Bewertung von Lüftungsstrategien im Hinblick auf Raumkomfort und Luftqualität. Bericht zu AP 2.2 und AP 4

Da die energetische Sanierung von Bestandsgebäuden zu einer erhöhten Luftdichtheit der Gebäudehülle führt, hat die Bedeutung der Nachrüstung von Lüftungstechnik auch im Gebäudebestand deutlich zugenommen. Dezentrale Lüftungsgeräte in alternierender Betriebsweise (Pendellüfter) werden hier aufgrund der einfachen Integrierbarkeit zunehmend eingesetzt. Gegenstand der hier vorgestellten Forschung ist die nutzerorientierte Regelung von Wohnungslüftungssystemen. Verschiedene Regelungsstrategien für die Lüftung in Wohngebäuden werden diskutiert und miteinander verglichen. Neuartige selbstlernende Regelungsstrategien für dezentrale Lüftungsgeräte wurden entwickelt und in einer bewohnten Testwohnung umgesetzt und demonstriert. Zuerst werden in dem Bericht die Anforderungen an die Wohnungslüftung identifiziert und analysiert. Die wichtigsten Zielsetzungen sind dabei die Energieeffizienz, der hygrothermische Komfort und die Raumluftqualität. Die Energieeffizienz wird durch die Wärmerückgewinnungseffizienz des Lüftungssystems und den Stromverbrauch des Ventilators bestimmt. Für die Performance-Bewertung von Wohnungslüftungssystemen hinsichtlich Komfort und Raumluftqualität werden Leistungsindikatoren auf der Grundlage von Akzeptanzgrenzen für die relevanten Variablen (relative Luftfeuchtigkeit und CO2-Konzentration) definiert. Andere Anforderungen wie Lärm, Nutzerfreundlichkeit und äußere Einflüsse (Wetter und Gebäudeeigenschaften) werden kurz diskutiert. Nach der Definition der Zielsetzungen für Lüftungssysteme werden drei innovative Regelungsstrategien für dezentrale Lüftungssysteme vorgestellt, bei denen die Nutzerorientierung im Mittelpunkt steht. Die ersten beiden Lösungen, die auf der Minimierung einer Kostenfunktion bzw. einer Fuzzy-Logik basieren, verwenden Standardwerte für die Raumklimaparameter, um ein generalisiertes Komfortprofil zu erhalten. Eine dritte Lösung nutzt das Feedback der Nutzer, um eine Individualisierung der Nutzerpräferenzen in Bezug auf relative Luftfeuchtigkeit und CO2-Konzentration zu erreichen. Diese Regelung basiert auf einem maschinellen Lernalgorithmus, der für jeden Nutzertyp ein individuelles Regelungsfeld erstellt. Die selbstlernende Regelungsstrategie wurde anschließend in einem Living Lab prototypisch implementiert und getestet. Dies erfolgte im Energy Smart Home Lab auf dem Hauptcampus des Karlsruher Instituts für Technologie, wodurch eine möglichst reale Wohnsituation über drei Monate abgebildet werden konnte. Für diesen Versuch wurden dezentrale Lüftungsgeräte in der Wohnung installiert. Der Versuch bestätigte, dass eine nutzerorientierte Regelung ein gutes Niveau für alle drei Zielgrößen (Energieeffizienz, hygrothermischer Komfort und Luftqualität) erreichen kann. Zudem hat der Prototyp der Regelung weitestgehend fehlerfrei funktioniert und stellt damit eine solide Basis für zukünftige Entwicklungen dar.