Retrofitting mithilfe von Reality Capturing und datengetriebenen Energieanalysemethoden für ESG Kriterien

Retrofittingmaßnahmen spielen eine zentrale Rolle in der Erreichung der Klimaziele, da der Gebäudesektor einen erheblichen Anteil an den Gesamtemissionen verursacht. In der EU erfordert dies die thermisch-energetische Sanierung von 90% der Bestandsgebäude. Für Österreich impliziert dies eine Verdopplung der derzeitigen Sanierungsrate und die Finanzierung künftiger Sanierungsvorhaben wird zunehmend an ESG-Kriterien gekoppelt.

Eine valide Bestandsdatenerfassung bildet die Grundlage für Retrofittingprojekte. Momentan ist Erfassung von Zustandsdaten ein manueller, fehleranfälliger sowie zeit- und kostenintensiver Prozess.

Das Forschungsprojekt zielt auf die effiziente Realisierung qualitativ hochwertiger Sanierungen mittels digitaler Technologien sowie auf die Evaluierung der Retrofitting-Performance als Fundament für ESG-Rating-Modelle ab. Durch die Kombination von Reality-Capturing-Verfahren mit künstlicher Intelligenz erfolgt die halbautomatische Generierung vorklassifizierter IFC-Modelle. Digitale Energieverbrauchsdaten (z.B. Smart-Meter) dienen als Basis zur Optimierung des Energiekonsums.

Sämtliche Daten werden in einem Data-Lake aggregiert und semantisch mit Attributen aus Bauteilkatalogen angereichert. Die Analyse der gebäudespezifischen Energieperformance basiert auf datengetriebenen Methoden sowie gekoppelten Gebäude- und Anlagensimulationen zur Quantifizierung von Energieeinsparpotentialen, CO₂-Reduktion und Lebenszyklusbetrachtungen. Der entwickelte Workflow wird durch reale Anwendungsfälle validiert und fungiert künftig als Decision-Support für Akteure im Bauwesen zur fundierten Bewertung der Retrofitting-Performance von Sanierungsmaßnahmen.