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    <title language="deu">Einfache Lüftungssysteme für den Wohnungsbau – Untersuchungen in der roteg Forschungswohnung</title>
    <abstract language="deu">Effiziente Lüftungssysteme zur Sicherstellung guter Luftqualität sind für energieeffiziente Gebäude essentiell. Ein Hemmnis für den Einsatz stellen insbesondere in der Sanierung die nach wie vor hohen Kosten dar. In mehreren Projekten [Schiantarelli 2015] [Sibille et al. 2013] wurde bisher versucht, vereinfachte Systeme zu entwickeln [Sibille, Pfluger 2016] [Huber 2013]. In diesem Forschungsprojekt wurde die Idee einer technisch einfachen und möglichst kanalfreien Belüftungsmöglichkeit mithilfe von aktiven Überströmern untersucht. Dabei wird die Zuluft nur zentral in der Mischzone der Wohnung (Flur, offenes Wohnzimmer) eingebracht. Die Abluft wird konventionell erfasst. Dadurch kann auf ein Zuluftkanalnetz verzichtet werden. Der aktive Überströmer ist dabei in die Zwischenwand bzw. im Türsturz des Anforderungsraumes (z.B. Schlafzimmer) eingebaut. Er besteht aus einem Axiallüfter mit einem Durchmesser von 120 mm, der (bei geschlossener Tür) die Luft aus der Mischzone in das angrenzende Schlafzimmer fördert.</abstract>
    <parentTitle language="deu">Konferenzband 10. HolzBauSpezial Bauphysik &amp; Gebäudetechnik 2019</parentTitle>
    <identifier type="urn">urn:nbn:de:bvb:861-opus4-13128</identifier>
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    <licence>Creative Commons - CC BY - Namensnennung 4.0 International</licence>
    <author>Harald Krause</author>
    <author>Markus Wirnsberger</author>
    <author>Thomas Strobl</author>
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      <value>Wohnungslüftung</value>
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    <collection role="ddc" number="620">Ingenieurwissenschaften und zugeordnete Tätigkeiten</collection>
    <collection role="institutes" number="">Fakultät für Angewandte Natur- und Geisteswissenschaften</collection>
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    <publishedDate>2018-03-02</publishedDate>
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    <title language="deu">Einfache Lüftungssysteme für Wohngebäude – Untersuchungen in einer Forschungswohnung</title>
    <abstract language="deu">Besonders einfache Lüftungssysteme sind heute vor allem in der Sanierung wichtig. In einer Vielzahl von Messreihen hat sich gezeigt, dass das System der zentralen Zulufteinbringung mit Verteilung über aktive Überströmer im Hinblick auf den Schadstoffaufbau und der sich einstellenden Luftqualität ausreichend funktioniert.</abstract>
    <parentTitle language="deu">Konferenzband Int. Passivhaustagung 2018</parentTitle>
    <identifier type="urn">urn:nbn:de:bvb:861-opus4-9492</identifier>
    <author>Harald Krause</author>
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    <title language="eng">Identifying The Presence Of People In A Room Based On Machine Learning Techniques Using Data Of Room Control Systems</title>
    <abstract language="eng">When monitoring the energy performance of buildings, it may be of interest to identify the occupation periods of people in the room due to their possible impact on the energy balance. In order to be able to carry out a comprehensive energy assessment of the system and building, it is necessary to be able to classify user influence during the evaluation. This thesis investigates how the presence of people in a room can be determined cost-effectively and with little additional effort. The aim is to determine which sensors of a room control system provide sufficiently reliable data. The presence of 1-2 persons was examined on a test facility of the Technical University Rosenheim. The air-, mean radiation- and surface-temperatures, the air humidity as well as the CO2 and VOC concentrations were measured. For the analysis, a method of supervised machine and statistical learning, random forest, is used. The smallest model error detected in predicting the presence of 1 or 2 persons from CO2 sensor data is 1.43%. The error rates are low for all tested models if time-dynamic effects are used as predictors and the data is processed in a so-called time period form. Additionally, the ways in which this data should ideally be made available for future measurements and processed to facilitate analysis with machine and statistical learning techniques have been investigated. A further goal is to apply the models developed on measurement series in laboratory environments to real rooms and to assess the transferability of these models.</abstract>
