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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.
In dieser Arbeit wurden unterschiedliche Regler für Wohnraumlüftungsanlagen untersucht. Als Bewertungsgrößen wurden die Lüftungswärmeverluste und die kumulierte Grenzwertüberschreitung für CO2 und relative Luftfeuchte verwendet. Dafür wurde in Matlab/Simulink ein Multizonen-Simulationsmodell erstellt. Untersucht wurde ein zentrales, ein dezentrales alternierendes (Pendellüftung) sowie ein nichtalternierendes (Einzelraumlüftung) Lüftungssystem. Jedes der Lüftungssysteme wurde mit konstantem Volumenstrom, einem PI- und einem Fuzzy-Regler (Ausnahme: Pendellüftung) simuliert. Gegenüber einem Lüftungssystem mit konstantem Volumenstrom, kann durch Regelung bei mindestens gleicher Luftqualität der Lüftungswärmeverlust um mindestens ein Drittel reduziert werden.
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.
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.
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.
Die DIN 1946 Teil 6: Lüftung von Wohnungen wurde 2019 novelliert. Konnte nach der bisherigen Norm für eine Nutzungseinheit nur eine Art von Lüftungssystem verwendet werden, ist in der Neuauflage nun auch die Kombination unterschiedlicher Lüftungssysteme in einer Nutzungseinheit zulässig. Bisher stehen hierfür allerding keine Auslegungsgrundlagen zur Verfügung. Die einzelnen Lüftungssysteme können nach Norm ausgelegt werden, jedoch werden hierbei nicht die Wechselwirkungen zwischen den Systemen berücksichtigt.
Solche Auslegungsgrundlagen wurden im vorliegenden Forschungsprojekt erarbeitet. Da die Effektivität und die Akzeptanz von Wohnungslüftungssystemen von vielen Faktoren abhängig sind, wurden neben den lüftungstechnischen Leistungskriterien, wie Luftqualität und Lüftungswärmeverluste, auch noch weitere Aspekte betrachtet. Für die Bewertung der Lüftungskonzepte wurde sowohl eine Analyse der Gesamtkosten für einen Zeitraum von 30 Jahren als auch eine Bewertung der thermischen Behaglichkeit durchgeführt. In einer Nutzerakzeptanzstudie wurden die Akzeptanz der Nutzer von unterschiedlichen Lüftungssystem, als auch das allgemein verfügbare Wissen über Wohnungslüftung ermittelt.
Für die Untersuchung der Lüftungseigenschaften und der Wechselwirkungen der unterschiedlichen Lüftungssysteme untereinander wurden sowohl ein Multizonen-, als auch ein zonales Simulationsmodell mithilfe von Messergebnissen validiert. Diese Messungen wurden in der Forschungswohnung an der Technischen Hochschule Rosenheim durchgeführt. Mit den Simulationsmodellen wurde mit einer Jahressimulation das Verhalten der Lüftungssysteme für drei verschiedene Grundrisse ermittelt und mit zuvor festgelegten Kriterien das Lüftungsverhalten bzgl. Luftqualität und Energieeffizient bewertet. Es konnten so Dimensionierungsempfehlungen für überlagerte Lüftungskonzepte erarbeitet werden. Zusätzlich wurden die in Deutschland üblicherweise verwendeten Lüftungskonzepte anhand von weiteren Kriterien bewertet.
Besonders einfache Lüftungssysteme sind heute vor allem in der Sanierung wichtig. In einer Vielzahl von Messreihen hat sich gezeigt, dass das System der zentralen Zulufteinbringung mit Verteilung über aktive Überströmer im Hinblick auf den Schadstoffaufbau und der sich einstellenden Luftqualität ausreichend funktioniert.
Effiziente Lüftungssysteme zur Sicherstellung guter Luftqualität sind für energieeffiziente Gebäude essentiell. Ein Hemmnis für den Einsatz stellen insbesondere in der Sanierung die nach wie vor hohen Kosten dar. In mehreren Projekten [Schiantarelli 2015] [Sibille et al. 2013] wurde bisher versucht, vereinfachte Systeme zu entwickeln [Sibille, Pfluger 2016] [Huber 2013]. In diesem Forschungsprojekt wurde die Idee einer technisch einfachen und möglichst kanalfreien Belüftungsmöglichkeit mithilfe von aktiven Überströmern untersucht. Dabei wird die Zuluft nur zentral in der Mischzone der Wohnung (Flur, offenes Wohnzimmer) eingebracht. Die Abluft wird konventionell erfasst. Dadurch kann auf ein Zuluftkanalnetz verzichtet werden. Der aktive Überströmer ist dabei in die Zwischenwand bzw. im Türsturz des Anforderungsraumes (z.B. Schlafzimmer) eingebaut. Er besteht aus einem Axiallüfter mit einem Durchmesser von 120 mm, der (bei geschlossener Tür) die Luft aus der Mischzone in das angrenzende Schlafzimmer fördert.
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