AUTOMATISIERUNGSKONZEPTE FÜR PRÄTABS -

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1 AUTOMATISIERUNGSKONZEPTE FÜR PRÄTABS - die selbstlernende, prädiktive TABS Steuerung Prof. Elmar Bollin Geschäftsführender Leiter Institut für Energiesystemtechnik INES Hochschule Offenburg UPONOR 37. Internationaler Uponor Kongress, in St. Christoph

2 Inhaltsübersicht Automatisierung in der TGA Automationskonzepte für TABS Ausgeführte Beispiele

3 Gebäudeautomation: Der Schlüssel zum effizienten Gebäudebetrieb Hochschule Offenburg University of Applied Sciences

4 Gebäudeautomation Teil der Ingenieurausbildung an der Hochschule Offenburg Nichtwohngebäude haben digitale Gebäudeautomation DDC mit dazugehöriger Leittechnik mit als Standard DDC stellt einen Automationsverbund zwischen den TGA Gewerken her Diese kommunikative Automationstechnik ermöglicht neue erweiterte Betriebswerkzeuge

5 Id GA - intelligente dynamische Gebäudeautomation Gebäudeautomation mit erweiterten Funktionen Wetterprognose Id GA Modell Gebäudemodell: Dynamische Simulation Automatische Einbindung von Wetterprognosen Prädiktion des Wärme- und Kältebedarfs Minimierung des Energieeinsatzes Verbesserung des Komforts

6 Prädiktive Verfahren Was wird dazu benötigt? Prognosedaten Wettervorhersage Nutzungspläne Mathematische Modelle Gebäude Energieverteilung» Energiepakete Optimierte Betriebsstrategien Prädiktion sinnvoll bei speicherbehafteten Systemen» Thermisch aktive Bauteilsysteme (TABS)

7 Prädiktive Verfahren Wetterprognosen im Angebot Hochschule Offenburg University of Applied Sciences Mittel- bzw. Summenwertwert des kommenden Tages Außentemperatur Solarstrahlung Empfang Datenbankabfrage per Webservice FTP Download Langwellenfunk

8 Lokale Wetterprognosen Wetterdaten per Langwellenfunksignal Lokal abgestimmte Wetterdaten

9 Schematische Darstellung der Beheizung mit TABS: Mess- und Störgrößen Q heiz

10 TABS Beladesteuerung Steuerung nimmt Wirkung einer Störgröße vorweg Hochschule Offenburg University of Applied Sciences Wettervorhersage Modell Sonneeinstr a,. Nutzung

11 Automatisierungsschema PräTABS am Beispiel TABS-Hydraulik mit Vierleiteranschluss

12 Zielsetzungen der TABS-Steuerung Optimierungsziele Hochschule Offenburg University of Applied Sciences Thermischer Komfort: ISO 7730 und DIN EN bzw. SIA 180 (für Bürogebäude sollte mindestens Kategorie II eingehalten werden) Minimierung des Energieeinsatzes Thermische Energie (Heizen und Kühlen) Elektrische Energie (Antrieb der Umwälzpumpe)

13 PräTABS: Prädiktive selbstlernende TABS Steuerung Wie funktioniert s? Modellbasiert und selbstlernend!? Signalfluss-Diagramm: Inputs Innovation! Outputs 2. April 2015 Martin Schmelas 13

14 Automatisierungsschema PräTABS am Beispiel TABS-Hydraulik mit Vierleiteranschluss Heizen-Vorlauf Kühlen-Vorlauf HV V Ro Raum oberhalb R Q ZH Kühlen-Rücklauf Heizen-Rücklauf Regler Q mc Q mc,ist Q mc,soll Q mc HR G pred, pred Freigabe AMLR/ PräTABS G hist, hist, Kalender TABS-Koeff

15 Automatisierungskonzept : GA als offenes System B-CON Die Systemarchitektur von Iconag Applikationsschicht B-CON, Programmmodule und PlugIn s Programmmodule Editorschicht LabVIEW TM Ausführungsschicht LabVIEW B-CON (Funktionen) B-CON Integrierte Logik zur Ansteuerung TABS Editor Systemsteuerung Treiberschicht OPC direkt Client BACnet Seriell TABS TCP/IP UDP Windows API

