Laure Itard

Functie:
Senior Scientist bij TNO en professor aan de TU Delft

Het onderwerp van mijn onderzoek is prestatieanalyse, diagnose en operationele optimalisatie van energiesystemen op het niveau van gebouwen, buurten en de (nationale) gebouwenvoorraad, met de nadruk op verwarming en koeling.

Leerstoel

Building Energy Epidemiology (Technische Universiteit Delft, Faculteit Bouwkunde, afdeling Architectural Engineering + Technology (AE+T)).

Onderzoeksgebied

Het onderwerp van mijn onderzoek is prestatieanalyse, diagnose en operationele optimalisatie van energiesystemen op het niveau van gebouwen, buurten en de (nationale) gebouwenvoorraad, met de nadruk op verwarming en koeling.

Wij onderzoeken en ontwikkelen methoden en modellen die data science (bijv. gebaseerd op CBS microdata of op hoogfrequente monitoringgegevens van energiebeheersystemen) en statistiek combineren met op kennis gebaseerde thermodynamische modellen, bouwfysica en gedragswetenschappen.

Op deze manier zijn we in staat om de complexe interacties tussen schalen (van gebouw naar stad naar Nederland), en ook tussen  gebouwen, binnenklimaatapparatuur en bewoners, beter te begrijpen en zo input te leveren aan ontwerpers en beleidsmakers.

Recente uitkomsten

Het IEBB-project (Integrale Energietransitie Bestaande Bouw) werd gesubsidieerd door MMIP 3&4 (Ministerie van Economische Zaken & Klimaatbeleid en het Ministerie van Binnenlandse Zaken en Koninkrijksrelaties). De TU Delft, TNO (MBE-Positive Built Environment), TU/e en vele andere industriële partners werkten samen. In IEBB-2 (Datagedreven optimalisatie van renovatieconcepten) is nieuwe kennis ontwikkeld over gebruikersgericht ontwerpen, zijn monitoringgegevens verzameld voor en na renovatie van woningen, en zijn verschillende digital twins ontwikkeld om energiegebruik en gedrag te voorspellen, en ook om gebouwen te karakteriseren door middel van inverse engineering van smartmeter data. De meeste resultaten zijn te vinden via deze link.

Momenteel leid ik het project Brains4Buildings, een meerjarig project met 39 partners (bedrijven, universiteiten, TNO en verschillende beroepsorganisaties) dat zich richt op het ontwikkelen van methoden om big data uit slimme meters en gebouwbeheersystemen te benutten om het energiegebruik te verminderen, het comfort te verhogen, flexibel in te spelen op gebruikersgedrag en op lokale vraag en aanbod van energie, en te besparen op onderhoudskosten van installaties.

Vanuit TNO-EMT werken wij aan het praktisch bevorderen van de warmte- en koudetransitie op systeemniveau, door het verzamelen van gegevens en het ontwikkelen van kennis, modellen en instrumenten ter ondersteuning van besluitvorming bij nationale en lokale overheden, netbeheerders, warmtebedrijven, banken of energiegemeenschappen. Voorbeelden van dergelijke instrumenten zijn Hestia voor scenarioanalyse van de energietransitie in de gebouwde omgeving; Energy Potential Scan voor de energietransitie van cluster 6 industrieën.

Supervisie

Op dit moment

  • Z. Wang, ‘DBN-based fault diagnosis methods for optimal operation & energy flexibility’,
  • A.I. Joseph Thaddeus ‘Characterization of buildings’ physical characteristics through ML and smart meter data analytics

Top publicaties:

Amsterdam - Radarweg

HNK building
Radarweg 60
1043 NT  Amsterdam

Bekijk route