CoolingMap

Erstellung eines gebäudescharfen Katasters zur Analyse und Prognose von Kältebedarfen in beispielhaften städtischen Regionen Deutschlands mittels KI-Bilderkennung, Gebäudemodellierung, neuronaler Netze und Geoinformatik.

Ziel von CoolingMap ist die Entwicklung eines gebäudescharfen Kältekatasters, das künftige Kühllasten prognostiziert und die kommunale Wärme- und Energieplanung um die bislang fehlende Kälteperspektive ergänzt. In Kooperation entwickeln die UdK Berlin, die HFT Stuttgart, das KIT, Enpageo, Buro Happold sowie die Städte Stuttgart und Korbach ein KI- und datenbasiertes Modell zur Simulation von Kältebedarfen. Hierfür wird SimStadt um ein Modul zur gebäudescharfen Ermittlung von Kühlenergiebedarfen und Kühllasten erweitert. Neben der Analyse heutiger Kältebedarfe in den Pilotstädten Berlin, Stuttgart und Korbach erfolgt eine Projektion künftiger Bedarfe unter Einbezug von Klimaszenarien, Sanierungen und Anpassungsstrategien. CoolingMap verbindet erstmals KI-gestützte Gebäudedatenanalyse, Geoinformationssysteme und Energiesimulationen zur Prognose von Kältebedarfen. Die Integration in EnergyMap Berlin soll die deutschlandweite Übertragbarkeit und Anwendbarkeit in kommunalen Planungsprozessen sichern. Anwendungsszenarien zeigen, wie sich Kältebedarfe durch PV-gestützte Kühlung, Stadtgrün, Nachtlüftung und verbesserten sommerlichen Wärmeschutz reduzieren und klimaneutral decken lassen.

Das Teilvorhaben der HFT Stuttgart umfasst die Entwicklung, Integration und Validierung des SimStadt-basierten Workflows zur gebäudescharfen Ermittlung von Kühlenergiebedarfen und Kühllasten (AP 4), einschließlich thermischer Masse, der Kopplung mit PV-Dacheffekten und Stadtgrün-Evapotranspiration sowie Referenzrechnungen mit geeigneten Drittsystemen.

CoolingMap wird in sieben Arbeitspaketen entwickelt, getestet und evaluiert. AP 1 definiert die Anforderungen. AP 2 baut eine interoperable Dateninfrastruktur auf. AP 3 erzeugt Daten zur Kälteinfrastruktur und analysiert Gebäudemerkmale wie Gebäudealter und Fassadenmerkmale mittels KI-Bilderkennung. Damit wird erstmals der Bestand an Kälteanlagen auf Stadtebene kartiert und quantifiziert, sodass der theoretische Kältebedarf um tatsächlich installierte Leistungen auf Gebäudeebene ergänzt werden kann. AP 4 entwickelt und validiert das Prognosemodell für den Kältebedarf. Im Fokus stehen Wohn- und Bürogebäude sowie bauphysikalisch bedingte Kältebedarfe ohne Prozesskälte. AP 5 untersucht die Auswirkungen des städtischen Hitzeinseleffekts im Klimakontext auf Kältebedarfe des Gebäudebestands sowie zusätzliche Strombedarfe. AP 6 entwickelt eine frei zugängliche Web-Anwendung zur Visualisierung von Kältebedarfen und -szenarien auf kommunaler und regionaler Ebene. AP 7 umfasst Wissensaustausch, Wissenstransfer, Öffentlichkeitsbeteiligung und Projektkoordination.

CoolingMap entwickelt ein intuitives Webtool zur gebäudescharfen Bestimmung von Kältebedarfen. Über das Projektende hinaus sind Anwendungsszenarien für die kommunale Kälteplanung, zielgenaue Anreiz-, Förder- und Vertriebsprogramme oder den Ausbau zu einem bundesweiten Kälte- und Wärmekataster denkbar. Aufbauend auf Webapplikation und Workflows sollen die Industriepartner Enpageo und Buro Happold neue Produkte und Leistungen entwickeln; damit ist auch eine kommerzielle Nutzung avisiert. Enpageo ist bereit, Weiterbetrieb und Pflege von CoolingMap über das Projektende hinaus zu übernehmen und die Plattform frei verfügbar bereitzustellen. Durch die frühzeitige Identifizierung von Kältebedarfen und des Bedarfs an Kältenetzen können Quartiere gezielt adressiert und Energiekonzepte aufgebaut werden.