EP4244543B1 - Verfahren und anordnung zum abgleichen eines raumklimas mit klimapräferenzen von raumnutzern - Google Patents

Verfahren und anordnung zum abgleichen eines raumklimas mit klimapräferenzen von raumnutzern

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EP4244543B1
EP4244543B1 EP22703897.3A EP22703897A EP4244543B1 EP 4244543 B1 EP4244543 B1 EP 4244543B1 EP 22703897 A EP22703897 A EP 22703897A EP 4244543 B1 EP4244543 B1 EP 4244543B1
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EP
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room
climate
users
energy
preferences
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EP4244543A1 (de
EP4244543C0 (de
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Hermann Georg Mayer
Oliver Zechlin
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Siemens AG
Siemens Corp
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Siemens AG
Siemens Corp
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Publication date
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Publication of EP4244543C0 publication Critical patent/EP4244543C0/de
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Definitions

  • DE202020105811U shows an exemplary computer-implemented method for adjusting the indoor climate of a room.
  • climate preferences of room users are read in. These climate preferences can relate, in particular, to temperature, humidity, ventilation, brightness, shading, and/or sunlight in a room. Furthermore, physical factors influencing the room climate are recorded and fed into a simulator to simulate the room climate. The simulator simulates the energy expenditure required to adapt the room climate to the climate preferences for different distributions of room users within the room, depending on the recorded influencing factors. Based on the simulated energy expenditure, an energy-saving distribution of room users is then determined. Furthermore, location allocation information for room users is output based on the energy-saving distribution.
  • a digital building model for the room can be imported. Based on the digital building model, the energy expenditure can then be simulated. Insofar as a room geometry as well as the properties of building elements of the room are usually have a significant impact on a room climate, the simulation can often be simplified or improved considerably by using a digital building model.
  • a semantic building model can be imported as a digital building model.
  • a building element type of the semantic building model can be assigned to a building element type-specific simulator component, which can be initialized by specifying the semantic building model via a building element of this building element type. This allows the simulator to be modularized efficiently in many cases, which generally simplifies configuration or initialization of the simulator.
  • a thermal image of the room can be captured, which is used to calibrate the simulator.
  • Such calibration based on real thermal data can generally improve the accuracy of the simulation, particularly a temperature or flow simulation.
  • the current temperature distribution in the room can be determined or estimated for calibration of the simulator using temperature sensors, another simulation, weather data, data from a digital building model, and/or data from a building management system.
  • a deviation between a simulated room climate and the climate preferences of room users distributed according to a respective distribution can be determined to simulate a respective energy expenditure. This allows the energy expenditure for an adjustment of the room climate that reduces or minimizes the deviation to be determined. In particular, a minimum energy expenditure can be determined, if necessary, at which the resulting deviation does not exceed a specified tolerance value.
  • the energy expenditures for variations in climate preferences and/or influencing factors can be simulated.
  • This allows a sensitivity value to be determined for each room user distribution, which quantifies a variation in energy expenditure when the climate preferences and/or influencing factors vary.
  • the energy-saving distribution can then be determined based on the determined sensitivity values.
  • a smaller sensitivity value generally indicates a lower dependence of energy expenditure on the climate preferences and/or influencing factors. If influencing factors or climate preferences change, less sensitive distributions generally require fewer adjustments and are therefore often preferable to more sensitive distributions.
  • a fluctuation value can be input regarding the expected fluctuation in room occupancy by room users.
  • the energy-saving distribution can then be determined based on the fluctuation value. Based on such fluctuation value, the simulation can be improved in many cases.
  • the fluctuation value can, in particular, include historical data on room occupancy over the course of a day, week, or year.
  • the current occupancy of the room by room users can be recorded.
  • the energy-saving distribution can then be determined based on the current occupancy. Since the distribution of climate preferences usually also depends on the current room occupancy, this information can usually be used to improve the simulation.
  • the room R and/or its surroundings have a sensor system S that preferably measures or otherwise records physical influencing factors EF on the room climate in a location-specific manner.
  • the sensor system S preferably also records the current occupancy of the room R by room users.
  • Influencing factors EF can include, in particular, temperature, air humidity, ventilation, brightness, shading, solar radiation, window position, door position, position of a shading system, room usage behavior, or other room climate data of the room, preferably recorded in a location-specific manner.
  • predicted, current or historical weather data WD can be retrieved, for example, from the Internet IN.
  • a digital, semantic building model BIM is read from the database DB by means of the arrangement A, by means of which the room R is structurally specified.
  • the semantic building model BIM is preferably a so-called BIM model (BIM: Building Information Model) or another CAD model.
  • BIM Building Information Model
  • the semantic building model BIM describes a geometry of the room R as well as a large number of its building elements, such as walls, ceilings, floors, windows or doors, in machine-readable form by means of a large number of building element details.
  • the semantic building model BIM or the information contained therein Information can also be viewed as physical influencing factors.
  • the arrangement A is intended to compare the indoor climate of room R with the climate preferences of the room occupants.
  • the arrangement A queries the climate preferences of the room occupants via their mobile phones MT and/or reads in stored or historical climate preferences.
  • the climate preferences can, in particular, relate to temperature, air humidity, ventilation, brightness, shading, and/or solar radiation of room R.
  • climate preferences T1 and T2 can be specified, for example, by temperature intervals.
  • arrangement A is equipped with a simulator SIM.
  • the semantic building model BIM, the physical influencing factors EF, the weather data WD, and the climate preferences T1 and T2 are fed into the simulator SIM.
  • the SIM simulator can include specific simulator components, e.g., for temperature simulation and/or flow simulation. If necessary, a temperature simulation of the SIM simulator can be calibrated using thermal images of the room R.
  • the SIM simulator can include a building element type-specific simulator component for different building element types, such as windows, doors or walls of the semantic building model BIM.
  • the latter can then be configured using information from the semantic building model BIM about concrete Building elements of the respective building element type are initialized.