    <parentTitle language="eng">IEA EBC Annex 71: Building energy performance assessment based on in-situ measurements, 6th expert meeting, April 08.-10. 2019 - Bilbao, ES</parentTitle>
    <identifier type="urn">urn:nbn:de:bvb:861-opus4-14077</identifier>
    <enrichment key="RS_Acronym">Insitu Nachweis</enrichment>
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    <enrichment key="RS_ProjectTitle">Entwicklung einer Methodik zur Bestimmung der Energieeffizi-enz von Gebäuden auf Basis von optimierten in situ Messungen</enrichment>
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    <author>Michael Parzinger</author>
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    <author>Ulrich Wellisch</author>
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    <title language="deu">Simulation von Lüftungssystemen und Entwurf verschiedener Regler für optimierte Luftqualität und Energieeffizienz</title>
    <abstract language="deu">In dieser Arbeit wurden unterschiedliche Regler für Wohnraumlüftungsanlagen untersucht. Als Bewertungsgrößen wurden die Lüftungswärmeverluste und die kumulierte Grenzwertüberschreitung für CO2 und relative Luftfeuchte verwendet. Dafür wurde in Matlab/Simulink ein Multizonen-Simulationsmodell erstellt. Untersucht wurde ein zentrales, ein dezentrales alternierendes (Pendellüftung) sowie ein nichtalternierendes (Einzelraumlüftung) Lüftungssystem. Jedes der Lüftungssysteme wurde mit konstantem Volumenstrom, einem PI- und einem Fuzzy-Regler (Ausnahme: Pendellüftung) simuliert. Gegenüber einem Lüftungssystem mit konstantem Volumenstrom, kann durch Regelung bei mindestens gleicher Luftqualität der Lüftungswärmeverlust um mindestens ein Drittel reduziert werden.</abstract>
    <parentTitle language="mul">BauSIM 2020 - 8th Conference of IBPSA Germany and Austria 23-25 September 2020, Graz University of Technology, Austria</parentTitle>
    <identifier type="urn">urn:nbn:de:bvb:861-opus4-16496</identifier>
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    <licence>Creative Commons - CC BY-NC-ND - Namensnennung - Nicht kommerziell - Keine Bearbeitungen 4.0 International</licence>
    <author>Dominik Aimer</author>
    <author>Markus Wirnsberger</author>
    <author>Harald Krause</author>
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      <value>Wohnraumlüftungsanlagen</value>
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    <collection role="institutes" number="">Zentrum für Forschung, Entwicklung und Transfer</collection>
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    <title language="eng">Ventilation Efficiency Of Push-Pull Ventilation Systems In Residential Buildings – CFD Simulation And Validation Of The Model With Measurements In A Research Apartment</title>
    <abstract language="eng">In the project, domestic ventilation concepts with PushPull-Fans were investigated. These ventilation units are characterized by a periodically changing supply and exhaust air operation. To ensure balanced operation, these ventilation units are always used in pairs, with one unit being in the exhaust air mode and the other in supply air mode. Measurements were made in a research apartment. The results were used to validate a CFD simulation model for transient studies. A room-by-room layout with two units in one room and a cross-room ventilation layout with two connected units in two rooms were analysed. The age of air was used as the evaluation parameter. With the room-by-room ventilation layout a lower age of air in the bedroom compared to the cross-room layout was obtained. However, in the room-by-room layout, the air flow through the larger living room with connected corridor was poorer in the rear area. With the cross-room layout, the flow through the rooms was more uniform. With the cross-room layout, the average age of air in the apartment could be slightly reduced compared to the room-by-room layout.</abstract>
    <parentTitle language="eng">Proceedings of the 16th IBPSA Conference Rome, Italy, Sept. 2-4, 2019</parentTitle>
    <identifier type="url">https://doi.org/10.26868/25222708.2019.211281</identifier>
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    <author>Markus Wirnsberger</author>
    <author>Marcel Küfner</author>
    <author>Harald Krause</author>
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      <value>domestic ventilation concepts</value>
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    <title language="eng">Identifying occupant presence in a room based on machine learning techniques by measuring indoor air conditions</title>
