Kurzfassung
Smart Meter messen den Verbrauch elektrischer Komponenten und liefern dabei exakt die momentan entnommene Leistung einzelner Systeme. Diese häufig mehrere elektrische Verbraucher aggregierenden Daten können neben der Erfassung der Ressourcen- und Energieeffizienz auch Hinweise auf den Betriebszustand einer Anlage oder auch eines Rechenzentrums bieten. Hieraus lassen sich entsprechende energie- und prozessoptimierende Maßnahmen ableiten. Problematisch für eine genaue Auswertung ist jedoch die...Smart Meter messen den Verbrauch elektrischer Komponenten und liefern dabei exakt die momentan entnommene Leistung einzelner Systeme. Diese häufig mehrere elektrische Verbraucher aggregierenden Daten können neben der Erfassung der Ressourcen- und Energieeffizienz auch Hinweise auf den Betriebszustand einer Anlage oder auch eines Rechenzentrums bieten. Hieraus lassen sich entsprechende energie- und prozessoptimierende Maßnahmen ableiten. Problematisch für eine genaue Auswertung ist jedoch die notwendige Disaggregation, Verteilung und Interpretation der Messergebnisse. Im Rahmen des von Prof. Dr.-Ing. Klaus-Uwe Gollmer und Prof. Dr. Stefan Naumann geleiteten Projekts sollen insbesondere solche Betriebsstätten untersucht werden, die einen Klimatisierungs- und Lüftungsbedarf haben, da hier durch optimalen und optimierten Betrieb erhebliche Einsparpotenziale erwartet werden. Hier können sowohl die elektrischen Verbraucher überwacht als auch Energieeffizienz-Potenziale ausgeschöpft werden.
Projektziele sind die Modellierung, Entwicklung und Evaluierung intelligenter Messsysteme zur Zustands- und Prozessüberwachung von technischen Betriebsräumen wie Rechenzentren oder Maschinenhallen auf Basis von zeitaufgelösten Energieverbräuchen einzelner elektrischer Verbraucher. Hierbei ist vorgesehen, dass mehrere Verbraucher zu einer Auswertung zusammengeschlossen und hieraus die Einzelsignale detektiert werden, um mit geringerer Smart-Meter-Ausrüstung auszukommen. In herkömmlichen Smart-Meter Systemen stehen den sehr hohen Anschaffungs- und laufenden Kosten lediglich geringe Einsparpotentiale gegenüber, was diese momentan für Endverbraucher und KMU unrentabel macht.
Wesentlicher wissenschaftlicher Untersuchungsgegenstand des Projekts ist dabei die intelligente und effiziente Erfassung sowie die mathematisch-algorithmische Auswertung der aggregiert vorliegenden Smart Meter-Signale. Hierzu sind die Entwicklung und Untersuchung geeigneter, auch nachrüstfähiger dezentraler Sensorik und einer geeigneten Verteilungs- und Erfassungstopologie sowie Entwicklung und Test geeigneter Auswertungssysteme vorgesehen.
Das zu erarbeitende Messsystem soll unter anderem aus einer zeitlich aufgelösten Strom- und Spannungstrajektorie ein komplexes Signalmuster detektieren, um den individuellen Fingerabdruck eines einzelnen Verbrauchers aus dem Stromsummensignal eindeutig identifizieren zu können. Das System kann dann nicht nur unterschiedliche aktive Verbraucher erkennen, sondern auch Ausfälle und Fehlfunktionen ermitteln und sie über die Prozessüberwachung auswerten. So soll anhand hinterlegter typischer Lastverläufe von elektrischen Verbrauchern wie Lüftungs- und Klimaanlagen ermittelt werden, ob eine produktions- oder betriebsbedingte Fehlfunktion vorliegen kann, die im Regelfall zu einer schlechteren Energiebilanz führt. Das Mess- und Auswertungssystem selbst soll dabei energieeffizient und geringinvestiv sein. » weiterlesen» einklappen
Veröffentlichungen
- Naumann, Stefan; Detzler, Matthias; Jonetzko, Roman et al.
- Development of a Real-time Smart Meter for Non-Intrusive Load Monitoring and Appliance Disaggregation
- Naumann, Stefan; Gollmer, Klaus-Uwe; Jonetzko, Roman et al.
- High Frequency Non-intrusive Electric Device Detection and Diagnosis
- Guldner, Achim; Arns, Sebastian; Schunk, Tobias et al.
- Detecting Consumer Devices by Applying Pattern Recognition to Smart Meter Signals
Projektteam
- Achim Guldner
- Mitarbeiter/in
(Hochschule Trier)
- Stefan Naumann
- Professor
(Hochschule Trier)
- Klaus-Uwe Gollmer
- Professor
(Hochschule Trier)