  • a particular wall of room R can be coupled with a simulator component that specifically simulates heat conduction through the wall and is initialized based on information about the wall's thermal conductivity from the semantic building model (BIM).
  • BIM semantic building model
  • the arrangement A further comprises a generator GEN coupled to the simulator SIM for generating distributions D1,...,DN of room users in room R.
  • a respective distribution D1,... or DN can preferably be represented by a data structure that specifies the positions of room users in room R.
  • the room occupancy currently measured by the sensor S and/or a fluctuation indication regarding an expected fluctuation in room occupancy are transmitted to the selection module SEL.
  • the fluctuation indication can be read from the database DB and, in particular, include historical data on room occupancy over the course of a day, week, or year.
  • the selection module SEL is used to determine and select an energy-saving distribution of room users based on the energy expenditures E1,...,EN and the sensitivity values S1,...,SN. A distribution with a relatively low energy demand and a relatively low sensitivity value is selected. If necessary, a weighted sum of the respective energy expenditure E1,... or EN and the associated sensitivity value S1,... or SN can be calculated. In this case, a distribution with the smallest weighted sum can be selected as the energy-saving distribution.
  • the selected energy-saving distribution D2 is transmitted by the selection module SEL to a location allocation device POE linked to it.
  • the location allocation device POE determines the individual position in room R specified for each room user in the distribution D2 and inserts this into a room-user-specific location allocation information POS.
  • the respective location allocation information POS is then transmitted individually by the location allocation device POE for each room user to their mobile phone MT.
  • the respective location allocation information POS provides the respective room user with an individually optimized Position, for example in an open-plan office.
  • Figure 2 illustrates different distributions D1,...,D6 of room users in room R, grouped according to their different climate preferences, here T1 and T2.
  • the distributions D1,...,D6 are an exemplary selection from the distributions D1,...,DN described above. Possible locations of the room users within room R are shown in Figure 2 illustrated by small rectangles.
  • the first diagram shows the deviation DEL for room user distributions that have a higher sensitivity value, i.e., are less robust. Distributions D4, D5, and D6 are highlighted. The lower robustness of the distributions shown is shown in Figure 3 This is particularly evident in the fact that the minimum of the deviation DEL is relatively narrow. Even relatively minor variations in the comfort-optimizing distribution D6 significantly reduce comfort.
  • the robust yet energy-saving distribution D2 is selected in the present example.
  • the room users are then distributed in room R according to the selected distribution D2, as described above, using individual location allocation information POS.

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Description

  • Für ein persönliches Wohlbefinden am Arbeitsplatz oder in einer Wohnung spielt die Einstellung von Heizung, Klimaanlage, Lüftung oder anderer Systeme zur Regelung der Temperatur, Luftfeuchtigkeit oder anderer Parameter eines Raumklimas eine wesentliche Rolle. Insbesondere in Großraumbüros mit vielen Personen ist es oft schwierig, eine optimale Einstellung der Klimaregelungssysteme zu finden, die den Wünschen aller im Raum befindlichen Personen gerecht wird. Dieses Problem tritt insbesondere dann auf, wenn das Raumklima zentral geregelt wird. Aber auch bei individueller Einstellung lokaler Heizkörper, Kühlsysteme oder Lüftungen können die individuellen Bedürfnisse der Raumnutzer oft nicht vollständig erfüllt werden, da sich auch individuelle Einstellungen in der Regel auf das gesamte Raumklima auswirken. Zudem reagieren Klimaregelungssysteme häufig träge, so dass Auswirkungen von Einstellungen oft schwer abschätzbar sind.
  • Aus jüngerer Zeit sind Applikationen für Mobiltelefone bekannt, die eine Konsensfindung zwischen verschiedenen Raumnutzern erleichtern und auch eine aktive Kontrolle des Raumklimas während Abwesenheitszeiten zulassen. So gefundene Einstellungen führen aber häufig zu Durchschnittsresultaten, mit denen nicht alle Raumnutzer zufrieden sind. Zudem kann auf Änderungen des Personenaufkommens in vielen Fällen nur unzureichend reagiert werden. Patentschrift DE202020105811U zeigt ein beispielhaftes computerimplementiertes Verfahren zum Abgleichen eines Raumklimas eines Raumes.
  • Es ist Aufgabe der vorliegenden Erfindung ein Verfahren und eine Anordnung anzugeben, die einen effizienteren Abgleich eines Raumklimas mit Klimapräferenzen von Raumnutzern erlauben.
  • Gelöst wird diese Aufgabe durch ein Verfahren mit den Merkmalen des Patentanspruchs 1, durch eine Anordnung mit den Merkmalen des Patentanspruchs 12, durch ein Computerprogrammprodukt mit den Merkmalen des Patentanspruchs 13 sowie durch ein computerlesbares Speichermedium mit den Merkmalen des Patentanspruchs 14.
  • Zum Abgleichen eines Raumklimas mit Klimapräferenzen von Raumnutzern werden Klimapräferenzen von Raumnutzern eingelesen. Die Klimapräferenzen können hierbei insbesondere eine Temperatur, eine Luftfeuchtigkeit, eine Lüftung, eine Helligkeit, eine Abschattung und/oder eine Sonneneinstrahlung eines Raumes betreffen. Weiterhin werden physikalische Einflussfaktoren auf das Raumklima erfasst und in einen Simulator zum Simulieren des Raumklimas eingespeist. Mittels des Simulators werden abhängig von den erfassten Einflussfaktoren für unterschiedliche Verteilungen von Raumnutzern im Raum jeweils ein Energieaufwand für eine Anpassung des Raumklimas an die Klimapräferenzen simuliert. Abhängig von den simulierten Energieaufwänden wird dann eine energiesparende Verteilung der Raumnutzer ermittelt. Weiterhin werden gemäß der energiesparenden Verteilung Ortszuteilungsangaben für Raumnutzer ausgegeben.
  • Zum Ausführen des erfindungsgemäßen Verfahrens sind eine Anordnung zum Abgleichen eines Raumklimas mit Klimapräferenzen von Raumnutzern, ein Computerprogrammprodukt sowie ein computerlesbares, vorzugsweise nichtflüchtiges Speichermedium vorgesehen.
