Projekt-Highlights Klimaneutrale Gebäude

Schematische Darstellung (KI-generiert)

MiragePV

(Gebäudeintegrierte Photovoltaikfassaden mit mikrostrukturierter, winkelselektiver Designschicht)

Ziel des Projekts MiragePV ist die Entwicklung gebäudeintegrierter Photovoltaikfassaden, die architektonische Gestaltungsfreiheit mit einem möglichst hohen elektrischen Energieertrag verbinden. Im Zentrum steht eine neuartige mikrostrukturierte und winkelselektive Designschicht, die auf beziehungsweise unter der Frontverglasung von Photovoltaikmodulen integriert wird. Das folienbasierte Konzept ist mit unterschiedlichen Photovoltaiktechnologien, beispielsweise Silizium- oder CIGS-Modulen, kompatibel und ermöglicht sowohl die Integration in neue als auch die Nachrüstung bestehender Photovoltaikmodule.
Am CAE werden die optischen Eigenschaften der mikrostrukturierten Designschichten experimentell und mittels optischer Simulationen untersucht. Dabei wird analysiert, wie unterschiedliche Strukturen, Materialien sowie Betrachtungs- und Einstrahlwinkel das Erscheinungsbild, die Lichttransmission und den Energieertrag der Photovoltaikmodule beeinflussen. Gemeinsam mit den Projektpartnern werden geeignete Designfolien entwickelt, in Photovoltaikmodule integriert und anhand von Demonstratoren hinsichtlich ihrer Leistungsfähigkeit und Praxistauglichkeit bewertet.
Projektpartner: AxSun Solar GmbH & Co. KG, ACSYS Lasertechnik GmbH, Folienwerk Wolfen GmbH

Fördergeber: BMWE, Förderkennzeichen: 03EN1123A
Laufzeit: 01.03.2026 bis 28.02.2029

CAE RL-Mate4WP Selbstlernender KI-Regler zur wirtschaftlichen, effizienten und netzdienlichen Steuerung von Wärmepumpensystemen in Wohngebäuden

Abb.: KI-generierte Illustration

RL-Mate4WP
(Selbstlernender KI-Regler zur wirtschaftlichen, effizienten und netzdienlichen Steuerung von Wärmepumpensystemen in Wohngebäuden)

Ziel des Mikroprojekts RL-Mate4WP ist die grundsätzliche Evaluierung der technischen Machbarkeit und Robustheit KI-gestützter Regelungskonzepte für Wärmepumpenanlagen im Gebäudebereich. Im Zentrum steht die methodische Analyse von Reinforcement-Learning-Verfahren (RL) unter realitätsnahen Bedingungen mit besonderem Fokus auf ihre Reaktion auf stochastische Unsicherheiten und Systemvariabilität.
Zur Erreichung dieses Ziels werden verschiedene Agenten- und Regelarchitekturen entworfen, implementiert und in einer simulierten Umgebung getestet, die ein gekoppeltes Modell aus Gebäude, Wärmepumpe und thermischem Speicher realitätsnah abbildet. Diese Trainingsumgebung dient dazu, sowohl Lernprozesse als auch Laufzeitverhalten der KI-Agenten kontrolliert und reproduzierbar zu untersuchen. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf hybriden Ansätzen, die modellbasiertes Wissen mit datengetriebenem Lernen kombinieren.
Die entwickelte Simulationsplattform ermöglicht es, systematische Schwachstellen und Grenzen aktueller RL-Strategien zu identifizieren, etwa beim Umgang mit unvollständigen oder verrauschten Eingangsdaten. Ziel ist es, daraus Anforderungen an robuste Lernverfahren sowie potenzielle Lösungsansätze für zukünftige Praxiseinsätze abzuleiten.

Fördergeber: BMWE, Förderkennzeichen: 03ENM1002
Laufzeit: 01.06.2025 bis 28.02.2026

Symbiose
(Wärmedämmendes System aus mineralischem Material mit biologischem Bewuchs selbstversorgend)

