DE102017106839B3

DE102017106839B3 - Anordnung und Verfahren zur Analyse des Energieverbrauchs in einem Gebäude

Info

Publication number: DE102017106839B3
Application number: DE102017106839.2A
Authority: DE
Inventors: Marco Blumendorf; Arash Zandi; Erol Can Ün
Original assignee: Smartb Energy Man GmbH; Smartb Energy Management GmbH
Current assignee: Phoenix Contact Smart Business GmbH
Priority date: 2017-03-30
Filing date: 2017-03-30
Publication date: 2018-08-16
Anticipated expiration: 2037-03-31

Abstract

Anordnung zur Erfassung und Analyse des Verbrauchs an elektrischer Energie in einem Gebäude (10, 14, 16) mit einer Vielzahl von Verbrauchern (12) und einem gemeinsamen Eingang für die Versorgung mit elektrischer Energie enthaltend einen an dem Eingang angeordneten Strommesser (18); einen an dem Eingang angeordneten Spannungsmesser (18); einen mit den Messwerten des Strom- und des Spannungsmessers beaufschlagten Wandler (20) mit zeiterfassenden Mitteln zur Erzeugung eines digitalen, die in einem Zeitintervall verbrauchte elektrische Energie repräsentierenden Verbrauchswertes; und eine mit den Verbrauchswerten einer Vielzahl von Gebäuden (10, 14, 16) beaufschlagten, zentralen Datenverarbeitungseinrichtung (26, 28) zur Speicherung und Verarbeitung der Verbrauchswerte; ist dadurch gekennzeichnet, dass die zentrale Datenverarbeitungseinrichtung (26, 28) Mittel zur Erkennung wiederkehrender Verbrauchsmuster in den aus den Verbrauchswerten gebildeten Funktionen aufweist; und die zentrale Datenverarbeitungseinrichtung (26, 28) ein lernendes System aufweist, welches identifizierte Verbrauchsmuster in einer neuen Funktion aus Verbrauchswerten von nicht identifizierten Verbrauchsmustern trennt.

Description

Technisches Gebiet
Die Erfindung betrifft eine Anordnung zur Erfassung und Analyse des Verbrauchs an elektrischer Energie in einem Gebäude mit einer Vielzahl von Verbrauchern und einem gemeinsamen Eingang für die Versorgung mit elektrischer Energie enthaltend

(a) einen an dem Eingang angeordneten Strommesser;
(b) einen an dem Eingang angeordneten Spannungsmesser;
(c) einen mit den Messwerten des Strom- und des Spannungsmessers beaufschlagten Wandler mit zeiterfassenden Mitteln zur Erzeugung eines digitalen, die in einem Zeitintervall verbrauchte elektrische Energie repräsentierenden Verbrauchswertes; und
(d) eine mit den Verbrauchswerten einer Vielzahl von Gebäuden beaufschlagten, zentralen Datenverarbeitungseinrichtung zur Speicherung und Verarbeitung der Verbrauchswerte.

Die Erfindung betrifft ferner ein Verfahren zur Erfassung und Analyse des Verbrauchs an elektrischer Energie in einer Gebäudeeinheit mit einer Vielzahl von Verbrauchern und einem gemeinsamen Eingang für die Versorgung mit elektrischer Energie mit den Schritten:

(a) Messen des Stroms am Eingang der Gebäudeeinheit;
(b) Messen der Spannung am Eingang der Gebäudeeinheit;
(c) Wandeln der Strom- und Spannungsmesswerte und der zu den Messwerten gehörigen Zeitintervalle in ein digitales, die in einem Zeitintervall verbrauchte elektrische Energie repräsentierenden Verbrauchswert;
(d) Übertragen der Verbrauchswerte einer Vielzahl von Gebäudeeinheiten an eine zentrale Datenverarbeitungseinrichtung; und
(e) Speichern und Verarbeiten der Verbrauchswerte.

Das Bewusstsein bezüglich des Energieverbrauchs ist in der Vergangenheit stark gewachsen. Der resourcenschonende Umgang mit Energie ist nicht nur aus ökologischen, sondern auch aus ökonomischen Gründen geboten. Die Nutzer haben die Möglichkeit Energiespargeräte anzuschaffen und Personen in der Gebäudeeinheit zu einem bewussten Umgang mit Energie zu ermuntern. Ob und welchen Erfolg diese Anstrengungen haben, ist jedoch schwer zu ermitteln.
Üblicherweise wird der jährliche Energieverbrauch mit einem geeichten Stromzähler ermittelt. Dieser Energieverbrauch ist ausschließlich für die Abrechnung mit dem Energieversorger gedacht. Blindleistungen werden bei privaten Nutzern gar nicht berücksichtigt. Der Stromzähler kann auch häufiger abgelesen werden. Dies ist jedoch mühsam und liefert keinerlei Aufschlüsse darüber, welche Verbraucher in welchem Umfang zum Gesamtverbrauch beitragen.
Stand der Technik
Aus dem Stand der Technik sind eine Vielzahl von Veröffentlichungen bekannt, die unter dem Begriff „Energy Disaggregation“ den Energieverbrauch analysieren. Beispiele für solche Veröffentlichungen sind US 2012 / 0 101 653 A1 , GB 2 488 164 A oder GB 2 493 901 A Bei diesen bekannten Anordnungen werden Datenbanken angelegt, in denen die Verbrauchsmuster von
Verbrauchern gespeichert sind. Es ist sehr aufwändig, die Datenbanken anzulegen, da jeder Verbraucher einzeln beschafft, analysiert und das zugehörige Verbrauchsmuster gespeichert werden muss.
Offenbarung der Erfindung
Es ist Aufgabe der Erfindung, eine Anordnung und ein Verfahren zu schaffen, mit dem der Energieverbrauch einzelner Verbraucher transparent gemacht werden kann, ohne dass vorher bekannt ist, welche Verbraucher mit welchem Verbrauch in einer Gebäudeeinheit vorhanden sind.
Erfindungsgemäß wird die Aufgabe bei einer Anordnung der eingangs genannten Art dadurch gelöst, dass

(e) die zentrale Datenverarbeitungseinrichtung Mittel zur Erkennung wiederkehrender Verbrauchsmuster in den aus den Verbrauchswerten gebildeten Funktionen aufweist; und
(f) die zentrale Datenverarbeitungseinrichtung ein lernendes System aufweist, welches identifizierte Verbrauchsmuster in einer neuen Funktion aus Verbrauchswerten von nicht identifizierten Verbrauchsmustern trennt.

