AT516492B1 - Verfahren zur Erstellung von meteorologischen Prognosedaten - Google Patents

Abstract

Gezeigt wird ein Verfahren zur Erstellung von meteorologischen Prognosedaten für die Steuerung von thermischen Prozessen in mehreren, voneinander thermisch unabhängigen Gebäuden (12,13,14), wobei meteorologische Prognosedaten aus unterschiedlichen Datenquellen (6,7,8) bezogen werden. Da unterschiedliche Anbieter unterschiedliche Schnittstellen oder Datenmodelle verwenden, ist vorgesehen, dass - die meteorologischen Prognosedaten unterschiedlicher Datenquellen (6,7,8) in ein gemeinsames, einheitliches Datenmodell (1) überführt werden, und - vereinheitlichte Prognosedaten aus dem gemeinsamen, einheitlichen Datenmodell (1) an Steuerungseinrichtungen von mehreren Gebäuden (12,13,14) übermittelt werden.

Description

Beschreibung

VERFAHREN ZUR ERSTELLUNG VON METEOROLOGISCHEN PROGNOSEDATEN TECHNISCHES GEBIET

[0001] Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Erstellung von meteorologischen Prognosedaten für die Steuerung von thermischen Prozessen in mehreren, voneinander thermisch unabhängigen Gebäuden, wobei meteorologische Prognosedaten aus unterschiedlichen Datenquellen bezogen werden.

[0002] Dabei werden als meteorologischen Prognosedaten insbesondere die folgenden Größen für bestimmte geografische Gebiete verstanden: Lufttemperatur, Luftfeuchtigkeit (Taupunkt), Luftdruck, Windrichtung, Windstärke (phänomenologisch), Windgeschwindigkeit (Vektor, horizontal und vertikal), Niederschlagsart, Niederschlagsmenge, Bewölkung (bzw. Sonneneinstrahlung), Sichtweite.

[0003] Um eine Umstellung des derzeitigen Energiesystems auf erneuerbare Energiequellen zu erreichen und die Kosten dafür niedrig zu halten, sind neue Optimierungsansätze in allen energierelevanten Domänen notwendig. Insbesondere Gebäude bieten durch einen relativ hohen Anteil am Gesamtenergieverbrauch (zirka 40%) und durch die Trägheit der zumeist thermischen Prozesse viel Potential, eine übergeordnete Energie- und Leistungsoptimierung zu unterstützen.

STAND DER TECHNIK

[0004] Viele dieser thermischen Prozesse im Gebäude sind direkt von der Außenlufttemperatur abhängig. Heutige Systeme arbeiten in Echtzeit und nutzen die aktuell zur Verfügung stehenden Messwerte, auch jene für die aktuelle Außenlufttemperatur. Um die beschriebenen Ziele im Energiesystem zu erreichen, müssen Verbraucher sich in zunehmendem Maße an die Erzeugung anpassen und die Energie dann verbrauchen, wenn sie beispielsweise von Photovoltaik-und Windkraftanlagen zur Verfügung steht. Um dies ohne Komfortverlust für die Bewohner und Nutzer der Gebäude durchzuführen, ist ein prädiktiver (vorausschauender) Optimierungsansatz notwendig. Die entsprechenden Optimierungssysteme müssen also in der Lage sein, mittels Prognosen von Erzeugung und Verbrauch eine Einsatzstrategie für die zur Verfügung stehenden Speicher und flexiblen Verbraucher im Voraus zu erstellen. So können Speicher in Zeiten mit hohem Energieangebot gefüllt werden, um Versorgungsengpässe später auszugleichen. Die Gebäudeautomationssysteme von sogenannten Smart Buildings, bzw. die Energiemanagementsysteme als Teil der Gebäudeautomationssysteme, müssen daher für die einzelnen Komponenten des Gebäudes den Eigenbedarf elektrischer und thermischer Energie optimieren und lokale (auf das Gebäude bezogene) Prognosen erstellen.

