Context
40% van de globale energieconsumptie wordt ingenomen door gebouwen. Commissioning – het ontwerpen, installeren, testen en onderhouden van operationele vereisten – in gebouwen is een cruciaal onderdeel om optimale energetische prestaties ervan te bewaken. In de praktijk blijkt het dat het optimaal inregelen en bijregelen van de installaties in functie van het gebruik van het gebouw niet eenvoudig is. Dit heeft hoofdzakelijk te maken met het gebrek aan real-time informatie die eenvoudig raadpleegbaar is. Energetische prestaties worden bepaald door de energetische factoren van het gebouw zelf en de regeling van de energetische systemen die het gebouw voorzien van het nodige comfort.
Onderzoeksopzet
We willen de energie-regulering van gebouwen in kaart brengen en optimaliseren op twee manieren. Eerst door een “digital twin” op te bouwen welke een digitale kopie van het gebouw voorstelt. Het combineert hierbij statische informatie uit het Building Information Model (BIM) met realtime sensordata. We willen deze informatie op een gebruiksvriendelijke manier beschikbaar stellen via mixed reality zodat gebouwbeheerders door het gebouw kunnen wandelen en bovenop de fysieke wereld een digitale laag zien met de informatie uit de digital twin. De tweede manier is om via eXplainable AI een expertsysteem te bouwen die de grote hoeveelheid real time sensordata automatisch visualiseert en analyseert m.b.v. state-of-the-art machine learning modellen die hun redeneringen kunnen uitleggen. Hierdoor bekomen domeinexperten bijkomende inzichten betreffende het gebruik en de prestaties van het gebouw. Deze twee manieren zijn complementair en leiden samen tot een unieke symbiose tussen technologie en gebouwbeheerders zodat het energieverbruik kan geoptimaliseerd worden.