全新一代建筑机电设备数据标签Haystack4的前世今生

原创 Datatell 2019-06-21 12:00

Haystack基于八年的经验，在世界各地的数千栋建筑中应用，今天你配置标签使用Haystack的标准不会改变,但所使用的工具变得更聪明，这样你花更少的时间手动配置标签和更多的时间获得来自你的物联网设备的数据的巨大价值。

Haystack4简介

近十年来，对设备和设备数据语义建模需求的认识显著成熟，对设备数据应用语义建模的要求和技术也在快速发展。语义建模对于人类处理和理解不断增长的数据至关重要，但是手工应用该语义模型的过程效率是很低的。我们需要易用的工具自动应用语义模型。

Haystack基于八年的经验，在世界各地的数千栋建筑中应用，这些经验来自这个生态的从业者，以及在过去一年参与过Haystack工作组活动的合作者。今天你配置标签使用Haystack的标准不会改变,但所使用的工具变得更聪明，这样你花更少的时间手动配置标签和更多的时间获得来自你的物联网设备的数据的巨大价值。

本文档的目标是对Haystack4提供的设备系统语义建模提供深入介绍，这些设备和设备系统都是我们的建筑中常见的机电系统。先让我们来回顾一下Haystack的发展史。

Haystack1开创了将语义建模应用于设备和设备数据的概念。它采用了一种简单的方法，将标签应用于项目，以定义它们的“含义”。标签描述了度量单位，以及数据的事实和特征。例如：

discharge, air,temp, sensor, point, unit:"°C”

这个标签告诉我们，一个数字表示传感器产生的以摄氏度表示的送风温度的数值。根据系统的不同，这个数字可以命名为ao_21、nvoTemp或Register_43015。没有上面提到的简单标记，你就无法对传感器数据做深入的分析。

因此，Haystack1为我们提供了一个标准化的词汇表来标记“事物”及其产生的数据。从2011年开始，它为业界提供了第一个被广泛采用的解决方案，用于设备和设备数据的标准化、开放和数据建模，这使我们能够就帮助定义事物的术语达成一致。在语义学中，这叫做词汇。

Haystack2在2013年引入了一个REST API，以提供一种标准的方法来查询一个将Haystack语义模型应用于其数据的系统。随着建筑环境对开放协议和开放系统的需求不断增长，提供开放API对于确保客户能够以标准的方式轻松访问其系统中的数据非常重要。

2016年发布的Haystack3增加了几种新的数据类型，以帮助机器更好地理解和处理物联网不同类型的数据格式。机器使用字符串的概念，如果没有额外的处理，存储在该字符串中的内容可能有意义，也可能没有意义。必须考虑不同的场景所带来的系统复杂性，随着网络的增长，这些复杂性可能会导致更多的问题。因此，拥有标准数据类型可以减少系统需要支持的场景数量。

使用Haystack4，我们着手解决语义建模的下一个复杂级别——开发标签分类和本体关系，以支持表示机器可读的事物及其数据关系的能力。

分类学指的是一种定义事物之间关系的方法。例如，我们说水是液体的一个子类型，因为它是一种特殊的液体。反过来说，液体是水的父类型。Haystack4利用子类型的概念将所有术语组织成基于树的分类法。这为我们提供了对事物之间关系的定义和约定。稍后我们将更详细地讨论“类型”的概念。

本体论指的是捕获事物之间关系的方式，例如哪个AHU向VAV提供空气。我们需要一个结构化的本体关系来建立丰富的机电设备体系。分析物联网数据的一个重要应用是跟踪跨系统的能量流。能量可以通过加热的空气或冷冻水在管道中传输，但如果没有一种标准的方式代表能量的流动，以及相关事物之间的关系，我们就无法推动行业的进步。我们需要的是有效的工具来自动分析这些关系。Haystack4扩展了标准，支持标签分类和本体关系。

Haystack4之前的版本会发生什么?