[0005] Sogenannte „Smart Buildings”, auch als intelligente Häuser oder intelligente Gebäude bezeichnet, können selbst Komponenten wie fluktuierende Erzeuger (z.B. Photovoltaikanlagen, Kleinwindkraftanlagen) enthalten, umfassen aber etwa in der Regel flexible Verbraucher (z.B. elektrische Speicherheizungen), Speicher für elektrische Energie (z.B. Batterien), oder die Ladeinfrastruktur für Elektrofahrzeuge. Das Gebäude wird „smart” bzw. intelligent durch den Einsatz eines modernen Gebäudeautomationssystems. Gebäudeautomation umfasst die Gesamtheit von Übenwachungs-, Steuer-, Regel- und Optimierungseinrichtungen in Gebäuden. Ziel ist es, Funktionsabläufe komponentenübergreifend selbstständig (automatisch) und nach vorgegebenen Einstellwerten (Parametern) durchzuführen. Alle Sensoren, Aktoren, Bedienelemente, Verbraucher und andere technische Einheiten im Gebäude sind dazu miteinander vernetzt.

[0006] Aufgrund der Abhängigkeit vieler Prozesse im Gebäude zumindest von der Außenlufttemperatur ist eine entsprechende Prognose von zumindest der Außenlufttemperatur zur prä-diktiven Optimierung erforderlich. Darüber hinaus können auch Prognosen anderer meteorolo- gischer Größen benötigt werden, etwa die Sonneneinstrahlung zur Vorhersage der Stromproduktion durch Photovoltaikanlagen. Solche Prognosen eines Anbieters sind jedoch häufig auf ein bestimmtes geografisches Gebiet beschränkt, oder umfassen nicht alle benötigten Größen. Da eine redundante Anbindung an mehrere Anbieter von Prognosedaten meist zu aufwändig ist, entsteht eine große Abhängigkeit zwischen dem Energiemanagementsystem eines Gebäudes und einem bestimmten Anbieter von meteorologischen Prognosedaten.

[0007] Derzeit sind prädiktive Energiemanagementsysteme in Gebäuden nur in begrenztem Ausmaß im Einsatz, etwa bei Feldprojekten. Da diese Projekte meist in ihrer geografischen Ausdehnung und ihrer Zeitdauer begrenzt sind, wirkt sich die enge Kopplung an einen bestimmten Anbieter (oder gegebenenfalls an mehrere Anbieter) von meteorologischen Prognosedaten nicht negativ aus. Bei einem flächendeckenden Einsatz von prädiktiven Energiemanagementsystemen kann es jedoch einen Nachteil darstellen, dass nicht alle benötigten Prognosedaten von einem Anbieter zur Verfügung gestellt werden können, und/oder dass unterschiedliche Anbieter unterschiedliche Schnittstellen oder Datenmodelle verwenden.

DARSTELLUNG DER ERFINDUNG

[0008] Ein Ziel der vorliegenden Erfindung ist es, ein Verfahren zur Erstellung von meteorologischen Prognosedaten für die Steuerung von thermischen Prozessen in mehreren, voneinander thermisch unabhängigen Gebäuden, wobei meteorologische Prognosedaten aus unterschiedlichen Datenquellen bezogen werden, zur Verfügung zu stellen, bei welchem Verfahren die mit unterschiedlichen Anbietern von meteorologischen Prognosedaten verbundenen Nachteile für einzelne Kunden bzw. Gebäude vermindert werden.

[0009] Diese Aufgabe wird durch ein Verfahren mit den Merkmalen des Patentanspruchs 1 gelöst, indem - die meteorologischen Prognosedaten unterschiedlicher Datenquellen in ein gemeinsames, einheitliches Datenmodell überführt werden, und - vereinheitlichte Prognosedaten aus dem gemeinsamen, einheitlichen Datenmodell an Steuerungseinrichtungen von mehreren Gebäuden übermittelt werden.

[0010] Es werden also die Prognosedaten aus unterschiedlichen Datenquellen, also von verschiedenen Anbietern, gegebenenfalls auch jeweils über unterschiedliche Schnittstellen, durch eine Datenabstraktion in ein einheitliches Datenmodell übergeführt. Ab diesem Verarbeitungsschritt können Prognosedaten verschiedener Anbieter bei entsprechender geografischer Überlappung ausgetauscht oder zusammengeführt werden. Aus diesem Datenmodell werden dann die Prognosedaten als vereinheitlichte Prognosedaten erst den einzelnen Gebäuden zugeführt. Das bedeutet, dass jedes Gebäude nur eine Schnittstelle benötigt, um alle relevanten Prognosedaten, insbesondere von mehreren unterschiedlichen Anbietern, zu erhalten, und auch nur ein Datenmodell kennen muss. Dadurch wird das Problem der unterschiedlichen Schnittstellen, Datenmodelle und verfügbaren meteorologischen Größen gelöst.

