Als „kleines“ Wohnbauunternehmen der öffentlichen Hand mit rund 4.700 Wohnungen kann die Investition in KI und digitale Lösungen auf den ersten Blick schwierig wirken. Andreas Skälegård ist Energiestratege bei Uddevallahem. Er hat wesentlich dazu beigetragen, dass das Immobilienunternehmen dennoch mit moderner Technologie in Energieeffizienz investiert hat.
„In diesem Kontext ist Uddevallahem ein kleines Wohnbauunternehmen mit wenigen Mitarbeitern, das eigentlich nicht über die nötigen Ressourcen für eine eigene Entwicklung verfügt. Deswegen müssen wir auf die Entwicklungen von Anbietern zurückgreifen, die es bereits gibt. So verlassen wir uns beispielsweise auf Kionas nahezu zwanzigjährige technologische Entwicklung. Die Fortschritte kommen allen Kunden zugute, nicht nur uns“, erklärt er.
In den letzten Jahren hat sich im Bereich Produktstandardisierung und -verfügbarkeit viel getan. Diese Entwicklung hat dazu beigetragen, dass Uddevallahem jetzt den Schritt gewagt hat, sein eigenes Ökosystem aus offenen Plattformen für Gebäudeautomation und Energiemanagement aufzubauen.
Die Teile des Systems
Bereits zuvor nutzte Uddevallahem Edge, um die Heizanlagen in seinen Gebäuden mithilfe von KI zu steuern. Dementsprechend war die Zusammenarbeit schon gut eingespielt. Gleich einem Puzzle ist das von Uddevalla aufgebaute Ökosystem aus einer Reihe von Teilen zusammengesetzt. Zu den wichtigsten Komponenten gehört die SCADA-Plattform EcoStruxure von Schneider, die an moderne Steuerungen/PLC und Temperatursensoren in den Wohnungen angeschlossen ist. Die Temperatur wird entweder kabelgebunden über M-Bus oder aber kabellos über die nicht lizenzierte Standardtechnologie LoRaWan gemessen.
LoRaWan bietet den Vorteil, ein Funkstandard mit sehr guter Abdeckung zu sein. Uddevalla verfügt über vier Antennen, die das Stadtgebiet abdecken. Laut Andreas Skälegård kann das Unternehmen so auch Daten aus „fensterlosen Kellerräumen“ empfangen.
Die Systemarchitektur von Uddevallahem umfasst die SCADA-Plattform Schneider EcoStruxure, in die Edge in diesem Fall über einen MQTT-Broker integriert werden kann. EcoStruxure abonniert alle Updates, die in Kiona MQTT vorgenommen werden, und gibt kontinuierlich Änderungen an die DUC/PLC der einzelnen Gebäude weiter.
Typisches Beispiel: Kionas KI hat eine Neuberechnung der Wärmekurve vorgenommen, die für den MQTT-Broker veröffentlicht wird. EcoStruxure abonniert Updates von dort, erkennt neue Daten für ein bestimmtes Gebäude und ermöglicht Aktualisierungen der verbundenen DUC des Gebäudes.
Die Verbindung zwischen den verschiedenen Puzzleteilen ließ sich im Großen und Ganzen nahtlos und unkompliziert verwirklichen.
MQTT-Broker fungiert als Hub
Kiona MQTT Broker – Diese Funktion ist eine Art OneDrive für Daten, wo verschiedene Beteiligte, Benutzer und Anbieter mit entsprechender Berechtigung gleichzeitig am selben „Dokument“ arbeiten können.
Die Struktur geht von der Node-RED-Software aus, einem datenstrombasierten Low-Code-Entwicklungstool für die visuelle Programmierung zur Verbindung von Hardwaregeräten, APIs und Online-Diensten. Durch die Erstellung von JavaScript-Funktionen in einer browserbasierten Benutzeroberfläche wurde ein Flow-Editor eingerichtet, der mit einem Excel-Arbeitsblatt mit Registerkarten für verschiedene Datentypen vergleichbar ist. So gibt es beispielsweise eine Registerkarte für das Innenraumklima und eine weitere Registerkarte für die Steuerung.
