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Eine Datenpunktstrategie beschreibt, wie Daten beim Transfer und der damit einhergehenden Weiterverarbeitung berechnet werden. 

Daten in QBRX werden von Zeitreihen zu Datenpunkten, von externen Quellen, durch manuelle Eingabe und zwischen Datenpunkten transferiert. Dabei müssen, je nachdem, wofür die Daten genutzt werden, entsprechende Berechnungen durchgeführt werden. Datenpunktstrategien beschreiben, wann welche Quelldaten, wie berechnet werden müssen, damit an der Ziel-Zeitreihe sinnvoll auswertbare Daten ankommen. 

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2. Welche Aspekte spielen bei der Berechnung von Zeitreihendaten eine Rolle?

Bei der Berechnung von Zeitreihendaten gibt es zwei Faktoren, an welchen sich die Art der Berechnung orientiert:

• Die Quell-Zeitreihe und
• Die Berechnungsart des Ziel-Datenpunkts

Daraus ergibt sich, wie die Daten berechnet werden und die Ziel-Zeitreihe aussieht. 

Folgende Aspekte sind an der Quell-Zeitreihe entscheidend: 

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Die Anzahl de Quelldatenpunkte, die in die Berechnung einfließen.

In der Regel wird immer dann mehr als ein Datenpunkt verwendet, wenn Daten verschiedener Kind-Facilities miteinander verrechnet und wenn komplexe Berechnungsregeln in QUDE erstellt werden.

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Gibt an, ob die Datenpunktwerte in gleichmäßigen Abständen Abständen (periodisch) oder ungleichmäßig (nicht-periodisch) in QBRX eingehen.

Um Daten besser verarbeiten zu können, arbeiten wir in QBRX mit einem periodischen 15-minütigen Zeitraster. Datenpunktwerte, die nicht in dieses Raster passen, werden an der Ziel-Zeitreihe normalisiert.

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Die Interpolation der Werte gibt an, wie Zwischenwerte für die Auswertung von Daten gebildet werden.

Was ist diskret?

Die Interpolation spiel sowohl bei der Quell- als auch bei der Ziel-Zeitreihe eine wichtige Rolle, denn einige Berechnungen benötigen spezielle Vorgaben. Im Artikel zu Anwendungsbeispielen schauen wir uns einige Berechnungen an, an welchen auch diese Thematik deutlich wird.

Mehr Informationen zur Berechnung linearer Interpolation und Keep-Last-Value finden Sie hier.

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Die Quelle gibt an, woher die Daten für die Berechnung stammen.

Bei einer Referenz stammen die Daten direkt von einer Zeitreihe oder einem anderen Datenpunkt.

"Kinder" beschreibt Daten, die von Datenpunkten untergeordneter Kind-Facilities stammen. Das ist dann relevant, wenn Daten aus Datenpunkten mehrerer Kind-Facilities an ihren übergeordneten Eltern-Facilities ausgewertet werden.

Daten können auch aus einer externen Quelle oder manueller Eingabe stammen, zum Beispiel über CSV-Import.

Wofür ist das noch mal wichtig?

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Folgende Aspekte sind an der Ziel-Zeitreihe entscheidend:

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Daten in QBRX müssen einem periodischen Raster entsprechen. Abhängig davon, ob die Datenpunktwerte der Quell-Zeitreihe bereits periodisch sind oder nicht, müssen sie für die Ziel-Zeitreihe angepasst werden.

Periodische Werte werden beibehalten, während nicht-periodische normalisiert werden, um sie an das Raster anzupassen.

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Die Interpolation der Werte gibt an, wie Zwischenwerte für die Auswertung von Daten gebildet werden.

Die Interpolation spiel sowohl bei der Quell- als auch bei der Ziel-Zeitreihe eine wichtige Rolle, denn einige Berechnungen benötigen spezielle Vorgaben. Im Artikel zu Anwendungsbeispielen schauen wir uns einige Berechnungen an, an welchen auch diese Thematik deutlich wird.

Mehr Informationen zur Berechnung linearer Interpolation und Keep-Last-Value finden Sie hier.

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3. Übersicht aller Datenpunktstrategien

In der Tabelle finden Sie alle Strategien, die zur Berechnung von Datenpunkten in QBRX relevant sind. Sie wird folgendermaßen ausgelesen:

Die erste Spalte gibt an, welche Berechnungen Sie durchführen möchten. 