    <abstract language="eng">Knowing about the presence and number of people in a room can be of interest for precise control of heating, ventilation and air conditioning. To determine the number and presence of occupants cost-effectively, it is of interest to use already existing air condition sensors (temperature, humidity, CO2) of the building automation system. Different approaches and methods for determining presence have attracted attention in recent years. We propose an occupancy detection method based on a method of supervised machine learning. In an experiment, measurement data were recorded in a research apartment with controllable boundary conditions. The presence of people was simulated by artificial injection of water vapour, CO2 and heat dissipation. The variation of the number of artificial users, the duration of presence and the supply air volume flow of the ventilation resulted in a total of 720 combinations. By using artificial users, the boundary conditions were accurately defined, and different presence situations could be measured time-effectively. The data is evaluated with a method of supervised machine learning called random forest. The statistical model can determine precisely the number of people in over 93% of the cases in a disjoint test sample. The experiments took part in the Rosenheim Technical University of Applied Sciences laboratory.</abstract>
    <parentTitle language="eng">E3S Web of Conferences, 12th Nordic Symposium on Building Physics (NSB 2020)</parentTitle>
    <identifier type="url">https://doi.org/10.1051/e3sconf/202017222005</identifier>
    <enrichment key="RS_Acronym">In Situ Nachweisverfahren</enrichment>
    <enrichment key="RS_ProjectTitle">Montag, 12. April 2021 12:14  ENOB: InsituNachweis: Entwicklung einer Methodik zur Bestimmung der Energieeffizienz von Gebäuden auf Basis von optimierten in situ Messungen. Teilvorhaben: Entwicklung eines kostengünstigen Basis-Monitoring-Ansatzes mit Beteiligung am IEA-EBC-Annex 71</enrichment>
    <enrichment key="RS_FundingAgency">Bundesministerium für Wirtschaft und Energie</enrichment>
    <enrichment key="RS_GrantNumber">03ET1509C</enrichment>
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    <author>Lucia Hanfstaengl</author>
    <author>Michael Parzinger</author>
    <author>Uli Spindler</author>
    <author>Ulrich Wellisch</author>
    <author>Markus Wirnsberger</author>
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    <collection role="ddc" number="53">Physik</collection>
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    <title language="eng">Residual Analysis of Predictive Modelling Data for Automated Fault Detection in Building’s Heating, Ventilation and Air Conditioning Systems</title>
    <abstract language="eng">Faults in Heating, Ventilation and Air Conditioning (HVAC) systems affect the energy efficiency of buildings. To date, there rarely exist methods to detect and diagnose faults during the operation of buildings that are both cost-effective and sufficient accurate. This study presents a method that uses artificial intelligence to automate the detection of faults in HVAC systems. The automated fault detection is based on a residual analysis of the predicted total heating power and the actual total heating power using an algorithm that aims to find an optimal decision rule for the determination of faults. The data for this study was provided by a detailed simulation of a residential case study house. A machine learning model and an ARX model predict the building operation. The model for fault detection is trained on a fault-free data set and then tested with a faulty operation. The algorithm for an optimal decision rule uses various statistical tests of residual properties such as the Sign Test, the Turning Point Test, the Box-Pierce Test and the Bartels-Rank Test. The results show that it is possible to predict faults for both known faults and unknown faults. The challenge is to find the optimal algorithm to determine the best decision rules. In the outlook of this study, further methods are presented that aim to solve this challenge.</abstract>
    <parentTitle language="eng">Sustainability</parentTitle>
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    <enrichment key="RS_ProjectTitle">ENOB: In Situ Nachweis: Entwicklung einer Methodik zur Bestimmung der Energieeffizienz von Gebäuden auf Basis von optimierten in situ Messungen. Teilvorhaben: Entwicklung eines kostengünstigen Basis-Monitoring-Ansatzes mit Beteiligung am IEA-EBC-Annex71</enrichment>