Eingesetzt wird dabei ein Unsupervised Learning Ansatz zur Benennung von Verbrauchern, der Gerätemuster Nutzer und Gebäude übergreifend lernen kann. Mit der vorliegenden Erfindung ist es nicht erforderlich zu wissen, welche Verbraucher in einer Gebäudeeinheit vorliegen. Es ist auch nicht erforderlich, die Verbraucher und ihre Eigenschaften zu kennen. Vielmehr werden zunächst Strom und Spannung zeitaufgelöst gemessen. Aus den Strom- und Spannungswerten werden Verbrauchswerte, beispielsweise die Leistung und/oder die Blindleistung errechnet. Aus den so errechneten Verbrauchswerten werden Funktionen gebildet. Diese Funktionen allein ermöglichen aber noch keine zuverlässige Analyse, da die Signale verrauscht sind und die in den Funktionen enthaltenen Verbrauchsmuster ganz oder teilweise überlagern können. Es ist also eine große Vielzahl von Funktionen erforderlich um die Verbrauchsmuster sicher erkennen zu können. Eine zentrale Datenverarbeitungseinrichtung wertet daher nicht nur die Funktionen aus den Verbrauchswerten einer Gebäudeeinheit, sondern einer Vielzahl von Gebäudeeinheiten unterschiedlicher Nutzer aus. Zu diesem Zweck ist in der zentralen Datenverarbeitungseinrichtung ein lernendes System vorgesehen. Dieses trennt bekannte Verbrauchsmuster von unbekannten Verbrauchsmustern. Dazu werden alle Verbrauchsmuster dem lernenden System zugeführt. Dies untersucht die von verschiedenen Nutzern als das gleiche Verbraucher identifizierten Verbrauchsmuster nach ähnlichen Merkmalen und trifft anhand diesen Merkmalen Identifikationsvorschläge für die nicht identifizierten Verbrauchsmuster. Das System lernt, wenn ein Vorschlag vom Nutzer angenommen oder verworfen wird. Falls der Vorschlag angenommen wird, erhält das System damit ein weiteres identifiziertes Verbrauchsmuster. Anschließend werden mit diesem neuen Wissen weitere Vorschläge für andere, nicht-identifizierte Verbrauchsmuster erstellt. Im Falle eines fehlerhaften Vorschlages verwirft das System die angenommenen Merkmale und untersucht die identifizierten Verbrauchsmuster samt den vom Nutzer abgelehnten Verbrauchsmuster nach Merkmalen die innerhalb der identifizierten Verbrauchsmuster Ähnlichkeiten und zu dem abgelehnten Verbrauchsmuster Unterschiede aufweisen. Selbst ohne jedes Zutun des Nutzers können also viele Verbrauchsmuster und damit auch Verbraucher schnell erkannt werden. Dies ist möglich, da durch die Mithilfe des Nutzers nach und nach eine Datenbank bekannter Verbrauchsmuster entsteht. Die Datenbank kann zur Identifizierung der unbekannten Muster, z.B. in neuen Gebäuden, genutzt werden, so dass nach und nach immer weniger Muster den Nutzer zur Identifizierung benötigen.
Vorzugsweise ist vorgesehen, dass

(g) die Datenverarbeitungseinrichtung eine Schnittstelle zur Abfrage von Daten aufweist, welche die wiederkehrenden Verbrauchsmuster repräsentieren; und
(h) die Datenverarbeitungseinrichtung Mittel zur Erfassung von Nutzereingaben aufweist, mit welchen zumindest ein Teil der wiederkehrenden Verbrauchsmuster identifiziert wird.

Die Schnittstelle kann beispielsweise eine Internet-Schnittstelle sein, über welche der Nutzer mit einem geeigneten Programm auf seine Daten zugreifen kann. Dann können ihm wiederkehrende Verbrauchsmuster ggf. mit Zusatzinformationen angezeigt werden. Der Nutzer kann diese Verbrauchsmuster identifizieren und sie bezeichnen. Ein Kühlschrank beispielsweise ist daran zu erkennen, dass er rund um die Uhr läuft. Sein Kompressor schaltet in vergleichsweise regelmäßigen Abständen an und aus. Wenn also noch kein Verbrauchsmuster in der Datenverarbeitungseinrichtung hinterlegt ist, kann der Nutzer aus diesen Daten den Kühlschrank als solchen erkennen. Die zugehörige Nutzereingabe ist beispielsweise die Art des Verbrauchers „Kühlschrank“, der Hersteller und die Typbezeichnung. Die Mittel zur Erfassung von Nutzerdaten können jeder bekannten Art sein und umfassen insbesondere die freie Eingabe mit einer Tastatur und die Auswahl mit Maus oder Tastatur.
Die Nutzerdaten stellen ein Feedback dar, das dem lernenden System zugeführt wird. Das lernende System wertet die Nutzerdaten aus und passt den Algorithmus zur Datenanalyse und die Datenbasis entsprechend an. Es versteht sich, dass der Nutzer ein Mensch sein kann. Nutzer kann auch Datenverarbeitungseinrichtungen sein, die ein geeignetes Feedback liefern können.
Vorzugsweise sind mehrere Strommesser und mehrere Spannungsmesser vorgesehen, mit denen der Strom und die Spannung an mehreren Leitungen unterschiedlicher Phasen messbar sind. Auf diese Weise können normale Wechselstromleitungen ebenso gemessen werden wie Drehstromleitungen. Da Verbraucher in den verschiedenen Leitungen einen unterschiedlichen Effekt haben, werden hier weitere Daten erfasst, die eine sichere Unterscheidung der Verbraucher ermöglichen.
Bei einer besonders bevorzugten Ausgestaltung der Erfindung ist vorgesehen, dass die Abtastrate der Strom- und Spannungsmesser größer als 50 Hz ist, vorzugsweise größer als 2000 Hz ist und höchst vorzugsweise 4000 Hz ist. Eine hohe Abtastrate erzeugt viele Daten. Diese erfordern zwar eine hohe Rechenleistung. Sie erhöht aber auch die Richtigkeit der Zuordnung von Ereignissen zu den Verbrauchsmustern der Verbraucher.
Insbesondere ist es vorteilhaft, wenn die Schnittstelle zur Abfrage von Daten eine Verbindung zum Internet oder einem anderen Netzwerk herstellt und die Mittel zur Erfassung von Nutzereingaben ein an das Internet oder das andere Netzwerk angeschlossenes Endgerät mit Prozessor und graphischer Anzeige ist. Die graphische Darstellung der Verbrauchswerte in Abhängigkeit von der Zeit ist auch für den menschlichen Nutzer vorteilhaft. Er kann dann neben den Kennwerten des Verbrauchsmusters, wie Zeitpunkt des Beginns, Dauer und Höhe auch den genauen Zeitverlauf betrachten. Dies erleichtert die Zuordnung. Der Zugang über ein Netzwerk ermöglicht die häufige Kontrolle auch dann, wenn der Nutzer nicht vor Ort in der Gebäudeeinheit ist. Dies ist besonders bei Nutzern vorteilhaft, die mehr als eine Gebäudeeinheit hinsichtlich des Energieverbrauchs betreuen. Alternativ oder zusätzlich kann auch eine Eingabe direkt vor Ort im Bereich der Messgeräte und der lokalen Datenverarbeitung vorgesehen sein.
Eine besonders vorteilhafte Anordnung ergibt sich, wenn Strom- und Spannungsmesser, der Wandler und alle anderen lokalen Komponenten in einem als Ganzes im Sicherungskasten der zugehörigen Gebäudeeinheit montierbaren Modul angeordnet sind. Die Module können in großer Vielzahl werksseitig vormontiert und vorkonfiguriert werden und erfordern vor Ort nur noch geringe Expertise bei der Installation und Konfiguration. Die Module können ggf. auch wieder demontiert werden, wenn der Nutzer eine Optimierung seiner Verbraucher vorgenommen hat. Dann stehen sie zur weiteren Verwendung in anderen Gebäudeeinheiten zur Verfügung.
Erfindungsgemäß wird die Aufgabe ferner gelöst durch ein Verfahren der eingangs genannten Art, das gekennzeichnet ist durch die Schritte:

(f) Erkennen wiederkehrender Verbrauchsmuster in den aus den Verbrauchswerten gebildeten Funktionen; und
(g) Erkennen von identifizierten Verbrauchsmustern in einer neuen Funktion aus Verbrauchswerten mittels eines lernenden Systems und Abtrennen der nicht identifizierten Verbrauchsmuster.

Insbesondere können die identifizierten Verbrauchsmuster für einen menschlichen oder maschinellen Nutzer anschließend bereitgestellt werden.
Mit der Erfindung erhält der Nutzer Informationen über die Verbrauchsmuster, die den Gesamtverbrauch transparent machen. Er hat dann die Möglichkeit, die Verbräuche zu optimieren. So können geeignete Maßnahmen ergriffen werden, wie nicht genutzte Verbräuche zu verhindern oder zu verringern und die energiesparende Verbraucher unter ökonomischen Bedingungen einzusetzen.
Bei einem bevorzugten Verfahren ist weiterhin vorgesehen:

(h) Abfragen von Daten, welche die wiederkehrenden Verbrauchsmuster repräsentieren, durch einen Nutzer; und
(i) Erfassen von Nutzereingaben, mit welchen zumindest ein Teil der wiederkehrenden Verbrauchsmuster identifiziert wird.

