„nachhaltige technologien 04 | 2021"

in digitaler Zwilling eines Objekts sollte sowohl statische als auch dynamische (verhaltensbezogene) Aspekte der physischen Realität digital widerspie- geln. Die Idee ist, dass Messungen und Beobach- tungen am digitalen Klon einfacher (und automa- tisiert) durchgeführt werden können, einschließlich Experimenten und Was-wäre-wenn-Studien, die am realen Objekt schwierig oder sogar schädlich wären. In diesem Artikel geht es um digitale Zwillinge für Gebäude, die auf detaillierten physikalischen White- Box-Modellen beruhen. Heutzutage werden solche Modelle oft in der Entwurfsphase entwickelt, aber sie werden nur selten für Gebäude im Betrieb verwendet. Wir werden eine Reihe von Vorteilen aufzeigen, die sich aus der permanenten Verbindung eines solchen Modells mit der Fülle von Signalen ergeben könnten, die in der Praxis zwar gesammelt und gespeichert, aber nur selten für umfassende Diagnosen und Statistiken genutzt werden. Stufenmodell des digitalen Gebäudezwillings In der Factbox werden einige unterschiedliche Stufen von digitalen Zwillingen definiert. Level 0 definiert eine reine Überwachung des Gebäudes, die nicht als digitaler Zwilling betrachtet werden kann, auch wenn die Daten in einem realistisch aussehenden Bild des Gebäudes visualisiert werden. Solche Systeme haben keinen echten Datentransfer zwischen Realität und Modell. Level 1 ist die erste Stufe des digitalen Zwillings, bei der die Daten sowohl des physischen Gebäudes als auch des digitalen Zwillings überwacht und überlagert dargestellt werden. Die Datenübertra- gung von einem Zwilling zum anderen erfolgt über das menschliche Auge. Dies kann nicht in Echtzeit geschehen; stattdessen werden historische Daten verwendet. Auf Level 2 werden einige der erfassten Signale (z. B. Wetter und Belegung) in Echtzeit in die Gebäudesimulation eingespeist. Dies bedeutet, dass der digitale Zwilling den gleichen Randbedingungen ausgesetzt ist wie das reale Gebäude. Bei herkömm- lichen Simulationen, für die kein physischer Zwilling zur Verfügung steht, werden für diese Randbedin- gungen statistische Erfahrungswerte angenommen. Stufe 3 ist der "Online-Observer" oder "State Estima- tor". Er vergleicht gemessene und simulierte Daten in Echtzeit. Mathematische Filter erzeugen "Justiersig- nale", die an das Simulationsmodell zurückgegeben werden, um den digitalen Zwilling in demselben Zustand wie das reale Gebäude zu halten. Auf Stufe 4 wird der digitale Zwilling im aktuellen Zustand seines realen Zwillings aus dem Echtzeitbetrieb genommen, um mit vorausschauenden Eingaben für das Wetter und die Belegung die optimalen Regelungsparameter für das Energiemanagementsystem des Gebäudes zu finden ("Was-wäre-wenn-Analyse"). E Das neue Forschungsgebäude von INFINEON Technologies in Villach (A) und das zugehörige IDA ICE- Modell, mit dem das Konzept des Building Trackers getestet wird Quelle: Infineon Technologies (links), EQUA (rechts) Factbox: Stufenmodell des digitalen Gebäudezwillings Quelle: EQUA Einem optimierten Gebäudebetrieb auf der Spur Daniel Ruepp, Per Sahlin, Markus Hogberg, Sven Moosberger, Simon Ollander Level 0 Visualisierung von Sensordaten Level 1 "Offline-Simulation" Level 2 "Echtzeitsimulation" Level 3 Level 2 +"Building-Tracker" Level 4 Level 3 +"Modellbasierte prädiktive Regelung"