Künstliche Intelligenz (KI) verändert das Management von Smart Buildings erheblich, insbesondere durch die Verbesserung der Energieeffizienz der Infrastruktur. Eine der vielversprechendsten Anwendungen in diesem Bereich ist die Vorhersage von Geräteausfällen. "Durch die Vorhersage von Ausfällen und die Optimierung von Wartungsmaßnahmen kann KI nicht nur die Betriebskosten senken, sondern auch die Energieeffizienz von Gebäuden verbessern", schreibt Bastien Landry, CTO von Agrid, in einem Gastbeitrag für "Le Monde de l'Energie" (https://bit.ly/488YGTi).Die Bedeutung der vorausschauenden Wartung für die Energieeffizienz Smart Buildings stützen sich auf zahlreiche energieintensive Systeme wie Klimaanlagen, Heizung, Beleuchtung oder die Steuerung von Luftströmen. Wenn diese Systeme nicht optimal funktionieren, kann dies zu einem übermäßigen Energieverbrauch führen. Alternde, schlecht gewartete oder dysfunktionale Geräte verbrauchen oft mehr als nötig und erhöhen so die Energiekosten und den CO2-Fußabdruck des Gebäudes.Die durch KI ermöglichte vorausschauende Wartung könne diesen Problemen vorbeugen, indem sie Anomalien erkennt, bevor sie zu kompletten Ausfällen oder hohen Energieverlusten führen. Indem sie Fehlfunktionen voraussehen, könnten Verwalter proaktiv handeln, um die Energienutzung zu optimieren.Wie optimiert KI die Energieeffizienz durch vorausschauende Wartung?Künstliche Intelligenz, gekoppelt mit IoT-Sensoren und Datenanalyse, ermöglicht es, die Leistung von Geräten in Echtzeit zu überwachen und Ausfälle zu antizipieren, bevor sie eintreten. Hier sind die Mechanismen, mit denen KI zur Energieeffizienz in Smart Buildings beiträgt: Echtzeit-Überwachung von Geräten: Sensoren an den Energiesystemen von Gebäuden (wie Klimaanlagen oder Boiler) sammeln kontinuierlich Daten zu Variablen wie Temperatur, Energieverbrauch oder Druck. Die KI analysiert diese Daten in Echtzeit und identifiziert Abweichungen oder Anomalien, die auf eine geringere Energieeffizienz oder ein Ausfallrisiko hindeuten können.Modellierung des EnergieverhaltensAuf der Grundlage historischer Daten und durch Beobachtung der Nutzungsmuster von Energiesystemen kann die KI das normale Verhalten von Geräten modellieren. Dadurch ist sie in der Lage, Abweichungen zu erkennen, die zu einem Ausfall führen könnten, sei es Überhitzung, übermäßiger Verbrauch oder vorzeitiger Verschleiß von Komponenten.Vorhersage von AnomalienDie KI kann Vorboten von Ausfällen erkennen, lange bevor diese sichtbar werden. Beispielsweise kann ein leichter Anstieg des Energieverbrauchs durch ein Lüftungssystem darauf hindeuten, dass der Motor aufgrund von Verschleiß weniger effizient arbeitet. Durch die Vorhersage solcher Anomalien können Verwalter frühzeitig eingreifen und so verhindern, dass die Ausrüstung mehr Energie verbraucht als nötig.Optimierte EinsatzplanungDurch die Bereitstellung von Echtzeit-Einblicken in den Zustand der Ausrüstung ermöglicht KI die Planung von Wartungsarbeiten zum optimalen Zeitpunkt. So können plötzliche Ausfälle vermieden werden, die zu einer vorübergehenden Energieüberlastung führen können (zum Beispiel wenn ein Klimagerät auf Hochtouren laufen muss, um einen Effizienzverlust an anderer Stelle auszugleichen).Anwendungsfall: Vorausschauende Klimasysteme und EnergieeffizienzEin typisches Beispiel für die Anwendung von KI zur vorausschauenden Wartung sind Klimasysteme ((HLK) in gewerblichen Gebäuden. Diese Systeme arbeiten oft kontinuierlich und passen die Temperatur an die Bedürfnisse der Bewohner an. Ein Teilausfall, wie ein verstopfter Filter oder ein ausgefallener Ventilator, kann jedoch zu einer geringeren Energieeffizienz führen, sodass das System härter arbeiten muss, um eine stabile Temperatur aufrechtzuerhalten. Bei der vorausschauenden Wartung überwachen IoT-Sensoren die Komponenten des HLK-Systems in Echtzeit.Sobald ein Indikator (wie ein überhöhter Energieverbrauch oder eine anormale Temperaturschwankung) erkannt wird, alarmiert die KI die Gebäudemanager, damit diese eingreifen können. Auf diese Weise wird der Energieverbrauch stabil gehalten und plötzliche Ausfälle, die zu Verbrauchsspitzen führen könnten, werden vermieden.MBI/sir/10.10.2024 

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