Um ein gewünschtes Raumklima bereitzustellen werden in Wohnungen und Gebäuden Heizungs-, Lüftungs- und Klimatisierungssysteme verwendet. Ein großer Teil des gesamten Energieverbrauchs von Gebäuden geht dabei direkt auf das Konto von Raumheizungs- und Warmwassersystemen. Um den Gesamtverbrauch zu reduzieren sollten solche Systeme so entworfen und betrieben werden, dass der Energieverbrauch möglichst gering ist ohne den Komfort der Bewohner zu beinträchtigen.
Die Entwicklung von Heizsystemen, die eine intelligente Regelstrategie verwenden und dadurch den Gesamtenergieverbrauch senken können, ist aus mehreren Gründen recht schwierig. Ein Grund dafür ist, dass im Vergleich zur Komplexität nur sehr wenige Sensoren installiert sind die das zugrunde liegende Raumklima und das Heizsystem überwachen. Das bedeutet, dass nur eine sehr eingeschränkte Sicht auf den aktuellen Zustand des Heizsystems verfügbar ist.
Aus Sicht der Datenverarbeitung besteht die größte Herausforderung darin, dass die Wärmetauscher des Sonnenkollektors und des Brenners eine unbekannte Menge an Energie in das System einspeisen und die Ereignisse der Warmwasserentnahme und Abkühlung den Energiegehalt verringern. Darüber hinaus wird die Temperatur nur von wenigen Sensoren überwacht, die sich am Wärmetauscher des Solarkollektors sowie in der Mitte und oben am Wassertank befinden.
Ziel dieses Projekts war es verschiedene Algorithmen zur Zustandserkennung, die Schätzung des Energieinhalts und des Temperaturprofils in Warmwasserspeichern zu entwickeln. Hauptziel war es basierend auf den wenigen Sensordaten den Energieinhalt abzuschätzen und den Warmwasserspeicher so zu steuern, dass der Energieverbrauch reduziert werden kann. Dadurch ist es möglich dem Endkunden zusätzliche Funktionen für eine bedarfsgerechte Warmwasseraufbereitung zur Verfügung zu stellen.