Kiểm tra tính toàn vẹn dữ liệu cho hệ thống điều khiển và tự động hóa tòa nhà
Data Integrity Checks for Building Automation and Control Systems
Tác giả: Markus Gwerder, Reto Marek, Andreas Melillo, Maria Husmann
Ngày đăng tải: 22/05/2022
DOI: 10.34641/clima.2022.271
Dữ liệu từ hệ thống điều khiển và tự động hóa tòa nhà đang trở nên ngày càng quan trọng, vì chúng được sử dụng trong các ứng dụng phân tích (cả mới và đã thiết lập) số lượng ngày càng tăng như phát hiện và chẩn đoán lỗi (FDD), bảo trì thông minh và tối ưu hóa. Tuy nhiên, chất lượng của dữ liệu như vậy thường kém do lắp đặt sai, đưa vào hoạt động, ghi dữ liệu hoặc thông tin siêu dữ liệu. Ngoài ra, các bộ phận kỹ thuật và dịch vụ của hệ thống điều khiển và tự động hóa tòa nhà thường tập trung vào việc triển khai và duy trì chức năng kiểm soát cơ bản – thu thập dữ liệu, chất lượng gắn nhãn và phân tích thường không được ưu tiên. Do vấn đề chất lượng dữ liệu này, một bước quan trọng đầu tiên trong bất kỳ hoạt động phân tích dữ liệu nào là đảm bảo tính toàn vẹn dữ liệu. Một mục tiêu chính của kiểm tra tính toàn vẹn dữ liệu là tăng cường độ tin cậy của dữ liệu. Bài báo này trình bày các kiểm tra như vậy cho các ứng dụng tự động hóa tòa nhà, đặc biệt là ba loại kiểm tra khả năng hợp lý cho dữ liệu chuỗi thời gian: kiểm tra tín hiệu đơn, kiểm tra tương đồng và kiểm tra phản ứng. Ví dụ sử dụng dữ liệu ghi từ dự án tự động hóa tòa nhà thực tế được trình bày cho mỗi loại kiểm tra này, chứng minh tính hữu ích của các kiểm tra này. Các kiểm tra tính toàn vẹn dữ liệu được thiết lập và cấu hình bằng cách sử dụng siêu dữ liệu có sẵn, trong trường hợp của chúng tôi là các mô hình ngữ nghĩa được tự động tạo ra từ dữ liệu kỹ thuật tự động hóa tòa nhà. Đã xác định nhiều kiểm tra tính toàn vẹn dữ liệu có tiềm năng mang lại lợi ích lớn trong thực tế – cả như một ứng dụng độc lập hoặc là phần đầu tiên trong quy trình phân tích dữ liệu. Điều kiện tiên quyết quan trọng để kiểm tra tính toàn vẹn dữ liệu thành công là các kiểm tra có thể được thiết lập với công sức tối thiểu và thực hiện định kỳ. Để đạt được mức độ tự động hóa cao, dữ liệu ngữ nghĩa có ý nghĩa lớn, vì chính thông qua chúng mà chuỗi thời gian ghi được cung cấp với ngữ cảnh và ý nghĩa. Các mô hình ngữ nghĩa được tự động tạo ra từ kỹ thuật tự động hóa tòa nhà đã chứng minh tính tự động hóa cao và đủ cho nhiều kiểm tra được nghiên cứu.
Link: Research Gate