升级到Haystack4之后，你现在配置标签的方式不会改变，而且标签本身也没有变化。重要的区别和显著的好处是，Haystack系统如何在内部建立这些标签。

目前，一个组合式空调箱至少有以下几个标签:

ahu, equip, hvac, siteRef:…

该空调箱可能有许多监控点，包括具有以下标签的送风温度传感器:

discharge, air,temp, sensor, point, unit:"°C”, equipRef:…, siteRef:…

在以前的Haystack版本中，当你添加了一个以ahu为标签的组合式空调箱之后，并不会自动添加ahu包含的的控制地位（例如送风温度），除非是预先编制一个模板。在Haystack4中，我们提供了一种标准的方法来识别标签建模过程中所需的关系。

Haystack4的实例

把设备数据转化为知识，新一代Haystack让我们离这个目标更近了一步，同时还有以下重要的好处:

-使我们能够推断设备之间的关系，并应用更强大的过滤和查询方法

-通过认证测试对标签进行验证

-描述建筑物内的空间、楼层、房间、区域等的新标准模型

定义设备及其附属信息

Haystack4的一个关键特性是支持对标签分类和本体关系进行更全面建模，它是一种定义设备和设备类型的简单、灵活和优雅的方法。在Haystack4之前，有一个表示标签的术语列表。这些术语的使用方式与你在任何社交媒体上看到的主题标签相同，如#iot或#data，用于快速查找与这些主题相关的内容。你可能已经注意到，随着一个话题变得越来越火热，它的标签的数量似乎在继续增长。一条消息底部可能带有大约30个主题标签，以确保更多的人能够找到该消息。随着越来越多的标签被添加，搜索中出现的相关内容也越来越少。

Haystack4中的新的def模型允许用更多的描述来表示一个术语，而不仅仅是一个平面列表中的词汇。这个额外的描述简化了所需标签的数量，但更重要的是允许系统自动确定关系。在Haystack4之前，了解两个标签之间关系的唯一可靠方法是查询标签库。现在，Haystack4系统可以使用def中包含的元数据(通常称为“子类型”)来自动地将几乎所有用Haystack术语描述的物体组织到一个分类树中。下面是一个定义水是液体的简单例子:

def: ^water
doc:Water in its liquid form
is:[^liquid]

现在，当你在为一个水系统建模时，即使只应用了“water”标签，也可以使用一个适用于所有液体形式的分析算法，因为一个Haystack系统可以从水的定义中推断出它也是液体。

再来看看下面新的 ahu def:

def:^ahu
coolingProcess:^coolingProcessType
cools:^air
dehumidifies:^air
doc:Air handling unit - mixes outside air and return air
ductConfig:^ductConfigType
heatingProcess:^heatingProcessType
heats:^air
humidifies:^air
is:[^airHandlingEquip]
ventilates:^air
wikipedia:`https://en.wikipedia.org/wiki/Air_handler`
---
def:^coolingProcess
doc:Processed used to cool a substance
is:[^choice]
of:^coolingProcessType
---
def:^airCooling
doc:Cooling by dissipating heat into the surrounding air
is:[^coolingProcessType]
wikipedia:`https://en.wikipedia.org/wiki/Air_cooling`

这个例子可以看到，一个Haystack4系统不再使用一个简单的术语ahu(同时让操作人员手动添加更多的元数据)，而是可以自动推断使用ahu def的某个设备需要一个制冷过程。你会很高兴知道有一个coolingProcess（制冷过程） def，它是选择def的一个子类型，以及coolingProcessType的一个数值类型。通过简单地查找coolingProcessType的所有子类型，可以快速找到以下选项:

airCooling（风冷）

chilledWaterCooling（水冷）

condenserCooling（蒸发冷却）

dxCooling(冷媒直接换热)

组合式空调箱还需要管道配置(使用相同的工作流程来确定你的选择是单风道还是双风道)、以及加热过程等。此外,由于屋顶机通过rtu def已经定义了是ahu的一个子类型，你不必担心是否你定义的ahu会和rtu混淆,因为Haystack 4系统会替你梳理好。

