Gebäude und Städte werden zunehmend digitalisiert, aber werden sie auch intelligenter?

Laut dem  World Energy Outlook Report von 2024  ist der Gebäudesektor für 37 % des weltweiten Stromverbrauchs verantwortlich, mit steigender Tendenz. Ein großes Hindernis für die Optimierung des Gebäudebetriebs ist der Mangel an strukturierten und klar gekennzeichneten Daten ( Saloux et al. 2023 ).Der zunehmende Einsatz von Überwachungsgeräten fördert die Digitalisierung von Gebäuden und Stadtvierteln. Die aufgezeichneten Daten sammeln sich jedoch in der Regel unstrukturiert und unverarbeitet an, z. B. in Data Lakes. Um das Beste aus den aufgezeichneten Daten herauszuholen, sie zu analysieren und das Energiesystem des Gebäudes zu optimieren, braucht man eine Struktur, d.h. ein Data Warehouse. Noch besser ist es, wenn die strukturierten Daten mit einem Kontext verbunden sind, damit wir aus den Informationen Wissen gewinnen und Muster und Beziehungen über den Gebäudebetrieb herausfinden können.







Mithilfe von  FIWARE , einer Open-Source-Plattform für Smart Cities, konnte für die Stadt Aachen ein Netzwerk kontextbezogener Data Warehouses für Gebäudeenergiesysteme aufgebaut werden. Unter Berücksichtigung der Datenschutz- und Sicherheitsvorschriften, z. B. der  GDPR  und der  NIS2-Richtlinie , könnten anonymisierte Statistiken und Muster gebäudeübergreifend ausgetauscht werden, um das Wissen zu nutzen und die Lücken in einzelnen Gebäuden zu schließen. Zum Beispiel könnte ein in einem Gebäude festgestellter Vorfall mit fehlerhaftem Betrieb genutzt werden, um die Auswirkungen ähnlicher Vorfälle in anderen Gebäuden zu verhindern oder abzuschwächen. Oder eine erfolgreiche Energieeffizienzmaßnahme, die in einem Gebäude durchgeführt wurde, könnte auf andere Gebäude mit ähnlichem Profil übertragen werden, nachdem der Nutzen nachgewiesen und etwaige Nebenwirkungen untersucht wurden .