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  3. enerFACEpredict - energy consumption prediction with human interaction enerFACEpredict - energy consumption prediction with human interaction

enerFACEpredict - energy consumption prediction with human interaction

Mit einer Kombination aus maschinellem Lernen und Nutzerinteraktionen soll der Energieverbrauch von Gebäuden realitätsnah vorhergesagt werden.

Kurzinformation

Departement:

Technik & Architektur

Status:

Laufend

Zeitraum:

01.01.2020 - 30.06.2021

In der Übersicht

In diesem Projekt soll den Unwägbarkeiten bei der Prognose des Energieverbrauchs von Gebäuden mit Nutzerinteraktionen und einem selbstlernenden ML- Algorithmus begegnet werden. Die Systemprognosen können vom Nutzer an seine tatsächlichen Planungen angepasst und in einer Echtzeitsimulation unmittelbar hinsichtlich Energieeffizienz und Komfortansprüche validiert werden. Der Selbstlernmechanismus sorgt dafür, dass sich das System laufend an die spezifischen Gegebenheiten anpasst und optimiert.

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Fakten

Projektart

Forschung

Beteiligte interne Organisationen
  • iHomeLab
Externe Projektfinanzierer
  • Innosuisse
Finanzierung
  • Innosuisse - HSLU als Hauptforschungspartnerin (Main Research Partner)
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Beteiligte Personen intern

Projektleiter/in
  • Guido Kniesel
Projektmitarbeiter/in
  • Martin Biallas
  • Edith Birrer
  • Daniel Bolliger
  • Martin Camenzind
  • Patric Eberle
  • Patrick Huber Mittler
  • Clemens Nieke
  • Andrew Paice
  • Andreas Rumsch
  • Benjamin Vera
  • Stefan Winterberger
  • Martin Wüthrich

Kurzinformation

Departement:

Technik & Architektur

Status:

Laufend

Zeitraum:

01.01.2020 - 30.06.2021

Projektleitung

Guido Kniesel

Senior Wissenschaftlicher Mitarbeiter

+41 41 349 33 27

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