Im neuen Hörsaalgebäude werden viele innovative Technologien eingesetzt. Damit die Verhältnisse der gebäudetechnischen Anlagen sowie der gesamte Energieverbrauch des Gebäudes untergesucht werden können, werden die Messdaten von Web-Server und die vom Autor gemessenen Daten in dieser Arbeit aufbereitet. Hierdurch können mögliche Probleme gefunden sowie Lösungswege diskutiert werden.
Zur Bearbeitung der zahlreichen Messdaten, kommt der Programmierungssprache R zum Einsatz. Für die Datenaufbereitung werden einige Programme erstellt und angewendet. Die erstellten Programme werden danach dokumentiert und im Anhang festgelegt. Die hierdurch gefundenen Messdaten sind in einem Datenbanksystem gespeichert. Die Einrichtung des Datenbanksystems wird durch Postgre SQL realisiert.
Durch R werden Teppich-Diagramme erzeugt. Die Abbildungen ermöglichen uns, einen gemeinsamen Eindruck des Energieverbrauches eines Messpunktes zu bekommen. Daraus ergibt sich der Energieverbrauch der Anlage. Der spezifische Energieverbrauch wird auch ausgerechnet. Dabei werden die Werte mit EnEV verglichen. Daran sieht man, welche Anlage verbessert werden soll. Die Effizienz der AdWP wird auch ausgerechnet und mit dem Wert aus Planung verglichen.
Die Arbeit beschäftigt sich mit der Bewertung des Energieverbrauches des Gebäudes. Der Energieverbrauch von Beleuchtung und AdWP wird untersucht. Die Probleme der Anlagen werden diskutiert und auch untersucht. Daher werden einige Optimierungsmaßnahmen herausgefunden.
Inhaltsverzeichnis
1. Einleitung
1.1. Beschreibung des Gebäudes
1.2. Struktur der Arbeit
2. Theoretische Grundlagen
2.1. Energieeinsparverordnung
2.2. R-Projekt und R-Studio
2.2.1. R-Projekt
2.2.2. R-Studio
2.3. PostgreSQL
2.4. Adsorptionswärmepumpe
2.4.1. Adsorption
2.4.2. Anwendung einer Adsorptionswärmepumpe
2.4.3. Funktionsweise
3. Model Algorithmen
3.1. Datenbank einlesen
3.2. Workspace erzeugen
3.3. Ausplotten
3.4. Betriebszeit
3.5. Wärmemenge
4. Performance des Gebäudes
4.1. Beleuchtung
4.1.1. Anlagenbeschreibung
4.1.2. Energieverbrauch
4.1.2.1. Energieverbrauch Flur
4.1.2.2. Energieverbrauch Büro
4.1.2.3. Energieverbrauch Hörsaal und Planungslabor
4.1.3. Messung
4.1.4. Vergleich mit EnEV
4.1.5. Fazit
4.2. Heizen mit Adsorptionswärmepumpe
4.2.1. Anlagebeschreibung für Adsorptionswärmepumpe und Heiz-/Kühldecke
4.2.2. Energieverbrauch von Erwärmung
4.2.2.1. Energieeffizient der Adsorptionswärmepumpe
4.2.2.1. Energieverbrauch in jeden Heizkreises
4.2.3. Vergleich mit EnEV
4.2.4. Fazit
5. Zusammenfassung und Ausblick
Zielsetzung & Themen
Die Masterarbeit befasst sich mit der energetischen Analyse und Optimierung eines innovativen Hörsaalgebäudes, wobei der Fokus auf dem Energieverbrauch von Beleuchtung sowie der Adsorptionswärmepumpe liegt, um durch Datenvisualisierung und -auswertung Einsparpotenziale zu identifizieren.
- Energetische Bewertung von Gebäudekomponenten mittels R-Projekt
- Aufbereitung und Analyse komplexer Messdaten aus dem Gebäudeautomationssystem
- Vergleich des realen Energieverbrauchs mit EnEV-Planungswerten
- Untersuchung der Effizienz der Adsorptionswärmepumpe
- Entwicklung von Optimierungsmaßnahmen zur Reduzierung des Energieaufwands
Auszug aus dem Buch
3.3. Ausplotten
Im Script „Carpet_Ausplotten“ können die gewünschte Daten als Carpetplot ausplottet und auf dem Computer gespeichert werden. Durch die erzeugten Abbildungen ermöglicht sich, dass der Energieverbrauch des Gebäudes intuitiver gesehen wird. Die Daten werden zuerst umgewandt, damit in jeder Stunde ein Wert steht werden kann. Die arithmetischen Mittelwerte der Daten für jede Stunde werden hier ausgerechnet und genutzt. Eine „for“ Schleife wird genutzt, damit viele Messpunkte in diesem Script bearbeitet werden kann, solange die IP-Nummern im Anfang eingetragen werden. Der Kernbestandteil des Scripts ist die „carpet plot“ Funktion.