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    <author>Michael Parzinger</author>
    <author>Lucia Hanfstaengl</author>
    <author>Ferdinand Sigg</author>
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    <title language="eng">Identifying faults in the building system based on model prediction and residuum analysis</title>
    <abstract language="eng">The energy efficiency of the building HVAC systems can be improved when faults in the running system are known. To this day, there are no cost-efficient, automatic methods that detect faults of the building HVAC systems to a satisfactory degree. This study induces a new method for fault detection that can replace a graphical, user-subjective evaluation of a building data measured on site with an automatic, data-based approach. This method can be a step towards cost-effective monitoring. For this research, the data from a detailed simulation of a residential case study house was used to compare a faultless operation of a building with a faulty operation. We argue that one can detect faults by analysing the properties of residuals of the prediction to the actual data. A machine learning model and an ARX model predict the building operation, and the method employs various statistical tests such as the Sign Test, the Turning Point Test, the Box-Pierce Test and the Bartels-Rank Test. The results show that the amount of data, the type and density of system faults significantly affect the accuracy of the prediction of faults. It became apparent that the challenge is to find a decision rule for the best combination of statistical tests on residuals to predict a fault.</abstract>
    <parentTitle language="eng">E3S Web of Conferences, 12th Nordic Symposium on Building Physics (NSB 2020)</parentTitle>
    <identifier type="url">https://doi.org/10.1051/e3sconf/202017222001</identifier>
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    <title language="deu">Untersuchung kostengünstiger Lüftungslösungen für den mehrgeschossigen Wohnungsbau hinsichtlich Energieeffizienz, Lüftungseffektivität und Nutzerkomfort in gekoppelten Labor- und Simulationsumgebungen</title>
    <abstract language="deu">Die DIN 1946 Teil 6: Lüftung von Wohnungen wurde 2019 novelliert. Konnte nach der bisherigen Norm für eine Nutzungseinheit nur eine Art von Lüftungssystem verwendet werden, ist in der Neuauflage nun auch die Kombination unterschiedlicher Lüftungssysteme in einer Nutzungseinheit zulässig. Bisher stehen hierfür allerding keine Auslegungsgrundlagen zur Verfügung. Die einzelnen Lüftungssysteme können nach Norm ausgelegt werden, jedoch werden hierbei nicht die Wechselwirkungen zwischen den Systemen berücksichtigt.&#13;
Solche Auslegungsgrundlagen wurden im vorliegenden Forschungsprojekt erarbeitet. Da die Effektivität und die Akzeptanz von Wohnungslüftungssystemen von vielen Faktoren abhängig sind, wurden neben den lüftungstechnischen Leistungskriterien, wie Luftqualität und Lüftungswärmeverluste, auch noch weitere Aspekte betrachtet. Für die Bewertung der Lüftungskonzepte wurde sowohl eine Analyse der Gesamtkosten für einen Zeitraum von 30 Jahren als auch eine Bewertung der thermischen Behaglichkeit durchgeführt. In einer Nutzerakzeptanzstudie wurden die Akzeptanz der Nutzer von unterschiedlichen Lüftungssystem, als auch das allgemein verfügbare Wissen über Wohnungslüftung ermittelt.&#13;
Für die Untersuchung der Lüftungseigenschaften und der Wechselwirkungen der unterschiedlichen Lüftungssysteme untereinander wurden sowohl ein Multizonen-, als auch ein zonales Simulationsmodell mithilfe von Messergebnissen validiert. Diese Messungen wurden in der Forschungswohnung an der Technischen Hochschule Rosenheim durchgeführt. Mit den Simulationsmodellen wurde mit einer Jahressimulation das Verhalten der Lüftungssysteme für drei verschiedene Grundrisse ermittelt und mit zuvor festgelegten Kriterien das Lüftungsverhalten bzgl. Luftqualität und Energieeffizient bewertet. Es konnten so Dimensionierungsempfehlungen für überlagerte Lüftungskonzepte erarbeitet werden. Zusätzlich wurden die in Deutschland üblicherweise verwendeten Lüftungskonzepte anhand von weiteren Kriterien bewertet.</abstract>
    <abstract language="eng">In 2019, a new version of DIN 1946 Part 6: Ventilation of dwellings was released. Whereas the previous standard only allowed one type of ventilation system to be used for a dwelling, the new version now also permits the combination of different ventilation systems. Up to now, however, no design basis has been available for this. The ventilation systems can be designed according to the standard, butinteraction between the systems are not taken into account.&#13;