进一步解释我们的例子,Haystack4系统现在可以自动推断一个ahu需要送风温度传感器。系统会自动检查discharge-duct def（送风管道模型），它包含在airHandlingEquip（空气处理设备）中，而ahu又是airHandlingEquip的一个子类型，因此我们知道ahu包含一个送风管。同时，送风管“输送”空气，空气是物质的子类型(空气是一种气体,气体是流体的子类型,流体又是物质的子类型)，而温度又是物质的一个物理量。因此，Haystack4推断ahu需要一个温度传感器来测量送风温度。希望这能帮助你开始了解Haystack4将怎样给物联网赋能。

def:^discharge-duct
containedBy:[^airHandlingEquip,^airTerminalUnit]
conveys:^air
doc:Supply air discharged from equipment
ductDeck:^ductDeckType
ductSection:^discharge
is:[^duct]
wikipedia:`https://en.wikipedia.org/wiki/Duct_(flow)`
---
def:^air
doc:The mixture of gases which surrounds the earth
is:[^gas]
wikipedia:`https://en.wikipedia.org/wiki/Atmosphere_of_Earth`
---
def:^temp
doc:Temperature - measure of hot and cold
is:[^quantity]
prefUnit:["°C","°F"]
quantityOf:^substance

子类型概念是一个功能强大的知识建模工具，它帮助我们将语义应用到现实世界中的设备和设备系统。虽然一开始看起来很复杂，但是请记住，最终人类不应该手动配置Haystack4中定义的分类和本体关系。系统将自动完成繁重的工作，让我们能够专注于人类更擅长的事情。最重要的好处之一是，它添加了重要的新功能来定义关系，这些关系对空间、设备、控制点和流程之间的关系进行建模。几乎所有的Haystack配置都将对物理世界的空间和设备的包含关系进行建模。对能量和水电气等物质的流动建模也很常见。分类和关系建模为查询对象之间的关系提供了实现高级“过滤器”的功能。

这些东西在我的楼里吗？

在Haystack生态中，人们一直需要的是空间、楼层、房间、区域等的模型，Haystack4实现了这一点！当自动分析生成结果要派发工单进行维护时，

知晓设备的物理位置是有非常有用的。当考虑到建筑物内部的舒适度时，这个标准模型也是一个强大的数据点。现在，你可以快速确定哪些设备影响的空间最大，或者确定特定的空间，比如数据中心，以将他们排除在需求响应操作之外。在你阅读本文时，我相信您可以想到这种新的空间模型将为Haystack生态带来价值的其他方式。

下面来看一个新模型如何工作的例子。我们从一个space def （空间）开始，它有几个子类型，包括floor、room、zone-space和其他类型。area def（面积）已经作为标签添加到space def上，因此每个“空间”的子类型都继承了“面积”的标签。

def:^space
containedBy:[^site,^space]
doc:Space is a three-dimensional volume in the built environment
is:[^entity]
---
def:^area
doc:Area of a shape or floor space
is:[^number]
prefUnit:["ft²","m²"]
tagOn:^space
---
def:^room
containedBy:[^site,^space]
doc:Enclosed room of a building
is:[^space]

支持RDF/链接数据

Haystack4的另一个主要新特性是支持RDF。RDF (Resource Description Framework)是万维网联盟规范的一个家族，最初设计为元数据的数据模型。它使用各种语法符号和数据序列化格式，已经被当成web资源中实现的信息概念描述或建模的通用方法。它提供了完成语义建模的能力，但通常是软件工程师的领域，对于处理设备系统的专业人员来说不是很容易访问。

在最初创建Haystack方法时，我们认为重要的是设备系统的建模不需要以高级软件建模的概念作为起点。Haystack允许用户将注意力集中在更具体的“事实”上，或者是他们容易理解的关于数据和设备的描述上。Haystack采用了一种更简单、更容易访问的方法，使行业从业者能够通过添加简单的描述性标签来描述他们遇到的设备系统和设备的特征。这使得Haystack非常容易被行业专业人士使用，这也是它被广泛采用并获得成功的一个关键原因。

随着对设备和设备数据的语义建模的理解日益成熟，用户越来越有兴趣利用RDF提供的技术和功能。Haystack4可以提供高保真的RDF表达式，这使得软件开发人员可以使用他们熟悉的RDF技术和语义建模工具来应用Haystack，同时兼容与行业从业者通常使用的标签导向的方法和为软件领域的人员设计的工具。

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