Dataconnectiviteit en standaardisatie in slimme gebouwen
In gebouwen wordt steeds meer data verzameld, onder andere via sensoren, gebruikersfeedback, 3D-modellen en energiemanagementsystemen. Ondanks deze groeiende hoeveelheid data is de praktische beschikbaarheid en toepasbaarheid ervan vaak beperkt. Dit komt doordat data verschilt in typen, terminologie en format. Daarnaast communiceren databronnen en systemen via uiteenlopende protocollen en standaarden. Je zou kunnen spreken van een Babylonische spraakverwarring tussen systemen. De uitdaging is dus om gebouwdata dezelfde “taal” te laten spreken en effectief met elkaar te verbinden.
Binnen het onderzoeksprogramma Brains4Buildings (B4B) wordt de oplossing gezocht in systeemintegratie op API-niveau (Application Programming Interface) in combinatie met de toepassing van linked data als alternatief voor traditionele database-integraties. Op deze manier worden datasilo’s met elkaar verbonden en kan data effectief worden ingezet voor de ontwikkeling van machine-learning- (ML) en AI-toepassingen.
In deze kennisbundel lichten we de B4B-onderzoeken toe op het gebied van dataconnectiviteit en richtlijnen voor smart-ready gebouwen. De inzichten dragen eraan bij dat systemen beter met elkaar communiceren en dat digitalisering in de gebouwde omgeving effectief verloopt.
DGBC deelt kennis en inzichten met de markt
Brains4Buildings (B4B) is een vierjarig programma waarin DGBC samenwerkt met 39 organisaties om gebouwen ‘slimmer’ en energiezuiniger te maken. Het onderzoeksprogramma heeft als doel het ontwikkelen en uitbrengen van betaalbare slimme software, sensoren en meters om zo de energie-efficiëntie van gebouwen te optimaliseren. Tegelijkertijd wordt het comfort van de gebruiker bevorderd, worden de operationele en onderhoudskosten verlaagd en wordt ingespeeld op de lokale vraag en aanbod van duurzame energie. De ambitie van B4B is om schaalbare en modulaire oplossingen te ontwikkelen die 20-30 procent energiebesparing realiseren.
In het B4B-project speelt DGBC een verbindende rol, door kennis en innovatie in de gebouwde omgeving te delen met de markt. In een serie ‘kennisbundelingen’ delen we de resultaten en nieuwe mogelijkheden die uit het onderzoeksprogramma naar voren komen. Elke bundel richt zich op een specifiek thema, zoals energieflexibiliteit of gebruikersinteractie. In deze kennisbundeling presenteren we de resultaten uit B4B op het gebied van dataconnectiviteit en standaardisatie.
Wat is Linked data?
Binnen B4B wordt linked data ingezet als alternatief voor traditionele database-integraties. Deze aanpak biedt meer grip op de datastructuren achter slimme gebouwen en maakt het mogelijk om data te gebruiken voor toepassingen zoals voorspellend onderhoud en energiemanagement.
Traditionele data-integratie maakt vaak gebruik van ETL-processen (Extract, Transform, Load). Hierbij wordt data uit verschillende bronsystemen opgehaald, omgezet naar een uniform format of datamodel en vervolgens opgeslagen in één centrale database. Hoewel deze aanpak goed werkt voor homogene en stabiele datasets, is het minder geschikt voor slimme gebouwen. ETL-integraties zijn doorgaans inflexibel, onderhoudsintensief en moeilijk schaalbaar, vooral wanneer databronnen sterk verschillen in structuur, betekenis en technologie.
Linked data hanteert een fundamenteel ander uitgangspunt. In plaats van data te kopiëren en samen te voegen, worden datasets uit verschillende systemen met elkaar verbonden via Uniform Resource Identifiers (URI’s). Met behulp van deze identifiers kunnen meerdere datasets onderling worden gekoppeld met standaard webtechnologie, zoals het Resource Description Framework (RDF). Uiteindelijk ontstaat op deze werkwijze een netwerk (of wolk) van onderling gekoppelde data.
Een uniform metadata-schema voor gebouwen (Brick Schema).
‘Data blijft bij de bron’ is een belangrijk principe van linked data. Elk systeem behoudt zijn eigen data, maar verwijst naar andere data via unieke identifiers en gestandaardiseerde vocubularia. Hierdoor is data minder afhankelijk van specifieke leveranciers of platforms en neemt de uitwisselbaarheid toe.
Daarnaast maakt linked data gebruik van ontologieën als gemeenschappelijke taal. Ontologieën leggen vast wat begrippen betekenen en hoe ze zich tot elkaar verhouden. Zo kan worden vastgesteld dat “supply air temperature” in het ene systeem inhoudelijk hetzelfde is als “SAT” in een ander systeem. Veelgebruikte ontologieën in de gebouwde omgeving zijn Brick Schema, Project Haystack en Building Topology Ontology (BOT).
