SIOSTA

Supervision von Industriestandorten mit Open-Source Tensor-Algorithmen (SIOSTA)

Das Projekt „Supervision von Industriestandorten mit Open-Source Tensor-Algorithmen“ (SIOSTA) liefert einen Beitrag zum energetisch optimalen Betrieb von Industriestandorten. Deren Energieflüsse zeigen eine komplexe Systemdynamik, die mit Hilfe eines SCADA-Systems (Supervisory Control and Data Acquisition) gesteuert werden, das ausschließlich Open-Source und neuartige Tensor-Algorithmen nutzt. Das Ziel ist die vollständige Abbildung des Entwurfs und der Implementierung mit Open-Source-Software und die Demonstration des Entwicklungsprozesses an einem Industriestandort. Das Vorhaben ermöglicht wesentliche Beiträge zu aktuellen angewandten Forschungsthemen sowohl im Bereich der Energieeffizienz als auch in der Auslegung von Regelungen. Für die angewandte Methode wird ein standardisiertes Vorgehen entwickelt, mit realen Daten validiert und anschließend veröffentlicht. Da die Umsetzung in Open-Source erfolgt, ist ein nachhaltige und international breite Zugänglichkeit beabsichtigt und sichergestellt.
Die innerhalb des Vorhabens entwickelte Fachkompetenz der beteiligten Hochschule für Angewandte Wissenschaften (HAW) Hamburg und des Unternehmens Envidatec sichert beiden einen Vorsprung im Bereich des Forschungsfeldes bzw. des wirtschaftlichen Wettbewerbs. Für Kunden der Envidatec ist die Software aufgrund des energetischen Einsparpotentials bei geringen Nachrüstungskosten sowie für einen großen Bestands- und Wachstumsmarkt attraktiv.

Projektwebsite: www.siosta.de

Duration
-
Budget
284.076
Funding
Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)
Unit
Fakultät Life Sciences
x