Automatisierte Fehler & Optimierungsanalyse durch Messdatenerfassung

Gebäudetechnik

Es sollen Methoden entwickelt werden, um aus den Messwertverläufen Informationen über den Betrieb sowie Betriebsveränderungen zu erkennen und einer Fehlerbehandlung zuführen zu können. Es soll durch die Einbindung von BIM-Daten aus dem Gebäude entsprechende Modelle zur Validierung der HLK-Netzwerke erzeugt werden, welche zur Analyse herangezogen werden.

Akronym

AFOM

Projektlaufzeit

01/02/2021 - 01/02/2024

Projektbudget in EUR

~ 400.000

Im Rahmen einer Datenanalyse erfolgt die Erkennung von Fehlern (FDD – Fault Detection Diagnose) auf Basis von Regeln. Über Kataloge von Regeln werden Messwertverläufe untersucht und anhand dieser Regel mögliche Probleme im Anlagenbetrieb hingewiesen.

Jedoch viele Fehler und Änderungen im Anlagenbetrieb sind nicht durch einfache Regeln zu erkennen. Die einfachste Regel ist die Überprüfung von Maximal- und Minimalwerten. Diese Überprüfung wird im Normalfall immer durchgeführt. Aufbauend auf diese Überwachung ist es Ziel des Projekts durch die Analyse von Messwertverläufen über statistische Methoden Abhängigkeiten von äußeren und inneren Einflüssen zu unterscheiden und dadurch automatisiert einen Fehlerbericht für den Betreiber erstellen zu können. Um Abhängigkeiten erkennen zu können werden Methoden entwickelt um die HLK-Netzwerke mathematisch beschreiben zu können, sowie das Verhalten und deren Einbauten darstellen zu können. Durch die Verknüpfung des Modells mit den Daten aus der Gebäudeleittechnik kann somit online die Anlage auf Betriebsstörungen überprüft werden.

Zur Generierung der Netzwerkmodelle sollen vorhandene Daten aus BIM übernommen werden oder gegebenenfalls Modelle erarbeitet werden, wie diese Netzwerke in BIM abgelegt werden können.

In Verbindung mit statistischen Methoden das Auftreten von Anomalien in der Regelung und der Steuerung ermittelt. Weitere Parameter zur Beschreibung von Grey-Box-Modellen können durch die Analyse erkannt werden.