Fraunhofer-Institut für Bauphysik IBP
Fraunhofer-Institut für Bauphysik IBP

Urbaner digitaler Zwilling für die Planung von Plusenergiequartieren: Kooperation zwischen dem Fraunhofer IBP und der Concordia University in Kanada

Die Planung von Plusenergiequartieren (PEDs) ist für die städtische Energiewende von entscheidender Bedeutung. Dennoch zwingen aktuelle Werkzeuge zu einem Kompromiss zwischen Simulationsgeschwindigkeit und wichtigen umweltbezogenen Detailinformationen. Das Projekt CIPED (Climate-Informed PED Design) – eine gemeinsame Initiative der Concordia University und des Fraunhofer IBP – löst dieses Problem durch einen schnellen, KI-gestützten digitalen Zwilling des Stadtquartiers. Durch die Verknüpfung quartierweiter Energiemodelle mit hochauflösenden Mikroklimasimulationen überwindet CIPED herkömmliche Engpässe. Unter Einsatz fortschrittlicher Deep-Learning-Verfahren wird diese Simulations-Engine in die Plattform OASITY® des Fraunhofer IBP integriert. Sie versetzt Stadtplaner und Entscheidungsträger in die Lage, die Abstimmung erneuerbarer Energien zu optimieren, städtischer Hitze entgegenzuwirken und klimaresiliente Städte schneller und präziser als je zuvor zu gestalten.

Projektziele

  • Entwicklung eines digitalen Zwillings der Stadt: Schaffung einer schnellen, KI-basierten Simulationsplattform zur virtuellen Planung von Plusenergie-Quartieren und deren Sanierung.
  • Schließung von Modellierungslücken: Zusammenführung von Gebäudeenergiemodellen auf Makroebene mit hochauflösenden Stadtmodellen für lokale Mikroklimasimulationen.
  • Beschleunigung der Simulation: Drastische Reduzierung der Rechenzeiten durch eine neuartige Deep-Learning-Pipeline, die herkömmliche physikbasierte Modelle übertrifft.
  • Optimierung der Stadtplanung: Befähigung der Akteure, den Energiebedarf effizient mit erneuerbarer Energieerzeugung abzustimmen, Strategien zur Hitzeminderung umzusetzen und den CO₂-Fußabdruck zu reduzieren.
  • Überwindung technischer Hürden: Lösung komplexer Herausforderungen wie der Skalierung mesoskaliger Wetterdaten und der Verwaltung massiver Datensätze mittels Hochleistungsrechnern.
  • Zukunftssicherer Betrieb: Weiterentwicklung (über das aktuelle Projekt hinaus) zu einem betriebsbereiten System mit KI-Prognosen für Echtzeit-Lastmanagement, Lastverschiebung und Vehicle-to-Grid-Balancing.

Stand des Projektes

Erste Ergebnisse werden bis Ende 2026 erwartet. Sie umfassen historische, städtische WRF-Simulationen und zukünftige CORDEX-Projektionen für Referenzwetterstationen sowie statische und dynamische Eingangsdaten für das Mikroklimamodell PALM-4U.