16 PräTABS Strukturierung/Programmierung in LabVIEW AMLR Algorithmus als Strukturdiagramm INES Kompetenzen 16

17 B-CON BACnet Funktionsbibliothek Integration der TABS Funktion direkt in B-CON Hochschule Offenburg University of Applied Sciences PräTABS Schnittstelle zu unterlagerten BACnet Systemen in dieser Bibliothek bereits enthalten PräTABS als einzelnes Objekt-TAG

18 B-CON und TABS koppeln TABS als LabVIEW Funktion in B-CON Hochschule Offenburg University of Applied Sciences Wetter Prognosen kommen z.b. von B-CON Wetterdienst Stelleingriffe in die Gebäudeautomation über B-CON PräTABS Historische Daten aus Datenbankabfragen

19 Grenzenlose Integration dank OPC und BACnet Offenes Integrationskonzept Hochschule Offenburg University of Applied Sciences B-CON Leittechniksoftware Eine Software für alle Gewerke OPC-Client BACnet seriell OPC-Server BACnet M-BUS 1 n Feldgeräte ESPA Applikation Kommunikation Treiberebene Automatisierungshersteller liefern Feldgeräte mit BACnet Schnittstelle bzw. einen OPC- Server zu deren proprietären Systemprotokollen: Siemens Kieback & Peter Sauter Johnson Controls SAIA Honeywell WAGO

20 Simulationsbasiertes Verfahren für TABS BMBF Vorhaben Klima 2: Demoprojekt Electror Stuttgart Hochschule Offenburg University of Applied Sciences Bürogebäude Elektror Airsystems, Stuttgart Ostfildern

21 Automatisierungskonzept Projekt Elektror B-CON mit OPC Client mit Wetterprognose per Webservice Hochschule Offenburg University of Applied Sciences LabVIEW Wetterdaten Meteocontrol Webservice XML Iconag B-CON mit MLR OPC Client OPC Server Saia SPS

22 Was benötigt hier der prädiktive Steueralgorithmus Daten und Modelle! Wettervorhersagen (Außentemperatur solare Einstrahlung) Historische Daten (thermische Energie der TABS und/oder des Sekundärsystems, Außentemperatur, solare Einstrahlung) Nutzung: Wann ist ein Arbeitstag, wann ein arbeitsfreier Tag? Aufbau der TABS (aus Konstruktionsplänen) Mathematisches Modell (hier MLR)

23 PEMS Prognoseassistent Wärmebedarf Hochschule Offenburg University of Applied Sciences Wärmebedarfsprognose Gebäude Mathematisches Modell aus historischen Messdaten Energiebedarf für Heizung und Lüftung Tagesmittelwert Außentemperatur Tagesmittelwert der Globalstrahlung o Statistisches Verfahren Multiple Lineare Regression o Modell lernt aus dem realen Betrieb Prognose mit Modell aus Daten der Wetterprognose Wetterprognose Prinzip

24 Math. Methode: Multiple lineare Regression MLR Berechnung von Energiepakete auf Basis zwei unabhängiger Variablen Q: tägliches TABS Energiepaket ϑ PAL,mittel : mittlere Außentemperatur I PGS,mittel : mittlere globale Einstrahlung a, b and c: variabel aus MLR Für jede Zone eine Ebene Für jede Nutzung (Arbeitstag/arbeitsfreier Tag) eine Ebene

25 Stellglied: TABS-Zirkulationspumpe Unterschiedliche Betriebsmodi Hochschule Offenburg University of Applied Sciences a) Dauerbetrieb der Pumpe b) nächtlicher Pumpenbetrieb (Tag-Nacht-Betrieb) c) kontinuierlicher Taktbetrieb der Pumpe d) diskontinuierlicher Taktbetrieb der Pumpe.