In the research project, design principles for ventilation systems were developed in accordance with DIN1946-6:2019. Since the effectiveness and acceptance of residential ventilation systems depend on many factors, other aspects were considered in addition to ventilation performance criteria, such as air quality and ventilation heat losses. For the evaluation of the ventilation concepts, both an analysis of the total costs for a period of 30 years and an evaluation of the thermal comfort were carried out. In a user acceptance study, the user acceptance of different ventilation systems as well as the generally available knowledge about residential ventilation were determined.&#13;
To investigate the ventilation performance and the interaction between the different ventilation systems, both a multizone and a zonal simulation model were validated with the use of measurement results. These measurements were performed in the research apartment at the Rosenheim Technical University of Applied Sciences.The simulation models were used to determine the behavior of the ventilation systems for three different floor plans using an annual simulation. The ventilation behavior in terms of air quality and energy efficiency was evaluated using previously defined criteria. In this way, dimensioning recommendations for superimposed ventilation concepts could be developed. In addition, the ventilation concepts commonly used in Germany were evaluated on the basis of further criteria.</abstract>
    <parentTitle language="deu">BBSR-Online-Publikation</parentTitle>
    <identifier type="urn">urn:nbn:de:bvb:861-opus4-18591</identifier>
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    <enrichment key="RS_FundingAgency">Bundesministeriums des Innern, für Bau und Heimat</enrichment>
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    <author>Harald Krause</author>
    <author>Dominik Aimer</author>
    <author>Markus Wirnsberger</author>
    <author>Sarah Heiler</author>
    <author>Summe Park</author>
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      <value>Energieeffizienz</value>
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      <value>Lüftungseffektivität</value>
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      <value>Nutzerkomfort</value>
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    <collection role="institutes" number="">Fakultät für Angewandte Natur- und Geisteswissenschaften</collection>
    <thesisPublisher>Technische Hochschule Rosenheim</thesisPublisher>
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    <title language="eng">Comparison of different training data sets from simulation and experimental measurement with artificial users for occupancy detection — Using machine learning methods Random Forest and LASSO</title>
    <abstract language="eng">The applications for occupancy detection range from controlling building automation and systems, determining heat transfer coefficients and even assessing the risk of infection in rooms. Studies in the literature use various statistical models, physical models and machine learning techniques to detect occupancy. All these methods require data for training the occupancy detection models. However, data generation is time-consuming and expensive. This study demonstrates the feasibility of using simulated learning data. Using three different data sources, we tested the suitability of different methods for generating learning data. We conducted two experiments in two office spaces with a real user and an artificial user, and we generated a third data set using a building simulation model. In addition, this study compares two different machine learning approaches (Random Forest and LASSO) using environmental parameters. Both machine learning approaches could develop models with a sensitivity of at least 83 % and a specificity of at least 97 % with both training data sets. This work shows that it is possible to determine the presence in rooms using simulated data. The results compared to measured data were just slightly less accurate, and the added value due to the lower effort was considerable</abstract>
    <parentTitle language="eng">Building and Environment</parentTitle>
    <identifier type="doi">10.1016/j.buildenv.2022.109313</identifier>
