Un set di dati etichettato per la creazione di sistemi HVAC che funzionano in condizioni di guasto e guasto

Dati scientifici, volume 10, numero articolo: 342 (2023) Citare questo articolo

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Gli open data stanno alimentando l’innovazione in molti campi. Nel campo della scienza dell'edilizia, i set di dati che possono essere utilizzati per informare lo sviluppo di applicazioni operative - ad esempio nuovi algoritmi di controllo e metodi di analisi delle prestazioni - sono estremamente difficili da ottenere. Questo articolo riassume lo sviluppo e il contenuto del più grande set di dati pubblico conosciuto sulle operazioni dei sistemi edilizi in stati guasti e privi di guasti. Copre i sistemi e le configurazioni HVAC più comuni negli edifici commerciali, in una vasta gamma di climi, tipi di guasti e gravità dei guasti. I punti delle serie temporali contenuti nel set di dati includono misurazioni comunemente riscontrate negli edifici esistenti, nonché alcune meno tipiche. Per generare i dati sono stati utilizzati strumenti di simulazione, strutture di test sperimentali e operazioni sul campo in situ. Per informare gli algoritmi più affamati di dati, la maggior parte dei dati simulati copre un anno di funzionamento per ciascuna combinazione di gravità del guasto. Il set di dati rappresenta un’espansione significativa di quello pubblicato per la prima volta dagli autori principali nel 2020.

Il rilevamento e la diagnostica dei guasti (FDD) è un campo di studio consolidato nelle applicazioni di scienza edile e tecnologia edilizia. Ciò è in gran parte dovuto al significativo impatto dei guasti delle apparecchiature e dei problemi di controllo sul consumo energetico e sulle emissioni degli edifici, sulla durata delle apparecchiature e sul comfort degli occupanti. La costruzione di sistemi HVAC, in particolare, offre un ricco spazio di opportunità per lo sviluppo di algoritmi FDD, data la molteplicità di configurazioni di sistema, operazioni complesse e disponibilità di dati monitorati. Inoltre, la recente spinta alla decarbonizzazione degli edifici e del settore elettrico sta aumentando l’importanza di edifici efficienti e interattivi con la rete, in grado di fornire in modo affidabile servizi di flessibilità del carico alla rete alimentata da fonti rinnovabili. Ciò rende ancora più fondamentale garantire che gli impianti HVAC degli edifici siano controllabili e privi di guasti, fornendo ulteriore motivazione per lo sviluppo e l’implementazione della tecnologia FDD.

Negli edifici, gli strumenti software FDD utilizzano dati operativi raccolti da sistemi di automazione degli edifici, sensori e contatori, per rilevare automaticamente apparecchiature e problemi di controllo o il degrado delle prestazioni in un sistema HVAC e per diagnosticare le potenziali cause profonde1. Utilizzando i risultati delle tecnologie FDD, gli operatori edili possono dirigere in modo efficiente le attività di manutenzione per affrontare inefficienze o malfunzionamenti delle apparecchiature e controllare.

Negli ultimi trent’anni è stata pubblicata un’ampia letteratura che documenta lo sviluppo e l’applicazione di soluzioni FDD per gli edifici. La ricerca attiva copre un'ampia gamma di argomenti, tra cui: (1) lo sviluppo e la convalida di centinaia di metodi FDD2,3,4; (2) lo sviluppo di piattaforme sperimentali o strumenti software di simulazione per generare modelli inclusivi di faglie5,6,7 e lo sviluppo di set di dati inclusivi di faglie8,9,10; (3) quantificazione della prevalenza e dei tassi di occorrenza dei guasti negli edifici11,12,13; (4) analisi dell'impatto dei guasti sul funzionamento del sistema14,15, sul consumo energetico16,17, sulla manutenzione delle apparecchiature e sui costi operativi18,19, sul comfort termico degli occupanti15,20,21 e sulla qualità dell'aria interna22; (5) Applicazione, costi e benefici della tecnologia FDD negli edifici esistenti1,23; (6) Metodologie di test delle prestazioni dell'algoritmo FDD24,25; e (7) correzione automatizzata dei guasti26,27 e attività di manutenzione28 dopo che i guasti sono stati diagnosticati e segnalati dagli strumenti FDD.

Sebbene i sistemi di controllo e automazione degli edifici siano in grado di archiviare ed esportare grandi volumi di dati operativi, questi dati sono spesso soggetti a problemi di qualità dei dati, inclusi sensori errati e lacune. Non vengono utilizzate convenzioni di denominazione coerenti da un sistema all'altro e i metadati semantici per interpretare il significato e le relazioni tra i dati vengono utilizzati raramente. Un’ulteriore complicazione è che i dati riflettono la presenza sconosciuta e senza etichetta di un’ampia varietà di faglie comuni. Infine, anche se i ricercatori possono acquisire piccole raccolte di dati sul campo, è estremamente difficile accumulare un set di dati su larga scala che rappresenti il ​​clima, il sistema HVAC e la diversità operativa. Ciò presenta enormi barriere all’innovazione nello sviluppo di algoritmi FDD e nella valutazione delle prestazioni.