26 Messergebnisse Electror Prädiktive gesteuerter Nachtbetrieb Steuerung der Energiemenge durch die Pumpenlaufzeit Temperaturen so niedrig wie möglich Umwälzpumpen nur wenn notwendig Große Differenz Vorlauf-Rücklauf Differenz Vorlauf - Rücklauftemperatur

27 Messergebnisse Elektror Airsystems Vergleich TABS-Betriebsstunden Hochschule Offenburg University of Applied Sciences Konventioneller Dauerbetrieb Prädiktiver Nachtbetrieb

28 Messergebnisse 2009 Elektror Airsystems Betriebstemperaturen und Energieverbrauch Einsparung: 70 % elektrisch 7 % thermisch Hochschule Offenburg University of Applied Sciences

29 Triple-Klimakammer im Labor des INES Dient der TABS Analyse und der Modell-Validierungen Hochschule Offenburg University of Applied Sciences Hauptklimakammer Zwei identische schwere Klimakammern - Hauptklimakammer zur Simulation von Außenbedingungen (-40 C bis 80 C) - Zwei identische schwere Klimakammern (Büroräume) [Contec On (oberflächennahe TABS), Contec (Betonkernaktivierung), Lüftungssystem, Kühlsegel (noch nicht vorhanden), automatisiert mit LabView und MATLAB]

30 PräTABS: Prädiktive selbstlernende TABS Steuerung Wie funktioniert s? Modellbasiert und selbstlernend!? Signalfluss-Diagramm: Inputs Innovation! Outputs 2. April 2015 Martin Schmelas 30

31 Automatisierungskonzept INES Klimakammer Ohne OPC: LabVIEW Programmiersprache von NI PXI Hochschule Offenburg University of Applied Sciences Wetterdaten INES Datenbank PXI von NI Klimakammern

32 Passivseminargebäude E Hochschule Offenburg HSO Demovorhaben: Selbstlernende TABS-Steuerung AMLR/PräTABS Eingebunden in verschiedene Forschungsvorhaben der HSO: Monitoring Nutzerbefragung Vergleich unterschiedlicher TABS-Steuerungen und - Regelungen Zeitplan: Inbetriebnahme: WS 2014/2015 Konventioneller TABS- Betrieb: 2014/2015 AMLR/PräTABS: 2015/2016 MPC-TABS: 2016/2017

33 Im Rahmen der Forschungsvorhaben: Modellierung und Simulation Gebäude E Hochschule Offenburg University of Applied Sciences Einschl. Be-und Entlüftung, interne und externe Wärmequellen Verschattungssysteme Heizen und Kühlen mit TABS (zusätzliche Kühlbalken in PC-Pool) 38 Zonen Davon 14 geregelte Zonen 2. April 2015 Martin Schmelas 33

34 Automatisierungskonzept Gebäude E Iconag B-NODE mit PräTABS kommuniziert via BACnet direkt mit GA Wetterdaten INES Datenbank Siemens Desigo Gebäudeautomation Iconag B-NODE mit PräTABS

35 Monitoring Seminargebäude E Energienetz Hochschule Offenburg 01. Dezember 2014 Treffen zur Einweihung des 35

36 Monitoring Seminargebäude E.. Als Teil des Energienetzes Hochschule Offenburg Hochschule Offenburg University of Applied Sciences 01. Dezember 2014 Siemens Desigo Gebäudeautomation 36

37 Resümee Automatisierungskonzepte für PräTABS PräTABS -Algorithmus lässt sich komfortabel in die Gebäudeautoma-tion integrieren Von Vorteil ist es dabei, wenn ein LabVIEW kompatibles übergeordnetes Leitsystem vorhanden ist. PräTABS -Algorithmus lässt sich problemlos als Objekt in eine Leittechnik auf Labview-Basis integrieren. Via OPC Server oder direkt via BACnet lassen sich Verbindungen zu allen herkömmlichen Automationsgeräten mit offenen und proprietären Bussystemen herstellen. Der PräTABS - bzw. MLR Algorithmus wurde bereits erfolgreich in Gebäuden mit einem LabVIEW kompatiblen Leitsystem erprobt! Die kommenden Monate bringen neue Erkenntnisse zur Praxis von PräTABS. 37

38 Weitere Informationen INES INES Kompetenzen 38