Linked data for enhanced energy management at district and building levels : an indicator-based methodology
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2017
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E.T.S. Arquitectura (UPM)
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La eficiencia energética tanto en el distrito1 como en los edificios es indispensable para las ciudades sostenibles. Las iniciativas actuales para ciudades, comunidades inteligentes y el aumento del uso de recursos energéticos distribuidos, requieren cada vez más la asignación y gestión de energía desde el edificio individual hasta el nivel del distrito. Una gestión eficaz e integrada de la energía en las escalas del distrito y los edificios es la solución para mejorar la eficiencia energética multinivel, pero dicha solución es un proceso orientado a la información, que requiere intercambiar y analizar información sobre el rendimiento energético y los datos recopilados por las diferentes partes interesadas. Debido a la complejidad de la gestión energética a escala de distrito, puede haber numerosos interesados y una gran cantidad de datos involucrados. Con el fin de obtener información sobre estos datos, para mejorar el potencial rendimiento energético y abordar los objetivos de rendimiento de los interesados, hay que resolver tres problemas: en primer lugar, existe el desafío de identificar y analizar a las partes interesadas en el contexto de gestión energética; en segundo lugar, es esencial definir un método para extraer la información de rendimiento clave y los datos básicos y perspicaces de las inquietudes de las partes interesadas; en tercer lugar, existe un problema de interoperabilidad para intercambiar y compartir los datos heterogéneos entre dominios entre varios interesados. En esta tesis se desarrolla una metodología de datos enlazados y basados en indicadores clave de rendimiento (KPI, por sus siglas en inglés), para proporcionar un enfoque sistemático que respalde la identificación y el análisis de los interesados, la extracción de información clave de desempeño y los datos principales que sustentan los objetivos de los interesados, el intercambio de dicha información y datos entre los interesados, y la explotación y el análisis de los datos entre dominios para la mejora del rendimiento energético multinivel. La metodología propuesta ha sido desarrollada en el siguiente orden: • En primer lugar, se desarrolla un método de tres tareas para identificar a las partes interesadas y llevar a cabo su análisis de priorización; este último tiene como objetivo encontrar a las partes interesadas clave que tienen prioridad en la toma de decisiones y el logro de sus metas de rendimiento. • En segundo lugar, se define un método de dos índices para seleccionar los KPIs que representan la información clave del desempeño y que miden el progreso hacia las metas de las partes interesadas. Los KPIs se seleccionan entre una lista previa de indicadores de desempeño energético (PIs, por sus siglas en inglés) a través de la participación de las partes interesadas, considerando tanto su valoración de los PIs como su priorización. Por lo tanto, los KPIs seleccionados no sólo pueden apoyar los objetivos de las partes interesadas sino también equilibrar sus beneficios. • En tercer lugar, los KPIs seleccionados se utilizan para identificar los datos predominantes para el análisis del rendimiento energético. Los datos principales identificados que usan KPIs, asegura la importancia y que las partes interesadas se sustente, evitando el analysis de datos innecesarios. • En cuarto lugar, se desarrolla la ontología EM (gestión energética) -KPI para facilitar el intercambio de información clave de rendimiento y datos principales entre las diferentes partes interesadas. La ontología describe no sólo los KPIs de varios niveles, sino también los dominios de datos principales; por lo tanto, soporta tanto el seguimiento de rendimiento como el análisis de mejora. • Finalmente, los datos enlazados se generan utilizando la ontología EM-KPI para facilitar el intercambio y la explotación de datos. Los datos enlazados resuelven el problema de interoperabilidad de los datos y facilitan la exploración de datos para la identificación de problemas de rendimiento y la toma de decisiones informadas en las medidas de mejora. En este sentido, la metodología propuesta ha sido validada a través del estudio de un caso representativo, un distrito de pequeña escala llamado Villa Solar. En dicho distrito se desarrolló la competición de Solar Decathlon Europe 2012, el cual estuvo conformado por 18 casas solares, que son productores y consumidores (prosumers termino en inglés) de su energía, con el objetivo de lograr edificios con cero energía neta, el distrito también contaba con varios edificios de servicio público, que eran consumidores netos de energía. Las características combinadas de los edificios y sus conexiones a una micro red inteligente lo convierten en uno de los mejores casos para la gestión de energía a nivel de distrito, adecuado para el contexto de ciudades y comunidades inteligentes. Los edificios y la microrred en el distrito fueron monitoreados y equipados con sistemas de gestión de energía, pero inicialmente sin intercambio de información entre los diferentes interesados. Mediante el uso de la metodología propuesta, se identificaron 6 grupos de aspectos relevantes, se seleccionaron 23 KPI y se generó un conjunto de datos enlazados entre sí. El conjunto de datos enlazados generados valida que la ontología permita intercambiar la información clave de rendimiento y los datos principales entre varias partes interesadas. La exploración del conjunto de