Entwicklung einer neuartigen Fassadenbegrünung mit optimierter Dämmwirkung, welche sich über ein Wasserreservoir kapillar selbstversorgt. Das Gesamtsystem wird aus einem Perlit lasergesintert und mittels eines 3D-Druckers in entsprechende Funktionsschichten gedruckt. Dies erfolgt in einer Pilotanlage beim Projektpartner ING3D GmbH. Dazu wird mit einem 2000 W Laser in einem einzigartigen und innovativen 3D-Fertigungsverfahren, dem sogenannten „Mineral Direct Laser Sintering“ (MDLS), erstmals die additive Fertigung von extrem leichten und nicht brennbaren Objekten realisiert. Der dabei genutzte mineralische Rohstoff macht den 3D-Druck mehr als 10-mal schneller als herkömmliche 3D-Druckverfahren (z.B. Kunststoffdruck) und ist somit für die industrielle Fertigung einsetzbar.
Ziel dieses Mikroprojektes ist es, das Potential von 3D-gedruckten porösen Strukturen als Grundlage für Fassadenbegrünung zu evaluieren. Dabei sollen Gradientenmaterialien mit variabler Porosität gedruckt und hinsichtlich ihrer Materialeigenschaften untersucht werden. Anwachs- und Durchwurzelungstests sollen die Eignung der Strukturen für das Anwachsen ausgewählter Pflanzen aufzeigen. Umgekehrt sollen verschiedene Pflanzenarten auf ihre Tauglichkeit getestet werden, die gedruckten Strukturen zu bewachsen.

Fördergeber: BMWE, Förderkennzeichen: 09ENM1001
Laufzeit von 01.12.2024 bis 30.09.2025

CAE KICk-StARtER-G KI-basierter Controller zur komfort-basierten Steuerung

KICk-StARtER-G
(KI-basierter Controller zur komfort-basierten Steuerung thermischer Anlagen und Regelkreise zur Steigerung der Energie- und Ressourceneffizienz von Gebäuden)

Die Innovation des Projekts liegt in der mehrdimensionalen Gesamtoptimierung durch die Kombination von Hard- und Softwarekomponenten mit neuen intelligenten und prädiktiven Verfahren zur Gebäudesteuerung unter Einsatz von Machine Learning (ML). Hierzu werden aus Telemetriedaten des Energy Efficiency Center (EEC, Sitz des CAE), zusätzlichen Sensordaten, einem Digital-Twin-Modell des Gebäudes sowie Wetterdaten und -prognosen Sollwerte zur Regelung der Heizung und Kühlung sowie des Sonnenschutzes und der künstlichen Beleuchtung bestimmt und in das bestehende Gebäudeautomationssystem des EEC rückgekoppelt. Durch Korrelation mit Feedback der Gebäudenutzer können die Steuer- und Vorhersage-Algorithmen fortlaufend verbessert werden, um eine hohe Energieeffizienz des Gebäudes bei gleichzeitig hohem Komfort sicherzustellen.
Durch die sofortige Bereitstellung von Energieeinsparpotenzialen im Gebäudebetrieb trägt die im Vorhaben angestrebte und auf andere Gebäude übertragbare Software-as-a-Service- & Hardware-Lösung zum Erfolg einer nachhaltigen Energiewende bei.

Fördergeber: BMBF, Förderkennzeichen: 01|S23003A
Laufzeit von 01.03.2023 bis 28.02.2026

Ihre Ansprechpartner

Dipl.-Phys. Stephan Weismann

Gruppenleiter
Tel.: +49 (0) 931 70564-338
stephan.weismann@cae-zerocarbon.de

Dr. Bastian Büttner

Stellv. Gruppenleiter
Tel.: +49 (0) 931 70564-231
bastian.buettner@cae-zerocarbon.de

Projekt-Highlights

MiragePV

RL-Mate4WP (Selbstlernender KI-Regler zur wirtschaftlichen, effizienten und netzdienlichen Steuerung von Wärmepumpensystemen in Wohngebäuden)

Symbiose(Wärmedämmendes System aus mineralischem Material mit biologischem Bewuchs selbstversorgend)

KICk-StARtER-G (KI-basierter Controller zur komfort-basierten Steuerung thermischer Anlagen und Regelkreise zur Steigerung der Energie- und Ressourceneffizienz von Gebäuden)

Ihre Ansprechpartner

RL-Mate4WP
(Selbstlernender KI-Regler zur wirtschaftlichen, effizienten und netzdienlichen Steuerung von Wärmepumpensystemen in Wohngebäuden)

Symbiose
(Wärmedämmendes System aus mineralischem Material mit biologischem Bewuchs selbstversorgend)

KICk-StARtER-G
(KI-basierter Controller zur komfort-basierten Steuerung thermischer Anlagen und Regelkreise zur Steigerung der Energie- und Ressourceneffizienz von Gebäuden)