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Fünftes Konsortialtreffen: Integration der Ontologie in die Semantic Middleware und Präsentation der Nutzerschnittstellen

Vom 13. bis zum 14.03.2023 traf sich das Konsortium des Delfine Projektes zum fünften Konsortialtreffen vor Ort bei dem Konsortialpartner devolo AG in Aachen. Das wesentliche Thema der Veranstaltung war die die ontologiebasierte Semantic Middleware sowie die Implementierung des Delfine-Grünstrom-Indexes (DSI).   

Am ersten Tag wurde das Treffen von Nadir Pieper von den Stadtwerken Trier (SWT) mit einem Rückblick und dem aktuellen Projektstand sowie mit einem Ausblick zu den nächsten Schritten eröffnet. Nach einer Übersicht über den zeitlichen Ablauf der Veranstaltung gab es eine Übersicht zum zeitlichen Projektablauf und einem Rückblick auf abgeschlossene Arbeitspakete und Meilensteine. Zusätzlich wurden einige organisatorische Themen im Hinblick auf die verbleibende Projektlaufzeit besprochen.

Nachfolgend stellte das Team um Professor Hendro Wicaksono von der Constructor University (CU) den aktuellen Sachstand Ihrer Arbeiten vor. Es begann mit einem Vortrag von Tina Boroukhian (CU) zu der Integration der Ontologie in die Delfine Semantic Middleware. Dabei wurden die Neuerungen der Datenstruktur und Plattformlösung vorgestellt. Weiterführend stellten Atit Bashyal und Kritkorn Supyen (CU) ihre Ergebnisse zu den jeweiligen Arbeitspaketen vor. Kritkorn Supyen begann mit einer Live-Demonstration des erstellten Cypher Query Tool, welches als Natürliche-Sprache-Schnittstelle zur Semantic Middleware genutzt wird, um historische und prognostizierte Energiedaten abzufragen.

Darauf basierend präsentierte Atit Bashyal den aktuellen Stand der Vorhersage-API für die Prognosedaten sowie die dahinterliegende Struktur der Anwendungen. Zur Veranschaulichung wurde die Django-Web-Anwendung zur Abfrage der Prognosedaten und historischen Daten demonstriert. Im Anschluss wurde ein aktuelles Paper der Constructor University zum Thema künstlicher Intelligenz für Demand Response Anwendungen vorgestellt.

Demonstration des aktuellen Standes der Django-basierten Web-Anwendung.

Im nächsten Vortrag stellte Daniel Diewald von den Stadtwerken Trier eine Studienarbeit der Fachhochschule Trier vor, die im Rahmen des Forschungsprojektes zum Thema dynamische Strompreise für Unternehmen und dem Delfine-Grünstrom-Index (DSI) erstellt wurde. Darin wurden aktuelle Strompreismodelle für Unternehmen mit der Delfine-Lösung verglichen und auf das Projektszenario transferiert. Die Ergebnisse zeigten unter anderem auf, dass die Tarif-Modelle mit Anreizsignalen, wie der DSI, großes Potenzial für die Anwendungspartner bieten. Ein großes Hindernis ist der fehlende Roll-Out der intelligenten Messinfrastruktur in Deutschland.

Vorstellung und Diskussion zu verschiedenen Alternativen dynamischer Strompreismodelle.

Nach einer kurzen Pause ging es mit einem interaktiven Teil weiter. Es gab einen regen Austausch zu den verschiedenen Anwendungen und Schnittstellen, welche im Delfine Projekt zur Verfügung gestellt und genutzt werden. Dabei wurden Änderungswünsche, Verbesserungsvorschläge und Fragestellungen unter den Partnern diskutiert und festgehalten.

An Tag 2 wurde die Veranstaltung von Martin Trat vom Forschungszentrum Informatik (FZI) mit einem Rückblick auf Tag 1 eröffnet. Das Konsortium konnte währenddessen offene Fragen vom Vortrag besprechen.