  • Das erfindungsgemäße Verfahren, die erfindungsgemäße Anordnung sowie das erfindungsgemäße Computerprogrammprodukt können insbesondere mittels eines oder mehrerer Computer, eines oder mehrerer Prozessoren, anwendungsspezifischer integrierter Schaltungen (ASIC), digitaler Signalprozessoren (DSP), einer Cloud-Infrastruktur und/oder sogenannter "Field Programmable Gate Arrays" (FPGA) ausgeführt werden.
  • Durch eine an Klimapräferenzen orientierte Verteilung von Raumnutzern im Raum kann ein Raumklima auf effiziente und energiesparende Weise mit Klimapräferenzen der Raumnutzer abgeglichen werden. In vielen Fällen kann dadurch ein Nutzerkomfort und damit eine Nutzerzufriedenheit erheblich verbessert werden.
  • Vorteilhafte Ausführungsformen und Weiterbildungen der Erfindung sind in den abhängigen Ansprüchen angegeben.
  • Gemäß einer vorteilhaften Ausführungsform der Erfindung kann das Raumklima an die Klimapräferenzen von gemäß der energiesparenden Verteilung verteilten Raumnutzern angenähert werden. Dies kann insbesondere durch aktives Ansteuern einer Heizung, einer Klimaanlage, einer Lüftung und/oder einer Beschattungsanlage erfolgen. Wegen einer immanenten Trägheit der vorgenannten Klimaregelsysteme können diese vorzugsweise schon angesteuert werden, bevor die Raumnutzer tatsächlich gemäß der energiesparenden Verteilung positioniert sind oder positioniert werden.
  • Gemäß weiterer vorteilhafter Ausführungsformen der Erfindung können als Einflussfaktoren eine Temperatur, eine Luftfeuchtigkeit, eine Lüftung, eine Helligkeit, eine Abschattung oder andere Raumklimadaten des Raumes; aktuelle, historische oder vorhergesagte Wetterdaten; ein Raumnutzungsverhalten; und/oder eine Fensterstellung, eine Türstellung oder eine Stellung einer Beschattungsanlage vorzugsweise sensorisch und/oder ortsspezifisch erfasst werden. Alternativ oder zusätzlich können auch historische Raumklimadaten und/oder andere historische Einflussfaktoren erfasst und verwendet werden. Eine Berücksichtigung der vorgenannten Einflussfaktoren erlaubt in der Regel eine verhältnismäßig genaue Simulation eines Raumklimas.
  • Nach einer besonders vorteilhaften Ausführungsform der Erfindung kann ein digitales Gebäudemodell für den Raum eingelesen werden. Anhand des digitalen Gebäudemodells können dann die Energieaufwände simuliert werden. Insofern eine Raumgeometrie sowie die Eigenschaften von Gebäudeelementen des Raumes in der Regel einen erheblichen Einfluss auf ein Raumklima haben, kann die Simulation durch Nutzung eines digitalen Gebäudemodells häufig wesentlich vereinfacht oder verbessert werden.
  • Als digitales Gebäudemodell kann insbesondere ein semantisches Gebäudemodell eingelesen werden. Dabei kann ein Gebäudeelementyp des semantischen Gebäudemodells einer gebäudeelementtypspezifischen Simulatorkomponente zugeordnet werden, die durch eine Angabe des semantischen Gebäudemodells über ein Gebäudeelement dieses Gebäudeelementtyps initialisiert werden kann. Hierdurch kann der Simulator in vielen Fällen in effizienter Weise modularisiert werden, was eine Konfiguration oder Initialisierung des Simulators in der Regel vereinfacht.
  • Nach einer weiteren vorteilhaften Ausführungsform der Erfindung kann der Raum oder ein Bauplan des Raumes gescannt und abhängig davon das digitale Gebäudemodell generiert werden.
  • Weiterhin kann ein Wärmebild des Raumes aufgenommen werden, mittels dessen der Simulator kalibriert wird. Durch eine solche Kalibrierung anhand von realen Wärmedaten kann eine Genauigkeit der Simulation, insbesondere einer Temperatur- oder Strömungssimulation in der Regel verbessert werden. Alternativ oder zusätzlich kann eine aktuelle Temperaturverteilung im Raum zur Kalibrierung des Simulators durch Temperatursensoren, mittels einer weiteren Simulation, anhand von Wetterdaten, anhand von Daten eines digitalen Gebäudemodells und/oder anhand von Daten eines Building-Management-Systems ermittelt oder geschätzt werden.
  • Nach einer weiteren vorteilhaften Ausführungsform der Erfindung kann zur Simulation eines jeweiligen Energieaufwands eine Abweichung zwischen einem simulierten Raumklima und den Klimapräferenzen von gemäß einer jeweiligen Verteilung verteilten Raumnutzern ermittelt werden. Damit kann ein Energieaufwand für eine die Abweichung verringernde oder minimierende Anpassung des Raumklimas ermittelt werden. Insbesondere kann ein ggf. minimaler Energieaufwand ermittelt werden, bei dem die resultierende Abweichung einen vorgegebenen Toleranzwert nicht überschreitet.
  • Nach einer vorteilhaften Weiterbildung der Erfindung können die Energieaufwände für Variationen der Klimapräferenzen und/oder der Einflussfaktoren simuliert werden. Damit kann für die Verteilungen der Raumnutzer jeweils ein Sensitivitätswert ermittelt werden, der eine Variation der Energieaufwände bei Variation der Klimapräferenzen und/oder der Einflussfaktoren quantifiziert. Die energiesparende Verteilung kann dann abhängig von den ermittelten Sensitivitätswerten ermittelt werden. Ein kleinerer Sensitivitätswert zeigt dabei in der Regel eine geringere Abhängigkeit des Energieaufwandes von den Klimapräferenzen und/oder den Einflussfaktoren an. Falls sich Einflussfaktoren oder Klimapräferenzen ändern, erfordern weniger sensitive Verteilungen in der Regel geringere Anpassungen und sind aus diesem Grund gegenüber sensitiveren Verteilungen oft zu bevorzugen.