Bei diesem Verfahren kann der Nutzer die Verbrauchsmuster identifizieren. Die Nutzereingaben können insbesondere die Art des Verbrauchers, den Hersteller des Verbrauchers und/oder die Herstellerbezeichnung des Verbrauchers umfassen. Dann wird es nachfolgenden Nutzern erleichtert, die Verbrauchsmuster zu identifizieren.
Vorzugsweise ist vorgesehen, dass die Abtastrate der Strom- und Spannungsmesser größer als 500 Hz ist, vorzugsweise größer als 2000 Hz ist und höchst vorzugsweise 4000 Hz ist. Insbesondere können die Verbrauchswerte mit einer Frequenz entsprechend der Netzfrequenz oder einem Vielfachen dieser aus den Strom- und Spannungswerten berechnet werden. Bei 50 Hz Netzfrequenz entspricht dies beispielsweise oberhalb von 12,5 Hz, vorzugsweise oberhalb von 25 Hz und höchst vorzugsweise 50 Hz oder höher, bei 60 Hz Netzfrequenz analog 15 Hz, 30 Hz und 60 Hz. Dadurch wird das Datenvolumen gegenüber dem Datenvolumen mit den Messwerten verringert. Die Daten können beispielsweise einmal in der Minute an die zentrale Datenverarbeitungseinrichtung übertragen werden.
Aus den gemessenen Strom- und Spannungswerten können wenigstens zwei Funktionen F aus Verbrauchswerten in Abhängigkeit von der Messzeit errechnet werden, die ausgewählt sind aus der Gruppe: $Leistung F (t) = P (t);$
$Blindleistung F (t) = Q (t);$
$i {. Harmonische F}_{i} (t) = I_{iReal} (t) + {jI}_{Imaginary} (t) des Stroms für i = 0 bis N$
$i {. Harmonische F}_{i} (t) = V_{iReal} (t) + {jV}_{iImaginary} (t) des Spannung für i = 0 bis N$
wobei N eine ganze Zahl zwischen 1 und 40 ist und t die zum Verbrauchswert gehörige Messzeit repräsentiert. Jede der Funktionen hat das Potenzial zur Erkennung eines Verbrauchers. Je nachdem, ob es sich um einen ohmschen Verbraucher, einen kapazitiven Verbraucher oder einen induktiven Verbraucher handelt, treten unterschiedliche Effekte in den verschiedenen Funktionen auf. Insbesondere die Kombination unterschiedlicher Funktionen liefert Informationen über die Natur des Verbrauchers und lässt daher Rückschlüsse darauf zu, um welchen Verbraucher es sich handelt. Die Zahl der Harmonischen ist theoretisch unbegrenzt. Es hat sich aber in der Praxis herausgestellt, dass die mit einer hohen Anzahl von errechneten Oberwellen verbundene hohe Abtastrate zu Datenvolumen führt, die eine hohe Übertragungs- und Rechenleistung erfordern. Diese ist durch den Nutzen bei der Identifizierung der Verbraucher nicht gerechtfertigt.
Vorzugsweise ist vorgesehen, dass die Funktionen F(t) aus Verbrauchswerten in einer lokalen Datenverarbeitungsanlage in der Gebäudeeinheit berechnet und anschließend an die zentrale Datenverarbeitungsanlage übertragen werden. Dadurch werden die Übertragungskapazitäten nicht übermäßig belastet. Es ist aber auch möglich, die Rohdaten zu übertragen und die gesamte Rechenleistung in der zentralen Datenverarbeitungseinrichtung zu erbringen.
Zur Ermittlung der Verbrauchsmuster ist vorzugsweise ein Verfahren vorgesehen, bei dem

(a) jedes Verbrauchsmuster zumindest ein Einschalt- und ein Abschaltereignis aufweist;
(b) jedes Einschalt- oder Abschaltereignis eine Funktionsänderung ΔF von einem ersten stabilen Zustand in einen zweiten stabilen Zustand aufweist; und
(c) jeder Zustand ein stabiler Zustand ist, wenn die Funktion F(t) aus Verbrauchswerten für eine vorgegebene Dauer innerhalb eines Toleranzbereichs ε um einen festen Verbrauchswert bleibt.

Diese Art der Ermittlung kommt mit wenigen Kennwerten aus, mit denen ein Verbrauchsmuster beschrieben werden kann. Einschaltzeitpunkt, Abschaltzeitpunkt oder Dauer und Änderung des Verbrauchswerts. Das Verbrauchsmuster wird dann durch eine Rechteckfunktion angenähert. Es versteht sich, dass die Verbrauchsmuster in der Realität auch andere zeitliche Verläufe haben können. Eine Heizspirale ändert beispielsweise ihren Ohm'schen Widerstand mit der Temperatur und hat dann einen veränderlichen Energieverbrauch. Andere Verbraucher haben beim Einschalten einen Peak-förmigen Energieverbrauch, der anschließend auf einem niedrigeren Niveau verbleibt. Derartige Verläufe im Verbrauchsmuster können, müssen aber nicht zur Identifikation genutzt werden.
Die Einschalt- und Abschaltereignisse müssen einander zugeordnet werden um ein Verbrauchsmuster zu erstellen. Es ist daher vorzugsweise vorgesehen, dass Einschalt- und Abschaltereignisse in den Funktionen F(t) aus Verbrauchswerten geclustert werden, indem diejenigen Einschalt- und Abschaltereignisse einem Verbrauchsmuster zugeordnet werden, bei denen

(a) ausgewählte Merkmale der Funktion F(t) der Ein- oder Abschaltereignisse bei Anwendung eines Clustering-Algorithmus ein Cluster bilden;
(b) die Anzahl der Ereignisse innerhalb eines Cluster über einer definierten Mindestanzahl liegt;
(c) die Anzahl der jeweils direkt auf ein Einschaltereignis folgenden Ausschaltereignisse höher ist als die Anzahl anderer Ausschaltereignisse;
(d) die Summe ΣΔF der Funktionsänderungen ΔF aller Einschalt- und Abschaltereignisse innerhalb eines Toleranzbereiches Null ist; und
(e) die Anzahl der Einschaltereignisse innerhalb eines Toleranzbereichs gleich der Anzahl der Abschaltereignisse ist.