Im Anschluss wurde eine Live-Demonstration zum Stand der Visualisierungsapplikation, die von Victor Häfner vom Karlsruher Institut für Technologie (KIT) für die Anwender entwickelt wurde, vorgestellt. Dabei konnten die Anwender Fragen zur Anwendung stellen und Verbesserungswünsche äußern. Beispielsweise wurde die Darstellung der Kennzahlen im Zusammenhang zur Produktionsoptimierung diskutiert.

Der nächste Vortrag wurde von Mischa Ahrens (FZI) zur Lastprognose und der MILP(Mixed Integer Linear Programming)-basierten Produktionsoptimierung gehalten. Zu den vorgestellten Neuerungen gehören unter anderem eine Verbesserung der Vorhersagegenauigkeiten im Produktionsprozess durch die Verwendung neuer Trainingsdaten der Anwender.

Darauf basierend stellte seine Kollegin Mine Felder (FZI) den aktuellen Stand zum Reinforcement-Learning (RL) vor. In diesem Kontext wurde dargestellt wie Heuristiken als Vergleichsmethode angewendet wurden und wie die synthetische Erweiterung der Produktionsdaten im RL-Ansatz angewendet werden kann.

Auch dieses Konsortialtreffen führte zum produktiven Austausch zwischen allen Beteiligten.

Manuel de Melo von Pumacy stellte den Sachstand für die Demonstration und Validierung der Prozessdaten vor. Er präsentierte eine Zusammenfassung von Empfehlungen für die Anwendungspartner sowie die Webanwendung mit Erfassungsmaske, die zur Validierung der Daten dient. In diesem Zusammenhang wurde festgehalten, dass eine Produktionsoptimierung durch Intervalle im Sekundenbereich verbessert werden kann.

Nachfolgend präsentierte Christoph Dorus von StromDAO die Geschäftsmodellentwicklung, die für eine mögliche Nutzung des DSI in Betracht kommen könnte. Hierzu wurden von Christoph Dorus und Thorsten Zörner (StromDAO) beispielhaft aktuelle Projekte von StromDAO im Bereich dynamischer Stromtarife und deren Geschäftsmodellen vorgestellt.

Im letzten Vortrag der Veranstaltung wurden die durchgeführten und anstehenden Verbreitungsaktivitäten und Workshops von Martin Trat (FZI) vorgestellt. Zum Abschluss stimmte sich das Konsortium zu den kommenden Aufgaben ab.

Das nächste Konsortialtreffen des Delfine Projektes wird voraussichtlich im Juni 2023 stattfinden.

Zahlreiche Vertreter des Delfine-Konsortiums waren vor Ort beim Partner Devolo.
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Drittes Konsortialtreffen – Update zur Ontologieentwicklung und Diskussion zu einem Anwendungsbeispiel

Im Februar 2022 fand das dritte Konsortialtreffen statt. In diesem Treffen, welches zum wiederholten Male online stattfinden musste, wurde der aktuelle Projektstand sowie die nächsten Schritte unter dem Konsortium abgestimmt. Als Projektleiter eröffnete Raphael Stott von den Stadtwerken Trier das Konsortialtreffen. Anschließend übernahm Martin Trat vom FZI Forschungszentrum Informatik die Moderation und präsentierte einen Rückblick und den aktuellen Status des Projektes. Er stellte die bisherigen Outputs und Meilensteine vor.  Der Projektträger Jülich konnte nicht am Konsortialtreffen teilnehmen.

Professor Hendro Wicaksono von der Jacobs Universität (JU) begann die Präsentationen der Projektpartner mit dem Stand zur semantischen Middleware und Ontologieentwicklung hinter der Delfine-Lösung. An seiner Seite präsentierten nachfolgend die wissenschaftlichen Mitarbeiter Tina Boroukhian und Atit Bashyal von der JU die Architektur und Schnittstellen der Datenverarbeitung.  Zudem stellten sie ihren wissenschaftlichen Artikel vor, welcher die Methoden und mögliche Verbindungen von Ontologie in der semantischen Middleware für Demand-Response Systeme erläutert.