Klassen en relaties met betrekking tot interfaces (BOT).
Linked data op systeemniveau
Waar traditionele datakoppelingen vaak complex, kwetsbaar en onderhoudsintensief zijn, biedt API-gebaseerde integratie in combinatie met linked data een schaalbare en toekomstbestendige oplossing. Fabrikanten stellen gestandaardiseerde interfaces beschikbaar, waardoor systemen eenvoudiger kunnen worden gecombineerd, vervangen of uitgebreid. Het gebruik van open standaarden en referentiearchitecturen zorgt voor een gedeelde taal en versnelt innovatie en samenwerking.
Databehoeften en -vereisten
Dit rapport behandelt de databehoeften en -vereisten binnen slimme gebouwen aan de hand van 5 smart building use-cases. Er is gekeken naar verschillende systemen, datatypes en -formats en technieken voor dataopslag. Vervolgens zijn de barrières en beperkingen bij dataverzameling besproken. Het rapport maakt duidelijk dat veel toepassingen worden geremd door beperkte datatoegang, onvoldoende datakwaliteit, gebrek aan standaardisatie en vraagstukken rond eigenaarschap en privacy. Op basis hiervan is een best-case scenario geschetst, waarin een referentiearchitectuur voor dataverzameling en -integratie wordt voorgesteld.
Om algoritmen te ontwikkelen zijn datasets van bestaande gebouwen nodig. Dit document geeft een overzicht van 17 beschikbare datasets en beschrijft daarnaast de gemaakte keuzes en randvoorwaarden voor dataopslag binnen een consortium van 39 partijen. Er wordt ingegaan op verschillen tussen historische datasets en live datastromen en op de bijbehorende eisen aan data-platformen. Tot slot beschrijft het document het proces voor het verkrijgen van toegang tot deze platformen, inclusief data-uitwisselingsovereenkomsten en datamanagementplannen.
Referentiesysteemarchitectuur voor data-integratie in slimme gebouwen
Dit rapport presenteert een referentiesysteemarchitectuur voor data-integratie in slimme gebouwen, gebaseerd op open standaarden. De architectuur fungeert als een gemeenschappelijke blauwdruk voor het verbinden van systemen, databronnen en applicaties. Dit maakt het eenvoudiger voor ontwikkelaars, leveranciers en gebouweigenaren om oplossingen te ontwerpen die onderling compatibel zijn.
Naast technische dataconnectiviteit zijn duidelijke kaders en richtlijnen nodig om gebouwen toekomstbestendig te maken. Binnen B4B is daarom gewerkt aan een Smart Building Assessment die organisaties ondersteunt bij het maken van strategische keuzes. Daarnaast is de Smart Readiness Indicator (SRI) gevalideerd: een Europees beoordelingskader dat inzicht geeft in het vermogen van gebouwen om slim, energie efficiënt en gebruikersgericht te functioneren. De SRI evalueert gebouwen op basis van:
Het optimaliseren van energie-efficiëntie en algehele prestatie.
Het afstemmen van de werking op de behoeften van gebruikers.
Het reageren op signalen vanuit het energienet.
Smart Building Assessment
De Smart Building Assessment is een holistische methodiek die gebouweigenaren en portfoliobeheerders helpt bij de transitie naar slimme gebouwen. De aanpak bestaat uit vier stappen:
Het in kaart brengen van het huidige niveau van slimheid per domein.
Het vaststellen van de gewenste ambitie per domein.
Een kostenanalyse die inzicht geeft in de benodigde investeringen.
Het uitvoeren van een gap analyse, waarin het verschil tussen de huidige en gewenste situatie wordt vertaald naar concrete maatregelen en een verbeterplan.
De SRI resulteert in een score van 0 tot 100%, die het smart readiness-niveau van een gebouw weergeeft. Benchmarkresultaten laten zien dat bestaande gebouwen over het algemeen lage SRI-scores behalen, wat wijst op een beperkte toepassing van slimme technologieën.
Binnen B4B is een SRI-rekentool ontwikkeld en getest in Nederlandse pilots. De resultaten laten zien dat bestaande gebouwen vaak lage SRI-scores hebben, maar ook een groot verbeterpotentieel bezitten.
Naast de technische en methodologische rapporten is binnen dit werkpakket over data-integratie ook onderzoek gedaan naar dataprivacy, -beveiliging en -ethiek en een routekaart ontwikkeld voor datagedreven oplossingen.
Dataprivacy, -beveiliging en -ethiek in slimme gebouwen
Dit raamwerk ondersteunt organisaties bij het naleven van wet- en regelgeving en draagt bij aan het vertrouwen van gebruikers en het bevorderen van innovatie.
