@phdthesis{Schatzmann2018, type = {Master Thesis}, author = {Kilian Schatzmann}, title = {Datenbasierte Analyse der Beleuchtungsinfrastruktur}, doi = {10.25924/opus-2771}, pages = {X, 128}, year = {2018}, abstract = {In Europa und den USA werden rund 39 \% des Energieverbrauchs durch den Betrieb von Geb{\"a}uden verursacht. Sie bieten somit gro{\"s}es Potential, den Gesamtenergieverbrauch zu verringern. Eine sinnvolle M{\"o}glichkeit dieser Umsetzung, ohne auf Geb{\"a}udekomfort verzichten zu m{\"u}ssen, liegt in der Optimierung der Geb{\"a}udeeffizienz. Dahingehend werden physikalische und datenbasierte Modelle als Planungstool f{\"u}r die Geb{\"a}udemodellierung verwendet, um fr{\"u}hzeitig Erkenntnisse {\"u}ber deren Energieverbrauch zu gewinnen. W{\"a}hrend physikalische Modelle thermodynamische Prinzipien zur Modellierung des Energieverbrauchs einsetzen, verwenden datenbasierte Modelle historische oder allgemein verf{\"u}gbare Daten, um ein Vorhersagemodell zu entwickeln. Das Ziel dieser Arbeit ist die Erstellung eines datenbasierten Modells, zur Prognose des Energieverbrauchs der Beleuchtung von B{\"u}rogeb{\"a}uden. Es wurden bereits zahlreiche Studien hinsichtlich Prognosen des Energieverbrauchs erstellt. Die meisten beziehen sich jedoch auf den Gesamtenergieverbrauch oder jenen, welcher f{\"u}r Heizung, K{\"u}hlung oder Klimatechnik aufgewendet wird. Die Recherche des Autors ergab, dass vergleichsweise wenig Forschung f{\"u}r Vorhersagemodelle zur Ermittlung des Energieverbrauchs f{\"u}r die Beleuchtung betrieben wurde. Zur Umsetzung der Analyse stehen dem Autor Daten aus der Beleuchtungsinfrastruktur sowie Wetter-, Zeit- und Geb{\"a}udedaten zur Verf{\"u}gung. Anhand dieser Arbeit soll eruiert werden, ob diese Daten hinreichend aussagekr{\"a}ftig sind, um ein geeignetes Modell zu entwickeln.}, language = {de} }