[0011] Die vereinheitlichten Prognosedaten aus dem gemeinsamen, einheitlichen Datenmodell können anschließend zur Steuerung der thermischen Prozesse von mehreren Gebäuden verwendet werden. Thermisch voneinander unabhängige Gebäude verfügen jeweils über eine eigene Steuerung der thermischen Prozesse.

[0012] Dadurch, dass mehrere Datenquellen zur Verfügung stehen, kann es für eine bestimmte meteorologische Größe für das gleiche geografische Gebiet nun zwei oder mehr Prognosewerte geben.

[0013] Dann muss entschieden werden, welcher Prognosewert nun in das einheitliche Datenmodell übernommen wird. Insofern kann vorgesehen sein, dass einander geografisch überlappende Prognosedaten unterschiedlicher Datenquellen miteinander verglichen und auf Basis statistischer Methoden die Prognosedaten für den überlappenden Bereich festgelegt werden. So wäre es etwa denkbar, bei mehreren Prognosewerten für eine bestimmte meteorologische Größe für das gleiche geografische Gebiet den Mittelwert in das Datenmodell zu übernehmen.

[0014] Es besteht aber auch die Möglichkeit, mit Hilfe mathematischer Modelle bzw. mit statistischen Methoden unter den Prognosedaten Ausreißer zu erkennen. Diese können dann durch redundante Prognosedaten von einem anderen Anbieter ersetzt werden. Insofern kann vorgesehen sein, dass Prognosedaten einer Datenquelle eliminiert werden, wenn die Prognosedaten eine statistisch signifikante Abweichung von Prognosedaten im geografisch überlappenden Bereich einer anderen Datenquelle aufweisen.

[0015] Die Verwendung mehrerer Datenquellen bietet auch die Möglichkeit, dass bei Ausfall einer Datenquelle ersatzweise die Prognosedaten einer anderen Datenquelle mit geografisch überlappenden Prognosedaten herangezogen werden. Kann also ein Anbieter von meteorologischen Prognosedaten gerade keine Prognosedaten übermitteln, können die Prognosedaten eines anderen Anbieters in das Datenmodell aufgenommen werden, soweit sie sich auf das geografische Gebiet des ausgefallenen Anbieters und die gleichen meteorologischen Größen beziehen.

[0016] In dieser Hinsicht ist es sinnvoll, grundsätzlich zu analysieren, ob Redundanzen bei den Datenquellen bzw. Anbietern vorliegen, also es bei verschiedenen Datenquellen Überlappungen in der geografischen Abdeckung und den meteorologischen Größen gibt. Dann können später im Bedarfsfall rasch Ausfälle einzelner Datenquellen kompensiert werden. Sollten keine redundanten Prognosedaten vorhanden sein, kann durch Ersatzwertbildung aus den zur Verfügung stehenden Daten weitergearbeitet werden.

[0017] Bei einer Ausführungsform der Erfindung ist vorgesehen, dass meteorologische Messdaten aus den Gebäuden in das Datenmodell rückgeführt werden, um eine Korrelation zwischen Prognosedaten und Messdaten festzustellen, und zukünftige Prognosedaten entsprechend angepasst werden. Indem also die von den einzelnen Gebäuden selbst ermittelten Messwerte von meteorologischen Größen an das Datenmodell geliefert werden, das natürlich die gleichen meteorologischen Größen umfassen muss, kann die Genauigkeit der Prognosen überwacht und evaluiert werden. Zudem können die mathematischen Modelle und statistischen Methoden, die auf die eingehenden Prognosedaten angewendet werden, adaptiv angepasst werden, sodass zukünftige vereinheitlichte Prognosedaten genauer werden.

[0018] Mittels statistischer Analyse der Prognosedaten aus den unterschiedlichen Datenquellen, also der unterschiedlichen Anbieter, aber auch gegebenenfalls unter Einbeziehung von Messdaten, kann die Datenqualität der vereinheitlichten Prognosedaten erhöht werden.

[0019] Das erfindungsgemäße Verfahren wird in der Regel durch eine entsprechende Computersoftware verwirklicht werden, sodass die Erfindung auch ein Computerprogrammprodukt betrifft, das einen Code umfasst, wobei der Code konfiguriert ist, um ein erfindungsgemäßes Verfahren zu implementieren.

