Realtime monitoring van energiesystemen in gebouwen

HVAC-systemen gebruiken een aanzienlijk deel van de totale energie om het binnenklimaat op peil te houden. Echter, door defecte componenten en andere fouten gaat veel van deze energie verloren. Foutdetectie en -diagnose (FDD) kunnen deze problemen aanpakken, maar veel bestaande methoden vereisen grote hoeveelheden gelabelde data, die vaak niet beschikbaar zijn. Dit belemmert de brede toepassing ervan. In dit webinar wordt een real-time FDD-methode gepresenteerd voor het diagnosticeren van fouten in luchtbehandelingsunits. Hierbij wordt het ‘vier symptomen, drie fouten’ (4S3F) raamwerk gebruikt om een diagnostisch Bayesiaans netwerk (DBN) op te bouwen, zonder afhankelijk te zijn van historische data.