TY - RPRT A1 - Barth, Simon A1 - Benecken, Gerd A1 - Betz, Andreas A1 - Binninger, Karsten A1 - Graule, Verena A1 - Hack, Andreas A1 - Haegele, Rainer A1 - Hartmann, Markus A1 - Hauck-Bauer, Eva A1 - Haut, Sandra A1 - Jäger, Johannes A1 - Kagerl, Andreas A1 - Karlinger, Peter A1 - Konle, Elke A1 - Köster, Heinrich A1 - Krause, Harald A1 - Krommes, Sandra A1 - Meissner, Thomas A1 - Michanickl, Andreas A1 - Sandor, Viktor A1 - Schanda, Ulrich A1 - Schemme, Michael A1 - Sebald, Daniela A1 - Spindler, Uli A1 - Stauss, Kilian A1 - Strobl, Thomas A1 - Sussmann, Monika A1 - Versen, Martin A1 - Voit, Johann A1 - Wambsganß, Mathias A1 - Wellisch, Ulrich A1 - Zauner, Johannes T1 - Forschungsbericht 2015 N2 - Mit dem jährlich erscheinenden Forschungsbericht möchte die Hochschule Rosenheim einen Einblick in ihre vielfältigen Projekte und Aktivitäten der angewandten Forschung und Entwicklung geben. Im Forschungsbericht 2015 wird über Vorhaben im Jahr 2015 berichtet. T3 - Schriftenreihen - Forschungsbericht - 4 KW - Forschung Y1 - 2016 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:861-opus4-12304 ER - TY - RPRT A1 - Bauer, Lucia A1 - Benecken, Gerd A1 - Bücker, Dominikus A1 - Buff, Alexander A1 - Carlton, Katrina A1 - Feldmeier, Franz A1 - Flatscher, Simon A1 - Hack, Andreas A1 - Halt, Manfred A1 - Jell, Peter A1 - Köster, Heinrich A1 - Kucich, Martin A1 - Manzinger, Franziska A1 - Mecking, Simon A1 - Paus, Inger A1 - Rex, Steffen A1 - Schanda, Ulrich A1 - Schreyer, Manuela A1 - Spindler, Uli A1 - Stadler, Constanze A1 - Stahnke, Svenja A1 - Stiegler, Gertrud A1 - Walser, Georg A1 - Wambsganß, Mathias A1 - Wellisch, Ulrich T1 - Forschungsbericht 2014 N2 - Mit dem jährlich erscheinenden Forschungsbericht möchte die Hochschule Rosenheim einen Einblick in ihre vielfältigen Projekte und Aktivitäten der angewandten Forschung und Entwicklung geben. Im Forschungsbericht 2014 wird über Vorhaben im Jahr 2014 berichtet. T3 - Schriftenreihen - Forschungsbericht - 3 KW - Forschung Y1 - 2015 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:861-opus4-12317 ER - TY - GEN A1 - Spindler, Uli ED - Physik-Department TU München, T1 - Diplomarbeit: Betrieb einer Kompressionskältemaschine mit integriertem Absorptionskreis KW - Kompressionskältemaschine KW - integrierter Absorptionskreis Y1 - 1990 ER - TY - RPRT A1 - Spindler, Uli A1 - Wambsganß, Mathias A1 - Kagerl, Andreas A1 - Zauner, Johannes A1 - Schakib-Ekbatan, Karin T1 - Abschlussbericht: Monitoring eines Niedrigst-Energie-Hotels in der Sanierung - Teilvorhaben: Messung und wissenschaftliche Analyse N2 - Im vom BMWi geförderten Forschungsprojekt Niedrigst-Energie-Hotel wurde ein Bestandsgebäude mithilfe eines umfassenden Sanierungskonzeptes zu einem energiesparenden Nur-Strom-Gebäude entwickelt. Eine höchst wärmegedämmte Hülle, komplett neue Anlagentechnik und intelligente Verknüpfung der Anlagenteile versprechen niedrigen Energiebedarf bei gleichzeitig hohem Komfort. Doch mit steigender Komplexität der Anlagen steigt auch das Risiko, dass Bestandteile nicht optimal zusammenarbeiten oder sich sogar gegenseitig negativ beeinflussen. Beim energetischen Monitoring werden diese Anlagen und ihre Bestandteile überwacht und deren Energieströme gemessen. Dieses Wissen erlaubt schließlich die detaillierte Bewertung des innovativen Energiekonzepts in der Anwendung und in gewissem Umfang auch die Optimierung der Anlagen. Zur Auswertung der umfangreichen Datensätze wird das am Karlsruher Institut für Technologie (Fachgebiet Bauphysik & Technischer Ausbau) entwickelte Werkzeug MoniSoft verwendet. Durch die plattformunabhängige Software werden das Monitoring und die Betriebsanalyse vereinfacht. Seit 2013 wird die Software an der Hochschule Rosenheim maßgeblich mit weiterentwickelt. Projektziele - Durch das energetische Monitoring können folgende Ziele erreicht werden: Beurteilung des Betriebs der komplexen Gebäudetechnik unter realen Bedingungen, Vergleich der Messergebnisse mit den Erwartungen der