[0020] Entsprechend kann ein Rechner zur Durchführung des erfindungsgemäßen Verfahrens vorgesehen sein, der über ein Kommunikationsnetz mit mehreren Datenquellen für meteorologische Prognosedaten und mit mehreren Gebäuden verbunden und derart ausgebildet ist, dass - die meteorologischen Prognosedaten unterschiedlicher Datenquellen in ein gemeinsames, einheitliches Datenmodell überführt werden können, und - vereinheitlichte Prognosedaten aus dem gemeinsamen, einheitlichen Datenmodell an Steuerungseinrichtungen von mehreren Gebäuden übermittelt werden können. Natürlich kann das erfindungsgemäße Verfahren auch als Software verwirklicht sein, die auf mehrere physische Rechner aufgeteilt ist.

[0021] Mit dem erfindungsgemäßen Verfahren wird eine, von den einzelnen Anbietern von Prognosedaten unabhängige Datenschnittstelle zur Verfügung gestellt, welche für alle Gebäude bzw. Kunden einheitlich ist. Dabei kann ein beliebig großes geografisches Gebiet abgedeckt werden, vorausgesetzt, es gibt entsprechende Datenquellen bzw. Anbieter von Prognosedaten (Wetterdienste). Die Daten verschiedener Anbieter werden in das einheitliche Datenmodell eingearbeitet, die enge Kopplung zwischen einem einzelnen Anbieter und einem bestimmten Gebäude bzw. Kunden wird aufgebrochen.

[0022] Durch die Datenabstraktion bei der Erstellung des Datenmodells wird es möglich, Redundanzen zu erkennen und statistische Methoden anzuwenden.

[0023] Die statistische Analyse der Daten erhöht die Datenqualität der Prognosen. Eine fehlerhafte oder ungenaue Prognose kann dazu führen, dass die Optimierungslösungen bei den Kunden falsch reagieren. Dies wiederum kann den Komfort der Kundenanlage vermindern und zu erhöhtem Energieverbrauch und damit erhöhten Energiekosten führen. Eine hohe Datenqualität der Prognosen kommt somit dem Kunden zugute.

[0024] Durch den Vergleich von redundanten Prognosedaten mittels statistischer Methoden können Ausreißer oder fehlerhafte Daten erkannt und ersetzt werden.

[0025] Eine einheitliche Datenschnittstelle des einheitlichen Datenmodells ermöglicht einen einheitlichen Zugriff auf die Prognosedaten über Anbieter- und geografische Grenzen hinweg. Dadurch wird der Aufwand für die Konfiguration von Energiemanagementsystemen und die damit verbundene Fehleranfälligkeit minimiert. Für Fiersteller von Produkten in Gebäuden, insbesondere von Energiemanagementsystemen für Gebäude, wird eine einheitliche Produktpalette ohne lokale Unterschiede ermöglicht.

KURZBESCHREIBUNG DER FIGUREN

[0026] Zur weiteren Erläuterung der Erfindung wird im nachfolgenden Teil der Beschreibung auf die Figur Bezug genommen, aus der weitere vorteilhafte Ausgestaltungen, Einzelheiten und Weiterbildungen der Erfindung zu entnehmen sind.

[0027] Die Figur zeigt eine schematische Darstellung eines einheitlichen Datenmodells und dessen Verknüpfungen mit Datenquellen und Gebäuden.

AUSFÜHRUNG DER ERFINDUNG

[0028] In der Figur ist ein Rechner 15 dargestellt, der mit drei Anbietern bzw. Datenquellen 6, 7, 8 für meteorologische Prognosedaten verbunden ist. Es könnten natürlich auch nur zwei oder mehr als drei Datenquellen 6, 7, 8 sein. Für jede Datenquelle 6,7,8 ist eine eigene Schnittstelle 9, 10, 11 vorgesehen, die sich in der Regel voneinander unterscheiden und etwa auf das Datenformat der jeweiligen Datenquelle 6, 7, 8 angepasst sind.

