Big Data in der Gebäudeautomation

Das Ziel dieses Forschungsvorhabens ist die Entwicklung von skalierbaren und automatisierten Losungen zur Minimierung von Performance Gaps, die durch diverse Mangel wahrend der Planung, Errichtung und dem Betrieb von Gebauden entstehen konnen. Dadurch wird bestmoglicher Nutzerkomfort bei gleichzeitig hoher Energieeffizienz gewahrleistet. In der Gebaudetechnik steht dem Komplexitatsanstieg von individuellen Losungskonzepten zudem ein Fachkraftemangel gegenuber, was die Qualitat und Effizienz des Gebaudebetriebs haufig negativ beeinflusst. Betriebsdaten, die mittels der Gebaudeautomation abrufbar sind, enthalten einen umfangreichen Informationsgehalt, um Probleme in der Betriebsfuhrung von Gebauden und Anlagen zu identifizieren. Dafur sind keine zusatzlichen Hardwareinstallationen und somit Kosten notwendig. Fur die Analyse von Betriebsdaten eignen sich Big Data Technologien. Diese zu etablieren stellt jedoch einen grosen initialen Aufwand dar. Im Rahmen des Forschungsprojektes wird daher ein algorithmischer Big Data Baukasten als informationstechnologisches Rahmenwerk entwickelt, mit dessen Hilfe sich verschiedene Fragestellungen rund um die Analyse von Betriebsdaten effizient beantworten lassen. Um Prozesse uberhaupt handhabbar zu gestalten wurde dieser Baukasten nach dem Teile-und-herrsche-Prinzip entwickelt. Hiermit lassen sich einerseits individuelle Losungen umsetzen, die sich durch Modularitat, Wiederverwendbarkeit und Kombinierbarkeit auszeichnen. Andererseits ist es auch moglich komplexe Analyseszenarien umzusetzen und zu beherrschen. Die Elemente des Baukastens fokussieren dabei auf Datenkonnektivitat, Datenaufbereitung und Vorverarbeitung sowie Datenanalyse und Ergebnisbewertung. Fur die Entwicklung wurden reale sowie virtuelle Datenquellen verwendet. Der Vorteil von virtuellen Datenquellen ist hierbei die Moglichkeit mittels dynamischer Gebaudesimulationsmodelle eine Bandbreite unterschiedlichster Merkmale und Situationen zu erzeugen, die sich in den synthetisch erzeugten Betriebsdaten widerspiegeln. Die Anwendung der Verfahren erfolgt zusatzlich auf Basis von realen Betriebsdaten, die uber die Gebaudeautomation von zwei grosen Nicht-Wohngebauden gewonnen wurden. Die Anwendung des Big Data Baukastens wurde im Rahmen des Forschungsprojektes in zahlreichen Experimenten demonstriert. Neben den wichtigsten Grundlagen und dem Prozess zur Umsetzung von Big Data Analysen, sollen einige Anwendungsbeispiele aus den Bereichen Datenaufbereitung, Datenklassifikation, Merkmalsanalyse und Fehlererkennung im Rahmen dieses Forschungsberichtes vorgestellt werden.