Planer, Erarbeitung von Optimierungsmöglichkeiten in der Gebäudetechnik KW - Sanierung KW - Energieeffizienz KW - energetisches Monitoring KW - Nur-Strom-Gebäude Y1 - 2017 ER - TY - RPRT A1 - Wambsganß, Mathias A1 - Hack, Andreas A1 - Spindler, Uli T1 - Abschlussbericht: Plus-Energie-Kinderhaus Höhenkirchen-Siegertsbrunn, Teilprojekt der Hochschule Rosenheim: Monitoring N2 - Ziel der Gemeinde Höhenkirchen-Siegertsbrunn war es, ein Kinderhaus (Kindergarten, Hort und Kinderkrippe) zu errichten, das in der Jahresbilanz mehr Energie erzeugt als es selbst verbraucht (Plus-Energie-Gebäude). Im Rahmen eines durch das BMWi geförderten Forschungsprojekts wurde das Vorhaben wissenschaftlich begleitet. Die Hochschule Rosenheim begleitete das Vorhaben messtechnisch mit dem Ziel der Betriebsoptimierung und der nachvollziehbaren Validierung der angestrebten Ziele. Zur Auswertung der umfangreichen Datensätze wurde das am Karlsruher Institut für Technologie (Fachgebiet Bauphysik & Technischer Ausbau) entwickelte Werkzeug MoniSoft verwendet. Durch die plattformunabhängige Software werden das Monitoring und die Betriebsanalyse vereinfacht. Seit 2013 wird die Software an der Hochschule Rosenheim maßgeblich mit weiterentwickelt. KW - Energieeffizienz KW - Gebäudehülle KW - energetisches Monitoring KW - Neubau Y1 - 2016 ER - TY - CHAP A1 - Hack, Andreas A1 - Wambsganß, Mathias A1 - Spindler, Uli T1 - Plus-Energie-Kinderhaus in Höhenkirchen-Siegertsbrunn – Vorbild für eine neue Generation T2 - OTTI Energieeffizienzhaus Fachforum, 14. - 15.07.2015, Hamburg KW - Energieeffizienz KW - Gebäudehüllen KW - Architektur Y1 - 2015 ER - TY - RPRT A1 - Wambsganß, Mathias A1 - Spindler, Uli A1 - Alscher, Florian A1 - Botsch, Rafael A1 - Hauck-Bauer, Eva A1 - Kerschberger, Alfred T1 - Abschlussbericht: Monitoring - Eine Militärbrache auf dem Weg zur Nullenergiestadt N2 - In einem beispielhaften Pilotprojekt wird das ehemalige Kasernengelände bei Bad Aibling zur "Nullenergiestadt" saniert und modernisiert. Dabei beschäftigt sich das Projekt mit Fragen des energieeffizienten Bauens in Bestand und Neubau, sowie mit der ganzheitlichen Betrachtung von Gebäuden im Verbund zu Siedlungen, Kommunen und Städten. Im Rahmen eines durch das BMWi geförderten Forschungsprojekts wird das Vorhaben wissenschaftlich begleitet. Die Hochschule Rosenheim übernimmt im Projekt das energetische Monitoring und dessen Auswertung. Neben dem Monitoring der Einzelgebäude ist dabei ein wesentlicher Bestandteil die Betrachtung eines niedrigtemperierten Nahwärmenetzes, das im Sommer ausschließlich über große Solarthermieflächen gespeist wird. In diesem Low-Ex-Ansatz sind auch Innovationen wie die "Fassadenheizung", die Untersuchung dezentraler vs. zentraler Lüftungsanlagen in der Gebäudesanierung und die Planung höchst energieeffizienter Gebäude ein Thema. KW - Energieeffizienz KW - Quartiersplanung KW - Nahwärme KW - Monitoring Y1 - 2015 ER - TY - CHAP A1 - Spindler, Uli A1 - Bangheri, Andreas T1 - Gas-Absorptionswärmepumpe für Hausheizungen T2 - Tagungsbericht der 1. Osnabrücker Energie- und Umwelttagung, Osnabrück, 11. Apr. 1997 KW - Energieeffizienz KW - Wärmepumpen KW - Gas-Absorption Y1 - 1997 ER - TY - JOUR A1 - Spindler, Uli T1 - Absorption Heat Pump for Home Retrofit JF - IEA Heat Pump Center Newsletter KW - Heat pump KW - Home retrofit Y1 - 1997 IS - 1/97 ER - TY - CHAP A1 - Spindler, Uli A1 - Ziegler, Felix A1 - Alefeld, Götz T1 - Wärme-Kälte-Kopplung mit einer Kompressions-Absorptions-Wärmepumpe: Betriebserfahrungen und Einsatzmöglichkeiten T2 - Tagungsbericht der Deutschen Kälte-Klima-Tagung 1994, Bonn, 16.