  • Weiterhin kann eine Schwankungsangabe über eine zu erwartende Schwankung einer Belegung des Raumes durch Raumnutzer eingelesen werden. Die energiesparende Verteilung kann dann abhängig von der Schwankungsangabe ermittelt werden. Anhand einer solchen Schwankungsangabe kann die Simulation in vielen Fällen verbessert werden. Die Schwankungsangabe kann insbesondere historische Daten über eine Raumbelegung im Tages-, Wochen- oder Jahresverlauf umfassen.
  • Darüber hinaus kann eine aktuelle Belegung des Raumes durch Raumnutzer erfasst werden. Die energiesparende Verteilung kann dann abhängig von der aktuellen Belegung ermittelt werden. Insofern eine Verteilung von Klimapräferenzen in der Regel auch von einer aktuellen Raumbelegung abhängt, kann mit dieser Information die Simulation in der Regel verbessert werden.
  • Ein Ausführungsbeispiel der Erfindung wird nachfolgend anhand der Zeichnung näher erläutert. Dabei zeigen jeweils in schematischer Darstellung:
    • Figur 1
    eine erfindungsgemäße Anordnung zum Abgleichen eines Raumklimas eines Raumes mit Klimapräferenzen von Raumnutzern,
    Figur 2
    verschiedene Verteilungen von Raumnutzern mit unterschiedlichen Klimapräferenzen,
    Figur 3
    ein erstes Diagramm zur Veranschaulichung eines Zusammenhangs zwischen einer Erfüllung von Klimapräferenzen und einem Energieaufwand, und
    Figur 4
    ein zweites Diagramm zur Veranschaulichung eines weniger sensitiven Zusammenhangs zwischen einer Erfüllung von Klimapräferenzen und einem Energieaufwand.
  • Figur 1 zeigt in schematischer Darstellung eine erfindungsgemäße Anordnung A zum Abgleichen eines Raumklimas eines Raumes R mit Klimapräferenzen von Raumnutzern. Die Anordnung A ist computergesteuert und verfügt über einen oder mehrere Prozessoren PROC zum Ausführen der erfindungsgemäßen Verfahrensschritte sowie über einen oder mehrere Speicher MEM zum Speichern von durch die Anordnung A zu verarbeitenden Daten. Der Raum R kann ein Teil eines Gebäudes oder eines Bauwerks sein, wie z.B. ein Großraumbüro, eine Fabrikhalle, ein Wohnraum oder ein anderer Raum, dessen Raumklima mit Klimapräferenzen von Raumnutzern abzugleichen ist. Das Raumklima kann insbesondere eine Temperatur, eine Luftfeuchtigkeit, eine Lüftung, eine Helligkeit, eine Abschattung und/oder eine Sonneneinstrahlung des Raumes R umfassen oder betreffen. Das Raumklima wird vorzugsweise ortsabhängig betrachtet oder erfasst.
  • Der Raum R weist ein Regelsystem H zum vorzugsweisen ortsabhängigen Regeln des Raumklimas auf. Das Regelsystem H kann beispielsweise eine Heizungsanlage, eine Klimaanlage, eine Lüftung und/oder eine Beschattungseinrichtung umfassen.
  • Weiterhin weist der Raum R und/oder seine Umgebung eine Sensorik S auf, die physikalische Einflussfaktoren EF auf das Raumklima vorzugsweise ortsspezifisch misst oder anderweitig erfasst. Darüber hinaus erfasst die Sensorik S vorzugsweise auch eine aktuelle Belegung des Raumes R durch Raumnutzer. Als Einflussfaktoren EF können insbesondere eine Temperatur, eine Luftfeuchtigkeit, eine Lüftung, eine Helligkeit, eine Abschattung, eine Sonneneinstrahlung, eine Fensterstellung, eine Türstellung, eine Stellung einer Abschattungsanlage, ein Raumnutzungsverhalten oder andere Raumklimadaten des Raumes vorzugsweise ortsspezifisch erfasst werden.
  • Als weitere physikalische Einflussfaktoren EF können vorhergesagte, aktuelle oder historische Wetterdaten WD beispielsweise aus dem Internet IN abgerufen werden.
  • Während aktuelle Raumklimadaten oder Umgebungsdaten, wie z.B. eine Außentemperatur vorzugsweise mittels der Sensorik S erfasst werden, können historische Raumklimadaten oder andere Einflussfaktoren auf das Raumklima z.B. aus einer Datenbank DB eingelesen werden.
  • Im vorliegenden Ausführungsbeispiel wird durch die Anordnung A von der Datenbank DB insbesondere ein digitales, semantisches Gebäudemodell BIM eingelesen, durch das der Raum R baulich spezifiziert wird. Das semantische Gebäudemodell BIM ist vorzugsweise ein sogenanntes BIM-Modell (BIM: Building Information Model) oder ein anderes CAD-Modell. Das semantische Gebäudemodell BIM beschreibt eine Geometrie des Raumes R sowie eine Vielzahl von dessen Gebäudeelementen, wie z.B. Wände, Decken, Böden, Fenster oder Türen in maschinenlesbarer Form mittels einer Vielzahl von Gebäudeelementangaben. Insofern die Geometrie und die spezifischen Gebäudeelemente eines Raumes einen wesentlichen Einfluss auf dessen Raumklima haben, können das semantische Gebäudemodell BIM oder darin enthaltene Angaben auch als physikalische Einflussfaktoren aufgefasst werden.
  • Erfindungsgemäß soll durch die Anordnung A das Raumklima des Raumes R mit Klimapräferenzen der Raumnutzer abgeglichen werden. Zu diesem Zweck werden durch die Anordnung A Klimapräferenzen der Raumnutzer über deren Mobiltelefone MT abgefragt und/oder gespeicherte oder historische Klimapräferenzen eingelesen. Die Klimapräferenzen können insbesondere eine Temperatur, eine Luftfeuchtigkeit, eine Lüftung, eine Helligkeit, eine Abschattung und/oder eine Sonneneinstrahlung des Raumes R betreffen.
