BigDAPESI

Big-Data-Analyse und -Prognose von Energieverbrauch und Sanierungskosten bei Immobilien

© Foto elxeneize/fotolia.de

Im Projekt BigDAPESI soll ein Big-Data-Konzept zur Analyse und Prognose von Energieverbräuchen und Sanierungskosten bei Immobilien unter Wahrung eines hohen Schutzniveaus von individuellen Nutzerdaten entwickelt werden.

Die Analyse und Prognose der Energieverbräuche bei BigDAPESI stützt sich auf die Verarbeitung großer Mengen bauphysikalischer und verbrauchsorientierter, strukturierter und unstrukturierter Daten. Aus diesem Grund soll neben der Datenhaltung und dem Datenzugriff ein Großteil der Forschungsanstrengungen auf der Datenverarbeitung und -visualisierung liegen. Um außerdem den Schutz der Privatsphäre zu garantieren, müssen bestehende Methoden zur Analyse großer Datenmengen so angepasst werden, dass diese in Kombination mit Privacy-Preserving-Methoden angewendet werden können.

Zusammenfassend fußt die Innovation des Vorhabens auf der datengetriebenen Bestimmung von Energieverbräuchen. Die entsprechende IT-Unterstützung zielt darauf ab, etablierte Verfahren der Bauphysik in Geschwindigkeit und Genauigkeit deutlich zu übertreffen und hinsichtlich ihrer Kosten zu unterbieten. Dies ermöglicht eine Verbesserung des konventionellen Verfahrens und offeriert ein in der Immobilienwirtschaft gänzlich neuartiges Vorgehen.

Kernaspekte des Projekts sind:

  • Steigerung der Geschwindigkeit und Präzision bei gleichzeitiger Verringerung der Kosten der Energieverbrauchsprognosen im Vergleich zu bestehenden Verfahren
  • Schutz der Privatsphäre und Anonymität als zentrale und innovative Eigenschaft
  • Energieverbrauchsprognose in Nahe-Echtzeit zur Gewährleistung eines hohen Servicelevels und hoher Nutzerakzeptanz
  • Verarbeitung strukturierter und unstrukturierter Daten aus verschiedenen Datenquellen