Big Energy

  • In dem bis Ende 2017 laufenden LOEWE geförderten Forschungsprojekt BigEnergy werden innovative Big-Data-Prognoseverfahren für erneuerbare Energien entwickelt und bestehende Verfahren verbessert. Ziel ist es nicht nur genauere Prognosen zu ermöglichen, sondern auch früher Energievorhersagen zu liefern. Dabei soll die Prognoseplattform mit den ständig wachsenden Datenmengen und Anforderungen skalieren. Des Weiteren sollen die Prognoseprozesse besser dokumentiert, einfacher wartbar und leichter zu optimieren sein.
  • Dazu wird die MDBDA.org Tool Suite für die Domänen der Vorhersagen und erneuerbaren Energien erweitert. MDBDA steht für Model-driven Big Data Analytics. Die Tool Suite ermöglicht es, Massen- und Echtzeitdatenanalysen graphisch in einem webbasierten Editor zu erstellen und die ausführbaren Analysen zu generieren. Der Codegenerator kann ausgetauscht werden, dadurch ist die Zielplattform wie Hadoop, Spark, beliebige Microservice-Architekturen usw. leicht austauschbar.
  • In der ersten Phase des Projektes wurden verschiedene Möglichkeiten validiert, wie effizient mehrere TB an Zeitreihendaten gespeichert und verarbeiten werden können, es wurde untersucht welche Prognoseverfahren sich für diese Domäne eignen und die MDBDA.org Tool Suite zu einer webbasierten Anwendung weiterentwickelt. Erste Ergebnisse zeigen, dass durch die Bildung von Ensembles mehrerer Prognosen deutliche Qualitätssteigerungen erzielt werden können. Durch die Kombination neuer Algorithmen und der MDBDA.org Tool Suite, wird es Fachexperten bei der enercast GmbH möglich, einfacher und schneller neue Prognoseverfahren zu realisieren und diese stetig zu validieren und optimieren.

  • — weitere Informationen in Kürze —