  • Im vorliegenden Ausführungsbeispiel werden als Klimapräferenzen aus Gründen der Übersichtlichkeit nur zwei Temperaturpräferenzen T1 und T2 der Raumnutzer betrachtet. Dabei könnte T1 für eine Temperaturpräferenz "eher kühl" und T2 für eine Temperaturpräferenz "eher warm" stehen. Die Klimapräferenzen T1 und T2 können beispielsweise durch Temperaturintervalle spezifiziert sein.
  • Zum Simulieren des Raumklimas des Raumes R verfügt die Anordnung A über einen Simulator SIM. Zum Zweck dieser Simulation werden in den Simulator SIM das semantische Gebäudemodell BIM, die physikalischen Einflussfaktoren EF, die Wetterdaten WD sowie die Klimapräferenzen T1 und T2 eingespeist.
  • Der Simulator SIM kann spezifische Simulatorkomponenten z.B. zur Temperatursimulation und/oder zur Strömungssimulation umfassen. Gegebenenfalls kann eine Temperatursimulation des Simulators SIM anhand von aufgenommenen Wärmebildern des Raumes R kalibriert werden.
  • Darüber hinaus kann der Simulator SIM für verschiedene Gebäudeelementypen, wie z.B. Fenster, Türen oder Wände des semantischen Gebäudemodells BIM jeweils eine gebäudeelementtypspezifische Simulatorkomponente umfassen. Letztere kann dann durch Angaben des semantischen Gebäudemodells BIM über konkrete Gebäudeelemente des jeweiligen Gebäudeelementtyps initialisiert werden. So kann eine jeweilige Wand des Raumes R mit einer Simulatorkomponente gekoppelt werden, die spezifisch eine Wärmeleitung durch die Wand simuliert und anhand von Angaben über die Wärmeleitfähigkeit der Wand aus dem semantischen Gebäudemodell BIM initialisiert wird. Auf die vorstehende Weise kann eine Konfiguration oder Initialisierung von Simulationsmodellen oder anderen Simulatorkomponenten des Simulators SIM in vielen Fällen automatisiert oder vereinfacht werden.
  • Die Anordnung A verfügt weiterhin über einen mit dem Simulator SIM gekoppelten Generator GEN zum Generieren von Verteilungen D1,...,DN von Raumnutzern im Raum R. Eine jeweilige Verteilung D1,... bzw. DN kann dabei vorzugsweise durch eine Datenstruktur dargestellt werden, die die Positionen von Raumnutzern im Raum R angibt.
  • In den Generator GEN werden die Klimapräferenzen, hier T1 und T2 eingespeist. Anhand der Klimapräferenzen T1 und T2 werden durch den Generator GEN bevorzugt Verteilungen D1,...,DN generiert, bei denen Raumnutzer mit gleicher oder ähnlicher Klimapräferenz zueinander benachbart positioniert sind. Die generierten Verteilungen D1,...,DN werden von Generator GEN zum Simulator SIM übermittelt.
  • Der Simulator SIM simuliert abhängig von den Einflussfaktoren EF für die übermittelten Verteilungen D1,...,DN jeweils einen Energieaufwand E1,... bzw. EN für eine Anpassung des Raumklimas an die gemäß D1,... bzw. DN verteilten Klimapräferenzen, hier T1 und T2. Dabei werden zur Ermittlung des jeweiligen Energieaufwandes E1,... bzw. EN jeweils Abweichungen zwischen verschiedenen simulierten Raumklimata und den Klimapräferenzen der gemäß D1,... bzw. DN verteilten Raumnutzer ermittelt. Anhand der Abweichungen wird für eine jeweilige Verteilung D1,... bzw. DN ein Energieaufwand E1,... bzw. EN ermittelt, durch den eine Abweichung verringert oder minimiert wird. Vorzugsweise kann hierbei ein Toleranzwert für die Abweichungen vorgegeben werden. Damit kann ein ggf. minimaler Energieaufwand E1,... bzw. EN ermittelt werden, bei dem die resultierende Abweichung den vorgegebenen Toleranzwert nicht überschreitet.
  • Die obigen Energieaufwände E1,...,EN werden im vorliegenden Ausführungsbeispiel zusätzlich für eine Vielzahl von Variationen der Klimapräferenzen, hier T1 und T2, und/oder der Einflussfaktoren EF simuliert. Dabei wird für eine jeweilige Verteilung D1,..., bzw. DN jeweils ermittelt, wie stark ein jeweiliger Energieaufwand E1,... bzw. EN bei Variation der Klimapräferenzen T1, T2 und/oder der Einflussfaktoren EF variiert. Die resultierende Variation des jeweiligen Energieaufwands E1,... bzw. EN wird durch einen verteilungsspezifischen Sensitivitätswert S1,... bzw. SN quantifiziert. Ein kleinerer Sensitivitätswert S1,... bzw. SN zeigt dabei eine geringere Abhängigkeit des Energieaufwandes E1,... bzw. EN von den Klimapräferenzen T1, T2 und/oder den Einflussfaktoren EF an. Verteilungen mit kleineren Sensitivitätswerten sind also robuster gegenüber Schwankungen von Klimapräferenzen und/oder Einflussfaktoren. Falls sich Einflussfaktoren oder Klimapräferenzen ändern, erfordern robuste Verteilungen in der Regel geringere Anpassungen und sind aus diesem Grund gegenüber weniger robusten Verteilungen oft zu bevorzugen.
  • Die Verteilungen D1,...,DN, die ermittelten Energieaufwände E1,...,EN sowie die ermittelten Sensitivitätswerte S1,...,SN werden vom Simulator SIM zu einem mit dem Simulator SIM gekoppelten Selektionsmodul SEL übermittelt.
