Smart Energy: Einsparpotenziale beim Energieverbrauch im Gebäude
Energiesparmaßnahmen und energieeffizientes Verhalten werden aus ökologischen und ökonomischen Gründen immer wichtiger. Mehr und mehr Privathaushalte und Unternehmen versuchen daher, den Energieverbrauch zu reduzieren. Doch wie soll das gehen, wenn man die wahren Energiefresser nur schwerlich identifizieren kann? Oftmals fehlen detaillierte Informationen über den Leistungsfluss in einem Gebäude. Einerseits können einzelne Stromzähler in Gebäuden keine Informationen darüber liefern, welcher Verbraucher wie viel Energie verbraucht. Andererseits ist der Einsatz von individuellen Zählern für jeden Verbraucher zu kosten- und wartungsintensiv. Was also tun? Die Antwort: Klügere Software statt schnellerer Hardware.
Um die Leistungsaufnahme typischer Verbraucher in Gebäuden, beispielsweise im Büro, kosteneffizient und genau messen zu können, haben wir ein softwarebasiertes Verfahren zur Leistungsmessung auf Ebene der Einzelverbraucher entwickelt. Hierzu werden Messdaten von bereits vorhandenen Sensoren zur Gebäudeautomatisierung wie KNX oder EIB genutzt, um durch gezielte Verarbeitung dieser Messdaten verlässliche Schätzmodelle zur Bestimmung des Leistungsbedarfs von Elektrogeräten zu erstellen. Solche Messdaten können zum Beispiel die Prozessor- oder Festplattenauslastung eines Computers sein.
Die Anwendbarkeit und Güte dieser sogenannten Energiemodelle haben wir für die komplette Beleuchtung eines Gebäudes sowie für typische Bürogeräte im Experiment geprüft. Das Ergebnis ist erfreulich: Das erstellte Energiemodell für die Beleuchtung ermöglicht es, die Leistung einzelner Beleuchtungselemente mit einer relativen Genauigkeit von bis zu 98,6% pro Aktor zu bestimmen. Für die untersuchten Bürogeräte wurde eine relative Genauigkeit von bis zu 95% erreicht.
Die entwickelten Methoden sind nicht gerätespezifisch, sodass sie für beliebige Verbrauchertypen verwendet und in beliebigen Gebäuden eingesetzt werden können. Die einzige nötige Voraussetzung hierfür ist, Sensordaten mit Korrelation zur Leistungsaufnahme des Verbrauchers ermitteln zu können. Die Erstellung des Energiemodells erfolgt hierbei nicht-parametrisch und ohne manuelle Eingriffe durch Beobachtungen von Ereignissen und deren Auswirkungen auf den Gesamtenergieverbrauch. Die eingesetzten Algorithmen benötigen wenig Rechenleistung und Arbeitsspeicher, sodass sie auch auf Systemen mit geringer Hardwareleistung gut funktionieren. Diese Charakteristiken erlauben die Entwicklung von kostengünstigen Black-Box-Lösungen zur verbrauchergenauen Erfassung des Energieverbrauchs. Zur Umsetzung wird weder eine Internetverbindung noch eine Referenzdatenbank benötigt.
Mit dieser Methode ist es möglich, detaillierte Einblicke in den Energiefluss in Gebäuden zu erhalten. Statt die verbrauchte Energie monatlich oder jährlich abzurechnen, können wir jetzt dank verschiedener Energiemodelle jederzeit ausführliche Berichte zum Energieverbrauch eines bestimmten Verbrauchers für jeden beliebigen Zeitraum erstellen. So ist es möglich, die Auswirkungen von Einsparmaßnahmen ohne zusätzlichen Messaufwand schnell und zuverlässig zu bewerten. Da unsere Software-basierte Lösung mit geringem Aufwand in bestehenden Infrastrukturen nachgerüstet werden kann, ist sie in fast allen Fällen anwendbar – und liefert wichtige Informationen, um Energiesparpotenziale zu identifizieren und Einsparmaßnahmen umzusetzen.
Autoren: Frank Englert und Patrick Lieser
Bildquelle: Flickr, Ramunas Geciauskas, CC-Lizenz
