SECAI – nachhaltig Heizen durch Edge-Cloud-basierte KI-Systeme

SECAI entwickelt ein Edge-Cloud-basiertes KI-System zur dezentralen Heizungssteuerung um den Energiebedarf von Gebäuden zu optimieren. Die SECAI-KI leitet Steuerungsmaßnahmen aus Umgebungs- und Wetterdaten sowie dem Nutzungsverhalten ab. Mietende erhalten Handlungsempfehlungen und Betreiber Heizpläne für Gebäudekomplexe. SECAI kann auch in Bestandsgebäuden eingesetzt werden. Der Bedarf an fossilen Brennstoffen und damit verbundener CO₂-Emissionen kann mit dem Forschungsvorhaben SECAI reduziert werden.

SECAI – Akzeptanz und Vertrauen für KI-basierte Energieeffizienzmaßnahmen

SECAI Meilensteintreffen 2024

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Über SECAI

SECAI ist eines von zehn Projekten des vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) mit 30 Mio. EUR geförderten Technologieprogramms „Edge Datenwirtschaft“. Weitere Informationen finden Sie unter www.edge-datenwirtschaft.de.

Das SECAI-Konsortium besteht aus den Partnern Digital Building Technology (DBT), Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI), Forschungsvereinigung Elektrotechnik beim ZVEI, Goethe-Universität Frankfurt, GSW Sigmaringen, Strategion (Konsortialleitung) und Ubimet. Darüber hinaus sind co2online, Deutsche Bundesstiftung Umwelt (DBU), Bundesverband deutscher Wohnungs- und Immobilienunternehmen e.V. (GDW) und die wibutler Alliance als assoziierte Partner an SECAI beteiligt.

Mehr über SECAI

Mit SECAI erforschen wir eine smarte Heizungslösung, die den Anforderungen der Wohnungswirtschaft gerecht wird.

Birgid Eberhardt, GSW Sigmaringen

Zum Interview

Heizen mit Künstlicher Intelligenz ist die Zukunft. Wir schaffen in SECAI die Voraussetzungen für nachhaltige, skalierbare und kostengünstige Heizlösungen.

Prof. Dr. Oliver Thomas, Leiter des DFKI-Forschungsbereichs Smart Enterprise Engineering

SECAI bündelt das Know-How aus Wohnungswirtschaft, KI-Entwicklung, Heiz- und IOT-Technik und liefert so systemische Lösungsbausteine für die Energiewende in Wohngebäuden.

Dr. Henrik Kortum-Landwehr, Konsortialleitung des SECAI-Projekts,
Manager Strategion

Was uns antreibt

~18%

Etwa 18% der CO₂-Emissionen in Deutschland entstehen durch die Beheizung, Kühlung und Warmwasserbereitstellung von Gebäuden.[1] Damit haben Einsparungen im Gebäudebereich große Hebelwirkung auf den nationalen CO₂-Fußabdruck.

[1] BDEW (2021) Zahl der Woche / Fast ein Fünftel aller CO₂-Emissionen in Deutschland entstehen durchs Heizen (aufgerufen am 19.06.2023)

>70%

Mehr als 70% der deutschen Haushalte nutzen Erdgas und Erdöl. Durch effizienteres Heizen werden weniger fossile Brennstoffe benötigt. Dies wirkt sich nicht zuletzt positiv auf steigende Öl- und Gaspreise aus.

Aktuelle Heizlösungen greifen in der Regel zu kurz, weil sie nicht die Einzelraumregelung mit den Zentralheizungen der Gebäude verbinden. SECAI hat das Ziel zu erforschen, die Heizungssteuerung in Mehrfamilienhäusern durch den Einsatz von KI-Technologie automatisch anzupassen und so den Gesamtverbrauch zu reduzieren.

Was uns auszeichnet

In SECAI setzen wir Sensoren ein, durch die wir das Heizverhalten erfassen, und ergänzen dieses mit Wetterdaten. Aus den gesammelten Daten wird die optimale Menge an Heizwärme berechnet und bereitgestellt. Die gesammelten Heizdaten stellen wir den Mietenden datenschutzkonform zur Verfügung, so dass sie ihren eigenen Energieverbrauch beim Heizen nachvollziehen können.

Enable

Wir erforschen intelligente Strategien zum Heizen für Haushalte in Mehrfamilienhäusern. Dazu untersuchen wir Ansätze zur kosten- und klimaorientierten Heizungssteuerung, die in personalisierte Handlungsempfehlungen bzw. automatisierten Steuerungsmaßnahmen münden.

Combine

Komponenten oder Services können herstellerunabhängig in SECAI integriert werden. Unsere KI-Lösung lässt sich einfach und schnell durch einen minimal invasiven Umbau in Bestandsgebäuden einsetzen. Durch den Retro-Fitting-Ansatz lässt sich auch bestehende Infrastruktur energetisch optimieren.

Analyze

Wir analysieren den Heizbedarf in Mietwohnungen unter Berücksichtigung hoher Datenschutzkriterien. Edge Devices haben ausschließlich Zugriff auf Sensordaten einzelner Wohneinheiten. Die Cloud empfängt die Daten auf Edge-Ebene und verdichtet diese zu Modellen. Um den Energieverbrauch auf Gebäudeebene zu optimieren, kann KI auf Änderungen im Nutzungsverhalten reagieren und eine passende Heizstrategie für jedes Wetter und jeden Komfort vorschlagen.

Interact

Durch die Erprobung und Evaluation in den Bestandsimmobilien der GSW Sigmaringen binden wir Mietende direkt in die Entwicklung der SECAI Lösung ein. Damit einher geht eine hohe Akzeptanz und rechtliche Konformität der im Forschungsprojekt entwickelten Services.

Unser Versprechen

secai sustainable heating through edge cloud based ai systems

An die Wohnungswirtschaft:

Wir geben der Wohnungswirtschaft ein effektives Mittel an die Hand, um ihren CO₂-Ausstoß und ihre mitfinanzierte CO₂-Abgabe zu reduzieren.

An Mietende:

Wir befähigen Mietende ihren Heizverbrauch ohne Komfortverlust zu senken.

An Serviceanbieter:

Serviceanbieter wie das ZHK-Handwerk, die z. B. die Heizung warten, werden befähigt, diese optimaler einzustellen.

SECAI für Produkthersteller & IoT-Anbieter Bild

An Produkthersteller & IoT-Anbieter:

Durch unseren Edge-Cloud-Ansatz bieten wir Dienstleistern, System- und Hardware-Herstellern eine wertvolle Ergänzung und die Möglichkeit neuer Geschäftsmodelle.