Smart Buildings; What ICT can do?

Transcriptie

1 Smart Buildings; What ICT can do? Leerstoel Housing Quality (assessment of energy policies for residential buildings) Lectoraat Energie & de Gebouwde omgeving Laure Itard

2 Wat is het probleem? Energiebeleidsdoelen worden neit behaald Gebouw(installaties) gebruiken meer energie dan verwacht (tot 30%) Terugverdientijd van maatregelen is hoger dan verwacht Kwaliteit van het binnenklimaat laat vaak te wensen over Er doen zich veel problemen voor tijdens de onderhoud

3 Beschrijving Installaties2020 Hoe kunnen de prestaties van bestaande installaties blijvend verbeterd worden? Techniek Niet-technisch Diagnose systemen Smart regelstrategieën Opleidingen Bedrijfsvoering

4 Energiediagnose-onderzoek

5 Bevindingen tot nu to SURF Grote kenniskloof tussen actoren in de keten Wensen van FM over (GBS) interfaces Hoe monitoring data te ontsluiten Fouten in sensoren of dataverkeer moeten ook gediagnosticeerd worden Diagnostiek kan gebaseerd worden op rules, modellen of historische data Om een diagnose te stellen is veel detective-werk nodig (cases study, data analyse, spooronderzoek ) Behoefte aan een systeemarchitectuur

6 Wensen van FM voor user interface

7

8 Gebruik kennis uit gebouwmodellen voor het vaststellen van de planned consumption Maak een verschil tussen bewoner / Facility Manager / Gebouw Beheerder. Wat zegt een kwh? CO2? visualisatiemethoden Benchmarking, Privacy & Tijdstap

9 Hoe monitoring data te ontsluiten?

10 Feest der erkenning

11 Feest der erkenning Data is vaak afgeschermd, niet beschikbaar voor de eigenaar, niet leesbaar, niet overdraagbaar behoefte aan open protocols en duidelijkheid in contracten Wie is de eigenaar van de data? Privacy (by design) Traceren van sensoren en hun locatie is moeilijk en tijdrovend Behoefte aan precieze en dynamische documentatie (BIM?) Firewalls

12 Zijn de metingen te vertrouwen? SENSORFOUTEN MOETEN OOK GEDETECTEERD WORDEN Sensoren zijn de ruggengraat van het diagnose system Aannemen dat die correct werken levert meer problemen dan het oplost Sensoren zijn ook de ruggengraat van het regelsystem

13 Ventilatieproblemen in room D2.014 November 2014: klachten over warme en muffe lucht bij aanwezigheid van meer dan 2 mensen CO2 concentratie bleek vaak boven 1000 ppm Historische data: dit was zo sinds juni 2014 Klepstanden worden door de klepregelaar naar de Octalix server gestuurd Er is geen controlemiddel of de data bij de server is aangekomen. Deze klepstanden komen dus niet altijd aan bij de server Het versturen van data van de server naar de regelaars wordt wel gecontroleerd Kortom: de luchtkleppen waren offline Na een software reset van de kleppen, fonctioneerde de ventilatie weer normal (25 November 2014)

14 Diagnostiek kan gebaseerd zijn op: Rules Modellen Historische data Mix

15 Rule-based diagnostiek Kennisregels: Temperaturen in een uit een warmtewisselaar moeten gelijk zijn als geen warmte uitgewisseld wordt. Als niemand aanwezig is en er is 100% ventilatie van buiten CO2inside =CO2 outdoor Makkelijke te begrijpen, effectief maar casespecific en vaak suboptimaal

16 Diagnostiek gebaseerd op modellen Modellen: Grey-box model : Een eenvoudig (gebouw) model wordt gebruikt om het thermisch gedrag te voorspellen(predictive control) Modellen kunnen zelf-lerend zijn. Virtuele testen zijn mogelijk (optimalisatie), maar calibratie en training kost erg veel tijd. Real time gebruik is lastig

17 Diagnostiek gebaseerd op historische data Historische data Training van modellen Statistiek & pattern recognitions (FP7, knowholem) Diagnostiek gebaseerd op trends (bv COP die steeds slechter wordt) Krachtig in combinatie met modellen/rules (expert system), MAAR hoe weten wij hoe optimaal de prestaties in het verleden waren?

18

19 Behoefte aan systeem -architecture van case-specific naar generiek Tijdstap voor data opslag/analyse: kleiner is niet noodzakkelijk beter

20

21 Detectie van symptomen Systeemtheorie energie balans van (sub)systemen Massa en druk balans om meer symptomen te detecteren Extra procesinformatie Rules Historische data Klachten binnenklimaat Inspectieverslagen

22 Diagnostiek Begint met de lijst van symptomsen in systemen en subsystemen Door combinatie van symptomen kan de ziekte (fout) vastgelegd worden Het resultaat is de waarschujijnlijkheid van een ziekte Redenering sluit goed aan bij die van experts Combinatie van symptomen: Bayesians Belief Networks (probability)

23 Zoom on a/b systems: virtual experiment Energy balance in a and b are wrong because TT3 is wrong. Can we detect that?

24 Fault can be in all sensors (equal P(5%)) no diagnose is possible Zoom on a/b systems: virtual experiment Energy balance in a and b are wrong because TT3 is wrong. Can we detect that? P(fault)= 5% for all sensors Symptoms: 2 wrong energy balances (a and b).

25 Fault can be in all sensors (equal P(5%)) no diagnose is possible Zoom on a/b systems: virtual experiment Energy balance in a and b are wrong because TT3 is wrong. Can we detect that? P(fault)= 5% for all sensors Symptoms: 2 wrong energy balances (a and b).

26 Zoom on a/b systems: virtual experiment Energy balance in a and b are wrong because TT3 is wrong. Can we detect that? P(fault)= 5% for all sensors P(fout)= 8% P(fout)= 31%

27 Zoom on a/b systems: virtual experiment Energy balance if a and b are wrong because TT3 is wrong. Can we detect that? P(fault)= 5% for all sensors Additionele informatie: COP analyse: P(fout)= 0% P(fout)= 51% P(fout)= 0%

28 Zoom on a/b systems: virtual experiment Energy balance if a and b are wrong because TT3 is wrong. Can we detect that? P(fault)= 5% for all sensors Mass balance condensor P(fout)= 0% P(fout)>90% P(fout)= 0%

29 Stellingen / Discussie Privacy by design is a must. Benchmarking kan alleen op vrijwillige of geaggregeerde basis (welke aggregatieniveau is toelaatbaar?) KWh en absolute waarden begrijpen de meeste mensen niet. User interface moet anders zijn voor Technische beheerders/ FM/ bewoners. Ze moeten betrokken worden bij de ontwikkeling. Historische data zijn niet bruikbaar zonder systeemkennis. ICT heeft altijd een context. De monitoringsysteem moet gemonitord worden.

30 Stellingen/ Discussie Koppeling GBS en FMIS (en BIM) is onontbeerlijk. Door optimalisatie FM proces is veel energie en geld te besparen Er moeten dringend (open) protocollen komen voor data opslag en ontsluiting. Data exchange moet mogelijk zijn Data-eigendom moet contractueel vastgelegd worden. W- en E-installaties kunnen niet meer zonder IT. Kan IT zonder W /E? Wat betekent dat voor onderwijs?