Folgende Themen werden in diesem Beitrag behandelt:
- Was sind Datenpunktstrategien und wo werden sie benötigt?
- Welche Strategien gibt es?
- Beispiel: Berechnung der Summe aller Kind-Facilities
1. Was sind Datenpunktstrategien und wofür werden sie benötigt?
Jeder Facility-Datenpunkt verfügt über eine Strategie, nach welcher entschieden wird, wie Daten für ihn aus verschiedensten externen und internen Quellen ermittelt und aufbereitet werden.
Je nach Strategie bezieht ein Facility-Datenpunkt seine Daten vorrangig aus einer externen Zeitreihen oder einem bzw. mehreren anderen Datenpunkten.
Ein Facility-Datenpunkt benötigt demzufolge immer eine Strategie, um die richtigen Daten zu finden und entsprechend der gestellten Anforderungen zu verarbeiten.
2. Welche Strategien gibt es?
In QBRX stehen Ihnen verschiedene Strategien zur Verfügung, welche in der folgenden Tabelle nach ihren jeweiligen Quell-Zeitreihen gruppiert sind.
Links in der Tabelle stehen die Quell-Zeitreihen und daneben die passenden Strategien. In den nachfolgenden Spalten stehen die verschiedenen Konfigurationsmöglichkeiten der Ziel-Zeitreihe. In der Beschreibung gibt es zusätzlich Informationen zur Strategie.
| Quelle | Strategie | Numerisch | Boolean | Enum | Nicht-periodisch | Periodisch | Keine Interpolation | Linear interpoliert | Keep-Last-Value | Beschreibung |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Externe Zeitreihe | Ohne Berechnung |
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| Externe werden zu internen Daten umgewandelt und abhängig von der Ziel-Zeitreihe interpoliert und normalisiert. Beispiel: Zählerstände, Temperaturen, Schaltzustände |
| Kumulation |
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| Bei der Kumulation werden Werte einer externen Zeitreihe aufsummiert. Beispiel: Aufsummieren von Einzelmengen aus der Produktion | |||||
| Kumulation mit Nullwerten |
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| Bei der Kumulation werden Werte einer externen Zeitreihe aufsummiert. Bleibt der Dateneingang mal aus, werden die fehlenden Werte mit dieser Strategie als 0 interpretiert. Beispiel: Korrektur von Controllern, die nur Daten senden, wenn tatsächlich ein Verbrauch gemessen wurde | |||||
| Ableitung |
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| Bei der Ableitung wird der Anstieg des Verlaufs der Quell-Zeitreihe berechnet. Abgeleitete, externe Daten werden je nach Meaning periodisch oder nicht-periodisch ausgegeben und nach Keep-Last-Value interpoliert. Beispiel: Berechnung des Lastgangs aus der Wirkarbeit | |||||
| Datenpunkte | Ohne Berechnung |  |
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| Daten werden von einem zum anderen Datenpunkt kopiert und abhängig von der Ziel-Zeitreihe interpoliert und normalisiert. Beispiel: Nutzen des gleichen externen Wertes an mehreren Facilities (z.B. die Außentemperatur eines Standortes für alle dazugehörigen Gebäude) |
Einfache Berechnung |
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| Bei dieser Berechnung werden zwei numerische Operanden mit einer einfachen mathematischen Operation (+ − × ÷) verrechnet. Bei den Operanden kann es sich um Datenpunkte, Facility-Eigenschaften oder Konstanten handeln. Beispiel: Berechnung des Energieverbrauchs pro Fläche eines Standortes (Energie ÷ Fläche) | |||||
Ableitung |
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| Bei der Ableitung wird der Anstieg des Verlaufs der linear interpolierten Quell-Zeitreihe berechnet. Abgeleitete Daten werden je nach Meaning periodisch oder nicht-periodisch ausgegeben und nach Keep-Last-Value interpoliert. Beispiel: Berechnung des Lastgangs aus der Wirkarbeit | |||||
| Ableitung (nur positive Werte) |
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| Bei der Ableitung wird der Anstieg des Verlaufs der linear interpolierten Quell-Zeitreihe berechnet. Abgeleitete Daten werden je nach Meaning periodisch oder nicht-periodisch ausgegeben und nach Keep-Last-Value interpoliert. Negative Werte, die sich aus einem abfallenden Verlauf der Quell-Zeitreihe ergeben, werden herausgefiltert. So werden Verfälschungen des Ergebnisses vermieden, welche zum Beispiel durch einen Zählerwechsel entstehen können. Beispiel: Berechnung von Lastgängen aus Zählerständen, die zurückgesetzt werden können | |||||
| Integration |
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| Das Integral berechnet die Fläche unterhalb eines Graphen. In diesem Fall werden die Daten des referenzierten Keep-Last-Value-Datenpunktes integriert und geben eine linear interpolierte Zeitreihe aus. Beispiel: Berechnung der Wirkarbeit aus dem Lastgang | ||||||
