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Die vorliegende Arbeit beschreibt eine Methode zur Prognose von Anomalien in einzelnen Sensordaten für die Anwendung in Expertensystemen im Bereich der Biomassekraftwerke. Die in fünf Schritten beschriebene Methode beinhaltet neben der Datenaufbereitung eine Anomalievorauswahl durch eine unüberwachte Ausreißererkennung, welche mittels des PYOD-Toolkit umgesetzt wurde. Bei der anschließenden Anomaliebestimmung wird der zuvor generierte binäre Zielvektor durch einen mit dem System vertrauten Experten validiert. Eine darauffolgende überwachte binäre Klassifikation mit unbekannten Betriebsdaten ergibt, dass mittel- bis langfristige Anomalien im Mehrstunden- bis Mehrtagesbereich in Form eines Trends reproduktiv vorhergesagt werden können. Kurzfristige Anomalien im Minutenbereich in Form von Extremfällen können hingegen nicht reproduktiv vorhergesagt werden. Eine zusätzliche Untersuchung zur Vorhersage einer Anomalie noch vor deren tatsächlichen Eintrittszeitpunkt brachte keine zufriedenstellenden Ergebnisse. Demnach lässt sich mit dieser Methode nur eine bestimmte Art von Anomalien in Expertensystemen für Biomassekraftwerke vorhersagen. Dazu sollte zudem darauf geachtet werden, dass es trotz positiv erzielter quantitativer Ergebnisse notwendig ist, für die qualitative Prüfung einen mit dem System vertrauten Experten hinzuzuziehen und dass für die zu prognostizierende Anomalie die geeignete Abtastzeit zu wählen ist. Abschließend bleibt zu erwähnen, dass Anomalien, welche nur durch Über- bzw. Unterschreitung eines definierten Grenzwertes gekennzeichnet werden, als zu trivial für diese Methode gelten. Diese können über eine einfache Grenzwertbetrachtung identifiziert werden.