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S. Glawischnig, R. Zach, H. Hofstätter, C. Tauber, M. Schuss, R. Bräuer, A. Mahdavi:
"MOST: Monitoring System Toolkit";
in: "Forschungstag 2016", Fakultät für Arch & RPL (ed.); issued by: Tu Wien, Fakultät für Architektur und Raumplanung; Forschungstag 2016, Wien, 2017, ISBN: 978-3-902707-32-1, 64 - 65.

(not available, german version) Der Energieverbrauch von Gebäuden entspricht in den meisten Ländern einem signifikanten Teil des Gesamtenergieverbrauches. Um Gebäude optimal betreiben zu können, sind Informationen über aktuelle Energieverbraucher, Anforderungen der Gebäudebenutzer und aktuelle Steuerungsbefehle von wesentlicher Relevanz. Allerdings sind passende Sensorik und Datenverarbeitungsstrategien in der überwiegenden Mehrzahl bestehender Gebäude nicht vorhanden. Aber auch Neubauten vermissen meist Möglichkeiten benötigte Daten in passender Form weiterzuverarbeiten.
Im Projekt "Ubiquitous dynamic building performance monitoring", dass vom FWF gefördert wurde, wurden mögliche Datenerfassungs-Infrastrukturen entwickelt um unterschiedliche Gebäudedaten (Energieverbräuche, Komfortparameter, usw.) in Echtzeit zu verarbeiten. Solche Daten können natürlich für unterschiedliche Zwecke weiterverarbeitet werden. Zu diesem Zweck wurde ein Toolkit, bestehend aus fünf Komponenten (Connector, Database, Data-Abstraction Framework, MATLAB Framework, Visualization Framework), vorgestellt. Das Monitoring System Toolkit (MOST) ermöglicht die Erfassung und Verarbeitung der Gebäudedaten in unterschiedlichen Anwendungsgebieten. Es verfügt über leistungsfähige Datenaufbereitungs-Funktionen (z.B. Generierung zeitlich strukturierter Datensätze), bietet Schnittstellen für eine automatisierte Stapelverarbeitung (MySQL, OPC-UA, usw.) und beinhaltet Anwendungen für Daten-Aggregation, Visualisierung und Analyse (z.b. Erstellung eines Mollier-Diagramm, Unterstützung unterschiedlicher Dateiformate, usw.).
Connectors ermöglichen Usern die Möglichkeit externe Datenquellen, (z.B. Sensoren, Monitoring Systeme, Datenbanken, Daten-Repositorien) an MOST anzubinden. Sensordaten werden in einem entweder in einem de-zentralen Datenspeicher (Cassandra) oder einer MySQL Datenbank gespeichert. Ein Pre-Processing Modul bietet die Möglichkeit die Daten automatisiert zu verarbeiten (z.B. Generierung periodisch normalisierter Werte). Aufbauend auf der zentralen Datenverarbeitung können unterschiedliche Services verwendet werden um die Daten für weitere Applikationen aufzubereiten. Ein Beispiel dafür liefert der Simulation Service, der verwendet wird um aufgrund der Datensammlungen thermische Simulationsmodelle in Echtzeit zu kalibrieren. Ein externes Simulationsprogramm (z.B. EnergyPlus) berechnet den Energieverbrauch des Gebäudes. Nach jedem Simulationsschritt wird der Simulationsservice kontaktiert um die simulierten Werte mit den gemessenen zu korrigieren. Daten können für mehrere Standard Industrie Protokoll Implementierungen über Web-Services (oBIX, OPCUA) abgefragt werden. Neben diesen gibt es auch die Möglichkeit über eine RESTful Schnittstelle auf die Messwerte zuzugreifen. Diese Schnittstellen werden u.a. von unseren Studenten verwendet um Gebäudedaten für Ihre Diplomprojekte zu beziehen. Standardmäßig wird eine Web-Applikation mit einem interaktiven 3-dimensionalen Gebäudemodell verwendet um die Messwerte zu kommunizieren (siehe Abbildung 1).
