SONDE - Supervision und Optimierung neuer Gebäude aus Daten Exploration

Abstract

Durch moderne Gebäudeleittechnik werden für komplexe Gebäude oft tausende Datenpunkte in hoher zeitlicher Auflösung erfasst. Dies führt zu sehr großen Datenmengen, die bereits nach wenigen Jahren im Terabyte-Bereich liegen, nicht mehr komplett in Hauptspeicher üblicher Rechner eingelesen werden können und damit zu sog. Big Data zählen. Auf der anderen Seite existieren heute für Gebäude immer häufiger Modelle, die aufgrund ihrer Anwendungsgebiete sehr unterschiedliche Abstraktions- und Komplexitätsgrade sowie Genauigkeitsanforderungen haben. Die Standardisierung durch sog. Building Information Models (BIM) führt zu einem - vom Umfang im Vergleich zu den Messdaten - wesentlich kleineren Strom der Modelldaten. Dieser ist aber ebenso zeitlichen Änderungen unterworfen, wie die Messdaten, wenn auch mit Zeitkonstanten in anderen Größenordnungen. Die Überwachung der Gebäudebetriebsdaten erfolgt in Leitwarten, die immer häufiger nicht in dem zu überwachenden Gebäudekomplex selbst lokalisiert sind, sondern an zentralen Stellen. Ein solches Data Center kann für die Überwachung von Hunderten von Gebäuden zuständig sein. Der Aufbau solcher Zentren ist eine technische Herausforderung, nicht zuletzt aufgrund der Anforderungen an Safety und Security. Sind diese technischen Voraussetzungen zur sicheren Übertragung und Speicherung der Daten geschaffen, so stellen die Überwachungs- und Optimierungsaufgaben selbst komplexe Probleme dar, die mit manuellen Bedieneingriffen i.d.R. nicht langfristig zufriedenstellend gelöst werden können. Daraus ergeben sich wichtige angewandte Forschungsfragen, wie beide Datenströme der Modell- und Messdaten in zentralen Leitwarten zur automatisierten Überwachung und Optimierung genutzt werden können.

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