Masterarbeit: KI-gestützte Betriebsoptimierung von Gebäudesystemen – Praxisnahe Analyse und Weiterentwicklung

Hintergrund und Motivation

Gebäude sind für einen erheblichen Anteil der globalen CO₂-Emissionen verantwortlich. In Deutschland verursacht der Betrieb von Gebäuden ca. 30% der nationalen CO₂-Emissionen, die sich durch effiziente Energiesysteme und strombasierte Technologien signifikant reduzieren lassen. Doch selbst moderne Systeme werden in der Praxis oft ineffizient oder fehleranfällig betrieben. Gründe dafür sind die steigende Komplexität der Technologien und die unzureichende Verarbeitung und Nutzung von Daten, wie z.B. Mess-, Nutzungsdaten und Wetterprognosen.

Hier setzt diese Masterarbeit an: Wie können KI-basierte Auswertungen und Gebäudesimulationsmodelle kombiniert werden, um den Betrieb von Gebäudesystemen in Echtzeit zu optimieren?

Zielsetzung

Im Rahmen dieser Arbeit wird ein innovatives System am Beispiel einer neu bezogenen Bürofläche entwickelt und evaluiert. Dabei werden bestehende Gebäudesimulationsmodelle mit KI-gestützten Analysen verknüpft und an den Live-Betrieb angekoppelt. Der Fokus liegt auf:

• ‍Weiterentwicklung von KI-Methoden zur effizienten Auswertung von Betriebsdaten. ‍
• Praktische Umsetzung der Modelle für den Echtzeitbetrieb. ‍
• Analyse und Optimierung des Probebetriebs.

Ihre Aufgaben

• Integration von Gebäudesimulationsmodellen mit KI-basierten Auswertungsmethoden.
• Weiterentwicklung und Anpassung der KI-Algorithmen für den Live-Betrieb. ‍
• Vorbereitung und Durchführung eines Probebetriebs mit anschließender Auswertung. ‍
• Dokumentation und Präsentation der Ergebnisse.

Rahmenbedingungen

• Dauer: 6 Monate (Vollzeit).
• Interesse an Betriebsoptimierung von Gebäuden und nachhaltigen Energiesystemen. ‍
• Programmierkenntnisse in Python (erforderlich).
• Selbstständige, analytische Arbeitsweise und Freude an interdisziplinären Fragestellungen.

Warum diese Arbeit?

• Praktische Relevanz: Arbeit an einem realen Anwendungsfall mit direktem Bezug zur Energiewende. ‍
• Technologische Innovation: Einsatz modernster KI-Methoden in der Gebäudetechnik. ‍
• Wissenschaftliche Vertiefung: Möglichkeit zur Publikation oder Präsentation der Ergebnisse.

Interessiert? Dann freuen wir uns auf Ihre Bewerbung!