Ausarbeitung eines IoT-basierenden Energie Monitoring Systems für Büroimmobilien

Abstract

Die Immobilienbranche trägt die Verantwortung für ca. 37% des weltweiten energiebezogenen CO2-Emissionsaustoßes. Einer der Hauptgründe dafür ist der energieintensive Gebäudebetrieb durch den unmittelbaren Einsatz von fossilen Energieträgern. Um diesen betriebsbedingten Energiekonsum zu reduzieren, sind energieeffiziente Verbesserungsmaßnahmen erforderlich, die eine Dekarbonisierung des Immobiliensektors über den gesamten Lebenszyklus hinweg gewährleisten.Eine dieser Maßnahmen kann die Implementierung eines Energie-Monitoring-Systems sein.In der vorliegenden Diplomarbeit wird daher die Ausarbeitung eines solchen Energie-Monitoring-Systems thematisiert. Im Wesentlichen handelt es sich dabei um ein Managementwerkzeug,welches es ermöglicht Energieverbräuche zu überwachen und daraus Steuerungsmaßnahmen abzuleiten,welche die Energie-Performance der Immobilie verbessern. Die Beurteilung der Energie-Performance erfolgt dabei anhand von sogenannten Key-Performance-Indikatoren (KPI).Für die technologische Umsetzung wird die weitverbreitete „Smart-Building-Technologie“ das „Internet of Things“ (IoT) verwendet. Eine Technologie die bereits in intelligenten und modernen Gebäuden zum Einsatz kommt. Neben der Datengenerierung durch entsprechende Sensoren, dem Datentransport durch Kommunikationsprotokolle sowie der Datenspeicherung mittels geeignetem Datenbankmanagementsystem (DMS), übernimmt die Datenvisualisierung eine zentrale Aufgabe.Erst mit Hilfe einer grafischen Aufbereitung von Energiedaten mittels Dashboards ist eine Entscheidungsfindung in Richtung energieeffizienten Gebäudebetrieb möglich. Voraussetzung dafür ist dabei die richtige Wahl des Analysewerkzeugs.Die Entscheidung welche Energiedaten zu generieren und zu visualisieren sind, hängt grundsätzlich von den Energieverbrauchergruppen bzw. Energieträgern ab, die in einem Gebäude zur Anwendung kommen. In der vorliegenden Arbeit wird ein IoT-basierendes Energie-Monitoring-Systemfür Büroimmobilien diskutiert. Dementsprechend werden die relevanten Verbrauchergruppen für diese Immobilienart erhoben. Ergänzend dazu erfolgt die Ermittlung von sogenannte„Well-Being“-Faktoren. Dabei handelt es sich um Parameter, die einerseits das Wohlbefinden des Immobiliennutzers beschreiben und andererseits das energetische Gebäudeverhalten der Büroimmobilie beeinflussen.

The real estate industry is responsible for approximately 37% of the world's energy-related CO2 emissions. One of the main reasons for this is the energy-intensive operation of buildings through the direct use of fossil fuels. To reduce this operational energy consumption, energy-efficient improvement measures are needed to ensure decarbonization of the real estate sector throughout its life cycle. One of these measures can be the implementation of an energy monitoring system.This thesis therefore addresses the elaboration of such an energy monitoring system. Basically,it is a management tool that makes it possible to monitor energy consumption and derive controlmeasures to improve the energy performance of the property. The evaluation of the energy performanceis based on so-called key performance indicators (KPI).For the technological implementation, the widely spread smart-building-technology the Internet of Things (IoT) is used. This technology is already being used in intelligent and modern buildings.In addition to data generation by corresponding sensors, data transport by communication protocols and data storage using a suitable database management system (DMS), data visualization takes on a central task. Only with the help by graphical presentations of energy data by suitable dashboards it is possible to make decisions in the direction of energy-efficient building operation.The prerequisite for this is the right choice of an analytic tool.The decision which energy data are to be generated and visualized basically depends on the energy consumption groups or energy carriers used in a building. In this paper, an IoT-based energymonitoring system for office buildings is discussed. Accordingly, the relevant consumer groupsfor this type of real estate are surveyed. This is supplemented by the determination of so-called well-being factors. On the one hand these parameters describe the comfort of the property userand on the other hand influence the energy-related building behavior of the office property itself.