Ausgewählte Merkmale der Funktion F(t) der Ein- oder Abschaltereignisse sind beispielsweise zugehörige Funktionsänderungen ΔF, Extremwerte oder Steigung. Ein Beispiel für eine automatische Clustering Methode ist DBSCAN. Durch Anwendung eines Clustering Algorithmus kann ermittelt werden, ob die zugehörige Funktionsänderung ΔF zwischen mindestens zwei Ereignissen innerhalb eines Clusters nicht größer als die definierte Nachbarschaftslänge ist. Ein Ausschaltereignis folgt direkt auf ein Einschaltereignis, wenn dazwischen kein anderes Ein- oder Ausschaltereignis erfassbar ist.
Eine Gruppe von Clustern, die (c), (d) und (e) erfüllt, wird als zugehöriges Verbrauchsmuster angesehen, wenn die Funktionsänderung beim Einschalten etwa gleich der Funktionsänderung beim Abschalten ist. Oder anders ausgedrückt: Eine Leistung, die eingeschaltet wird, muss auch wieder ausgeschaltet werden. Auch muss das Verbrauchsmuster mehrfach, beispielsweise wenigstens 10 Mal auftreten. Einzelne Ereignisse stellen kein wiederholtes Verbrauchsmuster dar. Ein Verbrauchsmuster, das vom gleichen Verbraucher erzeugt wird, hat in der Summe aller Einschaltereignisse die gleiche Funktionsänderung wie in der negativen Summe aller Abschaltereignisse. Diese summieren sich also etwa auf null. Auch die Funktionsänderungen liegen im gleichen Größenbereich. Die Variationen sind auf unterschiedliche Ursachen zurückzuführen. Beispielsweise kann das Alter eines Geräts, die Umgebungstemperatur, die Geräteeinstellung, die Art des Betriebs und dergleichen den Verbrauch in geringfügigem Maß beeinflussen, so dass die Funktionsänderungen eines Verbrauchers, aber auch die Funktionsänderungen verschiedener Verbraucher gleicher Bauart zu Variationen führen, die einen Toleranzbereich bei der Berechnung erforderlich machen.
Eine besonders vorteilhafte Ausgestaltung der Erfindung ergibt sich, wenn identifizierte Verbrauchsmuster dem Nutzer mit einem Vorschlag für einen Verbraucher angezeigt werden und das Feedback des Nutzers zu dem Vorschlag in das lernende System eingespeist wird.
In dieser Beschreibung und in den beigefügten Ansprüchen haben alle Begriffe eine dem Fachmann geläufige Bedeutung, welche der Fachliteratur, Normen und den einschlägigen Internetseiten und Publikationen, insbesondere lexikalischer Art, beispielsweise www.Wikipedia.de, www.wissen.de oder www.techniklexikon.net, der Wettbewerber, forschenden Institute, Universitäten und Verbände dargelegt sind. Insbesondere haben die verwendeten Begriffe nicht die gegenteilige Bedeutung dessen, was der Fachmann den obigen Publikationen entnimmt.
Ausgestaltungen der Erfindung sind Gegenstand der Unteransprüche. Ein Ausführungsbeispiel ist nachstehend unter Bezugnahme auf die beigefügten Zeichnungen näher erläutert.
Figurenliste

1 illustriert eine Anordnung zur Erfassung und Analyse des Verbrauchs an elektrischer Energie in einem Gebäude mit einer Vielzahl von Verbrauchern.
2 zeigt den Verlauf eines Verbrauchs-Ereignisses, das mit sechs verschiedenen Messverfahren detektiert wurde, wobei die Messpunkte markiert sind, mit deren Hilfe das Ereignis als solches erkannt wurde
3 zeigt den Verlauf der Leistungskurven P an drei verschiedenen Leitungen unterschiedlichen Phasenverlaufs mit einer Auflösung von 1 Minute pro Datenpunkt.
4 zeigt den Verlauf der Leistungskurve an der ersten Leitung mit einer ersten Phase in 3.
5 zeigt den Verlauf der Leistungskurve an der zweiten Leitung mit einer zweiten Phase in 3.
6 zeigt den Verlauf der Leistungskurve an der dritten Leitung mit einer dritten Phase in 3.
7 ist ein Diagramm in der die Leistungsänderung ΔQ der ermittelten Blindleistung Qo über der Leistungsänderung ΔP der ermittelten Wirkleistung P für eine Vielzahl von Ereignissen aufgetragen ist.
8 zeigt die Leistungskurve aus 4 mit Markierungen für erkannte Ereignisse eines erkannten Verbrauchsmusters aus 7 über ein Zeitfenster von einem Tag.
9 zeigt einen Ausschnitt aus der Leistungskurve aus 8 mit Markierungen für erkannte Ereignisse eines erkannten Verbrauchsmusters aus 7 über ein Zeitfenster von 1,5 Stunden.
10 zeigt einen Ausschnitt aus der Leistungskurve aus 9 mit einem mit einem Anschalt- und einem Ausschaltereignis des Verbauchsmusters aus 7 über ein Zeitfenster von etwa 2 Minuten.
11 ist eine Darstellung analog zu 7, bei dem eine Vielzahl von Ereignissen von zwei verschiedenen Geräten gleicher Bauart, aber an unterschiedlichen Standorten dargestellt sind.
12 zeigt die Leistungskurve der ersten Phase eines anderen Gebäudes mit Markierungen für erkannte Ereignisse des zweiten Verbrauchsmusters aus 11.
13 zeigt einen Ausschnitt aus der Leistungskurve aus 12 mit einem Anschalt- und einem Ausschaltereignis des zweiten Verbauchsmusters aus 12