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    <enrichment key="RS_ProjectTitle">ENOB: In Situ Nachweis: Entwicklung einer Methodik zur Bestimmung der Energieeffizienz von Gebäuden auf Basis von optimierten in situ Messungen. Teilvorhaben: Entwicklung eines kostengünstigen Basis-Monitoring-Ansatzes mit Beteiligung am IEA-EBC-Annex71</enrichment>
    <enrichment key="RS_FundingAgency">Bundesministerium für Wirtschaft und Energie</enrichment>
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    <author>Michael Parzinger</author>
    <author>Lucia Hanfstaengl</author>
    <author>Ferdinand Sigg</author>
    <author>Uli Spindler</author>
    <author>Ulrich Wellisch</author>
    <author>Markus Wirnsberger</author>
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      <value>Simulated learning data</value>
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      <value>LASSO</value>
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    <collection role="institutes" number="">Fakultät für Angewandte Natur- und Geisteswissenschaften</collection>
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    <title language="deu">Entwicklung einer Methodik zur Bestimmung der Energieeffizienz von Gebäuden auf Basis von optimierten in situ Messungen</title>
    <abstract language="deu">Gebäuden haben einen Anteil von 40% am deutschen Gesamtenergiebedarf und sind damit eine entscheidende Stellschraube beim Erreichen der Klimaziele. Der Energiebedarf von Gebäuden wird von der Gebäudehülle und der Gebäudetechnik bestimmt. Ein Großteil der Gebäudetechnik wird nicht in optimaler Weise betrieben. So können durch die Analyse des Gebäudes im Rahmen eines technischen Monitorings und anschließender Optimierung, Energieeinsparungen im Bereich von 5% bis 30% erzielt werden. Mit der Optimierung der Gebäudetechnik kann der Energiebedarf von Gebäuden ohne zusätzlichen Ressourcenaufwand reduziert werden. Jedoch ist die Implementierung eines technischen Monitorings in Gebäuden aufwändig und wird daher, trotz des möglichen Einsparpotentials, in nur wenigen Gebäuden umgesetzt.&#13;
&#13;
Um die Verbreitung von technischem Monitoring, und damit die Analysemöglichkeiten von Gebäuden, voranzutreiben, wurde im Projekt EnOB: InSitu Nachweisverfahren erforscht, wie mit geringem Aufwand Rückschlüsse auf den Zustand von Gebäude getroffen werden können. Hierfür wurde untersucht welche Parameter gemessen werden müssen um aus einem einfachen Basismonitoring, das üblicherweise in situ stattfindet, Aussagen zur Gebäudequalität, Anlagenqualität und Nutzerverhalten treffen zu können. Der Schwerpunkt der Untersuchungen im Projekt wurde zum einen auf Untersuchungen zur Detektierung der Anwesenheit von Personen in Räumen gelegt, als auch auf die automatische Fehlererkennung von Anlagenfehlern. Dabei war ein maßgeblicher Arbeitsaufwand die Entwicklung geeigneter Versuchsreihen und die Aufbereitung der Daten. Für die Umsetzung wurden Messungen in einer Forschungswohnung, als auch im Labor für intelligente Gebäudetechnik, kurz LiGT, erzeugt. Im Rahmen des Projekts wurde das LiGT umgebaut und mit entsprechender Mess- und Gebäudetechnik ausgestattet. Für die Analysen der Daten wurden Methoden des Maschinellen Lernens und der Statistik, wie zum Beispiel Random Forest und LASSO, eingesetzt. Für die Erkennung der Anwesenheit sind drei Messreihen durchgeführt worden. Darunter ein Versuch mit zwei realen Personen, ein Versuch mit fünf künstlichen Nutzern und ein weiterer Versuch mit der Kombination von Simulations- und Messdaten. Um das Ziel der kostengünstigen Analyse zu erreichen, sollten ohnehin in Gebäuden verfügbare Raumklimasensoren verwendet werden. Die Analyse erfolgte daher auf Raumebene. Unter der Verwendung von CO2-, Temperatur-, Feuchtesensoren in den Innenräumen und Solarstrahlungs- und Temperatursensoren im Außenbereich konnte die Personenanzahl im Raum mit hoher Genauigkeit bestimmt werden. Für die Anwesenheit von bis zu fünf Personen wurde eine Trefferquote von 86,5% und für den Versuch mittels Simulationen eine Sensitivität von mindestens 83% und eine Spezifität von mindestens 97% erzielt.&#13;
&#13;