Ob und wie eine Berechnung durchgeführt werden kann, ist von der Quell-Zeitreihe abhängig. 

Die Ziel-Zeitreihe definiert, welche Eigenschaften die Zeitreihe am Ende der Berechnung hat.

Unter "Bemerkung" finden Sie Hinweise zu den einzelnen Berechnungen.

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Berechnung

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Quell-Zeitreihe

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Ziel-Zeitreihe

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Keine Berechnung

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Ableitung

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Integration

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Summe

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Anker 1 1 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. Image Added 2. Welche Strategien gibt es?  Anker 2 2 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 Image Added Image Added Image Added Image Added Image Added Image Added Image Added Image Added Externe werden zu internen Daten umgewandelt und abhängig von der Ziel-Zeitreihe interpoliert und normalisiert. Beispiel: Zählerstände, Temperaturen, Schaltzustände Kumulation Image Added Image Added Image Added Image Added Bei der Kumulation werden Werte einer externen Zeitreihe aufsummiert. Beispiel: Aufsummieren von Einzelmengen aus der Produktion Kumulation mit Nullwerten Image Added Image Added Image Added Image Added 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 Image Added Image Added Image Added Image Added 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 Image Added Image Added Image Added Image Added Image Added Image Added Image Added Image Added 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 Image Added Image Added Image Added Image Added 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 Image Added Image Added Image Added Image Added 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) Image Added Image Added Image Added Image Added 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 Image Added Image Added Image Added 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 Image Added Image Added Image Added Image Added Image Added Image Added Image Added 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. Kind-Facilities Durchschnitt Image Added Image Added Image Added Image Added Image Added 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. Image Added Achtung: Die Berechnung von Kind-Facilities ist auch für nicht-periodische Meanings möglich, aber nur dann, wenn deren Zeitreihe nach Keep-Last-Value interpoliert wird! Beispiel: Auswerten aller Verbräuche eines Standorts Summe Image Added Image Added Image Added Image Added Image Added Minimum Image Added Image Added Image Added Image Added Image Added Maximum Image Added Image Added Image Added Image Added Image Added Cluster-Aggregation Cluster-Aggregation Image Added Image Added Image Added Image Added Image Added 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. Image AddedAchtung: Die Berechnung ist auch für nicht-periodische Meanings möglich, aber nur dann, wenn deren Zeitreihe nach Keep-Last-Value interpoliert wird! Beispiel: Durchschnittsverbrauch von Geschäften mit ähnlichen baulichen Gegebenheiten Eigene Facility Eigene Facility Image Added Image Added Image Added Image Added Image Added Image Added Image Added Image Added 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 Image Added Image Added Image Added Image Added Image Added Image Added Image Added Image Added 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 Image Added Image Added Image Added Image Added Bei der Kumulation werden die manuell eingegebenen Werte aufsummiert. Beispiel: Aufsummieren von Einzelmengen aus der Produktion Ableitung Image Added Image Added Image Added Image Added Image Added 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  Anker 3 3 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. Image Added

