Sporr, A. (2021). Automated HVAC control creation on provisioning and distributing side based on building information modelling and inclusion of renewable energy systems [Dissertation, Technische Universität Wien]. reposiTUm. https://doi.org/10.34726/hss.2021.37264
E302 - Institut für Energietechnik und Thermodynamik
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Date (published):
2021
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Number of Pages:
126
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Keywords:
Building Information Modelling (BIM); Automatisierte Regelstrategieerstellung; HLK Regelung; Moderne Gebäuderegelung
de
Building Information Modelling (BIM); Automated Control Strategy Development; HVAC Control; Advanced Building Controls
en
Abstract:
Im Zuge der Gebäudekonstruktion werden innerhalb kürzester Zeit hohe Beträge investiert. Diese fließen sowohl in die Planung als auch in die nachfolgende Ausführung und die Inbetriebnahmephase. Dabei müssen unterschiedliche Gewerke, wie Architekten, Baumeister, Installateure, Elektriker, etc. zusammenarbeiten und von einem Bauführer koordiniert werden. Die Koordination erfolgt meist über Meetings und Besprechungen. Da die meisten Gewerke ihre fachspezifische Software nutzen, ist eine Kopplung unterschiedlicher Arbeiten schwer möglich und führt unweigerlich zu einer höhere Fehlerquote. Unerkannte Fehler müssen während der Bauphase kostenintensiv kompensiert werden. Um die Fehlerquote zu verringern und die Kommunikation zwischen unterschiedlichen Gewerken zu vereinfachen, wurden in den letzten Jahren Standards für Building Information Modelling entwickelt. Dabei entsteht eine große Dichte an Daten, welche nicht nur für die Gebäudeplanung, sondern auch für die Identifikation von regelungstechnisch relevanten Komponenten genutzt werden kann.Diese Daten werden bereits für unterschiedliche Folgearbeiten genutzt. Darunter fallen primär Planungsoptimierungen im architektonischen Bereich, da die meisten bereits vorhandenen Standards in ebendieser Kategorie am weitesten entwickelt sind. Genutzt werden die Verfahren u.a. zur Optimierung der Raumdimensionierungen und der Raumausrichtungen. Um Regelstrategien für Ventilations- und Heizungsanlagen auf Basis von BIM Modellen zu erstellen, müssen neben den geometrischen Daten weitere Informationen gefiltert und richtig zugewiesen werden. Eine automatisierte Regelstrategieentwicklung sowie notwendige Vorarbeiten sind noch nicht publiziert worden und müssen dementsprechend ebenfalls in dieser Arbeit berücksichtigt werden.In der vorliegenden Arbeit werden unterschiedliche Themenbereiche bearbeitet, um eine vollautomatisierte Regelstrategieentwicklung basierend auf einem BIM Modell zu realisieren. Am Beginn steht die Analyse der BIM Daten. Dabei wurden unterschiedliche Normen analysiert, um diejenige zu identifizieren, welche für die geplanten Anwendungsfälle den größten Nutzen liefert und nach heutigem Stand zukunftssicher ist. Diese wird im Anschluss in den Prozess implementiert. Dabei wird vor allem auf den Umfang, die Qualität und die Möglichkeit die Norm in ein maschinenlesbares Format zu konvertieren, geachtet. Neben internationalen Normen, wie der ISO 16739, wurden auch nationale, wie die österreichische ÖNORM A 6240 und der britische BS 1192, näher betrachtet. Nach der Auswahl der geeigneten Norm wurden Methoden gesucht, um die für die Regelstrategie notwendigen Komponenten zu identifizieren. Geeignete Algorithmen wurden in keiner Publikation gefunden, weswegen eigene entwickelt wurden. Dabei werden alle Daten des BIM Modells in eine hierarchische Ordnung gebracht und im Anschluss, basierend auf vordefinierten Prüfungssets für Lüftungs- und Heizungsanlagen, gefiltert. Nicht vorhandene Informationen werden durch zusätzliche Dateien kompensiert. Dies ist notwendig, da sich die genutzte Norm weiterhin in der Entwicklung befindet und diverse Systeme noch nicht definiert wurden, oder die Güte der BIM Modelle auf einem geringeren Stand sind, als sie nötig wären. Die gefilterten Daten werden mittels geometrischer Methoden auf zusammenhängende Systeme überprüft. Diese Systeme werden im ersten Schritt 1 bis n Lüftungs- sowie 1 bis m Heizungssystemen zugeordnet. Im weiteren Schritt werden die Systeme und Subsysteme unterteilt, um Lüftungs- sowie Heizzonen zu ermitteln.Nachdem Regelstrategien für Lüftungs- und Heizungsanlagen noch nicht automatisiert von BIM Modellen ausgehend entwickelt wurden, sind auch für diese Arbeitsschritte eigene Algorithmen entwickelt worden. Unterschieden wird dabei zwischen der Bereitstellungs- und der Verteilungsseite. Die Bereitstellungsseite der Lüftungsanlage besteht aus einem Ventilator, welcher für die Regelung des durch die Raumregler geforderten Volumenströme zuständig ist. Die Raum- oder Zonenregler regeln den CO2-Wert des jeweiligen Raumes. Die Bereitstellungsseite der Heizungsanlage wird aus BIM Modellen identifiziert und mit zusätzlichen Daten erweitert. Diese Struktur wird mit einer Superstructure abgebildet. Basierend auf dem Verschaltungsergebnis und den Anforderungen an den Innenraumkomfort wird eine Regelstrategie erstellt. Auf der Verteilungsseite wird durch die Kombination aus Aktoren und Sensoren eine Regelstrategie erstellt, die mit den identifizierten Sensoren die jeweiligen Aktoren steuern kann. Über die unterschiedlichen Regelstrategien wird eine globale Strategie gelegt, die die Kommunikation sicherstellt.Nachdem die sogenannten Baseline-Regelstrategien erstellt wurden, ist eine nachgelagerte Abänderung deren Parameter möglich. Dies basiert auf unterschiedlichen Modellen und Forecast-Daten. Hierbei wird vor allem auf ein stabiles System geachtet, um sowohl die Nachvollziehbarkeit aufrecht zu erhalten, als auch einen normgerechten Betrieb zu ermöglichen.In einem letzten Schritt werden alle Daten, Beziehungen und Gemeinsamkeiten in einer Ontologie gespeichert. Der Aufbau einer Ontologie vereinfacht die weitere Nutzung der Algorithmen und beschleunigt die Regelstrategieentwicklung bei weiteren Durchläufen, da ähnliche Räume schneller identifiziert werden können und somit die Regelung ähnlich ausgelegt werden kann.