Funktionsprinzip: Zuerst wird ein Zeitraum definiert. Die Messdaten, die in diesem Zeitraum stellt, werden abruft und bearbeitet. Dann eine Reihe von Zeitpunkte vom Anfang des Zeitraums bis Ende des Zeitraums wird hergestellt, dabei wird jede Stunde ein Zeitpunkt entsprochen. Danach werden die IP_Adresse der Messpunkte nach Bedarf in ein Objekt eingegeben. Weiterhin wird eine „for“ Schleife gestartet. Die eingegebenen Messpunkte werden nacheinander in der Schleife ausgeführt. In der Schleife werden die Messpunkte weiter verarbeitet. Die Messwerte von den Messpunkten werden umgewandelt, damit gibt es nur ein Wert in jeder Stunde. Die arithmetischen Mittelwerte werden hierfür ausgerechnet. Damit sich auf der Umstellung achtet wird, die Messwerte werden mit der vorigen Reihe von Zeit angepasst. Dabei wird eine Tabelle hergestellt, die enthält die vorige Zeitreihe und die angepasste Messwerte. Danach wird die Funktion „carpet plot“ eine Abbildung für die Tabelle erzeugt.
Zusammenfassung der Kapitel
1. Einleitung: Beschreibt die Motivation und den Kontext der energetischen Gebäudeanalyse sowie die Struktur der Arbeit.
2. Theoretische Grundlagen: Erläutert die Energieeinsparverordnung (EnEV), die Nutzung von R und R-Studio für statistische Analysen, die Datenbankverwaltung mit PostgreSQL und die Funktionsweise von Adsorptionswärmepumpen.
3. Model Algorithmen: Beschreibt die methodische Vorgehensweise bei der Datenaufbereitung, der Anbindung an die Datenbank und der Erstellung von Analysealgorithmen mittels R.
4. Performance des Gebäudes: Analysiert detailliert den Energieverbrauch der Beleuchtung und der Heizanlagen, vergleicht die Ist-Werte mit EnEV-Vorgaben und schlägt Optimierungsmaßnahmen vor.
5. Zusammenfassung und Ausblick: Fasst die Ergebnisse der energetischen Untersuchung zusammen und gibt einen Ausblick auf die zukünftige Entwicklung der Gebäudeautomation.
Schlüsselwörter
Energieverbrauch, Adsorptionswärmepumpe, R-Projekt, Gebäudeautomation, Energieeinsparverordnung, Datenanalyse, Beleuchtung, Heizung, Gebäudeenergieeffizienz, Carpet-Plot, PostgreSQL, Messdaten, Primärenergiebedarf, Gebäudehülle, Betriebskostenoptimierung.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in der Arbeit grundlegend?
Die Arbeit analysiert das energetische Verhalten eines innovativen Hörsaalgebäudes, um durch datengestützte Auswertungen Einsparpotenziale beim Energieverbrauch zu identifizieren.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Die zentralen Felder sind der Energieverbrauch der Beleuchtung sowie der Einsatz und die Effizienz einer Adsorptionswärmepumpe zur Gebäudebeheizung.
Welches Ziel verfolgt die Arbeit?
Primäres Ziel ist es, durch die Analyse der Gebäude-Messdaten mit der Programmiersprache R konkrete Optimierungsvorschläge zur Senkung des Energiebedarfs zu erarbeiten.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Es wird ein datenbasierter Analyseansatz gewählt, bei dem Messdaten über R-Skripte verarbeitet, in einer PostgreSQL-Datenbank gespeichert und visualisiert werden.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil gliedert sich in die Modellierung der Algorithmen zur Datenauswertung sowie die detaillierte Performance-Analyse des Gebäudes in Bezug auf Licht- und Heiztechnik.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Charakteristische Begriffe sind R-Projekt, Energieeffizienz, Adsorptionswärmepumpe, Gebäudeautomation und EnEV-Vergleich.
Warum spielt die Adsorptionswärmepumpe eine zentrale Rolle?
Da sie der primäre Wärmeerzeuger des Gebäudes ist, ist ihre energetische Effizienz entscheidend für die Erreichung der gesetzten Nachhaltigkeitsziele des Lehr- und Laborgebäudes.
Welche Rolle spielt das Programm R bei der Analyse?
R dient als zentrales Werkzeug zur automatisierten Verarbeitung, statistischen Auswertung und grafischen Darstellung (Carpet-Plots) der minutengenauen Messdaten aus der Gebäudeleittechnik.
- Citation du texte
- Xinyu Ji (Auteur), 2014, Energetische Analyse und Optimierung eines innovativen Hörsaalgebäudes, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/417158
