Studie Mit IoT-Technologie Stromkosten im Büro sparen

Quelle: Universität Stuttgart

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Wie lassen sich vorhandene Energieressourcen mithilfe von IoT-Technologie effizienter als bisher nutzen? Dieser Frage sind Informatiker der Universität Stuttgart nun nachgegangen.

In einem vernetzten Büro kann auch der Stromverbrauch gemessen und der Einsatz von elektrischen Geräten smart geregelt werden, um Kosten zu sparen.
In einem vernetzten Büro kann auch der Stromverbrauch gemessen und der Einsatz von elektrischen Geräten smart geregelt werden, um Kosten zu sparen.
(Bild: metamorworks - stock.adobe.com)

Forscher der Universität Stuttgart haben untersucht, wie IoT-Technologie die Stromkosten im Büro senken kann. Laut einer Mitteilung können demnach lokale Batterien und smarte Algorithmen die Stromkosten in Büros um mehr als 20 Prozent reduzieren. Neben finanziellen Ausgaben könne das auch den CO2-Ausstoß deutlich reduzieren.

„Unsere Studie zeigt, dass Batterien und auf IoT basierende Büroautomatisierung an den Arbeitsplätzen erhebliche Energieeinsparungen ermöglichen, ohne die Mitarbeitenden bei ihrer Tätigkeit zu stören“, sagt Marco Aiello vom Institut für Architektur von Anwendungssystemen (IAAS) am Fachbereich Informatik. Dynamisch mit realen Umweltdaten abgestimmte Betriebszeiten konnten demnach die tatsächlichen Energiekosten um bis zu 22,64 Prozent senken.

Optimaler Betriebsplan

Die Forscher haben dafür Daten über Energiespeicher, lokale Stromerzeuger, elektrische Verbraucher und Umwelt gesammelt. Diese Daten berücksichtigten auch die Luftdichte, technische Spezifikationen von Turbinen sowie Preisprognosen. So erlangten die Forscher Rückschlüsse auf den Ertrag von Photovoltaik- und Windkraftanlagen sowie die daraus resultierenden Energiekosten.

Von diesen Daten ausgehend wurde ein optimaler Betriebsplan für die untersuchten elektrischen Geräte mithilfe eines Algorithmus untersucht. Für acht betrachtete Geräte konnte die verwendete 32-Core-CPU in unter sieben Minuten einen idealen Betriebsplan für 24 Stunden berechnen.

Einen Preprint zur Studie hier verfügbar.

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