Datengenerierte Erkenntnisse für Lüftungsanlagen

In Zeiten von Energiewende und Klimawandel steht der besonders hohe Energieverbrauch im Fokus, der durch intelligente Anwendungen reduziert werden kann. Auch öffentliche Einrichtungen müssen einen Beitrag zu einer nachhaltigen Zukunft leisten. Dennoch sind herkömmliche Lüftungsanlagen oft ineffizient und können zu unnötigem Energieverbrauch führen, da intelligente Technologien in diesem Zusammenhang noch nicht eingesetzt werden.

CoolVent, eine benutzerfreundliche Webanwendung, die von einem Studierendenteam entwickelt wurde, ermöglicht es Gebäudemanagern, die Effizienz der Steuerung von Lüftungssystemen auf der Grundlage von Raumbelegungs- und Luftqualitätsdaten zu erhöhen. Das System nutzt Daten von Sensoren, die in verschiedenen Räumen auf dem Campus installiert sind, um wichtige Informationen zur Semesterplanung zu erhalten. Der Raumplan wird dann zusammengefasst und in einer transparenten Ansicht dargestellt, damit die Gebäudemanager die Belüftung zu Beginn des Semesters effizient anpassen können. Darüber hinaus können die Sensordaten verwendet werden, um regelmäßig sehr detaillierte Anpassungen vorzunehmen, die auf Empfehlungen von Live-Sensordaten basieren, die messen, ob ein Raum zu den geplanten Zeiten tatsächlich belegt war. So können während des Semesters in regelmäßigen Abständen Feineinstellungen vorgenommen werden.

Das CoolVent-System kann vom Gebäudemanagement genutzt werden, um die Betriebszeit ihrer Lüftungsanlagen zu verbessern. Dies würde zu einer erheblichen Senkung des Energiebedarfs und der Betriebskosten der Hochschule führen.

Das Projekt wurde in Zusammenarbeit mit dem Co-Innovation Lab der Hochschule München durchgeführt.