| QUDE-Berechnung |
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| Bei benutzerdefinierten Berechnungen können in QUDE selbstständig Berechnungsregeln mit den entsprechenden Quellen festgelegt werden. Quell-Zeitreihen stammen von internen Datenpunkten und Facility-Eigenschaften. Für die Berechnung nicht-periodischer Datenpunkte werden die interpolierten Werte der Zeitreihen verwendet. Die Interpolation und Periode der daraus hervorgehenden Zeitreihe sind vom gewählten Meaning des Datenpunktes abhängig. Mehr zu QUDE erfahren Sie hier. | ||
| Witterungsbereinigung |
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| Die räumliche Witterungsbereinigung ermöglicht die Vergleichbarkeit von Energieverbräuchen über unterschiedliche geografische Standorte hinweg. Die Berechnung erfolgt nach VDI 3807 mit Hilfe von Gradtagszahlen (bzw. Klimafaktoren). Die Berechnung kann an Facilities mit einer Adresse verwendet werden, z.B. Standort oder Organisation, und ist nur an Standorten in Deutschland verfügbar. Das Meaning des Quelldatenpunktes definiert die Periode und die Interpolation. Wenn die Quelle periodisch ist, dann ist auch das Berechnungsergebnis periodisch mit der gleichen Periode. Beispiel: Vergleich des Heizenergieverbrauchs über alle Standorte eines Unternehmens hinweg | |||
| Kind-Facilities | Durchschnitt |
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| Der Datenpunkt erhält durch diese Strategie Werte von Datenpunkten untergeordneter Facilities, welche das selbe Meaning haben. Da die Interpolation vom Meaning abhängig ist, bleibt diese unverändert. Von den ermittelten Werten wird u.a. der Durchschnitt für jeden Zeitstempel berechnet. Im Gegensatz zu den anderen Strategien werden in diesen Fällen die Quellen automatisch ermittelt und müssen nicht explizit ausgewählt werden. Neu hinzugefügte, passende Datenpunkte werden so von allein in die Berechnung eingebunden.
Beispiel: Auswerten aller Verbräuche eines Standorts | |||
| Summe |
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| Minimum |
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| Maximum |
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| Cluster-Aggregation | Cluster-Aggregation |
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| Diese Berechnungsstrategie aggregiert Datenpunkte gleichartiger Facilities. Sie steht nur an speziellen Cluster-Facilities zur Verfügung. Ausgehend von einer Cluster-Facility, zählen alle Kind- und Geschwister-Facilities eines bestimmten Facility-Typs mit einer bestimmten Eigenschaft zu einem Cluster. Die Beschreibung des Clusters (Typ, Eigenschaft und Eigenschaftswert) wird an der Cluster-Facility gespeichert.
Beispiel: Durchschnittsverbrauch von Geschäften mit ähnlichen baulichen Gegebenheiten | |||
| Eigene Facility | Eigene Facility |
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| Diese Strategie wurde für spezielle Anwendungsfälle konzipiert. Die Werte werden von der Facility selbst zur Verfügung gestellt. Woher diese stammen ist abhängig vom jeweiligen Fall. Beispiel: Standort-Facilities erhalten Werte für die Außentemperatur von einem Wetterdienst über die Geo-Koordinaten |
| Manuelle Eingabe | Ohne Berechnung |
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| Datenpunkte mit dieser Strategie ermöglichen die manuelle Eingabe von Werten an der Facility. Die eingegebenen Daten werden in einer externen Zeitreihe gespeichert und können abhängig vom Meaning des Datenpunktes normalisiert und interpoliert werden. Beispiel: Manueller Zähler |
| Kumulation |
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| Bei der Kumulation werden die manuell eingegebenen Werte aufsummiert. Beispiel: Aufsummieren von Einzelmengen aus der Produktion | |||||
| Ableitung |
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| Bei der Ableitung wird der Anstieg des Verlaufs der manuell eingegebenen Werte berechnet. Abgeleitete, externe Daten werden je nach Meaning periodisch oder nicht-periodisch ausgegeben und nach Keep-Last-Value interpoliert. Beispiel: Berechnung des Lastgangs aus der Wirkarbeit |
3. Beispiel: Berechnung der Summe aller Kind-Facilities
Die Strategie "Summe für Kind-Facilities" gibt dem Datenpunkt zwei Informationen.
- Er bekommt seine Daten aus allen Datenpunkten mit gleichem Meaning von Kind-Facilities, welche eine Ebene unter ihm liegen
- und abhängig davon wie die Quelldaten aussehen, werden die Daten so aufbereitet, dass am Ende deren Summe berechnet wird.
Ein Datenpunkt für den Lastgang würde demzufolge alle Lastgänge untergeordneter Facilities addieren.
