertation trägt den Titel "Building Energy Management Optimization based on a Semantic Abstraction Layer".
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