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Origo und Origo One: Gebäudetechnik mit KI fortlaufend optimieren

Origo und Origo One in Riga setzen den R8 Digital Operator für den HVAC-Betrieb ein. Der Betreiberbericht erschließt Erfahrungen aus mehrjähriger Nutzung.

Origo und Origo One nutzten den R8 Digital Operator zur laufenden Anpassung von Heizung, Kühlung und Lüftung.

Quellen: 15, 4.

Eine laufende Regelaufgabe im Handels- und Büroensemble

Origo und Origo One verbinden Handels- und Büronutzung in Riga. Origo/Linstow beschreibt den Einsatz des R8 Digital Operator seit Mai 2022. Die Anwendung passt Heizung, Kühlung und Lüftung über die vorhandene Gebäudeautomation an.

Eine solche Nutzung verbindet wechselnde Anforderungen mit einem wiederkehrenden technischen Betrieb. Die Regelung wird dadurch zu einer laufenden Aufgabe innerhalb der Gebäudeführung.

Quellen: 4, 15.

Jahresbericht aus dem Betrieb

Für das Jahr 2025 nennt der Betreiber mehr als 1.000 Megawattstunden weniger Energieeinsatz. Die Veröffentlichung vom Juli 2026 ordnet das Ergebnis der Nutzung des Optimierungssystems zu.

Für andere Betreiber ist neben der berichteten Wirkung die mehrjährige Anwendung interessant. Sie lenkt den Blick auf Betreuung, veränderte Nutzung und die Einbindung in vorhandene Routinen. Der Dienst muss seine Stellaufgaben auch dann verständlich erfüllen, wenn sich der Alltag des Gebäudes verändert.

Quellen: 15.

Den Dienst am eigenen Anlagenumfang beurteilen

Bei einer vergleichbaren Auswahl sollte ein Eigentümer die angeschlossenen Anlagen, zulässigen Eingriffe und Aufgaben des Dienstes zusammen beschreiben. Die Messgrenze und der Vergleichsbetrieb werden passend dazu festgelegt.

Regelmäßige gemeinsame Auswertungen können Verbrauch, Raumzustände und betriebliche Änderungen miteinander verbinden. Dazu kommt die wirtschaftliche Sicht auf Integration, laufende Entgelte und Betreuung. Der Fall regt damit zu einer längerfristigen Betriebsvereinbarung an, deren Leistungen und Ergebnisse für alle Beteiligten nachvollziehbar bleiben.

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 4: Solutions

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Geltungsbereich und Verwendung

Geltungsbereich: R8 Digital Operator, Smart Audit, Analytical Platform und Demand Response

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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 15: Shopping Centre “Origo” Significantly Improves Energy Efficiency and Reduces CO₂ Emissions with Artificial Intelligence Solutions

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Geltungsbereich und Verwendung

Geltungsbereich: Origo und Origo One, Riga; R8-Optimierung; Berichtsjahr 2025

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