@phdthesis{Duscher2021, type = {Master Thesis}, author = {Benjamin Duscher}, title = {Datengest{\"u}tzte Analyse von Biomassekraftwerken}, journal = {Data-driven analysis of biomass power plants}, doi = {10.25924/opus-3904}, pages = {IX, 62, [18]}, year = {2021}, abstract = {Die vorliegende Arbeit beschreibt eine Methode zur Prognose von Anomalien in einzelnen Sensordaten f{\"u}r die Anwendung in Expertensystemen im Bereich der Biomassekraftwerke. Die in f{\"u}nf Schritten beschriebene Methode beinhaltet neben der Datenaufbereitung eine Anomalievorauswahl durch eine un{\"u}berwachte Ausrei{\"s}ererkennung, welche mittels des PYOD-Toolkit umgesetzt wurde. Bei der anschlie{\"s}enden Anomaliebestimmung wird der zuvor generierte bin{\"a}re Zielvektor durch einen mit dem System vertrauten Experten validiert. Eine darauffolgende {\"u}berwachte bin{\"a}re Klassifikation mit unbekannten Betriebsdaten ergibt, dass mittel- bis langfristige Anomalien im Mehrstunden- bis Mehrtagesbereich in Form eines Trends reproduktiv vorhergesagt werden k{\"o}nnen. Kurzfristige Anomalien im Minutenbereich in Form von Extremf{\"a}llen k{\"o}nnen hingegen nicht reproduktiv vorhergesagt werden. Eine zus{\"a}tzliche Untersuchung zur Vorhersage einer Anomalie noch vor deren tats{\"a}chlichen Eintrittszeitpunkt brachte keine zufriedenstellenden Ergebnisse. Demnach l{\"a}sst sich mit dieser Methode nur eine bestimmte Art von Anomalien in Expertensystemen f{\"u}r Biomassekraftwerke vorhersagen. Dazu sollte zudem darauf geachtet werden, dass es trotz positiv erzielter quantitativer Ergebnisse notwendig ist, f{\"u}r die qualitative Pr{\"u}fung einen mit dem System vertrauten Experten hinzuzuziehen und dass f{\"u}r die zu prognostizierende Anomalie die geeignete Abtastzeit zu w{\"a}hlen ist. Abschlie{\"s}end bleibt zu erw{\"a}hnen, dass Anomalien, welche nur durch {\"U}ber- bzw. Unterschreitung eines definierten Grenzwertes gekennzeichnet werden, als zu trivial f{\"u}r diese Methode gelten. Diese k{\"o}nnen {\"u}ber eine einfache Grenzwertbetrachtung identifiziert werden.}, language = {de} }