datos enlazados ayudó a identificar los problemas clave de rendimiento y a tomar mejores decisiones de mejora, en comparación con la metodología utilizada actualmente en el distrito. A través de la interacción de las partes interesadas y el intercambio de información, el distrito tiene el potencial de ahorrar al menos el 18.24% del costo de la energía. El caso de estudio demuestra la viabilidad y los beneficios de la metodología propuesta para extraer, intercambiar y analizar la información de rendimiento y los datos principales, a fin de mejorar el rendimiento energético multinivel y la gestión de la energía tanto a nivel de distrito como de edificio. ----------ABSTRACT---------- Energy efficiency at both the district and building levels is an imperative for sustainable cities. The current initiatives for smart cities and communities and the growing use of distributed energy resources increasingly requires the allocation and management of energy from building to district level. An effective, integrated energy management at the district and building scales is a solution to improve multi-level energy efficiency, but such a solution is an information-driven process, which requires to exchange and analyse energy performance information and data gathered from different stakeholders. Due to the complexity of energy management at the district scale, there may be numerous potential stakeholders and a massive amount of data involved. In order to gain insights into such data for potential energy performance improvement and address stakeholders’ performance goals, the problems are threefold: firstly, there is a challenge to identify and analyse stakeholders in the energy management context; secondly, it is essential to define a method to extract the key performance information and core insightful data of stakeholders’ concerns; thirdly, an interoperability problem exists for exchanging and sharing the cross-domain heterogenous data among various stakeholders. In this thesis, a Key Performance Indicator (KPI) -based, linked data methodology is proposed to systematically support the identification and analysis of stakeholders, the extraction of key performance information and master data that underpin stakeholders’ goals, the interchange of such information and data among the stakeholders, and the exploitation and analysis of the cross-domain data for multi-level energy performance improvement. The proposed methodology has been developed in the following steps: ▪Firstly, a three-task method is developed to identify stakeholders and conduct their prioritization analysis; the latter aims to find the key stakeholders who take precedence in decision making and achieving their performance goals. ▪Secondly, a bi-index method is defined to select the KPIs that represent the key performance information and that measure the progress towards stakeholders’ goals. KPIs are selected among a pre-list of energy performance indicators (PIs) through stakeholders’ involvement, considering both their vote to PIs and their prioritization; thus, the selected KPIs can not only support stakeholders’ goals but also balance their benefits. ▪Thirdly, the selected KPIs are used to identify the cross-domain master data for energy performance analysis. The identified master data using KPIs ensures that the stakeholders’ concerns are underpinned and avoids analysing unnecessary data. ▪Fourthly, an EM-KPI ontology is developed to facilitate the exchange of key performance information and master data among different stakeholders. The ontology describes not only the multi-level KPIs but also the cross-domain master data; therefore, it supports both performance tracking and improvement analysis. ▪Finally, linked data are generated using the EM-KPI ontology to realize the data interchange and exploitation. Linked data resolve the data interoperability problem and facilitate the data exploitation for performance problems identification and informed decision-making in improvement measures. The proposed methodology has been validated through a representative case study for a small district called Villa Solar. The district was the competition site of Solar Decathlon Europe 2012. It contains 18 solar houses, which are energy prosumers aiming to achieve net zero energy buildings, and several public service buildings, which are net energy consumers. The combined features of the buildings and their connections to a smart microgrid make it one of the best cases for district-scale energy management and suitable for the context of smart cities and communities. Buildings and microgrid in the district were equipped with energy management systems and monitored from September 17th to 28th, 2012, but initially without information exchange among different stakeholders. Through using the proposed methodology, 6 groups of key stakeholders are identified, 23 KPIs are selected and a linked dataset is generated. The generated linked dataset validates that the ontology enables to interchange the key performance information and master data among various stakeholders. The exploitation of the linked dataset helps identifying key performance problems and make better decisions for improvement, compared to the current used methodology in the district. Through stakeholders’ interaction and information exchange, the district has the potential to save at least 18.24% of the energy cost. The case study demonstrates the feasibility and benefits of the proposed methodology to extract, exchange and analyse the key performance information and master data, in order to improve multi-level energy performance and enhance energy management at both district and building levels.
Keywords
Arquitectura