In vielen Gebäuden werden Systeme und Komponenten weitab von ihrem Optimum betrieben. Häufig vorkommende Fehler sind beispielsweise falsche Betriebszeiten, fehlerhafte Sensoren, defekte Aktoren wie Ventile und Klappen und unzureichende Regelungsstrategien.
Das Fraunhofer ISE nutzt mathematische Verfahren, um Fehler im Betrieb gebäudetechnischer Systeme und Anlagen zeitnah zu erkennen. Um eine Anlage optimal zu überwachen und einen energieeffizienten Betrieb aufrechtzuerhalten, müssen zahlreiche Signale in ihrem zeitlichen Verlauf und ihrer gegenseitigen Abhängigkeit beobachtet und ausgewertet werden. Mit Methoden des Maschinellen Lernens können gebäudetechnische Anlagen wie Wärmepumpen oder Heizkreise ihre optimale Betriebsweise selbst lernen und bei Abweichungen zwischen Mess- und Vorhersagewerten eine Diagnose für den Betreiber generieren. Durch Feedback kann der Betreiber die Leistungsfähigkeit der selbstlernenden Methode weiter steigern. Somit kann eine höhere Transparenz des Anlagenbetriebs erreicht und Energie und Kosten gespart werden.