Nö 😉
Wir erhalten die Wettervorhersage von einer dritten Partei. Auf dieser Grundlage führen wir eine physikalische Simulation durch, um die erwartete Stromerzeugung aus Wind und Sonne zu ermitteln.
Wir verwenden die Open-Source-Tools pyCity und richardsonpy, um eine stochastische Prognose des Stromverbrauchs zu erstellen.
Die Installation der Geräte ist derzeit in Bedburg im Gange und die Inbetriebnahme ist für Ende November geplant.
In diesem Projekt wird unsere Technologie nur zur Deckung des Strombedarfs eingesetzt - Xnet deckt den Wärmebedarf.
Die Wettervorhersage wird mit einem Sieben-Tage-Horizont abgerufen. Die Auflösung hängt vom Horizont ab: für die nächsten 24 Stunden hat die Vorhersage eine 15-minütige Auflösung, für die nächsten drei Tage eine 1-stündige Auflösung und für die nächste Woche eine 3-stündige Auflösung.
Diese Daten werden verwendet, um einen Optimierungsplan für die nächsten drei Tage zu berechnen, und es werden Beschränkungen für die nächsten 24 Stunden an das lokale Gateway gesendet. Diese Randbedingungen werden alle 15 Minuten aktualisiert.
Wir denken, dass eine breite Abdeckung von Geräten für die breite Anwendbarkeit einer Lösung wesentlich ist. Darüber hinaus halten wir es für wichtig, ein offenes System zu haben, das externe Steuerungen von Dritten, wie in diesem Fall der RWTH, zulässt, damit diese ihre eigene Logik darauf aufbauen und die Lösung auf den individuellen Anwendungsfall zuschneiden können.
Das Kommunikationsprotokoll zwischen dem einzelnen Gerät und unserem IoT-Gateway, der gridBox, hängt vom jeweiligen Gerät ab.
Unser Integrationsteam integriert kontinuierlich neue Geräte, um die Abdeckung unserer XENON-Plattform zu verbessern. Mehr über ihre Arbeit gibt es hier.
Durch diese Integrationen ist unsere Plattform in der Lage, eine Abstraktionsschicht für verschiedene Energiegeräte bereitzustellen. Dies ermöglicht es den Nutzern der Plattform, mit Energieanlagen zu interagieren, unabhängig vom zugrunde liegenden Protokoll.
Nein, das bieten wir nicht an. Wir stellen aber die notwendigen Daten zur Verfügung, um eine solche Analyse durchzuführen. Die RWTH hat dies hier getan. Wie in der Präsentation (Folie 27) gezeigt, sind die Emissionen und der Autarkiegrad eine Funktion der installierten Batteriekapazität. Dies ermöglicht die Bestimmung einer kostenminimierenden Batteriegröße.
Die gridBox ist so konzipiert, dass sie den Betrieb fortsetzt, wenn sie offline ist. Sobald sie wieder online ist, speist sie alle Daten, die während der Netzunterbrechung aufgezeichnet wurden, in die Cloud ein.
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