-18. November 1994 KW - Wärmepumpen KW - Wärme-Kälte-Kopplung Y1 - 1994 ER - TY - JOUR A1 - Ziegler, Felix A1 - Spindler, Uli T1 - An ammonia refrigerator with an absorption circuit as economizer JF - International Journal of Refrigeration KW - Refrigeration KW - absorption circuit Y1 - 1993 IS - 7/93 SP - 230 EP - 239 ER - TY - JOUR A1 - Kim, K. A1 - Spindler, Uli A1 - Jung, Dieter A1 - Radermacher, Reinhard T1 - R22/R152a Mixtures and Cyclopropane (RC270) as Substitutes for R12 in Single-Evaporator Refrigerators: Simulation and Experiments JF - ASHRAE Trans KW - Single-Evaporator Refrigerators KW - Cyclopropane KW - R22/R152a Mixtures KW - Substitutes for R12 Y1 - 1993 IS - Vol. 99 ER - TY - JOUR A1 - He, Xiaoming A1 - Spindler, Uli A1 - Jung, Dieter A1 - Radermacher, Reinhard T1 - Investigation of R-22/R-142b Mixture as a Substitute for R-12 in Single-Evaporator Domestic Refrigerators JF - ASHRAE Transactions KW - Single-Evaporator Domestic Refrigerators KW - R-22/R-142b Mixture KW - Substitute for R-12 Y1 - 1992 IS - Vol. 98 ER - TY - CHAP A1 - Hanfstaengl, Lucia A1 - Parzinger, Michael A1 - Wirnsberger, Markus A1 - Spindler, Uli A1 - Wellisch, Ulrich T1 - Identifying The Presence Of People In A Room Based On Machine Learning Techniques Using Data Of Room Control Systems T2 - IEA EBC Annex 71: Building energy performance assessment based on in-situ measurements, 6th expert meeting, April 08.-10. 2019 - Bilbao, ES N2 - When monitoring the energy performance of buildings, it may be of interest to identify the occupation periods of people in the room due to their possible impact on the energy balance. In order to be able to carry out a comprehensive energy assessment of the system and building, it is necessary to be able to classify user influence during the evaluation. This thesis investigates how the presence of people in a room can be determined cost-effectively and with little additional effort. The aim is to determine which sensors of a room control system provide sufficiently reliable data. The presence of 1-2 persons was examined on a test facility of the Technical University Rosenheim. The air-, mean radiation- and surface-temperatures, the air humidity as well as the CO2 and VOC concentrations were measured. For the analysis, a method of supervised machine and statistical learning, random forest, is used. The smallest model error detected in predicting the presence of 1 or 2 persons from CO2 sensor data is 1.43%. The error rates are low for all tested models if time-dynamic effects are used as predictors and the data is processed in a so-called time period form. Additionally, the ways in which this data should ideally be made available for future measurements and processed to facilitate analysis with machine and statistical learning techniques have been investigated. A further goal is to apply the models developed on measurement series in laboratory environments to real rooms and to assess the transferability of these models. KW - occupancy KW - supervised machine and statistical learning KW - random forest Y1 - 2019 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:861-opus4-14077 SP - 1 EP - 7 ER - TY - JOUR A1 - Hagedorn, Gregor A1 - Loew, Thomas A1 - Seneviratne, Sonia I. A1 - Lucht, Wolfgang A1 - Beck, Marie-Luise A1 - Hesse, Janina A1 - Knutti, Reto A1 - Quaschning, Volker A1 - Schleimer, Jan-Hendrik A1 - Mattauch, Linus A1 - Breyer, Christian A1 - Hübener, Heike A1 - Kirchengast, Gottfried A1 - Chodura, Alice A1 - Clausen, Jens A1 - Creutzig, Felix A1 - Darbi, Marianne A1 - Daub, Claus-Heinrich A1 - Ekardt, Felix A1 - Göpel, Maja A1 - Hardt, Judith N. A1 - Hertin, Julia A1 - Hickler, Thomas A1 - Köhncke, Arnulf A1 - Köster, Stephan A1 - Krohmer, Julia A1 - Kromp-Kolb, Helga A1 - Leinfelder, Reinhold A1 - Mederake, Linda A1 - Neuhaus, Michael A1 - Rahmstorf, Stefan A1 - Schmidt, Christine A1 - Schneider, Christoph A1 - Schneider, Gerhard A1 - Seppelt, Ralf A1 - Spindler, Uli A1 - Springmann, Marco A1 - Staab, Katharina A1 - Stocker, Thomas F. A1 - Steininger, Karl A1 - von Hirschhausen, Eckart A1 - Winter, Susanne A1 - Wittau, Martin A1 - Zens, Josef T1 - The concerns of the young protesters are justified: A statement by Scientists for Future concerning the protests for more climate protection JF - GAIA - Ecological Perspectives for Science and Society N2 - In March 