Beschreibung des Ausführungsbeispiels
1 illustriert eine Anordnung zur Erfassung und Analyse des Verbrauchs an elektrischer Energie in einer Gebäudeeinheit 10 mit einer Vielzahl von zunächst unbekannten Verbrauchern 12. Die Erfassung und Analyse erfolgt dabei nicht nur an einer Gebäudeeinheit 10, sondern an einer Vielzahl weiterer Gebäudeeinheiten, die hier nur schematisch dargestellt und mit 14 und 16 bezeichnet sind. Dabei versteht es sich, dass es sich bei der Bezeichnung „Gebäudeeinheit“ nicht zwingend um ein abgeschlossenes Gebäude handeln muss, sondern neben ganzen Gebäuden auch andere Einheiten mit mehreren Verbrauchern, etwa einzelne Büroetagen, Produktionshallen, Außenstände oder dergleichen mit einer Vielzahl von Verbrauchern unter den Begriff „Gebäudeeinheit“ fallen.
Jede der Gebäudeeinheiten 10, 14 oder 16 ist mit einer Versorgung für elektrische Energie, beispielsweise aus einem öffentlichen oder privaten Stromnetz mit Wechselstrom versehen. Im vorliegenden Ausführungsbeispiel hat das Stromnetz drei Leitungen mit drei unterschiedlichen Phasen. Üblicherweise hat der Versorger einen geeichten Stromzähler (nicht dargestellt) installiert, der einen für alle elektrischen Verbraucher gemeinsamen Eingang der Gebäudeeinheit 10 bildet. Typischerweise ist hinter dem Stromzähler ein Sicherungskasten zur Sicherung der einzelnen Stromkreise installiert. Mit dem Stromzähler wird der gesamte Stromverbrauch in der Gebäudeeinheit ausschließlich zu Abrechnungszwecken ermittelt.
In der Gebäudeeinheit 10 befinden sich eine Vielzahl von Verbrauchern 12 für elektrische Energie. Im vorliegenden Ausführungsbeispiel sind der Übersicht halber lediglich 3 Verbraucher 12 eingezeichnet. Es versteht sich, dass die Anzahl der Verbraucher erheblich höher sein kann. Unter dem Begriff „Verbraucher“ sind alle elektrischen Bauelemente, Elektrogeräte und Elektroanlagen zusammengefasst, die über das Stromnetz mit elektrischer Energie versorgt werden und diese in andere Energieformen umwandeln. Die Verbraucher 12 können ohmsche Verbraucher, induktive Verbraucher, kapazitive Verbraucher oder eine Kombination daraus sein. Es gibt auch Geräte mit mehreren Verbrauchern, beispielsweise ein Kühlschrank mit einem Kompressor und einer Leuchte im Inneren, die jeweils ein unterschiedliches Verbrauchsverhalten haben.
Zur Erfassung des Verbrauchs an elektrischer Energie in der Gebäudeeinheit 10 sind unmittelbar vor oder hinter dem Sicherungskasten Messgeräte 18 installiert. Mit den Messgeräten 18 wird an jeder der drei Leitungen unterschiedlicher Phasen sowohl der Strom als auch die Spannung gemessen. Die Abtastrate der Messgeräte ist im vorliegenden Ausführungsbeispiel 4000 Hz. Das bedeutet, dass in jeder Sekunde für jede der drei Leitungen unterschiedlicher Phasen 8000 Messwerte, entsprechend 4000 Stromwerten und 4000 Spannungswerten, erzeugt werden. Die Messwerte werden in einem Analog-Digital (A/D)-Wandler 20 jeweils in ein digitales Signal umgewandelt und in einem Zwischenspeicher zwischengespeichert. Die Daten werden wie nachstehend beschrieben in einem Prozessor (CPU) 22 vorverarbeitet. Für die simultane Verarbeitung aller Messwerte ist ferner ein Digital Signal Processor (DSP) vorgesehen. Diese lokalen Komponenten sind in einem als Ganzes montierbaren Modul im Sicherheitskasten der Gebäudeeinheit 10 installiert.
Die vorverarbeiteten Daten werden komprimiert, verschlüsselt und paketweise einmal pro Minute über ein Netzwerk 24 an einen zentralen Server 26 mit einer Datenbank 28 übertragen. Dies ist durch Pfeile 30 und 32 illustriert. Die Übertragung kann auf verschiedenen Wegen - drahtlos oder ganz oder teilweise verkabelt -, etwa Ethernet, Powerline Communication (PLC), Internet, ein Telefonnetz oder ein beliebiges anderes Netzwerk 24 erfolgen. In gleicher Weise werden die Daten von den Gebäudeeinheiten 14, 16 und allen anderen Gebäudeeinheiten zum Server 26 übertragen.
Über dieses oder ein anderes Netzwerk 24 sind ferner Nutzer 36 mit ihren Endgeräten, etwa einem PC, mobilen Endgerät oder dergleichen mit dem Server 26 verbunden. An den Endgeräten werden dem Nutzer 36 diejenigen Daten angezeigt, die für ihn relevant sind und zu denen er Zugang erhält. Üblicherweise ist ein Nutzer 36 ein Betreiber, Bewohner oder Beschäftigter in einer Gebäudeeinheit. Es ist aber möglich, dass Hersteller von elektrischen Verbrauchern Nutzer 36 sind.
Mit den Messgeräten 18 werden praktisch ununterbrochen Messwerte mit 4000 Hz aufgezeichnet. Aus den Strom- und Spannungsmesswerten I(t) und U(t) werden im Prozessor 22 vor Ort für jede der drei Leitungen unterschiedlicher Phasen verschiedene Funktionen F(t) errechnet. Die Funktionen F mit dem zugehörigen Profil repräsentieren ganz oder teilweise die Verbrauchswerte. Beispiele für solche Funktionen sind die Wirkleistung P und die Blindleistung Q, die für jeden Zeitpunkt t errechnet werden. Im vorliegenden Ausführungsbeispiel sind die Verbrauchswerte immer Leistungswerte. Diese werden mit einer Rate von 50 Hz, entsprechend der Netzfrequenz in Europa, ermittelt. Dabei können auch die höheren Ordnungen, etwa die 1. bis 40. Harmonische des Stroms und der Spannung d.h. I₁, V₁, ...I₄₀, V₄₀ als Funktionen errechnet werden, welche die Abweichungen von einem Sinus-förmigen Verlauf wiedergeben. Bei höheren Abtastraten können auch weitere Oberwellen erfasst werden.
2 zeigt die Zerlegung der Rohsignale aus Spannung und Strom. Die Kurve 38 zeigt ein Beispiel für eine Leistung P. Die Kurve 40 zeigt ein Beispiel für eine Blindleistung Q. Die Kurve 42 zeigt ein Beispiel für den realen Anteil der ersten Harmonische I₁ des Stroms.
Die Kurve 44 zeigt ein Beispiel für den imaginären Anteil der ersten Harmonische I₁ des Stroms. Die Kurve 46 zeigt ein Beispiel für den realen Anteil der N-te Harmonische I_N des Stroms und die Kurve 48 zeigt ein Beispiel für den imaginären Anteil N-te Harmonische I_N des Stroms.
Während der Messzeit verändern sich die Verbräuche. Elektrische Verbraucher 12 mit unterschiedlichen Verbräuchen werden ein- und ausgeschaltet. Einige der Geräte haben mehrere Verbraucher, die zwar beim Einschalten des Geräts mehr oder weniger gleichzeitig starten, dann aber unterschiedliche Verbrauchsverläufe haben. Ein Beispiel für ein solches Gerät ist eine Spülmaschine mit einer Steuerung, einer Pumpe und einer Heizung, die jeweils zu unterschiedlichen Zeiten einen unterschiedlichen Bedarf an elektrischer Energie haben. Der Gesamtverbrauch in einer Gebäudeeinheit 10 stellt demzufolge eine Überlagerung aus einer Vielzahl von Leistungskurven dar, die sich auf verschiedene Leitungen unterschiedlicher Phasen und Schwingungsfrequenzen verteilen.
Ziel der Erfassung und Analyse der Verbräuche ist es insbesondere, diese transparent zu machen und die Verbräuche den Verbrauchern zuordnen zu können. Die Analyse ermöglicht es dann, beispielsweise Verbraucher mit besonders hohem Energiebedarf durch Verbraucher mit niedrigerem Energiebedarf zu ersetzen. Es kann aber auch ein nicht genutzter Energieverbrauch vermieden werden, etwa der Betrieb einer Klimaanlage in einem an Wochenenden nicht besetzten Büro.