[0029] Die einlangenden Prognosedaten der Datenquellen 6, 7, 8 werden nun mittels Datenabstraktion in ein einheitliches Datenmodell 1 übergeführt. Im Datenmodell 1 sollte dann für jede meteorologische Größe und für jeden geografischen Bereich ein Wert enthalten sein. Die für das jeweilige Gebäude 13, 14 relevanten Werte werden über eine einheitliche Datenschnittstelle 4 an alle angeschlossenen Gebäude 13, 14 übermittelt. Dabei müssen die Datenverbindungen 17,18 der Gebäude 13,14 nicht zwingend mit der gleichen physischen Datenschnittstelle 4 verbunden sein. Wichtig ist nur, dass die Prognosedaten des Datenmodells 1 für alle Gebäude 13, 14 über gleichartige Datenschnittstellen 4 zur Verfügung gestellt werden, sodass für neu hinzukommende Gebäude deren Energiemanagementsystem so konfiguriert werden kann, dass dieses über die bekannte Ausführung der Datenschnittstelle 4 mit dem Datenmodell 1 verbunden wird und alle relevanten Prognosedaten erhält.

[0030] Zusätzlich kann vorgesehen sein, dass ein Gebäude 13 meteorologische Messwerte (z.B. die Außenlufttemperatur), die in der Umgebung des Gebäudes 13 gemessen wurden, über eine Datenrückführung 16 an den Rechner 15, bzw. an das Modul für die statistische Analyse 2, übermittelt. Dort werden dann die von den Datenquellen 6, 7, 8 eingelangten Prognosedaten mit den (zeitlich und geografisch) entsprechenden tatsächlichen Messwerten verglichen und statistisch analysiert. Bei systematischen Abweichungen, wenn etwa die Außenlufttemperatur für ein bestimmtes Gebäude 13 immer um 1 °C über dem einheitlichen Prognosewert des Datenmodells 1 liegt, können in Hinkunft die einheitlichen Prognosedaten entsprechend korrigiert werden, also eben um 1 für den geografischen Ort des Gebäudes erhöht werden.

[0031] Das Modul für die Redundanz-Analyse 3 hat die Aufgabe, die von den Datenquellen 6, 7, 8 einlangenden Prognosedaten auf Redundanzen zu untersuchen, ob also für ein bestimm- tes geografisches Gebiet und für eine bestimmte meteorologische Größe immer mehrere Prognosewerte vorhanden sind. Gegebenenfalls werden Regeln aufgestellt, wie damit verfahren wird. Es muss etwa festgelegt werden, welcher Prognosewert in das Datenmodell 1 aufgenommen wird. Dazu könnte einfach der Prognosewerte einer Datenquelle übernommen und die anderen verworfen werden. Meist wird aber eine statistische Analyse 2 der redundanten Prognosedaten erfolgen, sodass etwa ein Mittelwert aus den redundanten Daten gebildet wird. Damit können auch Ausreißer eliminiert werden.

[0032] Weiters sollte bei der Redundanz-Analyse 3 festgelegt werden, welche Prognosedaten herangezogen werden, falls eine der Datenquellen 6, 7, 8 ausfällt. Wenn etwa bestimmte meteorologische Größen der Datenquellen 6 und 7 geografisch überlappen, dann kann festgelegt werden, dass bei Ausfall der Datenquelle 6 die entsprechenden Prognosedaten von der Datenquelle 7 herangezogen werden, und umgekehrt.

[0033] In der Figur ist auch ein Gebäude 12 dargestellt, das nicht über das Datenmodell 1 mit Prognosedaten versorgt wird, sondern mittels einer Umgehung 5 direkt an die Datenquelle 6 angebunden ist. Dies hat den Nachteil, dass bei Ausfall der Datenquelle 6 jedenfalls keine Ersatzdaten geiiefert werden. Zudem müsste die Schnittsteiie des Gebäudes 12 bei einem Wechsel zu einem anderen Anbieter von meteorologischen Prognosedaten neu implementiert werden, da die Schnittsteiien der verschiedenen Anbieter bzw. Datenqueiien 6, 7, 8 nicht einheitlich oder standardisiert sind.