2019, German-speaking scientists and scholars calling themselves Scientists for Future, published a statement in support of the youth protesters in Germany, Austria, and Switzerland (Fridays for Future, Klimastreik/Climate Strike), verifying the scientific evidence that the youth protestors refer to. In this article, they provide the full text of the statement, including the list of supporting facts (in both English and German) as well as an analysis of the results and impacts of the statement. Furthermore, they reflect on the challenges for scientists and scholars who feel a dual responsibility: on the one hand, to remain independent and politically neutral, and, on the other hand, to inform and warn societies of the dangers that lie ahead. KW - Fridays for Future Y1 - 2019 UR - https://doi.org/10.14512/gaia.28.2.3 VL - 28 IS - 2 SP - 79 EP - 87 ER - TY - CHAP A1 - Hanfstaengl, Lucia A1 - Parzinger, Michael A1 - Spindler, Uli A1 - Wellisch, Ulrich A1 - Wirnsberger, Markus T1 - Identifying occupant presence in a room based on machine learning techniques by measuring indoor air conditions T2 - E3S Web of Conferences, 12th Nordic Symposium on Building Physics (NSB 2020) N2 - Knowing about the presence and number of people in a room can be of interest for precise control of heating, ventilation and air conditioning. To determine the number and presence of occupants cost-effectively, it is of interest to use already existing air condition sensors (temperature, humidity, CO2) of the building automation system. Different approaches and methods for determining presence have attracted attention in recent years. We propose an occupancy detection method based on a method of supervised machine learning. In an experiment, measurement data were recorded in a research apartment with controllable boundary conditions. The presence of people was simulated by artificial injection of water vapour, CO2 and heat dissipation. The variation of the number of artificial users, the duration of presence and the supply air volume flow of the ventilation resulted in a total of 720 combinations. By using artificial users, the boundary conditions were accurately defined, and different presence situations could be measured time-effectively. The data is evaluated with a method of supervised machine learning called random forest. The statistical model can determine precisely the number of people in over 93% of the cases in a disjoint test sample. The experiments took part in the Rosenheim Technical University of Applied Sciences laboratory. KW - occupancy KW - maschine learning KW - random forest Y1 - 2020 UR - https://doi.org/10.1051/e3sconf/202017222005 VL - 172 SP - 22005 ER - TY - RPRT A1 - Gerhards, Christoph A1 - Weber, Urban A1 - Klafka, Peter A1 - Golla, Stefan A1 - Hagedorn, Gregor A1 - Baumann, Franz A1 - Brendel, Heiko A1 - Breyer, Christian A1 - Clausen, Jens A1 - Creutzig, Felix A1 - Daub, Claus-Heinrich A1 - Helgenberger, Sebastian A1 - Hentschel, Karl-Martin A1 - von Hirschhausen, Christian A1 - Jordan, Ulrike A1 - Kemfert, Claudia A1 - Krause, Harald A1 - Linow, Sven A1 - Oei, Pao-Yu A1 - Pehnt, Martin A1 - Pfennig, Andreas A1 - Präger, Fabian A1 - Quaschning, Volker A1 - Schneider, Jens A1 - Spindler, Uli A1 - Stelzer, Volker A1 - Sterner, Michael A1 - Wagener-Lohse, Georg A1 - Weinsziehr, Theresa T1 - Klimaverträgliche Energieversorgung für Deutschland – 16 Orientierungspunkte T1 - Climate-friendly energy supply for Germany — 16 points of orientation T2 - Diskussionsbeiträge der Scientists for Future N2 - Als fairer Beitrag Deutschlands zur Einhaltung der globalen 1,5-Grad-Grenze werden 16 Orientierungspunkte für eine klimaverträgliche Energieversorgung vorgestellt. Es wird davon ausgegangen, dass hierfür die deutschen energiebedingten CO2-Emissio­nen in etwa 15 Jahren weitgehend auf Null sinken müssen. Energieeinsparung hilft, den notwendigen Ausbau von regenerativen Erzeugungskapazitäten zu verringern. Der Verkehrssektor kann ebenso wie die