Im weiteren Vortrag zu den dazugehörigen Arbeitspaketen wurde das Thema 3D-Modellierung der Demand-Response-Simulation präsentiert. Die Mitarbeiter der JU stellten hierzu ihr Paper vor, auf dessen Grundlage die Datenintegration von Erneuerbaren Energien für industrielle Demand-Response-Lösungen erfolgen soll. Es wurde dargestellt welche Optionen für die Nutzung und Visualisierung von Energie-Erzeugungsprognosen sowie Klimadaten genutzt bzw. umgesetzt wurden. Während der Diskussion über die Datengrundlage wurden Schnittstellen anderer Teilnehmer zur Nutzung vorhandener Daten gefunden. Zudem wurden das Dashboard und die API-Schnittstelle der Datenverarbeitung vorgestellt.

Weiterführend übernahm Daniel Diewald von den Stadtwerken Trier und stellte ein Beispielszenario für eine Demand-Response-Simulation vor, indem ein dynamischer Delfine-Strom-Index (Preisgrundlage) für den Anwendungspartner Kautenburger erzeugt und angeboten wird. Dieses Beispiel basierte auf einem Herstellungsprozess und veranschaulichte wie der dynamische Strompreis generiert und an die Anwendungspartner übermittelt werden könnte. Nachfolgend wurde gemeinsam abgestimmt, welche Kriterien aus Anwendersicht sowie aus Sicht des Energieversorgers abgebildet werden sollten und wie diese KPIs dargestellt werden können.

Auf Grundlage des vorgestellten Beispielszenarios wurde der Stand der Entwicklung der 3D-Simulationsumgebung von Dr. Victor Häfner, welcher im Bereich der Virtual Reality am KIT forscht, vorgeführt. In einer intuitiven Visualisierung wurden die Simulationsdaten in eine 3D-Umgebung integriert, welche eine nützliche Interaktion für die Anwendungspartner ermöglicht. Diese Simulationsumgebung wird auf die finalen Demand-Response-Simulationen angepasst.

Darauffolgend erklärte Dr. Christoph July von der Devolo AG den derzeitigen Stand der Energiemessungen in den Produktionen der Anwender, welche zur Grundlage der Produktionsoptimierung ermittelt werden. Die Hardware zur Verbrauchsmessung ist größtenteils installiert und die Daten werden bereits über die OpenEMS-Schnittstelle als Energieplattform übertragen. Diese Daten werden über eine Rest-API von StromDAO abgerufen.

In diesem Kontext stellte Mischa Ahrens vom FZI die Produktionsoptimierung unter der Anwendung des DSI vor und zeigte dabei auf worauf es bei der Datenqualität ankommt. Zusätzlich gab er einen Einblick in die erstellte Lösungsarchitektur und Datenmodellierung die zur Optimierung dienen sollen.

Mine Tuncinan vom FZI vertiefe die Produktionsoptimierung indem Sie einen Einblick in Ihre Arbeit zum Machine Learning im Bereich der Produktionsoptimierung präsentierte. Dabei zeigte sie auf wie ein iterativer Lernprozess in der Produktion durch Q-Learning entstehen kann, indem bestimmte Algorithmen zum Erfassen von Ist-Zuständen genutzt werden. 

Anschließend präsentierte Fabian Schwarzbeck von StromDAO die Ergebnisse zur Strommarktanalyse in Deutschland und die Analyse neuer Geschäftsmodelle. Er stellte dar, wie sich der Einflussfaktor CO2, welcher ebenfalls ein Indikator der Delfine-Lösung ist, auf den deutschen Strommarkt auswirkt und wie sich die CO2-Bepreisung abbildet.

Abschließend wurden die durchgeführten und geplanten Dissemination-Aktivitäten vorgestellt sowie die Termine zu anstehenden Workshops der Konsortialpartner abgestimmt.

Das nächste Konsortialtreffen ist vorläufig für September 2022 geplant.