  • Darüber hinaus wird ggf. die von der Sensorik S aktuell gemessene Raumbelegung und/oder eine Schwankungsangabe über eine zu erwartende Schwankung der Raumbelegung zum Selektionsmodul SEL übermittelt. Die Schwankungsangabe kann dabei aus der Datenbank DB eingelesen werden und insbesondere historische Daten über eine Raumbelegung im Tages-, Wochen- oder Jahresverlauf umfassen.
  • Das Selektionsmodul SEL dient zum Ermitteln und Selektieren einer energiesparenden Verteilung von Raumnutzern abhängig von den Energieaufwänden E1,...,EN und den Sensitivitätswerten S1,...,SN. Hierbei wird eine Verteilung mit einem verhältnismäßig geringen Energiebedarf und einem verhältnismäßig geringen Sensitivitätswert selektiert. Ggf. kann eine gewichtete Summe eines jeweiligen Energieaufwands E1,... bzw. EN und des jeweils zugeordneten Sensitivitätswerts S1,... bzw. SN gebildet werden. In diesem Fall kann eine Verteilung mit der kleinsten gewichteten Summe als energiesparende Verteilung selektiert werden.
  • Neben den Energieaufwänden E1,...,EN und den Sensitivitätswerten S1,...,SN kann bei der Selektion der energiesparenden Verteilung auch die Raumbelegung und/oder die Schwankungsangabe berücksichtigt werden. Insbesondere kann die Schwankungsangabe mit den Sensitivitätswerten S1,...,SN verglichen werden. Abhängig davon können Verteilungen für die Selektion verworfen werden, die gemäß ihrem Sensitivitätswert zu sensitiv auf die zu erwartenden Schwankungen reagieren.
  • Für das vorliegende Ausführungsbeispiel sei angenommen, dass die Verteilung D2 die vorstehenden Kriterien für eine wenig sensitive energiesparende Verteilung am besten erfüllt und deshalb selektiert wird.
  • Die selektierte energiesparende Verteilung D2 wird vom Selektionsmodul SEL zu einer mit diesem gekoppelten Ortszuteilungseinrichtung POE übermittelt. Die Ortszuteilungseinrichtung POE ermittelt für einen jeweiligen in der Verteilung D2 angegebenen Raumnutzer dessen dort angegebene individuelle Position im Raum R und fügt diese in eine raumnutzerindividuelle Ortszuteilungsangabe POS ein. Die jeweiligen Ortszuteilungsangaben POS werden dann von der Ortszuteilungseinrichtung POE für jeden Raumnutzer individuell auf dessen Mobiltelefon MT übermittelt. Durch die jeweilige Ortszuteilungsangabe POS wird dem jeweiligen Raumnutzer eine individuell optimierte Position, beispielsweise in einem Großraumbüro zugeteilt.
  • Weiterhin werden die selektierte energiesparende Verteilung D2 sowie der zugehörige Energieaufwand E2 vom Selektionsmodul SEL zu einer mit diesem gekoppelten Steuereinrichtung CTL übermittelt. Die Steuereinrichtung CTL dient zum Ansteuern und Einstellen des Regelsystems H abhängig von der selektierten energiesparenden Verteilung D2 und dem ermittelten Energieaufwand E2. Zu diesem Zweck werden von der Steuereinrichtung CTL entsprechende Steuerdaten CD zum Regelsystem H übermittelt. Insofern derartige Klimaregelsysteme oft träge reagieren, kann das Regelsystem H vorzugsweise schon ansteuert werden, bevor die Raumnutzer entsprechend der selektierten Verteilung D2 verteilt sind oder verteilt werden.
  • Durch die an Klimapräferenzen orientierte Verteilung von Raumnutzern im Raum sowie durch die aktive Steuerung des Regelsystems H kann ein Raumklima auf effiziente und energiesparende Weise mit Klimapräferenzen der Raumnutzer abgeglichen werden. In vielen Fällen kann dadurch ein Nutzerkomfort und damit eine Nutzerzufriedenheit erheblich verbessert werden.
  • Figur 2 veranschaulicht unterschiedliche Verteilungen D1,...,D6 von Raumnutzern im Raum R, die nach ihren unterschiedlichen Klimapräferenzen, hier T1 und T2, gruppiert sind. Die Verteilungen D1,...,D6 sind hierbei eine beispielhafte Auswahl aus den oben beschriebenen Verteilungen D1,...,DN. Mögliche Aufenthaltsorte der Raumnutzer innerhalb des Raumes R sind in Figur 2 durch kleine Rechtecke veranschaulicht.
  • Durch die Gruppierung der Raumnutzer nach ihren Klimapräferenzen T1 und T2 wird der Raum R für eine jeweilige Verteilung D1,...,D6 in verschiedene Raumklimazonen TZ1 und TZ2 eingeteilt. Dabei ist die Raumklimazone TZ1 jeweils derjenige Bereich des Raumes R, in dem sich Raumnutzer mit der Klimapräferenz T1 befinden. Entsprechend ist die Raumklimazone TZ2 jeweils derjenige Bereich des Raumes R, in dem sich Raumnutzer mit der Klimapräferenz T2 befinden. Die Raumklimazonen TZ1 und TZ2 sind in Figur 2 jeweils durch eine punktierte Linie markiert. Im vorliegenden Ausführungsbeispiel sind die Raumklimazonen TZ1 und TZ2 Temperaturzonen.
  • Wie oben bereits ausgeführt, simuliert der Simulator SIM für jede Verteilung D1,...,D6 jeweils denjenigen Energieaufwand E1,...,E6, der benötigt wird, um in den jeweiligen Raumklimazonen TZ1 und TZ2 das entsprechende Raumklima zu schaffen.
  • Die einheitlichen Verteilungen D4 und D5 sind im obigen Sinne offenbar weniger robust. Die Verteilungen D4 und D5 sind nur dann für alle Raumnutzer komfortabel, wenn diese die gleiche Klimapräferenz haben. Erfahrungsgemäß ist dies aber nur bei wenigen Raumnutzerverteilungen der Fall.