Bereiche Prozess- und Gebäudewärme hier­zu wesentlich beitragen. Die Kernenergie ist mit großen Risiken belastet und kann nicht hinreichend schnell aufgebaut werden. Biomasse in Form von Energie­pflan­zen zu nutzen, ist ineffizient und steht im Konflikt mit anderen Arten der Land­nut­zung. Importe klimaneutral erzeugter Energieträger in sehr großem Umfang er­for­dern extrem große Investitionen im Ausland. Sie sind eine ungesicherte Option auf die Zukunft. Entscheidend ist daher der ausreichend schnelle Ausbau von Photovoltaik (PV) und Wind­kraft in Deutschland. Schätzungsweise kann der Elektrizitätsbedarf im Jahr 2030 z. B. durch den Ausbau auf ca. 350 GW PV und ca. 150 GW Windkraft nahe­zu voll­ständig regenerativ gedeckt werden. Damit ließe sich eine zum großen Teil elek­tri­fizierte Mobilität und Wärmeversorgung betreiben und ein Teil des benö­tig­ten „grü­nen“ Wasserstoffs in Deutschland bereitstellen. Hierfür ist ein jähr­licher Zu­bau von durchschnittlich ca. 30 GW PV und ca. 9 GW Windkraft nötig. Dies ist ca. sechs- (PV) bzw. dreimal (Wind) so hoch wie bisher vorgesehen und verlangt eine ge­sell­schaft­liche Kraftanstrengung. Ein weiter verzögerter Ausbau müsste mit noch deut­lich größeren gesellschaftlichen Anstrengungen für drastische Energieeinspa­run­gen oder Importe erneuerbarer Energie ausgeglichen werden. Insgesamt könnte dies noch deutlich schwieriger zu realisieren sein, als ein ambitionierter Ausbau. Da der Auf­bau der Kapazitäten mehrere Jahre erfordert, ist es möglich nachzusteuern, z. B. wenn erkennbar wird, dass sich ein ausreichend großer globaler Markt für Importe ent­wi­ckelt. Bis dahin ist es aus Verantwortung gegen­über der Zukunft und im Sinne des Pariser Vertrages empfehlenswert, die hier genannten Ausbauziele zu verfol­gen. Grüner, also aus erneuerbaren Energien hergestellter Wasserstoff und daraus abge­lei­tete Syntheseprodukte sind für die Dekarbonisierung von Industrieprozessen, den Flug- und Schiffsverkehr sowie für die Absicherung der Energieversorgung bei Dun­kel­flauten nötig. Ohne die genannten Ausbauziele für Wind und Solar noch drastisch weiter zu erhöhen, stehen diese Produkte für Straßenverkehr und Wärmeversor­gung jedoch nicht in ausreichenden Mengen zur Verfügung. Techniken zum Aus­gleich zwischen Elektrizitätsangebot und -nachfrage sind verfügbar und sollten recht­zeitig auf- bzw. ausgebaut werden. Hierzu gehören: Stromaustausch mit den Nach­barländern, Flexibilisierung des Verbrauchs und Energiespeicherung. Für deren Inte­gration sowie den Ausbau der Netze sollten zügig verbesserte rechtliche Rah­men­bedingungen geschaffen werden. Die Kosten eines klimaverträglichen Energiesystems sind mittel- bis langfristig nicht hö­her als im derzeitigen System. Gleichzeitig entstehen Arbeitsplätze und Export­chan­cen durch Aufbau, Betrieb und Wartung einer regenerativen Energieversorgung in Deutschland und die energetische Gebäudesanierung. Die politischen Rahmenbe­din­gungen entscheiden, ob eine klimaverträgliche Energieversorgung Deutschlands ge­lingt. N2 - As Germany's equitable contribution to meeting the global 1.5-degree limit, 16 points of orientation for a climate-compatible energy supply system are presented. It is assumed that for this to be realized, German energy-related CO2 emissions will have to decline to zero within about 15 years. Energy conservation reduces the need for an expansion of renewable power generation capacities. The transport sector, re­designed industrial processes and building retrofits can significantly contribute to this. Nuclear energy is fraught with major risks. Besides, it cannot be scaled up suf­ficiently quickly. Using biomass as energy crops is inefficient and in conflict with other types of land use. Importing large amounts of carbon-neutral energy requires huge investments abroad. It is an unreliable option for the future. Therefore, the rapid expansion of photovoltaics (PV) and wind power in Germany is cru­cial. It is estimated that the electricity