Die Anzahl von auf dem Markt verfügbaren, elektrischen Verbrauchern ist sehr groß. Ihr Verbrauchsprofil kann nicht einzeln erfasst und in einer Datenbank gespeichert werden. Die Verbraucher werden daher wie nachstehend beschrieben aus ihren tatsächlichen Verbräuchen identifiziert.
Man erkennt, dass in 2 in den 5 Sekunden zwischen dem Zeitpunkt 13:26:43 Uhr und 13:26:48 Uhr mehrere Verbrauchsänderungen erfolgt sind, die unterschiedliche Auswirkungen auf die verschiedenen betrachteten physikalischen Größen haben. Jede Verbrauchsänderung stellt ein Ereignis 50 dar. Zunächst muss ein echtes Ereignis, das durch einen Verbraucher hervorgerufen wird, vom immer vorhandenen Messwertrauschen getrennt werden. Dabei kann das Ereignis sowohl eine Verbrauchsänderung nach oben, entsprechend einem Einschaltvorgang, als auch eine Verbrauchsänderung nach unten, entsprechend einem Abschaltvorgang, darstellen.
Im vorliegenden Ausführungsbeispiel wird ein Ereignis 50 definiert als die Verbrauchsänderung von einem ersten stabilen Zustand 52 in einen zweiten stabilen Zustand 54. Zur Feststellung eines stabilen Zustands wird zunächst betrachtet, ob Werte des Signals in einem bestimmten Zeitraum überwiegend in einem maximalen Abstand von ε, z.B. 100 W bleiben. Zusätzlich zu dem Erfordernis, dass die Werte eines stabilen Zustands sich innerhalb eines Toleranzbereichs befinden, muss ein Erfordernis bezüglich der Dauer des stabilen Zustands erfüllt sein. Hierfür wird ein Zeitfenster definiert, in dem sich die Werte eines stabilen Zustands innerhalb des gewählten Toleranzbereichs bewegen. Das Zeitfenster stellt ein Minimum dar, das nicht unterschritten werden kann. Ein länger dauernder, stabiler Zustand ist aber möglich. Durch die Wahl eines Zeitfensters mit einer Dauer von 5 Sekunden werden die Abschnitte 52 und 54 als stabile Zustände festgestellt wobei der Abschnitt 56 mit einer Dauer von einer Sekunde das Erfordernis bezüglich der Dauer des stabilen Zustands nicht erfüllt.
In 3 bis 6 ist jeweils der Tagesverlauf der Leistungskurven P an drei verschiedenen Leitungen unterschiedlicher Phasen mit einer Auflösung von 1 Minute pro Datenpunkt gezeigt. In 3 sind alle Leistungskurven gleichzeitig dargestellt. 4 bis 6 zeigen die Leistungskurven separat. Man erkennt, dass Leistungsänderungen in den verschiedenen Leitungen unterschiedlicher Phase völlig unabhängig voneinander sind. Tagsüber zwischen ca. 9:00 Uhr und ca. 21:00 Uhr werden eine Vielzahl von Verbrauchern an- und abgeschaltet. Zu den anderen Zeiten erfolgten nur sehr wenige Verbräuche. Im Gegensatz zu einem geeichten Stromzähler werden hier mit hoher Zeitauflösung die Verbräuche gezeigt. Beispielsweise ist in 4 ein regelmäßig auftretendes An- und Abschalt-Ereignis 62, 64 und 66 zu erkennen, das auch nachts erfolgt. Es handelt sich also um eine dauerhaft betriebene Einrichtung - im vorliegenden Ausführungsbeispiel ist das ein Kühlschrank, dessen Kompressor in regelmäßigen Abständen an- und abschaltet.
Die Identifizierung eines einzelnen Ereignisses ist schwierig. Ereignisse, wie beispielsweise die Ereignisse 62, 64 und 66, treten jedoch häufiger auf. Sie sind ein Hinweis auf regelmäßig verwendete Verbraucher, die dauerhaft in der Gebäudeeinheit eingesetzt werden.
Jedes Ereignis gehört zu einem Muster. Zu einem Muster gehören im vorliegenden Ausführungsbeispiel der Einschalt- und der Abschaltvorgang und die jeweils zugehörige Leistungsdifferenz ΔP bzw. ΔQ. Ein Muster kann aber auch durch andere Merkmale, etwa das Zeitintervall zwischen Einschalt- und Abschaltvorgang, die Form des Leistungsverlaufs, ein Frequenzverhalten und dergleichen gekennzeichnet werden.
Die fettgedruckten Linien in 2 zeigen welche Datenpunkte des Ereignisses verwendet werden können. Die Datenpunkte 70 in der Leistungskurve P und die Datenpunkte 68 in der Leistungskurve Q in 2 werden in einem Clusterbild angezeigt. Ein Clusterbild ist beispielhaft in 7 gezeigt. Jedes Ereignis wird durch einen Punkt 72 repräsentiert. Die Ereignisse 62, 64 und 66 in 4 entsprechen also drei Punkten in 7. Die Informationen aus den Kurven I₁, V₁, I_N und V_N wurden noch nicht berücksichtigt.
Man erkennt in 7, das es eine Vielzahl von Ereignissen gibt, die innerhalb eines gewissen Toleranzbereichs einen Leistungssprung ΔP von etwas über 2000 W bei etwas negativer Blindleistung entsprechend ΔQ < 0 haben. Die zugehörigen, ein Ereignis repräsentierenden Punkte in der Punktwolke häufen sich in einem Cluster 74. Ein positiver Leistungssprung ΔP >0 entspricht einem Anschaltvorgang. Zum Cluster 74 gehört ein Schwestercluster 76. Die zugehörigen Ereignisse haben einen negativen Leistungssprung mit ΔP < 0, nämlich bei etwa ΔP = -2000 W. Die Blindleistung ist bei diesem Cluster leicht positiv, entsprechend ΔQ > 0. Das Cluster 76 repräsentiert den zum Cluster 74 gehörigen Abschaltvorgang des gleichen Verbrauchers.
Zur automatischen Clustering der Ereignisse wird DBSCAN (Dichtebasierte räumliche Clusteranalyse mit Rauschen) benutzt. Ein Cluster 80 (7) wird hier definiert durch eine Kette von Ereignissen deren Distanz jeweils unterhalb der definierten Nachbarschaftslänge liegt. Die Nachbarschaftslänge ist in 7 mit 82 bezeichnet. Alle Ereignisse, die zu einem Cluster gehören sind Kandidaten für den nächsten Schritt und der Rest, der nicht geclustert ist, wird als „Noise“ bezeichnet. Im vorliegenden Ausführungsbeispiel wurden die Cluster 80 aus zwei Merkmalen eines Ereignisses, nämlich ΔP und ΔQ gebildet. Es versteht sich, dass auch Cluster nur aufgrund eines Merkmals gebildet werden können. Insbesondere bei komplexen Systemen kann es sinnvoll sein, weitere Merkmale zu berücksichtigen. Dann erfolgt die Clusterbildung im entsprechend mehrdimensionalen Raum.
Im vorliegenden Ausführungsbeispiel bildet jeweils ein Anschalt- oder ein Abschalt-Vorgang ein Ereignis. Zu einem Verbraucher gehörige Cluster werden unter drei Gesichtspunkten wie folgt zusammengeführt: Jedem Einschalt-Vorgang folgt ein Abschalt-Vorgang in gleicher Größenordnung. Die Anzahl der Einschalt-Ereignisse in einem einen Einschalt-Vorgang repräsentierenden Cluster muss innerhalb eines Toleranzbereichs der Anzahl der Ereignisse in einem einen Abschalt-Vorgang repräsentierenden Cluster entsprechen. Ein Cluster mit 10000 Einschalt-Ereignissen wird entsprechend nicht einem Cluster mit 10 Abschalt-Ereignissen zugeordnet. In gleicher Weise ist die Summe der Werte ΔP in einem Cluster, der einen Einschalt-Vorgang repräsentiert innerhalb eines Toleranzbereichs der negativen Summe der Werte ΔP in einem Cluster, der den zugehörigen Abschalt-Vorgang repräsentiert. Es können auch mehr als zwei Cluster zusammengefasst werden z.B. zwei Einschalt- mit einem Ausschaltcluster.
Es werden nun über die Bildung von Schnittmengen alle Cluster zusammengeführt, die den obigen Anforderungen genügen und insgesamt die geringsten Abweichungen haben.
D. h. aus den Clustern, die ein Muster bilden können, wird aus den 3 Kriterien ein Score berechnet. Die Kombinationen mit den besten Scores werden ausgewählt. Es werden die 30 Besten ausgewählt, so dass bis zu 30 Muster pro Phase gewählt werden können. Es ergibt sich ein Satz von Mustern, die mögliche Verbraucher mit der zugehörigen Verbrauchskurve repräsentieren.
