Untersuchung von Methoden datenbasierter Funktionsprüfungen in der Anwendung auf Gebäudeautomationsdaten

Die mittels einer Gebäudeautomation verarbeiteten Daten werden heute noch fast ausschließlich für die Betriebsführung des Gebäudebetriebs genutzt. Bislang erfolgt kaum eine Wissens- und Informationsgenerierung aus diesen Daten, die einen enormen Informationsgehalt beinhalten. Dabei könnte dies helfen, um Funktionsprüfungen für einen fehlerfreien Gebäudebetrieb zu automatisieren und den energie- und kosteneffizienten Betrieb bei Einhaltung der Komfortansprüche sicherzustellen.
Allerdings besteht eine hohe Einstiegshürde in der Entwicklung informationstechnologischer Methoden für IngenieurInnen, solche Lösungen skalierbar in Werkzeuge der Informations- und Kommunikationstechnologie zu verankern. Um den Informationsgehalt der Betriebsdaten nutzbar zu machen, werden bislang unterschiedliche Analysemethoden, teilweise mit Erfolg, erprobt. Häufig kommen modellbasierte Methoden zum Einsatz, welche einen hohen Grad an Expertenwissen voraussetzen, weswegen häufig Defizite hinsichtlich der Skalierung auftreten. Der derzeitige Forschungsstand zeigt, dass für individuelle Gebäude eine Fehlererkennung- und Diagnose möglich ist. Die Herausforderung liegt darin Methoden zu entwickeln, die generisch sind, um auf eine Vielzahl von unterschiedlichsten gebäudetechnischen Systemen anwendbar zu sein. Dafür bedarf es weiterer automatisierbarer Methoden, wobei die Skalierbarkeit als ein Schlüssel in dieser Arbeit angesehen wird. So könnten Fehler im Betrieb von Nicht-Wohngebäuden behoben werden, die in etwa 2 % des gesamten nationalen Energiebedarfs ausmachen.

Das Ziel dieser Arbeit besteht in der Erprobung und Anwendung algorithmischer Lösungen, die die händischen Arbeitsschritte einer Funktionsprüfung automatisierbar gestalten und ExpertInnen unterstützen. Algorithmen, die ausschließlich auf datenbasierten Methoden beruhen, erscheinen hierbei besonders sinnvoll. Dabei wird die funktionsbasierte Sicht, hergeleitet aus der Systemtheorie, bis hin zur Informationsableitung mit Algorithmen aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz berücksichtigt. Diese Methoden werden anhand realer Betriebsdaten erprobt.

Die Entwicklung dieser Methoden ist mit einem hohen Grad an Expertenwissen über den angewandten Algorithmus und der Interpretation von fehlerhaften Zuständen des Gebäudebetriebes verbunden. Unter der Zuhilfenahme von systemtheoretischen Ansätzen werden Abläufe entwickelt, mit denen mit geringem Expertenwissen Systeme automatisiert überprüft werden können. Die prototypische Umsetzung zeigt, dass Elemente der Funktionsprüfung automatisierbar sind. Durch eine modulare Gestaltung können diese auf eine Vielzahl von Systemen übertragen werden.