demand in 2030 can almost completely be met by renewables, if the capacities are expanded to about 350 GW of PV and about 150 GW of wind power. This expansion would enable supplying largely electrified mo­bility and heating systems as well as providing part of the required “green” hydro­gen in Germany. An average annual increase of around 30 GW of PV and around 9 GW of wind power will be required. This is about six times (PV) or three times (wind) as much as previously planned and will necessitate a significant societal effort. Delaying this expansion further would have to be compensated by even greater ef­forts in terms of drastic energy savings or imports of renewable energy. Overall, a delayed expansion of renewables would entail more difficulties than an ambitious expansion. Since it takes years to build capacity, it is possible to recalibrate efforts, for example, when it becomes apparent that a sufficiently large global import market is developing. Until then, out of responsibility for the future and in the spirit of the Paris Agreement, it is advisable to pursue the expansion targets outlined here. Green hydrogen (i.e. hydrogen produced from renewable energies) and derived syn­thesis products are necessary for the decarbonization of industrial processes, air trans­port and shipping as well as for securing energy supply for periods when solar and wind power generation is very low. However, without drastically raising the above-mentioned expansion targets for wind and solar even higher, these products will not be available in sufficient quantities for road transport and heat supply. Tech­ni­ques to balance electricity supply and demand are available and should be speedily de­veloped and expanded. These include electricity exchange with neighboring coun­tries, demand management and energy storage. It is advisable to quickly create im­pro­ved legal frameworks, to integrate these technologies, and to expand electricity grids. In the medium to long term, the costs of a climate-compatible energy system are no higher than currently. At the same time, employment and export opportunities are generated in Germany through the development, operation and maintenance of a renewable-based energy system and the energy-efficient retrofitting of buildings. The political framework will determine whether Germany's climate-compatible en­ergy supply system succeeds. KW - Scientists for Future KW - Klimawandel KW - Energiewende Y1 - 2021 UR - https://doi.org/10.5281/zenodo.4409334 VL - 7 SP - 1 EP - 55 ER - TY - JOUR A1 - Parzinger, Michael A1 - Hanfstaengl, Lucia A1 - Sigg, Ferdinand A1 - Spindler, Uli A1 - Wellisch, Ulrich A1 - Wirnsberger, Markus T1 - Residual Analysis of Predictive Modelling Data for Automated Fault Detection in Building’s Heating, Ventilation and Air Conditioning Systems JF - Sustainability N2 - Faults in Heating, Ventilation and Air Conditioning (HVAC) systems affect the energy efficiency of buildings. To date, there rarely exist methods to detect and diagnose faults during the operation of buildings that are both cost-effective and sufficient accurate. This study presents a method that uses artificial intelligence to automate the detection of faults in HVAC systems. The automated fault detection is based on a residual analysis of the predicted total heating power and the actual total heating power using an algorithm that aims to find an optimal decision rule for the determination of faults. The data for this study was provided by a detailed simulation of a residential case study house. A machine learning model and an ARX model predict the building operation. The model for fault detection is trained on a fault-free data set and then tested with a faulty operation. The algorithm for an optimal decision rule uses various statistical tests of residual properties such as the Sign Test, the Turning Point Test, the Box-Pierce Test and the Bartels-Rank Test. The results show that it is possible to predict faults for both