Bachelorarbeit Robert Plümpe

 

Intelligente Modellierung vernetzter Datenstrukturen für Energiesysteme

Visualisierung von Datenpunkten eines Gebäudes in der Graphdatenbank Neo4j Urheberrecht: EBC Visualisierung von Datenpunkten eines Gebäudes in der Graphdatenbank Neo4j

Um zukünftige Klimaziele zu erreichen, werden immer mehr Machine Learning Algorithmen in Gebäudeenergiesystemen zur Senkung des Energieverbrauches angewendet. Diese Algorithmen benötigen in ihrer Entwicklung und Anwendung eine große Menge an strukturierten Daten und semantischen Informationen von Gebäudeenergiesystemen. Um diese Daten zu erfassen und für weitere Anwendungen zu Verfügung zu stellen, werden sogenannte Kontext-Informationssysteme entwickelt. Es gibt bereits Datenbanken, die Kontext-Informationen abspeichern und semantische Interoperabilität durch die Verwendung von Ontologien bieten, sowie Anwendungen, welche die Abfrage von Informationen aus verschiedenen Quellen erleichtern und damit den Datenaustausch erhöhen. Eine Kombination dieser Anwendungen und Datenbanken wurde bereits in einem Ansatz von Li et al. [2018] vorgeschlagen.

Ziel dieser Arbeit ist es, die Methodik von Li et al. [2018] anzuwenden. Dazu wurde mit Hilfe von Python und der Graphdatenbank Neo4j ein Kontext-Informationssystem erstellt, das auf einem Property-Graphen-Modell aufbaut. Dabei wurden Teile der Ontologien Brick und SAREF4BLDG verwendet sowie der BUDO-Schlüssel, der sich als nützliches Tool erwiesen hat zur Initialisierung des Kontext-Informationssystems. Die in dieser Arbeit vorgestellten Methoden zur Initialisierung eines Kontext- Informationssystems werden an den Datenpunkten des E.ON ERC Hauptgebäudes getestet. Zusätzlich wird mit Hilfe des TICC-Algorithmus gezeigt, wie andere Anwendungen auf das Kontext-Informationssystem zugreifen können, um Daten hinzuzufügen oder abzurufen. Darüber hinaus werden externe Kontext-Lieferanten in Form einer Zeitreihendatenbank in das Kontext-nformationssystem eingebunden.

Insgesamt hat es sich als sinnvoll erwiesen, ein Kontext-Informationssystem zu erstellen. Es fehlen jedoch weitere Kontext-Informationen zu der genaueren Struktur des Gebäudeenergiesystems des E.ON ERC Hauptgebäudes, so dass kein größer Nutzen aus diesem Kontext-Informationsmodell gezogen werden kann. Eine Umsetzung mit mehr Kontext-Informationen und in einem größeren Maßstab wird jedoch von zukünftiger Relevanz sein. Da es für die Akzeptanz und Verwendung der Systeme besonders wichtig ist, dass wenig manueller Aufwand bei der Einrichtung betrieben werden muss, sollten weitere Methoden zur automatischen Informationsgewinnung erforscht werden. Außerdem ist es wichtig, zukünftig Ontologien an Property-Graphen-Modelle anzupassen sowie um zusätzliche Geräte, Beziehungen und Attribute zu erweitern, damit eine umfangreiche Verwendung von Kontext-Informationssytemen möglich wird.