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Referent Betriebsführung von
RLT-Anlagen, 1
Betriebsführung von RLT-Anlagen, Monitoring und Überwachung
Dipl.-Ing. Nicolas Réhault, Gruppenleiter
Fraunhofer ISE
Fachverband
Gebäude-Klima e. V.
Berlin, 14./15. April 2016
Referent Betriebsführung von
RLT-Anlagen, 2
Agenda
• Hintergründe und Beispiele
• Methoden zur Fehlererkennung und -diagnose
• Werkzeuge
• Fazit
Betriebsführung von RLT-Anlagen, Monitoring und Überwachung
© Fraunhofer ISE
Nicolas Réhault Betriebsführung von
RLT-Anlagen, 3
Hintergrund Status Quo Energieverbrauch
Gebäude sind für 35% des Endenergieverbrauchs verantwortlich
Energie-Einsparpotenzial im Bereich der Betriebsführung liegt bei 5-30%. Dabei handelt es sich häufig um gering investive Maßnahmen
Viele Gebäude sind mit modernen GA-Systemen ausgestattet – diese sind aber nicht auf Fehleranalyse ausgelegt
Schnittstellen zwischen GA und FM- und EM-Prozessen fehlen oder sind unzureichend
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GA: Gebäudeautomation
FM: Facility Management
EM: Energiemanagement
Hintergründe
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Betrieb RLT-Anlagen Status Quo
290.000 RLT-Geräte mit Kühlung in Deutschland *
Erhebliche Energie- und Kosteneinsparpotenziale durch Betriebsoptimierung bis ~ 32 TWh/a *
Trotz der gesetzlichen Pflicht nach § 12 EnEV wurden sehr wenige Anlagen energetisch inspiziert**
Gebäudebetreiber müssen mit weniger mehr tun
• Schrumpfende Budgets und begrenzte Personalressourcen
• Komfort und Versorgungssicherheit gehen vor der Energieeffizienz
• Keine geeigneten Werkzeuge für die Messdatenanalyse
Automatisierungsgrad der Betriebsführung muss steigen um einen dauerhaft optimierten energetischen Gebäudebetrieb zu erreichen
Hintergründe
Quellen: * Chancen der energetischen Inspektion – FGK e.V. – 2012 ** Untersuchung Schiller engineering und ILK Dresden - 2013
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Fehlererkennung und -diagnose Typische Fehler
Kein oder ungenügender Absenkbetrieb (Betriebszeiten zu lang)
Betriebszeiten nicht abgestimmt (z.B. Ventilatoren, Umwälzpumpe)
Gleichzeitiges Heizen und Kühlen
Fehlender hydraulischer Abgleich
Volumenströme zu hoch (Temperaturspreizung der Heiz- / Kühlkreise zu gering)
Falsche Dimensionierung der Erzeugeranlagen (Takten, Teillastbetrieb)
Fehler in der Messtechnik (z.B. falsche Wandlerfaktoren, falsch ausgelegte Zähler, nicht kalibrierte oder defekte Sensoren)
Hintergründe
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Umgebungstemperatur[C]
Identifizierte Fehler in Lüftungsanlagen Überlagerte Heiz- und Kühlsequenzen
Hintergründe
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Identifizierte Fehler in Lüftungsanlagen Defekte Sensoren
Fehlerhafter Außenlufttemperatur-fühler (-18°C bis +55°C im Juni)
Falsches Eingangs-signal für die Regelung
Unkontrollierter Betrieb der gesamten Anlage
Umgebungstemperatur
Hintergründe
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Identifizierte Fehler in Lüftungsanlagen Schwingendes Verhalten von Regelkreisen Beispiel: Zulufttemperatur
Regler reagiert
instabil auf Störungen
Zusätzlicher Energie- verbrauch
Verschleiß der Komponenten
Beeinträchtigung des thermischen Komforts
Hintergründe
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Was ist Fehlererkennung und -diagnose?
• System (dynamisch)
• Störung (Nutzereinfluss, Wetter, …)
Quelle: G. Lichtenberg HAW
System Messgrößen
Störungen
Stellgrößen
Fehler
Fehler:
• Fehlererkennung: Ist ein Fehler aufgetreten?
• Fehlerdiagnose: Wo und welcher Fehler ist aufgetreten?
