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LiSA – Licht- und Solarmanagement mit aktiven und modellprädiktiv geregelten Komponenten

Projektlaufzeit: 36 Monate (01.11.2016 – 31.10.2019)

Projektvolumen: 2,3 Mio € (gesamt)

Fördermittelgeber: BMWi, Programm Energieoptimiertes Bauen EnOB

Partner außerhalb der TU: DFKI, ebök, Dresden Elektronik, Agentilo, Waldmann

 

Bearbeiter/-innen des Fachgebiets Gebäudesysteme und Gebäudetechnik

Prof. Dr.-Ing. Sabine Hoffmann, M.Sc. Abolfazl Ganji, M.Sc. Raghuram Kalyanam

 

Kurzbeschreibung

Das Forschungsvorhaben ist ein im Bereich der Fassaden-, Beleuchtungs- und Regelungstechnik angesiedeltes, breit angelegtes Verbundprojekt mit dem Ziel, einen möglichst energieeffizienten Betrieb von Büro- und Verwaltungsbauten unter Berücksichtigung der Nutzerzufriedenheit zu ermöglichen. Durch eine beispielhafte Systemintegration soll das Verständnis für die Interaktion der einzelnen Komponenten und die Notwendigkeit von Systemlösungen gefördert werden. 

Auf Komponentenebene werden Technologien weiterentwickelt, die die effiziente Nutzung von Tageslicht ermöglichen, energiesparende Beleuchtung mit Kunstlicht bereitstellen und mittels Verschattung die Kühllasten im Sommer reduzieren. Auf Ebene der Sensorik wird ein kostengünstiger Sensor entwickelt, der im Raum sowohl die Lichtverhältnisse als auch Wärmeeinträge durch Solarstrahlung misst. Ein modellprädiktiver Regelungsansatz optimiert den Betrieb der Komponenten, die über drahtlose Kommunikationswege gesteuert und geregelt werden können. 

Mit der Durchführung des Vorhabens in einem Living Lab Smart Office Space, das ausführlichem Monitoring unterliegt und in dem Menschen den Raum dem eigentlichen Zweck entsprechend nutzen, wird sichergestellt, dass die Entwicklungen kontinuierlich empirisch validiert werden und die Ergebnisse von den Nutzerinnen und Nutzern als Mehrwert empfunden werden. Die im Living Lab arbeitenden Personen haben die Möglichkeit zur Interaktion mit der Technik und sind somit essentieller Bestandteil der Untersuchungen.

 

Weitere Informationen unter Sabine.Hoffmann[at]bauing.uni-kl.de