Im BIM sind unterschiedliche Sensoren (Anwesenheit, Kontakt, Temperatur, Stromverbrauch, etc.) visualisiert und können von den Benutzern interaktiv und intuitiv abgefragt werden. Aufgrund der Auswahl werden die Messwerte für die jeweiligen Sensoren für den spezifizierten Zeitraum grafisch visualisiert. Die Usability dieses Modells wurde in einer Usability Study mit mehreren Studenten überprüft und diskutiert.
Im Rahmen des Projektes wurde MOST in einem praktischen Kontext untersucht. Dazu wurden zwei unterschiedliche Gebäude in Wien als Referenzimplementierung gewählt. Eines der Gebäude ist ein Neubau und enthält bereits teilweise Infrastruktur zur Gebäudedatenerfassung. Am Beispiel von MOST wurde gezeigt wie Daten aus allen Gebäudeautomatisierungssystemen erfasst werden können. Das zweite Gebäude ist ein Altbau und bietet keine wiederverwendbare Infrastruktur. Daher wurde ein unabhängiges System zur Datenerfassung installiert.
Das Toolkit wurde unter Open Source Lizenzen der Allgemeinheit zur Verfügung gestellt. Durch diesen Umstand entstand die Möglichkeit in den Jahren 2012 und 2013 an Google Summer of Code teilzunehmen und Studenten aus Sri Lanka und Indien zu betreuen. Aufgrund des modularen Aufbaus wurde MOST weiterentwickelt und findet Anwendung in mehreren Projekten, die sich mit Datensammlung in Altbauten und auf Stadtebene im Gebäudeverbund beschäftigen. MOST dient auch dazu mehrere Gebäude zu monitoren und zu verwalten. So wurde auf Basis der aktuell gültigen Normen kürzlich eine Methode entwickelt, die freie GIS-Daten und Monitoringdaten dazu verwendet den potentiellen Energieverbrauch von Gebäuden im urbanen Umfeld abzuschätzen (siehe Abbildung 2). Diese Methode wird auch im Forschungsprojekt E_PROFIL Anwendung finden.
MOST wurde im Rahmen einer Finanzierung vom Klima- und Energiefonds durchgeführt. Zusätzliche Unterstützung bei der Implementierung von "real-world" test beds wurde von der Abteilung "Gebäude und Technik" gewährt.

Der Energieverbrauch von Gebäuden entspricht in den meisten Ländern einem signifikanten Teil des Gesamtenergieverbrauches. Um Gebäude optimal betreiben zu können, sind Informationen über aktuelle Energieverbraucher, Anforderungen der Gebäudebenutzer und aktuelle Steuerungsbefehle von wesentlicher Relevanz. Allerdings sind passende Sensorik und Datenverarbeitungsstrategien in der überwiegenden Mehrzahl bestehender Gebäude nicht vorhanden. Aber auch Neubauten vermissen meist Möglichkeiten benötigte Daten in passender Form weiterzuverarbeiten.
Im Projekt "Ubiquitous dynamic building performance monitoring", dass vom FWF gefördert wurde, wurden mögliche Datenerfassungs-Infrastrukturen entwickelt um unterschiedliche Gebäudedaten (Energieverbräuche, Komfortparameter, usw.) in Echtzeit zu verarbeiten. Solche Daten können natürlich für unterschiedliche Zwecke weiterverarbeitet werden. Zu diesem Zweck wurde ein Toolkit, bestehend aus fünf Komponenten (Connector, Database, Data-Abstraction Framework, MATLAB Framework, Visualization Framework), vorgestellt. Das Monitoring System Toolkit (MOST) ermöglicht die Erfassung und Verarbeitung der Gebäudedaten in unterschiedlichen Anwendungsgebieten. Es verfügt über leistungsfähige Datenaufbereitungs-Funktionen (z.B. Generierung zeitlich strukturierter Datensätze), bietet Schnittstellen für eine automatisierte Stapelverarbeitung (MySQL, OPC-UA, usw.) und beinhaltet Anwendungen für Daten-Aggregation, Visualisierung und Analyse (z.b. Erstellung eines Mollier-Diagramm, Unterstützung unterschiedlicher Dateiformate, usw.).