Sv translation
language en
This article deals with the following topics: Inhalt 1. What are data point strategies? Every facility data point has a strategy that collects data from various external and internal sources to process them.  A data point receives its data either from external time series, another data point or more than one data point, depending on the strategy. Therefore, a facility data point always needs a strategy to find data and process it according to its specific requirements. Image Added 2. A list of all strategies Various strategies are available for you in QBRX. They are all grouped by their respective source time series. The first two columns of the table, you can see the source and its matching strategies. The following columns show the possible configurations of the targeted time series. The description provides additional information about the strategy.  Source Strategy Numeric Boolean Enum Non-periodic Periodic No Interpolation Linear interpolated Keep-Last-Value Description External time series Without calculation Image Added Image Added Image Added Image Added Image Added Image Added Image Added Image Added External data is converted to internal data and will be normalized and interpolated depending on the targeted time series. Example: meter readings, temperatures, switching states Accumulation Image Added Image Added Image Added Image Added An accumulation adds up all values of one time series. Example:Adding up single quantities of a production Accumulation with zero values Image Added Image Added Image Added Image Added An accumulation adds up all values of one time series. With this strategy, a zero value is generated if the data input is missing. Example: Correction of controllers that only send data if energy consumption has been measured Derivation Image Added Image Added Image Added Image Added The derivation calculates the course growth of a source time series. Depending on the chosen meaning, derivated, external data will be periodic or non-periodic and interpolated according to Keep-Last-Value. Example: calculation of the load profile from active energy Reference Without calculation Image Added Image Added Image Added Image Added Image Added Image Added Image Added Image Added Data is copied from one data point to another and interpolated depending on the targeted time series. Example: using the same value at different facilities (e.g. the outdoor temperature of a site for all corresponding buildings) Basic calculation Image Added Image Added Image Added Image Added In this calculation, the result gets calculated out of two numeric operands using a simple mathematical operation (+ - × ÷). The operands can be data points, facility properties, or constants. Example: Calculation of the energy consumption per area of a site (energy ÷ area) Derivation Image Added Image Added Image Added Image Added The derivation calculates the course growth of a linear interpolated source time series. Depending on the chosen meaning, derivated data will be periodic or non-periodic and interpolated according to Keep-Last-Value. Example: calculation of the load profile from active energy Derivation (only positive values) Image Added Image Added Image Added Image Added The derivation calculates the course growth of a linear interpolated source time series. Depending on the chosen meaning, derivated data will be periodic or non-periodic and interpolated according to Keep-Last-Value. Negative values, that stem from a descending course of the source time series, are filtered out. This avoids distortions of results that could, for example, occur by meter exchanges. Example: calculation of the load profile from meter readings. that can be resetted Integration Image Added Image Added Image Added The integral calculates the area beneath a graph. In this case, data of a referenced Keep-Last-Value data points are integrated and and result in a linear interpolated time series. Example: calculation of active energy from the load profile QUDE calculation Image Added Image Added Image Added Image Added Image Added Image Added Image Added Custom calculations can be created in QUDE with respective source time series. Those source time series stem from internal data points and properties. Interpolated values of time series are used for the calculation of non-periodic data points. The final interpolation and period of the calculated data point depend on the chosen meaning. More information about QUDE can be found here. Child facilities Average Image Added Image Added Image Added Image Added Image Added With the help of this strategy, the data point receives values from ata points of subordinate facilities with the same meaning. The interpolation depends on the meaning and therefore stays the same. The average and sum are calculated with these values. In contrast to other strategies, sources are determined automatically and don't have to be chosen. Newly added, matching data points will be included immediately. Image Added Attention: The calculation of child-facilities can also be used for non-periodic meanings, but only if their time series is interpolated according to Keep-Last-Value! Example: evaluating all load profiles of a site Sum Image Added Image Added Image Added Image Added Image Added Minimum Image Added Image Added Image Added Image Added Image Added Maximum Image Added Image Added Image Added Image Added Image Added Cluster aggregation Cluster aggregation Image Added Image Added Image Added Image Added Image Added This calculation strategy aggregates data points from similar facilities. It is only available at special cluster facilities. Based on a cluster facility, all child and sibling facilities of a certain facility type with a certain property belong to a Cluster. The description of the cluster (type, property and property value) is stored in the cluster facility. Image Added Attention: The calculation can also be used for non-periodic meanings, but only if their time series is interpolated according to Keep-Last-Value! Example: Average consumption of shops with similar structural conditions Own facility Own facility Image Added Image Added Image Added Image Added Image Added Image Added Image Added This strategy was designed for special use cases. The values come from the facility itself. Their source depends on the respective case. Example: site facilities get outdoor temperature values from a meteorological service that uses the geo-coordinates Manual entry Without calculation Image Added Image Added Image Added Image Added Image Added Image Added Image Added Image Added Data points with this strategy make it possible to enter values manually at the facility. The added data will be saved at an external time series and can be interpolated and normalized depending on the meaning. Example: manual meters Accumulation Image Added Image Added Image Added Image Added An accumulation adds up all manually added values. Example:Adding up single quantities of a production Derivation Image Added Image Added Image Added Image Added Image Added The derivation calculates the course growth of manuall added values. Depending on the chosen meaning, derivated, external data will be periodic or non-periodic and interpolated according to Keep-Last-Value. Example: calculation of the load profile from active energy 3. Example: calculating the sum of child facilities The strategy "Sum of child facilities" gives the data point two kinds of information: He'll get his data from all data points of child facilities with the same meaning, that are one layer beneath itself and this will be processed depending on the source data. Like this, a load profile data point would collect all load profiles from subordinate facilities and add them up. Image Added

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Mittelwert

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Minimum

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Maximum

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