Die so erfassten Muster werden einer Klassifizierung in einem Klassifikator unterzogen. Der Klassifikator ist ein lernendes System. Die nach oben beschriebenem Verfahren ermittelten Muster werden dem Nutzer 36 an einem Endgerät 34, beispielsweise am PC angezeigt. 8 zeigt ein Leistungsprofil über den gesamten Tag, in dem die Muster mit einer Markierung 84 für ein Einschalt-Ereignis oder einer Markierung 86 für ein Abschalt-Ereignis versehen werden. Die Markierungen können nach der Art des Ereignisses farbig ausgeführt sein. Die Markierungen 84 und 86 liegen entsprechend dem Auftreten der Ereignisse nur etwa eine halbe Stunde auseinander und sind in der Übersicht in 8 praktisch nicht voneinander zu trennen. Der Nutzer 36 hat daher die Möglichkeit, die Ansicht zu vergrößern. 9 zeigt eine Ansicht, bei der auf der Zeitachse etwa 1,5 Stunden zu sehen sind und 10 zeigt eine Ansicht, bei der auf der Zeitachse nur wenige Minuten zu sehen sind. In 10 ist nur ein einziges Einschalt-Ereignis 84 und Abschalt-Ereignis 86 zu erkennen. Dazwischen ist das Muster 88 im Wesentlichen konstant etwas oberhalb 2 kW.
Zusätzlich zu dem Muster in Form des reinen Leistungsprofils 88, dem die Leistung, die Dauer und der Zeitraum des Verbrauchs zu entnehmen ist, können dem Nutzer 36 weitere Informationen angezeigt werden, etwa die Wiederholrate innerhalb des Musters, Uhrzeiten zu denen der Verbrauch erfolgt ist, „Verbrauch“ in kWh und dergleichen. Der Nutzer 36 kann seine Muster aufgrund dieser Informationen mit einer Bezeichnung versehen.
Alle erkannten Muster werden in einer Datenbank gespeichert und dem Klassifikator zugeführt. Insbesondere werden dem Klassifikator auch Muster unterschiedlicher Herkunft, also Muster, die mit unterschiedlichen Messgeräten, in unterschiedlichen Gebäudeeinheiten oder an unterschiedlichen Leitungen unterschiedlicher Phase gemessen werden, zugeführt. Der Klassifikator ermittelt aus den bekannten Mustern, ob dasjenige Muster, das dem Nutzer 36 gerade angezeigt wird, bereits mit einer Bezeichnung bekannt ist. Die zugehörige Bezeichnung und ggf. Bezeichnungen weiterer Muster mit hinreichender Ähnlichkeit zum aktuellen Muster, werden dem Nutzer 36 vorgeschlagen. Üblicherweise weiß der Nutzer, welche Verbraucher in seiner Gebäudeeinheit eingesetzt werden. Der Nutzer kann einem der Vorschläge folgen und sein Verbrauchsmuster entsprechend dem Vorschlag bezeichnen.
Der Klassifikator kann nur solche Muster vorschlagen, mit denen er zuvor trainiert wurde. Ein neues Muster, dem keinerlei Bezeichnung zugeordnet werden kann, wird zunächst als unbekannt klassifiziert und dem Nutzer 36 zur Identifizierung angezeigt.
Wenn der Nutzer 36 keiner der vorgeschlagenen Bezeichnungen zustimmt, ist dies ein Zeichen dafür, dass das bisherige Training des Klassifikators nicht ausgereicht hat. Dann erfolgt eine neue Betrachtung der Daten. Insbesondere können andere Leistungsprofile, etwa der beispielhaft in 2 dargestellten, höheren Ordnungen hinzugezogen werden und die Gewichte, mit denen Leistungsprofile berücksichtigt werden, geändert werden. Auf dieser Basis werden neue Cluster gebildet und zu einem Muster zusammengeführt. Diese neuen Muster werden dem Klassifikator zugeführt, so dass dieser prüfen kann, ob die neuen Muster bekannt sind und/oder bezeichnet werden können.
Wenn ein neues Muster auch nach weiterem Training des Klassifikators kein Ergebnis liefert, das eine automatische Zuordnung zu einer Bezeichnung und damit einem Verbrauchertyp erlaubt, kann der Nutzer eine neue Bezeichnung manuell eingeben, von der er glaubt, dass diese den richtigen Verbraucher beschreibt.
Im Ergebnis erhält der Nutzer 36 eine Aufstellung der Verbraucher in seiner Gebäudeeinheit mit den wichtigsten Verbrauchsdaten. Dazu gehört eine Schätzung des Verbrauchs eines Verbrauchers. Dieser berechnet sich aus der Dauer des Musters, d.h. dem Zeitintervall zwischen Ein- und Abschalten und dem Leistungswert zu einem Zeitpunkt, der etwa den Mittelwert beschreibt, zum Beispiel beim Abschalt-Ereignis.
Es kann vorkommen, dass ein Ereignis nicht als solches erkannt wird. Dieses fehlt dann bei der weiteren Auswertung. Beispielsweise folgen zwei Einschalt-Ereignisse aufeinander oder umgekehrt. Dann ist die Frage, welchem der Einschalt-Ereignisse das nächste Abschalt-Ereignis zugeordnet werden soll. Hier wird einfach das zeitlich nächstkommende gewählt, auch wenn dabei in Kauf genommen werden muss, dass die Schätzung des Energieverbrauchs nicht vollständig akkurat sein wird.
Der gesamte Energieverbrauch in einem Zeitraum kann z.B. wie folgt geschätzt werden: Nach dem Zuordnen von Ereignissen ergibt sich eine Muster-Spur. Dies ist nur eine Schätzung, da nicht detektierte Ereignisse und weitere Ereignisse aus anderen Mustern das Ergebnis verfälschen können. Aus den Dauern der Muster wird der Median gebildet. Mit dem Median werden Ausreißer nicht berücksichtigt. Mit Hilfe des Medians kann der Energieverbrauch geschätzt werden.
Anders als bei bekannten Systemen sind die einzelnen Verbraucher in den verschiedenen Gebäudeeinheiten völlig unbekannt. Es wird keine Datenbank aufgebaut, deren Daten mit dem Verbrauchsverlauf in einem Gebäude verglichen wird. Vielmehr wird das Verbrauchsmuster der einzelnen Verbraucher umgekehrt aus den Gesamtprofilen verschiedener physikalischer Leistungsparameter ermittelt. Die Möglichkeit, dass der Nutzer Muster für das lernende System, d.h. dem Klassifikator, bezeichnet, erlaubt die schnellere Identifizierung der Muster durch den Nutzer.
Die oben erläuterten Ausführungsbeispiele dienen der Illustration der in den Ansprüchen beanspruchten Erfindung. Merkmale, welche gemeinsam mit anderen Merkmalen offenbart sind, können in der Regel auch alleine oder in Kombination mit anderen Merkmalen, die im Text oder in den Zeichnungen explizit oder implizit in den Ausführungsbeispielen offenbart sind, verwendet werden. Maße und Größen sind nur beispielhaft angegeben. Dem Fachmann ergeben sich geeignete Bereiche aus seinem Fachwissen und brauchen hier daher nicht näher erläutert werden. Die Offenbarung einer konkreten Ausgestaltung eines Merkmals bedeutet nicht, dass die Erfindung auf diese konkrete Ausgestaltung beschränkt werden soll. Vielmehr kann ein solches Merkmal durch eine Vielzahl anderer, dem Fachmann geläufigen Ausgestaltungen verwirklicht werden. Die Erfindung kann daher nicht nur in Form der erläuterten Ausgestaltungen verwirklicht werden, sondern durch alle Ausgestaltungen, welche vom Schutzbereich der beigefügten Ansprüche abgedeckt sind.
Die Begriffe „oben“, „unten“, „rechts“ und „links“ beziehen sich ausschließlich auf die beigefügten Zeichnungen. Es versteht sich, dass beanspruchte Vorrichtungen auch eine andere Orientierung annehmen können. Der Begriff „enthaltend“ und der Begriff „umfassend“ bedeuten, dass weitere, nicht-genannte Komponenten vorgesehen sein können. Unter dem Begriff „im Wesentlichen“, „vorwiegend“ und „überwiegend“ fallen alle Merkmale, die eine Eigenschaft oder einen Gehalt mehrheitlich, d.h. mehr als alle anderen genannten Komponenten oder Eigenschaften des Merkmals aufweisen, also bei zwei Komponenten beispielsweise mehr als 50%.

