CoolAIR: Prädiktiv geregelte passive Gebäudekühlung mittels natürlicher Nachtlüftung und tageslichtoptimierter Verschattung

Natürliche Nachtlüftung und tageslichtoptimierte Verschattung haben v.a. in ihrer Kombination ein hohes Potential Gebäude energieeffizient zu kühlen, werden aktuell jedoch meist nur manuell gesteuert und damit nicht optimal genutzt. Ziel ist die Entwicklung einer automatisierten und selbstlernenden Lösung, die dieses Kühlpotential voll ausschöpft und so eine Alternative zu Klimageräten bietet.

Das Projekt CoolAIR verfolgt den Ansatz mittels einer autonomen modellbasierten prädiktiven Regelung, den thermischen Innenraumkomfort durch abgestimmte natürliche Nachtlüftung in Kombination mit tageslichtoptimierter Verschattung ohne vorhergehende Simulation und ohne Engineering-Aufwand in der Installation nach dem Plug & Play Prinzip zu regeln. Die Lüftung wird dabei lediglich durch die Nutzung und teilweise Automatisierung bereits vorhandener Lüftungsöffnungen (Fenster, Brandrauchentlüftungen, Türschlitze, etc.) gewährleistet.

Neuartig dabei ist, dass die Regelstrategien auf Raumebene heruntergebrochen werden und dass sich das Raummodell an spezifische Bedingungen wie lokal auftretende Wärmeinseleffekte, individuelle Raumgeometrien und unterschiedliche bauphysikalische Eigenschaften des Gebäudes automatisch und selbstlernend anpasst. Aufgrund der prädiktiven modellbasierten Regelung können die einzelnen Raumcontroller autonom mit minimaler Sensorik agieren und benötigen keine Vernetzung zu gebäudezentralen Komponenten. Zusätzlich zu diesem neuartigen Regelalgorithmus werden Methoden zur Potentialabschätzung der Fensterlüftung und Verschattung unter Berücksichtigung von vorhandenen Gebäudestrukturen entwickelt.

• Forschung Burgenland GmbH
• Johann Gerstmann
• Woschitz Engineering ZT GmbH
• Fürstner RWA Systeme und Technik GmbH
• Zach Antriebe GmbH