Connectors ermöglichen Usern die Möglichkeit externe Datenquellen, (z.B. Sensoren, Monitoring Systeme, Datenbanken, Daten-Repositorien) an MOST anzubinden. Sensordaten werden in einem entweder in einem de-zentralen Datenspeicher (Cassandra) oder einer MySQL Datenbank gespeichert. Ein Pre-Processing Modul bietet die Möglichkeit die Daten automatisiert zu verarbeiten (z.B. Generierung periodisch normalisierter Werte). Aufbauend auf der zentralen Datenverarbeitung können unterschiedliche Services verwendet werden um die Daten für weitere Applikationen aufzubereiten. Ein Beispiel dafür liefert der Simulation Service, der verwendet wird um aufgrund der Datensammlungen thermische Simulationsmodelle in Echtzeit zu kalibrieren. Ein externes Simulationsprogramm (z.B. EnergyPlus) berechnet den Energieverbrauch des Gebäudes. Nach jedem Simulationsschritt wird der Simulationsservice kontaktiert um die simulierten Werte mit den gemessenen zu korrigieren. Daten können für mehrere Standard Industrie Protokoll Implementierungen über Web-Services (oBIX, OPCUA) abgefragt werden. Neben diesen gibt es auch die Möglichkeit über eine RESTful Schnittstelle auf die Messwerte zuzugreifen. Diese Schnittstellen werden u.a. von unseren Studenten verwendet um Gebäudedaten für Ihre Diplomprojekte zu beziehen. Standardmäßig wird eine Web-Applikation mit einem interaktiven 3-dimensionalen Gebäudemodell verwendet um die Messwerte zu kommunizieren (siehe Abbildung 1).
Im BIM sind unterschiedliche Sensoren (Anwesenheit, Kontakt, Temperatur, Stromverbrauch, etc.) visualisiert und können von den Benutzern interaktiv und intuitiv abgefragt werden. Aufgrund der Auswahl werden die Messwerte für die jeweiligen Sensoren für den spezifizierten Zeitraum grafisch visualisiert. Die Usability dieses Modells wurde in einer Usability Study mit mehreren Studenten überprüft und diskutiert.
Im Rahmen des Projektes wurde MOST in einem praktischen Kontext untersucht. Dazu wurden zwei unterschiedliche Gebäude in Wien als Referenzimplementierung gewählt. Eines der Gebäude ist ein Neubau und enthält bereits teilweise Infrastruktur zur Gebäudedatenerfassung. Am Beispiel von MOST wurde gezeigt wie Daten aus allen Gebäudeautomatisierungssystemen erfasst werden können. Das zweite Gebäude ist ein Altbau und bietet keine wiederverwendbare Infrastruktur. Daher wurde ein unabhängiges System zur Datenerfassung installiert.
Das Toolkit wurde unter Open Source Lizenzen der Allgemeinheit zur Verfügung gestellt. Durch diesen Umstand entstand die Möglichkeit in den Jahren 2012 und 2013 an Google Summer of Code teilzunehmen und Studenten aus Sri Lanka und Indien zu betreuen. Aufgrund des modularen Aufbaus wurde MOST weiterentwickelt und findet Anwendung in mehreren Projekten, die sich mit Datensammlung in Altbauten und auf Stadtebene im Gebäudeverbund beschäftigen. MOST dient auch dazu mehrere Gebäude zu monitoren und zu verwalten. So wurde auf Basis der aktuell gültigen Normen kürzlich eine Methode entwickelt, die freie GIS-Daten und Monitoringdaten dazu verwendet den potentiellen Energieverbrauch von Gebäuden im urbanen Umfeld abzuschätzen (siehe Abbildung 2). Diese Methode wird auch im Forschungsprojekt E_PROFIL Anwendung finden.
MOST wurde im Rahmen einer Finanzierung vom Klima- und Energiefonds durchgeführt. Zusätzliche Unterstützung bei der Implementierung von "real-world" test beds wurde von der Abteilung "Gebäude und Technik" gewährt.