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Forschungsstelle
INNOSUISSE
Projektnummer
11978.1;7 PFES-ES
Projekttitel
LowEx Gebäudeautomatisationssystem
Projekttitel Englisch
LowEx Building Automation System

Texte zu diesem Projekt

 DeutschFranzösischItalienischEnglisch
Kurzbeschreibung
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Abstract
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Erfasste Texte


KategorieText
Kurzbeschreibung
(Deutsch)
LowEx Gebäudeautomatisationssystem
Kurzbeschreibung
(Englisch)
LowEx Building Automation System
Abstract
(Deutsch)
Emissionsfreiheit, Reduktion des Exergieverbrauchs, Kostenreduktion und Optimierung des Gebäude- Lifecycle ohne Einbusse an Komfort sind für die Gebäudetechnik Herausforderungen von grösster wirtschaftlicher und umweltpolitischer Bedeutung. Der Einsatz intelligent verknüpfter LowExergie- Technologien wie Erdspeicher, Hybrid-Solarkollektoren, dezentrale Zuluft, bedarfsgeführte Abluft, Wärmepumpen, LED-Beleuchtung und M-Glas ist ein vielversprechender Ansatz zur Bewältigung der Herausforderungen. Mit heutiger Gebäudetechnik kann das Potential der komplexen LowEx-Systeme nicht oder nur mit erheblichem Engineeringaufwand genutzt werden. Im Rahmen des Projektes werden neue, intelligent verteilte Steuer- und Regelalgorithmen (regelbasiert, prädiktiv, selbstlernend) entwickelt und an zwei typischen Gebäuden in Bezug auf Energieeffizienz, Emissionen und Engineeringaufwand beurteilt.
Abstract
(Englisch)
Emissionsfreiheit, Reduktion des Exergieverbrauchs, Kostenreduktion und Optimierung des Gebäude- Lifecycle ohne Einbusse an Komfort sind für die Gebäudetechnik Herausforderungen von grösster wirtschaftlicher und umweltpolitischer Bedeutung. Der Einsatz intelligent verknüpfter LowExergie- Technologien wie Erdspeicher, Hybrid-Solarkollektoren, dezentrale Zuluft, bedarfsgeführte Abluft, Wärmepumpen, LED-Beleuchtung und M-Glas ist ein vielversprechender Ansatz zur Bewältigung der Herausforderungen. Mit heutiger Gebäudetechnik kann das Potential der komplexen LowEx-Systeme nicht oder nur mit erheblichem Engineeringaufwand genutzt werden. Im Rahmen des Projektes werden neue, intelligent verteilte Steuer- und Regelalgorithmen (regelbasiert, prädiktiv, selbstlernend) entwickelt und an zwei typischen Gebäuden in Bezug auf Energieeffizienz, Emissionen und Engineeringaufwand beurteilt.