Für die automatische  Fehlererkennung wurden zwei unterschiedliche Ansätze untersucht. Beim ersten Ansatz, welcher auch im Rahmen des Annex 71 vorgeschlagen wurde, wurde  ein statistisches Modell mit Messdaten aus einem fehlerfreien Zeitraum trainiert. Mithilfe diesem Modells werden Abweichungen vom fehlerfreien Zustand identifiziert. Dazu wurden Simulationen der Zwillingshäuser am Fraunhofer Institut für Bauphysik in Holzkirchen verwendet anhand welcher die entwickelte Methoden getestet wurde. Mit dem Ansatz konnte fehlerbehaftete Zeiträume identifiziert werden, jedoch nicht die Art des Fehlers. Im zweiten Ansatz wurden die Fehler selbst simuliert und als Trainingsdaten für die statistischen Modelle verwendet. Zur Validierung des Verfahrens wurden Daten eines realen Gebäudes analysiert. Zur Generierung der Messdaten wurden im LiGT Messungen durchgeführt. Hierbei wurden zu unterschiedlichen Zeitpunkten drei unterschiedliche Fehler künstlich herbeigeführt. Die Qualität der Fehlererkennung ist dabei maßgeblich von der Qualität der Simulation und der Art des Fehlers abhängig. Im Projekt wurden sowohl Methoden zur Anwesenheitserkennung, als auch zur automatisierten Fehlererkennung von Anlagen entwickelt. Diese Erkenntnisse können in einem Basismonitoring zur Untersuchung von Gebäudequalität, Anlagenqualität und Nutzerverhalten verwendet werden. Automatisierte Methoden haben in Zukunft einen wesentlichen Einfluss auf den Erfolg und die Anwendbarkeit von technischem Monitoring.</abstract>
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    <author>Uli Spindler</author>
    <author>Ulrich Wellisch</author>
    <author>Harald Krause</author>
    <author>Lucia Hanfstaengl</author>
    <author>Michael Parzinger</author>
    <author>Stephan Puntigam</author>
    <author>Ferdinand Sigg</author>
    <author>Markus Wirnsberger</author>
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      <value>Gebäudemonitoring</value>
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      <value>Abschlussbericht</value>
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    <title language="deu">Strömungs- und Geräuschanalyse eines dezentralen Lüftungsgerätes mit PIV und akustischer Kamera</title>
    <parentTitle language="deu">Bauphysik &amp; Gebäudetechnik</parentTitle>
    <enrichment key="opus.import.data">@inproceedingskruse_stromungs-_2024, title = Strömungs- und Geräuschanalyse eines dezentralen Lüftungsgerätes mit PIV und akustischer Kamera, booktitle = Bauphysik &amp; Gebäudetechnik, author = Kruse, Tobias and Wirnsberger, Markus, editor = Forum Holzbau, year = 2024,</enrichment>
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    <author>Tobias Kruse</author>
    <author>Markus Wirnsberger</author>
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    <title language="deu">Wohnungslüftungen mit kombinierten Systemen</title>
    <abstract language="deu">Die Notwendigkeit, die Kosten und der Nutzen von Lüftungstechnik in Wohnungen werden seit jeher vielfach diskutiert. Im Forschungsprojekt "AirCoSim" der TH Rosenheim wurden sowohl die Kosten als auch die Nutzen unterschiedlicher Lüftungssysteme ermittelt und einander gegenübergestellt.</abstract>
    <parentTitle language="deu">Quartier</parentTitle>
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    <author>Harald Krause</author>
    <author>Markus Wirnsberger</author>
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      <value>Wohnungslüftungssysteme</value>
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    <title language="deu">Jahresbericht 2018, Forschung - Entwicklung - Innovation</title>
    <abstract language="deu">Mit dem jährlich erscheinenden Forschungsbericht möchte die Technische Hochschule Rosenheim einen Einblick in ihre vielfältigen Projekte und Aktivitäten der angewandten Forschung und Entwicklung geben. Im Jahresbericht 2018 wird über Vorhaben im Jahr 2018 berichtet.</abstract>
    <identifier type="urn">urn:nbn:de:bvb:861-opus4-12374</identifier>
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    <licence>Creative Commons - CC BY-NC-ND - Namensnennung - Nicht kommerziell - Keine Bearbeitungen 4.0 International</licence>
    <author>Gerd Beneken</author>
    <author>Denise Dih</author>
    <author>Adrian Fried</author>
    <author>Julia Hauch</author>
    <author>Sabine Hummel</author>
    <author>Elmar Junker</author>
    <author>Peter Karlinger</author>
    <author>Heinrich Köster</author>
    <author>Harald Krause</author>
    <author>Dirk Muscat</author>
    <author>Peter Niedermaier</author>
    <author>Claudia Schäfle</author>
    <author>Sabina Schutter</author>
    <author>Michael Sigrüner</author>
    <author>Silke Stanzel</author>
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    <author>Peter Zentgraf</author>
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      <title>Schriftenreihen - Forschungsbericht</title>
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      <value>Forschung</value>
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