Enhanced M-Bus Metering with Microprocessor Control Units for Building Energy Monitoring

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1 Enhanced M-Bus Metering with Microprocessor Control Units for Building Energy Monitoring Leistungsfähige M-BUS Messungen mit Mikroprozessor Control Units für das energetische Gebäudemonitoring Presenting Author Thomas David Lemmerz Corresponding Author Caroline Christine Lorz

2 Projektkontext Energetisches Monitoring Effizienzhäuser Plus im Altbau Fotostrecke (Quelle und Copyright e3d): Pf vor Sanierung, Zeilenbebauungen Pf 4+6 und Pf kurz nach Fertigstellung Auftrag zum Energetischen Monitoring der Pilotprojekte Effizienzhaus Plus im Altbau Pfuhler Str. 4+6 (Mitte) Pfuhler Str in Neu-Ulm (rechts) Baubeginn / Sanierungsarbeiten: 2013 Monitoringstart: 05/2016 Monitoringzeitraum: 24 Monate Bauherr: NUWOG Wohungsgesellschaft der Stadt Neu-Ulm GmbH Weiter Informationen online:

3 Überblick Projektspezifischer Umfang und Aufgaben des Monitoring 3

4 Bestehendes Monitoringsystem (M-Bus) Kritikpunkte Projektspezifische Randbedingungen: Keine aufwendige Serverstruktur vor-ort (Vergabekriterium) Webfähiges Datenlogger-System Minütliche Messdaten für Anforderungen aus dem EM (Energiemonitoring) und TM (Technisches Anlagenmonitoring nach VDI 6041)* M-BUS basierte Messtechnik (Messnetz) ausreichend lokale Speicherkapazität *Taktung der Wärmepumpe, Nutzerverhalten wie Fensteröffnungen, Zapfungsprofile etc. sind nur durch minütliche Messwerterfassung gut auflösbar. 4

5 Nachteile des Bestandsystems und Optimierungsstrategie bei der seriellen Datenübertragung (I/II) Geringe Datensicherheit Minimale Datenintegrität (Ringspeicherkapazität erlaubt begrenzte Datenvorhaltung) Nachverfolgbare Datenkonsistenz (erst über nachgelagerte RWTH Serverstruktur überprüfbar) (M-Bus-fähige Datenlogger auf dem Markt kostenintensive Investition) CRITICAL BOTTLENECK serieller Schnittstellen (M-Bus): Abfragedauer im Verhältnis zur Datenübertragungsgeschwindigkeit Baudrate im Verhältnis zum gewünschten Messintervall Datenpunktspezifische Abfrage der M-Bus Zähler je nach Anforderung, Tarifierung und Zählerart 5

6 Nachteile des Bestandsystems und Optimierungsstrategie bei der seriellen Datenübertragung (II/II) Je nach Informationsgehalt und Anzahl der Datenpunkte im Datentelegramm ist eine erhebliche Reduzierung des Datenvolumens und der Datenübertragungsgeschwindigkeit möglich! Einsparpotential kann mit Programmiermehraufwand ausgeschöpft werden! mehr Datenpunkte / Zähler pro Pegelwandler bei gleichem Messintervall Voraussetzung dafür sind leistungsfähige Zähler bzw. Smart Meter, mit gut umgesetzter M-Bus- Architektur ** ** 6

7 AMSEL Automated Monitoring System for Energy Logging (1) Software Python-Module M-BUS LIBRARY libmbus DBMS PostgreSQL PHP-DB-VERWALTUNG adminer bottle (micro web framework) pyscopg2 (PostgreSQL) ConfigObj (config file parser) python-mbus (wrapper for libmbus) pygal (SVG charting library) flup (WSGI gateway) e3d (2) WEBSERVER lighttpd python Crontab (Crontab API) e3d Einplatinencomputer Banana Pi Router I (1) Pegelwandler M-Bus (2) Serielle Schnittstelle (RS 232) Anbindung Energiezähler (3) (3) e3d 7

8 AMSEL - Zusammenfassung der implementierte Funktionen Automatische Abfrage Energiezähler Unterschiedliche Abfrageintervalle Hinzufügen neuer Zähler Intuitive Auswahl der Messwerte Automatische Konfiguration M-Bus-Zähler e3d Automatische Suche nach Slaves Test der Abfragedauer Grafische Darstellung aufgetretener Fehlermeldungen Verschiedene Betriebsmodi Messdatenspeicher (DBMS) Direkter Datenbankzugriff Fernzugriff über SSH Zugänglicher Programmcode Beliebige Hardwareplattform Linux / Python 8

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10 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit. Projektkontakt Dipl.-Ing. (FH) Caroline Christine Lorz M.Eng. Lehrstuhl für Energieeffizientes Bauen E3D Dr.-Ing. habil. Christoph van Treeck Mathieustr Aachen 10