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During the building construction process, high amounts are invested within a relatively short time. These investments go to the planning and the subsequent execution and commissioning phase. Different disciplines, such as architects, master builders, installers, electricians, etc. must work together and be coordinated by a construction manager. The coordination usually takes place through meetings and discussions. Since most disciplines use their own specific software, it is difficult to link different tasks which inevitably leads to a higher error rate. Undetected errors must be compensated for during the construction phase in a costly manner. To reduce the error rate and simplify communication between different trades, standards for Building Information Modelling have been developed in recent years. This results in a high density of data, which can be used not only for building planning but also for the identification of components relevant to control technology.This data is already being used for various follow-up tasks. These primarily include planning optimizations in the architectural field, since most of the existing standards are furthest developed in this field. The methods are used, for example, to optimize room dimensions and room orientations. To create control strategies for ventilation and heating systems based on BIM models, further information must be filtered and correctly assigned in addition to the geometric data. An automated control strategy development as well as necessary preliminary work has not yet been published and therefore must be considered in this thesis.In this work, different topics are dealt with to realize a fully automated control strategy development based on a BIM model. The first step is the analysis of BIM data. Different standards were analyzed to identify the standard that provides the strongest benefit for the planned use cases and is future-proof today. This is implemented in the process later. Special attention is paid to the complexity, the quality and the possibility to convert the standard into a machine-readable format. In addition to international standards, such as ISO 16739, national standards, such as the Austrian ÖNORM A 6240 and the British BS 1192, were also examined in detail. After selecting an appropriate standard, methods were sought to identify the components necessary for the control strategy. No suitable algorithms were found in any publication, so new algorithms were developed. All data of the BIM model is hierarchically ordered and then filtered based on predefined test sets for ventilation and heating systems. Any missing information is compensated by additional files. This is necessary as the standard in use is still under development and various systems have not been defined yet, or the quality of the BIM models is at a lower level than required. The filtered data is checked for coherent systems using geometric methods. In the first step, these systems are assigned to 1 to n ventilation and 1 to m heating systems. In a further step, the systems and subsystems are subdivided to determine ventilation and heating zones.Since control strategies for ventilation and heating systems have not yet been designed automatically from BIM models, separate algorithms have been developed for these steps. A distinction is made between the supply and distribution side. The supply side of the ventilation system consists of a fan, which is responsible for controlling the volume flow required by the room controllers. The room or zone controllers control the CO2 value of the respective room. The supply side of the heating system is identified from BIM models and extended with additional data. This structure is mapped with a superstructure. A control strategy is created based on the interconnection result and the requirements for interior comfort. On the distribution side, a control strategy is created by combining actuators and sensors, which can control the respective actuators with the identified sensors. The different control strategies are combined to create a global strategy that ensures communication.Once the baseline control strategies have been created, their parameters are modified subsequently. This is based on different models and forecast data. In this process, attention is paid to a stable system to maintain traceability as well as to enable standard-compliant operation.In a final step, all data, relationships and similarities are stored in an ontology. The creation of an ontology simplifies the further use of the algorithms and accelerates the development of control strategies for further runs, since similar spaces can be identified more quickly and thus the control system can be designed similarly.