  • Die Figuren 3 und 4 veranschaulichen beispielhaft jeweils einen Zusammenhang zwischen einem Energieaufwand E und einer daraus resultierenden Erfüllung von Klimapräferenzen von Raumnutzern. Der Energieaufwand E kann dabei insbesondere eine Heizleistung sein. In den dargestellten schematischen Diagrammen ist jeweils eine Abweichung DEL zwischen einem simuliertem Raumklima und den Klimapräferenzen der Raumnutzer gegen den Energieaufwand E aufgetragen. Insofern ein Komfort der Raumnutzer mit steigender Abweichung DEL sinkt, ist zur Optimierung des Komforts eine möglichst kleine Abweichung DEL anzustreben.
  • In dem in Figur 3 dargestellten, ersten Diagramm ist ein Verlauf der Abweichung DEL für Raumnutzerverteilungen dargestellt, die einen höheren Sensitivitätswert aufweisen, d.h. weniger robust sind. Dabei sind die Verteilungen D4, D5 und D6 hervorgehoben. Die geringere Robustheit der dargestellten Verteilungen ist in Figur 3 insbesondere dadurch ersichtlich, dass das Minimum der Abweichung DEL relativ schmal ist. D.h. schon verhältnismäßig geringfügige Variationen der komfortoptimierenden Verteilung D6 verringern den Komfort erheblich.
  • Demgegenüber ist in dem in Figur 4 dargestellten, zweiten Diagramm ein Verlauf der Abweichung DEL für Raumnutzerverteilungen dargestellt, die einen geringeren Sensitivitätswert aufweisen, d.h. robuster sind. Dabei sind die Verteilungen D1, D2 und D3 hervorgehoben. Die größere Robustheit der dargestellten Verteilungen ist in Figur 4 insbesondere dadurch ersichtlich, dass das Minimum der Abweichung DEL relativ breit ist. D.h. Variationen der komfortoptimierenden Verteilung D2 verringern den Komfort verhältnismäßig wenig.
  • Damit der Komfort bei Veränderungen der Einflussfaktoren oder bei neu hinzukommenden Raumnutzern mit anderen Klimapräferenzen nicht erheblich sinkt oder einen zu hohen Energieaufwand erfordert, wird im vorliegenden Ausführungsbeispiel die sowohl robuste als auch energiesparende Verteilung D2 selektiert. Die Raumnutzer werden dann gemäß der selektierten Verteilung D2, wie oben beschrieben, durch individuelle Ortszuteilungsangaben POS im Raum R verteilt.

Claims (14)

  1. Computerimplementiertes Verfahren zum Abgleichen eines Raumklimas eines Raumes (R) mit Klimapräferenzen (T1, T2) von Raumnutzern, wobei
    a) Klimapräferenzen (T1, T2) von Raumnutzern eingelesen werden,
    b) physikalische Einflussfaktoren (EF, WD) auf das Raumklima erfasst werden, dadurch gekennzeichnet, dass
    c) die erfassten Einflussfaktoren (EF, WD) in einen Simulator (SIM) zum Simulieren des Raumklimas eingespeist werden,
    d) abhängig von den erfassten Einflussfaktoren (EF, WD) mittels des Simulators (SIM) für unterschiedliche Verteilungen (D1,...DN) von Raumnutzern im Raum (R) jeweils ein Energieaufwand (E1,...,EN) für eine Anpassung des Raumklimas an die Klimapräferenzen (T1, T2) simuliert wird,
    e) abhängig von den simulierten Energieaufwänden (E1,...,EN) eine energiesparende Verteilung (D2) der Raumnutzer ermittelt wird, und
    f) gemäß der energiesparenden Verteilung (D2) Ortszuteilungsangaben (POS) für Raumnutzer ausgegeben werden.
  2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass das Raumklima an die Klimapräferenzen (T1, T2) von gemäß der energiesparenden Verteilung (D2) verteilten Raumnutzern angenähert wird.
  3. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet,
    dass als Einflussfaktoren (EF, WD)
    - eine Temperatur, eine Luftfeuchtigkeit, eine Lüftung, eine Helligkeit, eine Abschattung oder andere Raumklimadaten des Raumes,
    - aktuelle, historische oder vorhergesagte Wetterdaten (WD),
    - ein Raumnutzungsverhalten und/oder
    - eine Fensterstellung, eine Türstellung oder eine Stellung einer Beschattungsanlage
    vorzugsweise sensorisch erfasst werden.
  4. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet,
    dass ein digitales Gebäudemodell (BIM) für den Raum (R) eingelesen wird, und
    dass die Energieaufwände (E1,...,EN) anhand des digitalen Gebäudemodells (BIM) simuliert werden.
  5. Verfahren nach Anspruch 4, dadurch gekennzeichnet,
    dass als digitales Gebäudemodell (BIM) ein semantisches Gebäudemodell eingelesen wird,
    dass ein Gebäudeelementyp des semantischen Gebäudemodells (BIM) einer gebäudeelementtypspezifischen Simulatorkomponente zugeordnet wird, und
    dass die gebäudeelementtypspezifische Simulatorkomponente durch eine Angabe des semantischen Gebäudemodells (BIM) über ein Gebäudeelement dieses Gebäudeelementtyps initialisiert wird.
  6. Verfahren nach Anspruch 4 oder 5, dadurch gekennzeichnet, dass der Raum (R) oder ein Bauplan des Raumes gescannt wird, und
    dass abhängig davon das digitale Gebäudemodell (BIM) generiert wird.
  7. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet,
    dass ein Wärmebild des Raumes (R) aufgenommen wird, und
    dass der Simulator (SIM) mittels des Wärmebildes kalibriert wird.
  8. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet,
    dass zur Simulation eines jeweiligen Energieaufwands (E1,...,EN)
    - eine Abweichung zwischen einem simulierten Raumklima und den Klimapräferenzen (T1, T2) von gemäß einer jeweiligen Verteilung (D1,...,DN) verteilten Raumnutzern ermittelt wird, und
    - ein Energieaufwand (E1,...,EN) für eine die Abweichung verringernde oder minimierende Anpassung des Raumklimas ermittelt wird.
