Abstract
Energieeffizienz ist ein großes Thema bei der Planung von Gebäuden. Bei Neubauten
wird aber immer noch viel zu wenig Wert darauf gelegt, die Betriebskosten für Heizung,
Belüftung und Klimatechnik gering zu halten. Wenn energieeffiziente Anlagen eingebaut
sind, wird im späteren Betrieb oft die Wartung, Überwachung und darausfolgend die richtige
Steuerung solcher Systeme vernachlässigt und somit bringen die anfänglichen Investitionen
auf langfristige Sicht oft nicht die gewünschten Ergebnisse. Viele solcher Anlagen sind nicht
ausreichend mit Sensorik ausgestattet um den laufenden Betrieb zu Überwachen und zu
Steuern. Daraus folgt eine falsche Regelung der installierten Komponenten, was wiederum
zu schlechtem Raumklima oder zu unnötigen Energiekosten führt.
Um dem entgegen zu wirken wurde im Rahmen dieser Arbeit ein System entworfen, das
in Form von mehrwöchigen Messkampagnen automatisiert die benötigten physikalischen
Werte für die Raumklimaüberwachung wie Temperatur, Feuchtigkeit und Kohlendioxid aufzeichnet
und automatisiert mit verschiedenen Algorithmen auf Plausibilität und Fehler überprüft.
Somit können die Daten bereitgestellt und automatisiert ausgewertet werden, die
Fehler in den Komponenten oder der Regelung der Gebäudeleittechnik aufdecken sollen.
Dabei werden während des gesamten Aufzeichnungsprozesses - vom Sensor bis in
die Datenbank - mögliche Fehlerquellen aufgezeigt und Algorithmen zur automatisierten
Fehlererkennung entwickelt. Die so bereitgestellten bewerteten Datensätze sollen die
spätere Auswertung unterstützen und Fehler aufzeigen, die einem Begutachter auf Grund
der hohen Datenmengen entgehen könnten.
Der automatisierte Datenerfassungsprozess wurde mit einem Wiotech Wireless Sensor Network
System und der Open Data Storage and Monitoring Solution JEVis 3.0 realisiert. Die
automatisierte Überprüfung der Daten erfolgte mit der KNIME Analytics Plattform. Zu den
implementierten Algorithmen zählen z.B. Process Boundaries Observation, Anomaly Detection,
Outlier Detection oder Open Window Detection.
Energy efficiency is a big issue for the planning of buildings. For planning new buildings far
too little emphasis is still placed on keeping the operating costs for heating, ventilation and
air conditioning low. If energy efficient systems are installed, the maintenance, the monitoring
and consequential the proper control of such systems is often neglected. This causes,
that the initial investment does not achieve the expected results. Many of such systems do
not have the required sensors to monitor and control the ongoing operation. Accordingly this
leads to an incorrect control of installed components which leads to bad indoor climate and
unnecessary costs for energy.
In order to avoid such issues, as a part of this thesis, a system has been developed which
monitors the required physical quantities such as temperature, humidity and carbon dioxide.
The quantities are monitored for a certain period of time, like two or three weeks. During
that period, the collected data gets analysed for errors and plausibility with different automated
algorithms. This further on helps to uncover errors in components of buildings control
systems or in the control algorithms of such.
During the monitoring process, from sensing a physical quantity to storing the data in a
database, possible sources of errors are depicted and algorithms for data analysis are developed.
The results can be used to help to evaluate the collected data and to identify error
sources, which a supervisor might not notice because of the big amount of data.
The automated data collection process is realized with a Wiotech wireless sensor network
system and the open data storage and monitoring solution JEVis 3.0. The automated analysis
and evaluation of the data was developed with the KNIME analytics platform. Among
others, the implemented algorithms are process boundaries observation, anomaly detection,
outlier detection or open window detection.
Applying these algorithms during a field test to validate the developed system proved its
effectiveness by detecting an erroneous control of the heating, ventilation and air conditioning
system in the demonstration building ENERGYbase.
Originalsprache | Englisch |
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Gradverleihende Hochschule |
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Betreuer/-in / Berater/-in |
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Datum der Bewilligung | 20 Juni 2016 |
Publikationsstatus | Veröffentlicht - 2016 |
Research Field
- Ehemaliges Research Field - Energy
Schlagwörter
- Wireless Sensor Networks
- Automatisierte Datenerfassung
- AutomatisierteWireless Sensor Networks
- Automated Data Acquisition
- Automated Data Analysis,,