Methoden für die Fehlererkennung im Gebäudebetrieb

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© Fraunhofer ISE ©Fraunhofer ISE/ Foto: Guido Kirsch METHODEN FÜR DIE FEHLERERKENNUNG IM GEBÄUDEBETRIEB Dr. Gesa Benndorf Fraunhofer-Institut für Solare Energiesysteme ISE ineltec Messe Basel 11. September 2015 www.ise.fraunhofer.de

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©Fraunhofer ISE/ Foto: Guido Kirsch

METHODEN FÜR DIE FEHLERERKENNUNG IM GEBÄUDEBETRIEB

Dr. Gesa Benndorf

Fraunhofer-Institut für Solare Energiesysteme ISE

ineltec Messe Basel

11. September 2015

www.ise.fraunhofer.de

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Fraunhofer ISE Forschungsschwerpunkte

Energieeffizienz

Energiegewinnung

Energieverteilung

Energiespeicherung

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Energieeffiziente Gebäude

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ISE

Lichttechnik

Elektrische und thermische Wärmepumpen

Wärmeübertragung in gebäudetechnischen Anlagen

Kühlung und Klimatisierung von Gebäuden

Energiekonzepte für Gebäude

Smart Home Technologien

Fassaden und Fenster

Betriebsführung von Gebäuden

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Gebäude sind für 40% des Endenergieverbrauchs verantwortlich

Energie-Einsparpotenzial im Bereich der Betriebsführung liegt bei 5-30%

Dabei handelt es sich um gering investive Maßnahmen (z.B. Sollwerte, Zeitpläne anpassen)

Unser Ansatz:

Automatisierte Betriebsanalyse auf Basis von Monitoring-Daten

Betriebsführung - Hintergrund

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Datastorage Werkzeug - Fraunhofer ISE

hdf5 Datenbank

Library-Core: Datenhandling

User Interface:

Konsole

Web

GUI

Modularität

Modul Fehlererkennung und –diagnose (FED)

Importer library

Library Core

Data Storage

Visualization Statistical analysis

Building specific

benchmark

FED Toolbox

ISO 50001

Webfront ends

Ontology BIM

Mobile apps

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• erhöhter Energieverbrauch • Komforteinbußen • übermäßiger Verschleiß

Typische Fehler – einige Beispiele

Kein/ungenügender Absenkbetrieb

Betriebszeiten nicht abgestimmt (z.B. Ventilatoren, Umwälzpumpe Heizregister)

Falsche Heiz-/Kühlkurven

Fehlender hydraulische Abgleich

Volumenströme zu hoch

zu geringe Temperaturspreizung der Heiz-/Kühlkreise

Falsche Dimensionierung der Erzeugeranlagen

z.B. Takten von Kältemaschinen

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Fehlererkennung und –Diagnose (FED) Methoden

FED

Modell Regeln

manuell automatisiert

Daten Simulation

Expertensysteme

Clustering, Entscheidungs-bäume, Regression, neuronale Netze, qualitative Modelle

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Fehlererkennung und –Diagnose (FED) Umsetzung

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Fehlererkennung und –Diagnose (FED) Umsetzung

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Fehlererkennung und –Diagnose (FED) Umsetzung

• Fehlermeldung generiert • Trigger für Plan-Do-Check-Act-

Zyklus nach ISO 50001

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Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!

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Dr. Gesa Benndorf

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