Claims

Anordnung zur Erfassung und Analyse des Verbrauchs an elektrischer Energie in einem Gebäude (10, 14, 16) mit einer Vielzahl von Verbrauchern (12) und einem gemeinsamen Eingang für die Versorgung mit elektrischer Energie enthaltend (a) einen an dem Eingang angeordneten Strommesser (18); (b) einen an dem Eingang angeordneten Spannungsmesser (18); (c) einen mit den Messwerten des Strom- und des Spannungsmessers beaufschlagten Wandler (20) mit zeiterfassenden Mitteln zur Erzeugung eines digitalen, die in einem Zeitintervall verbrauchte elektrische Energie repräsentierenden Verbrauchswertes; und (d) eine mit den Verbrauchswerten einer Vielzahl von Gebäuden (10, 14, 16) beaufschlagten, zentralen Datenverarbeitungseinrichtung (26, 28) zur Speicherung und Verarbeitung der Verbrauchswerte; dadurch gekennzeichnet, dass (e) die zentrale Datenverarbeitungseinrichtung (26, 28) Mittel zur Erkennung wiederkehrender Verbrauchsmuster in den aus den Verbrauchswerten gebildeten Funktionen aufweist; und (f) die zentrale Datenverarbeitungseinrichtung (26, 28) ein lernendes System aufweist, welches identifizierte Verbrauchsmuster in einer neuen Funktion aus Verbrauchswerten von nicht identifizierten Verbrauchsmustern trennt.
Anordnung nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass (g) die Datenverarbeitungseinrichtung (26, 28) eine Schnittstelle zur Abfrage von Daten aufweist, welche die wiederkehrenden Verbrauchsmuster repräsentieren; und (h) die Datenverarbeitungseinrichtung (26, 28) Mittel zur Erfassung von Nutzereingaben aufweist, mit welchen zumindest ein Teil der wiederkehrenden Verbrauchsmuster identifiziert wird.
Anordnung nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass mehrere Strommesser (18) und mehrere Spannungsmesser (18) vorgesehen sind, mit denen der Strom und die Spannung an mehreren Leitungen unterschiedlicher Phasen messbar sind.
Anordnung nach einem der vorgehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Abtastrate der Strom- und Spannungsmesser größer als 500 Hz ist, vorzugsweise größer als 2000 Hz ist und höchst vorzugsweise 4000 Hz ist.
Anordnung nach einem der vorgehenden Ansprüche 2 bis 4, dadurch gekennzeichnet, dass die Schnittstelle zur Abfrage von Daten eine Verbindung zum Internet oder einem anderen Netzwerk (24) herstellt und die Mittel zur Erfassung von Nutzereingaben ein an das Internet oder das andere Netzwerk (24) angeschlossenes Endgerät (34) mit Prozessor und graphischer Anzeige ist.
Anordnung nach einem der vorgehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass Strom- und Spannungsmesser (18), der Wandler (20) und alle anderen lokalen Komponenten (22) in einem als Ganzes im Sicherungskasten der zugehörigen Gebäudeeinheit (10) montierbaren Modul angeordnet sind.
Verfahren zur Erfassung und Analyse des Verbrauchs an elektrischer Energie in einer Gebäudeeinheit (10. 14. 16) mit einer Vielzahl von Verbrauchern (12) und einem gemeinsamen Eingang für die Versorgung mit elektrischer Energie mit den Schritten: (a) Messen des Stroms am Eingang der Gebäudeeinheit (10); (b) Messen der Spannung am Eingang der Gebäudeeinheit (10); (c) Wandeln der Strom- und Spannungsmesswerte und der zu den Messwerten gehörigen Zeitintervalle in ein digitales, die in einem Zeitintervall verbrauchte elektrische Energie repräsentierenden Verbrauchswert; (d) Übertragen der Verbrauchswerte einer Vielzahl von Gebäudeeinheiten (10, 14, 16) an eine zentrale Datenverarbeitungseinrichtung (26, 28); und (e) Speichern und Verarbeiten der Verbrauchswerte, gekennzeichnet durch die Schritte (f) Erkennen wiederkehrender Verbrauchsmuster in den aus den Verbrauchswerten gebildeten Funktionen; und (g) Erkennen von identifizierten Verbrauchsmustern in einer neuen Funktion aus Verbrauchswerten mittels eines lernenden Systems und Abtrennen der nicht identifizierten Verbrauchsmuster;
Verfahren nach Anspruch 7, gekennzeichnet durch die weiteren Schritte: (h) Abfragen von Daten, welche die wiederkehrenden Verbrauchsmuster repräsentieren, durch einen Nutzer (36); und (i) Erfassen von Nutzereingaben, mit welchen zumindest ein Teil der wiederkehrenden Verbrauchsmuster identifiziert wird.
Verfahren nach Anspruch 8, dadurch gekennzeichnet, dass die Nutzereingaben die Art des Verbrauchers (12), den Hersteller des Verbrauchers und/oder die Herstellerbezeichnung des Verbrauchers umfassen.
Verfahren nach einem der Ansprüche 7 bis 9, dadurch gekennzeichnet, dass der Strom und die Spannung an mehreren Leitungen unterschiedlicher Phasen gemessen wird.
Verfahren nach einem der Ansprüche 7 bis 10, dadurch gekennzeichnet, dass die Abtastrate der Strom- und Spannungsmesser größer als 500 Hz ist, vorzugsweise größer als 2000 Hz ist und höchst vorzugsweise 4000 Hz ist.
Verfahren nach Anspruch 11, dadurch gekennzeichnet, dass die Verbrauchswerte bei 50 Hz Netzfrequenz oberhalb von 12,5 Hz, vorzugsweise oberhalb von 25 Hz und höchst vorzugsweise 50 Hz oder höher und bei 60 Hz Netzfrequenz analog 15 Hz, 30 Hz und 60 Hz, aus den Strom- und Spannungswerten berechnet werden.
Verfahren nach einem der Ansprüche 7 bis 12, dadurch gekennzeichnet, dass aus den gemessenen Strom- und Spannungswerten wenigstens zwei Funktionen F aus Verbrauchswerten in Abhängigkeit von der Messzeit errechnet werden, die ausgewählt sind aus der Gruppe: Leistung F(t)=P(t); Blindleistung F(t)=Q(t); i. Harmonische F_i(t)=I_iReal(t) + jI_iImaginary(t) des Stroms für i=0 bis N; i. Harmonische F_i(t)=V_iReal(t) + jV_iImaginary(t) der Spannung für i=0 bis N; wobei N eine ganze Zahl zwischen 1 und 40 ist und t die zum Verbrauchswert gehörige Messzeit repräsentiert.
Verfahren nach Anspruch 13, dadurch gekennzeichnet, dass die Funktionen F(t) aus Verbrauchswerten in einer lokalen Datenverarbeitungsanlage (22) in der Gebäudeeinheit (10) berechnet und anschließend an die zentrale Datenverarbeitungsanlage (26, 28) übertragen werden.
Verfahren nach einem der Ansprüche 13 oder 14, dadurch gekennzeichnet, dass (a) jedes Verbrauchsmuster zumindest ein Einschalt- und ein Abschaltereignis (84, 86) aufweist; (b) jedes Einschalt- oder Abschaltereignis (84, 86) eine Funktionsänderung ΔF von einem ersten stabilen Zustand (52) in einen zweiten stabilen Zustand (54) aufweist; und (c) jeder Zustand (52, 54) ein stabiler Zustand ist, wenn die Funktion F(t) aus Verbrauchswerten für eine vorgegebene Dauer innerhalb eines Toleranzbereichs ε um einen festen Verbrauchswert bleibt.
Verfahren nach Anspruch 15, dadurch gekennzeichnet, dass Einschalt- und Abschaltereignisse in den Funktionen F(t) aus Verbrauchswerten geclustert werden, indem diejenigen Einschalt- und Abschaltereignisse einem Verbrauchsmuster zugeordnet werden, bei denen (a) ausgewählte Merkmale der Funktion F(t) der Ein- oder Abschaltereignisse (72) bei Anwendung eines Clustering-Algorithmus ein Cluster (80) bilden; (b) die Anzahl der Ereignisse (74) innerhalb eines Clusters (80) über einer definierten Mindestanzahl liegt; (c) die Anzahl der jeweils direkt auf ein Einschaltereignis folgenden Ausschaltereignisse höher ist als die Anzahl anderer Ausschaltereignisse; (d) die Summe ΣΔF der Funktionsänderungen ΔF aller Einschalt- und Abschaltereignisse innerhalb eines Toleranzbereiches Null ist; und (e) die Anzahl der Einschaltereignisse (74) innerhalb eines Toleranzbereichs gleich der Anzahl der Abschaltereignisse (76) ist.
Verfahren nach einem der Ansprüche 7 bis 16, dadurch gekennzeichnet, dass identifizierte Verbrauchsmuster dem Nutzer mit einem Vorschlag für einen Verbraucher angezeigt werden und das Feedback des Nutzers zu dem Vorschlag in das lernende System eingespeist wird.