• Fehlerauswirkung: in kWh, €, CO2, Komfort
Regler
Hintergründe
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Agenda
• Hintergründe und Beispiele
• Methoden für Fehlererkennung und -diagnose
• Werkzeuge
• Fazit
Betriebsführung von RLT-Anlagen, Monitoring
und Überwachung
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Fehlererkennung und -diagnose Methoden - Übersicht
Methoden
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Fehlererkennung und -diagnose Methoden - Übersicht
Methoden
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Fehlererkennung und -diagnose Regelbasiert
Satz von “If..then” Regeln
Vorteile:
• Einfache Algorithmen
• Basiert auf physikalischen Grundlagen
Nachteile:
• Erfordert Expertenwissen
• Zeitaufwändige Implementierung
• Begrenzte Übertragbarkeit
Methoden
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Fehlererkennung und -diagnose Methoden - Übersicht
Methoden
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Fehlererkennung und -diagnose Qualitatives Modell
Anstelle quantitativer Zahlenwerte werden qualitative Werte mit symbolischem Charakter, wie z.B. „viel“ oder „wenig“ verwendet
Kombinationen aus qualitativen Werten jeder Eingangsgröße entsprechen verschiedenen Systemzuständen
Übergangswahrscheinlichkeiten zwischen Zuständen werden aus fehlerfreien Trainingsdaten extrahiert
Methoden
Fig: Schröder 2003
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Fehlererkennung und -diagnose Qualitatives Modell: Beispiel
Pro
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Blaue Punkte: Messwerte
Schwarze Bänder: Hohe Wahrscheinlichkeit für fehlerfreien Betrieb
Helle Flächen: Hohe Wahrscheinlichkeit für fehlerhaften Betrieb
Methoden
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Fehlererkennung und -diagnose Methoden - Fazit
Gegenüberstellung unterschiedlicher Methoden Performance: Sensitivität, Spezifität, etc.
Robustheit: bzgl. Fehlertypen, Trainingsintervallen, Störungen
Praxistauglichkeit: einfache Anwendbarkeit / Übertragbarkeit
Möglichkeiten der Identifikation und Diagnose
Evaluation und Optimierung der einzelnen Methoden
Kombination unterschiedlicher Methoden
Methoden
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Agenda
• Hintergründe und Beispiele
• Methoden für Fehlererkennung und -diagnose
• Werkzeuge
• Fazit
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Fehlererkennung und -diagnose Werkzeug Datastorage
Datenverarbeitungs-werkzeug • hdf5 database • Hohe Modularität
User Interfaces: • GUI • Web • Konsole
Bibliotheken für Fehlererkennung und Diagnose
Schnittstellen zu GA-
und EM-Systeme
Importer library
Library Core
Data Storage
Visualization Statistical analysis
Building specific
benchmark
FDD Toolbox
ISO 50001
Webfront ends
Ontology BIM
Mobile apps
FDD: Fault Detection and Diagnosis GUI: Graphical User Interface BIM: Building Information Modeling
Werkzeuge
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Fehlererkennung und -diagnose Online-Visualisierung (beta-Version)
Werkzeuge
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Fazit
Automatische Fehlererkennung und -diagnose ist ein effizientes Hilfsmittel für die Betriebsführung von Gebäuden
Datenzugänglichkeit und eine gute Datenqualität sind notwendig für die Implementierung von FED
Amortisationszeiten von 1-3 Jahren können erreicht werden
Integration der Methoden auf verschiedenen Ebenen
in GA-Systeme
In dezentralen Regeleinheiten z.B. RLT-Anlagen, Kühltürme, …
Fazit
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FuE Projekt OBSERVE
Fazit
OBSERVE (www.ob-serve.de)
2014-2017 – gefördert durch BMWi
Entwicklung und Demonstration von Methoden zur automatischen Fehlererkennung und Diagnose
Übertragung der Methoden Gebäudeautomationssysteme
5 Partner
• Fraunhofer ISE
• Hochschule für angewandte Wissenschaften Hamburg
• IngSoft GmbH
• PLENUM Ingenieurgesellschaft mbH
• Kieback & Peter GmbH & Co.KG – Berlin
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Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!
Fraunhofer-Institut für Solare Energiesysteme ISE Dipl.-Ing. Nicolas Réhault [email protected] www.ise.fraunhofer.de T: 0761/45885352