Der MQTT-Broker steuert die Funktionen von EcoStruxure (SCADA) in den einzelnen Gebäuden.
Wie die Vernetzung genutzt wird
Es werden ständig Temperaturmesswerte aus jeder einzelnen Wohnung übermittelt. Über KI und maschinelles Lernen erlernt das Datenmodell nicht nur den Zustand und das Verhalten des Gebäudes, sondern auch wie thermisch schwerfällig es ist. Parameter wie Datum und Uhrzeit sowie das Wetter vor Ort werden ebenfalls berücksichtigt. Edge überträgt die Daten über DUC an den Heizstationen und verknüpft sie mit den in den Wohnungen gemessenen Temperaturen. Die Daten fließen in beide Richtungen und zeigen dem System, welche Temperatur gesendet werden soll.
Edge kann eine ganze Palette verschiedener Messungen durchführen und einen Sollwert errechnen, der an die einzelnen Gebäude gesendet werden kann. Kiona entwickelt seit vielen Jahren Technologie und ist herkömmlichen Sollwertberechnungen bei der Energieeffizienz dementsprechend weit überlegen.
Seiner Meinung nach bieten die Berechnungen oder die Algorithmen für die Sollwertberechnungen in einer externen Cloud – wie bei Kiona – mehrere Vorteile. Laut ihm sind Anbieter, die ihre Technologie auf diese Weise aufbauen, sehr flexibel bei der Entwicklung der Algorithmen und können weiteren Input aus anderen Datenquellen hinzufügen. Sie können die Algorithmen auch so ändern, dass verschiedene Eingangsparameter die Sollwerte stärker oder weniger stark beeinflussen.
„Kiona entwickelt die Algorithmen in seiner eigenen IT-Umgebung. Hierbei ist es nicht notwendig, Programme oder Updates an die Kunden zu übermitteln, was vor der Implementierung immer Zeit erfordert – und Zeit ist letztlich Geld. Hierdurch wird die Systementwicklung kostengünstig und nicht zuletzt schneller in mehr Gebäuden umsetzbar.“
Zusätzlich zu den Berechnungen „in der Cloud“ umfasst der Dienst ein visuelles Blockmodell der verschiedenen Gebäude von Uddevallahem, die durch das System gesteuert werden. Die 3D-Modelle veranschaulichen alles klar und deutlich. Jeder Wohnungstemperatursensor wird als kleiner Punkt in verschiedenen Farben angezeigt: blau, grün oder rot, je nach Messwert.
Das Modell ist auch umkehrbar, wodurch sich das Innenraumklima im Zeitverlauf analysieren lässt. Durch diese aussagekräftige Visualisierung lassen sich Theorie und Praxis nahtlos verbinden.
Die Ergebnisse
Das Projekt wird zum Herbstanfang 2024 abgeschlossen sein. Zu diesem Zeitpunkt wird ungefähr die Hälfte der Gebäude von Uddevallahem mit dem Ökosystem verbunden – ein Prozess, der auf Knopfdruck erfolgt.
„Das wird große Auswirkungen auf unsere Arbeit in den Bereichen Automatisierung und Effizienz in unseren Gebäuden haben“, so Andreas Skälegård von Uddevallahem.
Der Ansatz ist codebasiert – die bisher erforderliche Hardwareinstallation entfällt damit. Die Codeimplementierung in einer Heizungszentrale, die dann ganz einfach auf die gleiche Weise für zehn weitere Gebäude ausgerollt werden kann, geht wesentlich schneller als die Installation von Geräten durch einen Elektriker, die kaum wiederholbar ist. Das Verfahren bietet auch mehrere andere Vorteile, wie beispielsweise die direkte und automatische Implementierung von Updates, darunter die Integration von KI-Algorithmen zur Energieoptimierung. Außerdem ist ein dynamisches, flexibles und skalierbares Ökosystem entstanden.