Low-Cost Monitoring thermischer Solaranlagen mit IoT-Sensor und maschinellem Lernen
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Autor:innen
Autor:in (Körperschaft)
Publikationsdatum
10.04.2024
Typ der Arbeit
Studiengang
Typ
05 - Forschungs- oder Arbeitsbericht
Herausgeber:innen
Herausgeber:in (Körperschaft)
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Übergeordnetes Werk
Themenheft
DOI der Originalpublikation
Reihe / Serie
Reihennummer
Jahrgang / Band
Ausgabe / Nummer
Seiten / Dauer
Patentnummer
Verlag / Herausgebende Institution
Institut Nachhaltigkeit und Energie am Bau, Hochschule für Architektur, Bau und Geomatik FHNW
Verlagsort / Veranstaltungsort
Muttenz
Auflage
Version
Programmiersprache
Abtretungsempfänger:in
Praxispartner:in/Auftraggeber:in
Zusammenfassung
Das Projekt behandelte die kritische Notwendigkeit, die Überwachung von solarthermischen Anlagen in Bezug auf einfache Implementierung, Zuverlässigkeit und Kosteneffizienz zu verbessern. Dies wurde erreicht durch minimalen Hardwareaufwand in Form eines einzigen LoRaWAN Sensor zur Messung der Vorlauftemperatur, einer cloudbasierten Datenbank mit automatischer Einbindung von Wetterdaten der nächstgelegenen Wetterstation und eines regelbasierten Algorithmus (RBA) zur automatisierten Datenanalyse und Generation von Fehlermeldungen. Darüber hinaus waren alle Software-Tools Open Source. Die Grundlagen wurden bereits in einem früheren Projekt, «LoCoSol», gelegt. Ziel des aktuellen Projekts war es, die Genauigkeit der Fehlererkennung zu erhöhen, den Solarertrag zu schätzen und den Bewertungsprozess in einem benutzerfreundlichen und robusten Rahmen vollständig zu automatisieren. Die quantitative und qualitative Analyse der Ergebnisse bestätigte, dass die angestrebte Genauigkeit für die verschiedenen Key Performance Indikatoren (KPIs) erreicht wurde, z.B. 98% für den Pumpenbetrieb und 93% für die Stagnationserkennung. Zusätzlich wurden vier neue KPIs für die Erkennung von Wärmeverlusten durch Nachtauskühlung mit einer zufriedenstellenden Genauigkeit von mindestens 86% implementiert. Der neue RBA schätzt auch den zu erwartenden Solarertrag für jede Anlage ausreichend ab. Gegenüber dem im Vorgängerprojekt entwickelten hybriden Algorithmus wurden mit dem RBA bereits gleichwertige, beziehungsweise für einige KPIs sogar höhere Genauigkeiten erreicht. Im Hinblick auf das Software-Framework wurde ein automatisiertes Test-Setup erstellt, welches die Zuverlässigkeit des Codes erhöht, und die RBA wurde in die Datenbankumgebung des Unternehmens implementiert. Dies erhöhte die Robustheit, da die Anzahl der beteiligten Softwaretools im Vergleich zum Vorgängerprojekt reduziert wurde. Die erfolgreiche Implementierung eines Überwachungssystems zur Erkennung von Betriebsfehlern oder Abweichungen vom geplanten Solarertrag aufgrund von Konstruktions- und Installationsfehlern an 468 Anlagen (in einem relativ kurzen Zeitraum) hat die Skalierbarkeit und Kosteneffizienz dieses Frameworks bewiesen. Im Vergleich zu einem typischen drahtgebundenen Datenerfassungssystem mit TCP/IP-Kommunikationsprotokoll und mehreren Sensoren zur Überwachung einer Anlage sind geringere Kosten zu erwarten. Eine kritische Diskussion der Ergebnisse zeigt jedoch auch die Grenzen der RBA in Bezug auf die Qualität der verwendeten Daten und den hohen Aufwand für die Anpassung der Parameter. Hier untersucht das Projekt die Integration von Algorithmen des maschinellen Lernens zur automatischen Fehlererkennung und zur verbesserten Schätzung der in der RBA verwendeten Parameter. Diese Methoden haben sich als vielversprechend erwiesen, wenn sie in Kombination mit der RBA eingesetzt werden, um ein automatisiertes und genaueres System zu erhalten.
Schlagwörter
Solarthermie und Wärmespeicherung, Angewandte Forschung und Entwicklung, Fault detection and diagnosis
Fachgebiet (DDC)
600 - Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften
Veranstaltung
Startdatum der Ausstellung
Enddatum der Ausstellung
Startdatum der Konferenz
Enddatum der Konferenz
Datum der letzten Prüfung
ISBN
ISSN
Sprache
Deutsch
Während FHNW Zugehörigkeit erstellt
Ja
Zukunftsfelder FHNW
Publikationsstatus
Veröffentlicht
Begutachtung
Fachlektorat/Editorial Review
Open Access-Status
Lizenz
Zitation
SAWANT, Parantapa, Barbara SINTZEL, Ralph EISMANN, Joachim HOFMANN und Bernd SITZMANN, 2024. Low-Cost Monitoring thermischer Solaranlagen mit IoT-Sensor und maschinellem Lernen. Muttenz: Institut Nachhaltigkeit und Energie am Bau, Hochschule für Architektur, Bau und Geomatik FHNW. Verfügbar unter: https://doi.org/10.26041/fhnw-9589