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Buchholz Galerie: Heizungs- und Lüftungsbetrieb vorausschauend führen

In der Buchholz Galerie verbindet Real I.S. Betriebsdaten und Recogizer-Regelung. Der Fall zeigt die bedarfsgerechte Führung zentraler Gebäudetechnik.

In der Buchholz Galerie wurde die vorausschauende Regelung von Heizung und Lüftung im Gebäudebetrieb eingesetzt.

Quellen: 12, 13.

Vom Anlagenbestand zur veränderbaren Betriebsweise

Die Buchholz Galerie in Buchholz in der Nordheide steht für eine Optimierungsaufgabe im laufenden Einkaufszentrumsbetrieb. Real I.S. beschreibt den Übergang von digital verfügbaren Anlagen- und Verbrauchsdaten zu einer vorausschauenden, autonomen Regelung mit Recogizer.

Der Eingriff betrifft Lüftungsleistung, bedarfsabhängige Betriebszeiten und Heizkurve. Wetterprognosen gehen in die Betriebsführung ein. Damit werden mehrere Stellaufgaben derselben technischen Versorgung miteinander verbunden.

Quellen: 12, 13.

Berichtetes Ergebnis und praktischer Ansatzpunkt

Real I.S. nennt für das Gebäude rund 20 Prozent weniger Energieverbrauch bei gehaltenem Komfort. Die Angabe beschreibt das Ergebnis des veröffentlichten Betreiberfalls.

Für die fachliche Einordnung ist der Weg zur Wirkung aufschlussreich: Die Regelung verändert die Führung vorhandener Technik. Eine solche Aufgabe lässt sich an konkreten Betriebszeiten, Versorgungsbereichen und Stellmöglichkeiten festmachen. Das erleichtert die Abstimmung zwischen Eigentümer, Dienstleister und technischem Betrieb.

Quellen: 12, 13.

Übertragung auf einen eigenen Handelsbestand

Ein eigener Pilot sollte zunächst einen geeigneten Anlagenbereich und dessen Nutzung beschreiben. Dazu gehören eine verständliche Datenzuordnung, zulässige Raumzustände und ein Vergleich der bisherigen Betriebsweise unter passenden Bedingungen.

Das technische Betriebsteam verfolgt anschließend die veränderten Betriebszeiten und Sollwerte und vergleicht den Energieverbrauch mit den erreichten Raumtemperaturen und Lüftungsbedingungen. In die Wirtschaftlichkeit gehen auch Anschluss, laufende Betreuung und die verbleibende Arbeit des Betriebs ein. So wird aus dem Fallbeispiel eine konkrete Vorgehensweise für die eigene Investitionsentscheidung.

Quellen: 1, 2, 6, 8, 9, 11.

Quellenverzeichnis

Quelle 1: Implementation Lessons and Future Pathways for Scalable Model Predictive Control in Large Commercial Buildings

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Geltungsbereich und Verwendung

Geltungsbereich: LBNL Building 59; MPC-Versuche 2020–2025

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Quelle 2: Controls Framework

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Geltungsbereich und Verwendung

Geltungsbereich: Architektur und Rückfall einer aedifion.controls-App

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Quelle 6: Fully data-driven and modular building thermal control with physically consistent modeling

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Geltungsbereich und Verwendung

Geltungsbereich: Modulare lernende Raumregelung; NEST/UMAR in Dübendorf

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Quelle 8: Measurement and Verification Options for Federal Energy- and Water-Saving Projects

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Geltungsbereich und Verwendung

Geltungsbereich: Grundlagen von Messgrenze und bereinigtem Wirkungsvergleich

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Quelle 9: Lessons learned from field demonstrations of model predictive control and reinforcement learning for residential and commercial HVAC: A review

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Geltungsbereich und Verwendung

Geltungsbereich: Methodische Einordnung publizierter Feldversuche

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Quelle 11: Building X Comfort AI – Data Sheet

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Geltungsbereich und Verwendung

Geltungsbereich: Building X Comfort AI, Zonenregelung und Voraussetzungen

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Quelle 12: Mit KI in die Zukunft: Wie Real I.S. mit Recogizer Gebäude intelligenter und grüner macht

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Geltungsbereich und Verwendung

Geltungsbereich: Buchholz Galerie sowie unbenanntes Berliner Büro-/Geschäftshaus

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Quelle 13: Über uns – Buchholz Galerie

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Geltungsbereich und Verwendung