[0034] Die Schnittsteiie eines Gebäudes 12, 13, 14 zu Datenqueiien 6, 7, 8 bzw. zum Datenmodell 1 ist in der Regel im Energiemanagementsystem angesiedelt. Das Energiemanagementsystem eines Gebäudes 12, 13, 14 koordiniert die Beschaffung, Wandiung, Verteilung und Nutzung von Energie. Die Koordinierung erfolgt vorausschauend, organisiert, systematisch und unter Berücksichtigung ökologischer und ökonomischer Zieisetzungen. Das Energiemanagementsystem umfasst Organisations- und Informationsstrukturen einschließlich der dazu notwendigen technischen Einheiten, wie z.B. Software. Ein Energiemanagementsystem umfasst daher zumindest einen Computer bzw. eine SPS mit Energiemanagement-Software sowie Datenverbindungen (z.B. Datenleitungen) zu Informationsquellen (hier zu Datenquellen 6 bzw. zum Datenmodell 1), Messgeräten (hier etwa für meteorologische Größen) und den zu steuernden Komponenten des Gebäudes. BEZUGSZEICHENLISTE: 1 Datenmodell 2 statistische Analyse 3 Redundanz-Analyse 4 Datenschnittstelle 5 Umgehung des Datenmodells 1 6 Datenquelle 7 Datenquelle 8 Datenquelle 9 Datenschnittstelle der Datenquelle 6 10 Datenschnittstelle der Datenquelle 7 11 Datenschnittstelle der Datenquelle 8 12 Gebäude 13 Gebäude 14 Gebäude 15 Rechner 16 Datenrückführung 17 Datenverbindung des Gebäudes 13 18 Datenverbindung des Gebäudes 14

Claims (8)

1. Patentansprüche

   1. Verfahren zur Erstellung von meteorologischen Prognosedaten für die Steuerung von thermischen Prozessen in mehreren, voneinander thermisch unabhängigen Gebäuden (12, 13, 14), wobei meteorologische Prognosedaten aus unterschiedlichen Datenquellen (6, 7, 8) bezogen werden, dadurch gekennzeichnet, dass - die meteorologischen Prognosedaten unterschiedlicher Datenquellen (6, 7, 8) in ein gemeinsames, einheitliches Datenmodell (1) überführt werden, und - vereinheitlichte Prognosedaten aus dem gemeinsamen, einheitlichen Datenmodell (1) an Steuerungseinrichtungen von mehreren Gebäuden (12, 13, 14) übermittelt werden.
2. 2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass vereinheitlichte Prognosedaten aus dem gemeinsamen, einheitlichen Datenmodell (1) zur Steuerung der thermischen Prozesse von mehreren Gebäuden (12, 13,14) verwendet werden.
3. 3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass einander geografisch überlappende Prognosedaten unterschiedlicher Datenquellen (6, 7, 8) miteinander verglichen und auf Basis statistischer Methoden die Prognosedaten für den überlappenden Bereich festgelegt werden.
4. 4. Verfahren nach Anspruch 3, dadurch gekennzeichnet, dass Prognosedaten einer Datenquelle (6, 7, 8) eliminiert werden, wenn die Prognosedaten eine statistisch signifikante Abweichung von Prognosedaten im geografisch überlappenden Bereich einer anderen Datenquelle (6, 7, 8) aufweisen.
5. 5. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4, dadurch gekennzeichnet, dass bei Ausfall einer Datenquelle (6, 7, 8) ersatzweise die Prognosedaten einer anderen Datenquelle mit geografisch überlappenden Prognosedaten herangezogen werden.
6. 6. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 5, dadurch gekennzeichnet, dass meteorologische Messdaten aus den Gebäuden (12, 13, 14) in das Datenmodell (1) rückgeführt werden, um eine Korrelation zwischen Prognosedaten und Messdaten festzustellen, und zukünftige Prognosedaten entsprechend angepasst werden.
7. 7. Computerprogrammprodukt, das einen Code umfasst, wobei der Code konfiguriert ist, um ein Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 6 zu implementieren.
8. 8. Rechner zur Durchführung des Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 6, der über ein Kommunikationsnetz mit mehreren Datenquellen (6, 7, 8) für meteorologische Prognosedaten und mit mehreren Gebäuden (12, 13, 14) verbunden und derart ausgebildet ist, dass - die meteorologischen Prognosedaten unterschiedlicher Datenquellen (6, 7, 8) in ein gemeinsames, einheitliches Datenmodell (1) überführt werden können, und - vereinheitlichte Prognosedaten aus dem gemeinsamen, einheitlichen Datenmodell (1) an Steuerungseinrichtungen von mehreren Gebäuden (12, 13, 14) übermittelt werden können.