known faults and unknown faults. The challenge is to find the optimal algorithm to determine the best decision rules. In the outlook of this study, further methods are presented that aim to solve this challenge. KW - fault detection KW - HVAC KW - residual analysis Y1 - 2020 UR - https://doi.org/10.3390/su12176758 VL - 12 IS - 17 SP - 6758 ER - TY - CHAP A1 - Parzinger, Michael A1 - Wellisch, Ulrich A1 - Hanfstaengl, Lucia A1 - Sigg, Ferdinand A1 - Wirnsberger, Markus A1 - Spindler, Uli T1 - Identifying faults in the building system based on model prediction and residuum analysis T2 - E3S Web of Conferences, 12th Nordic Symposium on Building Physics (NSB 2020) N2 - The energy efficiency of the building HVAC systems can be improved when faults in the running system are known. To this day, there are no cost-efficient, automatic methods that detect faults of the building HVAC systems to a satisfactory degree. This study induces a new method for fault detection that can replace a graphical, user-subjective evaluation of a building data measured on site with an automatic, data-based approach. This method can be a step towards cost-effective monitoring. For this research, the data from a detailed simulation of a residential case study house was used to compare a faultless operation of a building with a faulty operation. We argue that one can detect faults by analysing the properties of residuals of the prediction to the actual data. A machine learning model and an ARX model predict the building operation, and the method employs various statistical tests such as the Sign Test, the Turning Point Test, the Box-Pierce Test and the Bartels-Rank Test. The results show that the amount of data, the type and density of system faults significantly affect the accuracy of the prediction of faults. It became apparent that the challenge is to find a decision rule for the best combination of statistical tests on residuals to predict a fault. KW - fault detection KW - model prediction KW - HVAC KW - residuum analysis Y1 - 2020 UR - https://doi.org/10.1051/e3sconf/202017222001 VL - 172 SP - 22001 ER - TY - JOUR A1 - Parzinger, Michael A1 - Hanfstaengl, Lucia A1 - Sigg, Ferdinand A1 - Spindler, Uli A1 - Wellisch, Ulrich A1 - Wirnsberger, Markus T1 - Comparison of different training data sets from simulation and experimental measurement with artificial users for occupancy detection — Using machine learning methods Random Forest and LASSO JF - Building and Environment N2 - The applications for occupancy detection range from controlling building automation and systems, determining heat transfer coefficients and even assessing the risk of infection in rooms. Studies in the literature use various statistical models, physical models and machine learning techniques to detect occupancy. All these methods require data for training the occupancy detection models. However, data generation is time-consuming and expensive. This study demonstrates the feasibility of using simulated learning data. Using three different data sources, we tested the suitability of different methods for generating learning data. We conducted two experiments in two office spaces with a real user and an artificial user, and we generated a third data set using a building simulation model. In addition, this study compares two different machine learning approaches (Random Forest and LASSO) using environmental parameters. Both machine learning approaches could develop models with a sensitivity of at least 83 % and a specificity of at least 97 % with both training data sets. This work shows that it is possible to determine the presence in rooms using simulated data. The results compared to measured data were just slightly less accurate, and the added value due to the lower effort was considerable KW - Simulated learning data KW - Occupancy detection KW - Random Forest KW - LASSO Y1 - 2022 U6 - https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2022.109313 VL - 223 SP - 109313 ER -