  9. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet,
    dass die Energieaufwände für Variationen der Klimapräferenzen und/oder der Einflussfaktoren simuliert werden,
    dass für die Verteilungen (D1,...,DN) der Raumnutzer jeweils ein Sensitivitätswert (S1,...,SN) ermittelt wird, der eine Variation der Energieaufwände bei Variation der Klimapräferenzen und/oder der Einflussfaktoren quantifiziert, und
    dass die energiesparende Verteilung (D2) abhängig von den ermittelten Sensitivitätswerten (S1,...,SN) ermittelt wird.
  10. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche,
    dadurch gekennzeichnet,
    dass eine Schwankungsangabe über eine zu erwartende Schwankung einer Belegung des Raumes (R) durch Raumnutzer eingelesen wird, und
    dass die energiesparende Verteilung (D2) abhängig von der Schwankungsangabe ermittelt wird.
  11. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche,
    dadurch gekennzeichnet,
    dass eine aktuelle Belegung des Raumes (R) durch Raumnutzer erfasst wird,
    dass die energiesparende Verteilung (D2) abhängig von der aktuellen Belegung ermittelt wird.
  12. Anordnung (A) zum Abgleichen eines Raumklimas eines Raumes (R) mit Klimapräferenzen von Raumnutzern, umfassend Mittel zur Ausführung der Schritte eines Verfahrens nach einem der vorhergehenden Ansprüche.
  13. Computerprogrammprodukt, umfassend Befehle, die bei der Ausführung des Programms durch einen Computer diesen veranlassen ein Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 11 auszuführen.
  14. Computerlesbares Speichermedium mit einem gespeicherten Computerprogrammprodukt nach Anspruch 13.
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Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117870122B (zh) * 2024-02-19 2024-07-23 苏州曼凯系统集成科技有限公司 一种暖通设备控制系统、控制方法、控制装置和存储介质
CN118862547A (zh) * 2024-06-25 2024-10-29 浙江大学 一种基于bim的智慧建筑能耗控制方法及系统
CN120667798B (zh) * 2025-08-20 2025-10-14 南京祥泰系统科技有限公司 基于ai智能运维的公共机构能源节能管理系统

Family Cites Families (23)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4544816B2 (ja) 2002-10-23 2010-09-15 ダイキン工業株式会社 エリア別空調制御システム
GB2464102A (en) * 2008-10-01 2010-04-07 Optovate Ltd Illumination apparatus comprising multiple monolithic subarrays
JP5213635B2 (ja) 2008-10-16 2013-06-19 高砂熱学工業株式会社 温熱環境提供装置、方法及びプログラム
DE102010050726A1 (de) * 2010-11-08 2012-05-10 Alphaeos Gmbh & Co. Kg Gebäudeautomationssystem
DE102013101684A1 (de) * 2013-02-20 2014-08-21 Oventrop Gmbh & Co. Kg Vorrichtung zur Beeinflussung des Raumklimas
US20140277765A1 (en) * 2013-03-15 2014-09-18 University Of Southern California Human-building interaction framework for personalized comfort driven system operations in buildings
JP2014206779A (ja) 2013-04-10 2014-10-30 大阪瓦斯株式会社 座席指定システム
US9298197B2 (en) * 2013-04-19 2016-03-29 Google Inc. Automated adjustment of an HVAC schedule for resource conservation
WO2014185033A1 (ja) 2013-05-17 2014-11-20 パナソニック インテレクチュアル プロパティ コーポレーション オブ アメリカ 熱画像センサ、およびユーザインターフェース
CN104134097B (zh) * 2014-07-01 2016-06-15 哈尔滨工业大学 一种基于gann-bim模型的严寒地区办公建筑形态节能设计方法
US20160054023A1 (en) 2014-08-22 2016-02-25 Lutron Electronics Co., Inc. Load control system responsive to sensors and mobile devices
EP3436749A4 (de) * 2016-04-01 2019-12-11 Tendril Networks, Inc. Orchestrierte energie
US20170300599A1 (en) * 2016-04-18 2017-10-19 University Of Southern California System and method for calibrating multi-level building energy simulation
US10337753B2 (en) * 2016-12-23 2019-07-02 Abb Ag Adaptive modeling method and system for MPC-based building energy control
US11366438B2 (en) * 2017-03-28 2022-06-21 Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. Environment control system and environment control method
EP3662331A4 (de) * 2017-08-02 2021-04-28 Strong Force Iot Portfolio 2016, LLC Verfahren und systeme zur detektion in einer industriellen internet-der-dinge-datenerfassungsumgebung mit grossen datenmengen
KR102085075B1 (ko) * 2018-06-15 2020-05-25 (주)미래환경플랜건축사사무소 공동주택 실내공기질 개선을 위한 유효 필요 환기량 예측 시스템 및 방법
US12425263B2 (en) * 2018-07-19 2025-09-23 Rivieh Inc. Position-based autonomous indoor environment controller
EP3651032A1 (de) * 2018-11-06 2020-05-13 Siemens Schweiz AG Verfahren und vorrichtung zum bereitstellen eines aktualisierten digitalen gebäudemodells
JP2021006946A (ja) 2019-06-27 2021-01-21 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 管理システム、空間設備制御システム、空間設備運用システム、管理方法、プログラム
US20210011443A1 (en) * 2019-07-12 2021-01-14 Johnson Controls Technology Company Heat mapping system
DE202020105811U1 (de) * 2020-10-10 2020-10-27 Quirin Hamp Vorrichtung zur Datenaufbereitung für ein nutzerdatenbasiertes Steuern/Regeln des bedarfsangepassten Betreibens wenigstens eines HLK-/PCS-Systems für eine zeit-/ortsaufgelöste Funktionsweise sowie Computerprogrammprodukt und Verwendung
US12322963B2 (en) * 2021-01-07 2025-06-03 Span.IO, Inc. Multilayer control for managing power flow

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