IoT Leitstelle- Daten aus der Energie Versorgungstechnik

IoT für Energieversorger

Energieversorger und Versorgungsunternehmen, die IoT-Technologien nutzen wollen, um interne und externe Vorteile zu erzielen, werden erfolgreich sein, wenn sie entsprechende Angebote entwickeln, die ihre Kunden zur Teilnahme bewegen.

Versorgungsunternehmen nutzen Sensoren, die mit ihrer Infrastruktur verbunden sind, um die Ressourcenleistung zu messen und zustandsabhängige Wartungsroutinen zu verbessern. Durchflussraten, Temperaturen und Spannungsdaten werden über Kommunikationsnetze erfasst, um Probleme zu lokalisieren und mögliche Probleme auf der Grundlage von Analysen vorherzusagen.
Intelligente Gebäude können mit Hilfe von vernetzten Sensoren und Gebäudesteuerungssystemen Licht und Temperatur in Echtzeit steuern, um maximalen Komfort und Effizienz zu gewährleisten. Speziell für die Landwirtschaft in Innenräumen wird häufig LED-Beleuchtung eingesetzt, um die Kosten drastisch zu senken und gleichzeitig die Anforderungen an das Vollspektrum zu erfüllen und eine präzise Steuerung von Photoperioden und Temperatur zu ermöglichen.

Präzise Bewässerungssysteme mit IoT-Sensoren, einschließlich Tropfbewässerung und unterirdischer Bewässerung, reduzieren den Wasserverbrauch erheblich und lassen sich in Demand-Response-Systeme von Versorgungsunternehmen integrieren. Demand-Response-Programme tragen dazu bei, Nachfragespitzen in Zeiten von Stromversorgungsengpässen im Netz zu reduzieren. Bewässerungssysteme nutzen oft große elektrische Pumpen, die ferngesteuert werden können, um auf den Bedarf des Versorgungsunternehmens zu reagieren und die Zuverlässigkeit des regionalen Stromnetzes zu unterstützen.

Wie kann eine IoT-Leitstelle aussehen und welche Funktionen muss sie haben

Wie kann eine IoT-Leitstelle aussehen und welche Funktionen muss sie haben, um Energieversorgungsunternehmen und Stadtwerken einen echten Mehrwert zu geben?
Der Kern dieser Arbeit konzentriert sich auf die Beantwortung der obenstehenden Frage und die Umsetzung der daraus resultierenden Lösung. Der Prozess und die einzelnen Schritte, die das Projekt von Beginn bis zur Abgabe durchläuft, orientiert sich am Design Thinking Prozess.
Angestrebt wird ein erster interaktiver Prototyp einer IoT-Leitstelle, in Form einer Webapplikation. Dieser Prototyp soll von Anfang an in die Software ATLAS integriert werden. Die Schwerpunkte des Projekts liegen auf der Analysephase, im Konzept der IoT-Leitstelle und in der Frontendprogrammierung.
Die Programmierung nimmt in der praktischen Arbeit den größten Teil ein. Die Entwicklung des Prototyps umfasst zudem die Ermittlung funktionaler und nichtfunktionaler Anforderungen. Hierbei stellt die Skalierbarkeit des Prototyps eine der größten nichtfunktionalen Anforderungen dar.

So ist ein weiteres Ziel der Implementierung eine hohe Codequalität. Die Daten, die das Backend noch nicht bereit stellen kann, aber vom Frontend dringend gebraucht werden, sollen im Code mit Dummydaten ersetzt und beispielhaft verwendet werden. Das stellt sicher, dass das Frontend unabhängig vom Stand des Backends entwickelt und als ein einheitliches Lösungskonzept präsentiert werden kann.

Um eine Lösung der vorangegangen Frage zu finden, beginnt die Arbeit mit der Recherche zur Zielgruppe.

Dazu wird auch der Istzustand von einem Prozessleitsystem analysiert. Später soll ein Konzept ausgearbeitet sowie ein konzeptioneller Prototyp erstellt werden. Es ist davon auszugehen, dass nicht das vollständige, erarbeitete Konzept implementiert werden kann, da die Aufgabenstellung sehr umfangreich ist. Um den finalen Stand besser verstehen zu können, werden am Ende weitere Schritte zur Vollendung eines in der Praxis nutzbaren Prototypen identifiziert.

Vielfältige ATLAS IoT Data Hub

Die Software ist in ein Backend und ein Frontend zu gliedern, welche unabhängig voneinander entwickelt werden können

Der ATLAS IoT Data Hub kann Geräte, Sensoren, Aktoren und Netzwerkkomponenten (Gateways) unterschiedlicher Hersteller und Technologien übertragen und verwalten. Jegliche LoRa Network Server (#LNS) und andere Funk- bzw. Datenübertragungs-Technologien wie NB-IoT oder MQTT uvm. lassen sich so ganz einfach mit ATLAS kombinieren.

ATLAS ist so ein mandantenfähiges System. In ATLAS können Mandanten erstellt und ihnen Benutzer- und Sichtrechte gegeben werden. Dazu kommt, dass Mandanten wiederum eigene Mandanten anlegen und Rechte vergeben können. So kann jeder Mandant in ATLAS die eigenen Sensoren verwalten sowie die Sensoren der eigenen Mandanten.

Die Daten der Sensoren, die in ATLAS verwaltet werden, lassen sich in Metriken einteilen. Eine Metrik repräsentiert die Interpretation eines Wertes. Ein Raumluftsensor misst beispielsweise die Temperatur, den CO2-Gehalt und die Luftfeuchtigkeit. Die Werte, die in ATLAS ankommen, sind Datentypen wie float, integer, boolean oder string. Um diese rohen Werte in einen sinnvollen Kontext zu bringen, werden Metriken verwendet. Eine Metrik besteht unter anderem aus einer Einheit, einem Datentyp und einem Namen.

Screenshot vom letzten Schritt bei der Erstellung eines virtuellen Sensors
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