Visualisierung von energiewirtschaftlichen Zeitreihen im Web-Browser. Aachen, Simon Rehker
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- Kevin Kohler
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1 Visualisierung von energiewirtschaftlichen Zeitreihen im Web-Browser Aachen, Simon Rehker
2 Gliederung 1. Motivation 2. Zeitreihen in der Energiewirtschaft 3. Visualisierung im Web-Browser 4. Technische Umsetzung 5. Fazit und Ausblick Folie 2
3 Motivation Strom ist nur begrenzt speicherbar Stromhandelsmärkte unterscheiden sich stark von anderen Warenmärkten Erzeugung und Verbrauch müssen im Gleichgewicht sein Zeitreihen zur Verbrauchsanalysen und prognosen bzw. Preisprognosen Stromhandel findet immer mehr online statt Zeitreihen müssen im Browser visualisiert werden Folie 3
4 Zeitreihen in der Energiewirtschaft Definition: Eine Zeitreihe ist eine Folge von Werten einer Variablen, die sich aufeinander folgende Zeitpunkte oder Zeiträume bezieht. Leistungszeitreihe, der sog. Lastgang Verbrauch in Viertelstundenwerten (ab Jahresverbrauch > kwh) 1 Jahr umfasst ca Viertelstundenwerte Bei Vertragsabschluss wird aus Vorjahresverbrauch, der Verbrauch des nächsten Jahres prognostiziert Preiszeitreihe Strompreis in (Viertel-)Stundenwerten (ct/kwh oder /MWh) Wird täglich von verschiedenen Marktteilnehmern neu prognostiziert Folie 4
5 Saisonale Komponente Deutsche Lastkurve für Strom aus dem Jahr 2006 Januar Juni Folie 5
6 Festpreismodell Gesamte prognostizierte Energiemenge wird gleichzeitig ausgeschrieben Prognose-Lastgang wird mit der prognostizierten Preiszeitreihe bewertet mengengewichteten Durchschnittspreis Kosten sind nach Vertragsabschluss fix nicht mehr von zukünftigen Preisschwankungen abhängig Folie 6
7 Tranchenmodell Jahresbedarf wird in Teilen sog. Tranchen gekauft Bei Vertragsabschluss wird nur eine Liefergarantie und die Formel zur Preisberechnung festgelegt Strom wird erst zum vom Abnehmer bestimmten Zeitpunkt eingekauft Streuung der Kaufzeitpunkte führt zu Risikominimierung Gesamter Strompreis ergibt sich aus dem Durchschnitt der Tranchenpreise Abnehmer müssen den Markt aktiv beobachten Folie 7
8 Zusammenfassung Muster auf Ebene von Tagen, Wochen und Jahren Mustererkennung ist Kern der Zeitreihenanalyse Tranchenmodell nimmt an Wichtigkeit zu das bedeutet für die Visualisierung: 1. Zeitreihen müssen vergleichbar dargestellt werden 2. Dynamisches Ändern der Auflösung der Zeitachse 3. Tranchen müssen visualisiert werden Folie 8
9 Datentransfer zwischen Server und Client Eine Web-Applikation teilt sich typischerweise in 3 Schichten (Tiers): Client Tier Enthält das User-Interface im Web- Browser Middle Tier Applikationsserver, der die Geschäftslogik und den Datenzugriff bereitstellt Database Tier Enthält die Geschäftsdaten Ablauf: Client sendet Anfrage an Server Server selektiert Zeitreihe aus Datenbank Server bereitet Zeitreihendaten auf und beantwortet die Anfrage mit den angeforderten Daten Folie 9
10 Chart-Komponenten Chart-Komponenten kann man in zwei Kategorien teilen: serverseitiges Rendern Zeitreihendaten werden im Server verarbeitet und es wird nur ein Bild des Diagramms an den Browser gesendet Um die Darstellung des Diagramms zu ändern muss ein neues Bild vom Server angefordert werden clientseitiges Rendern Zeitreihendaten werden an den Browser gesendet und dort verarbeitet Anzeige kann im Browser dynamisch angepasst werden Beispiel Portfolioübersicht : Aktueller Fahrplan = prognostizierter Verbrauch Abgeschlossene Tranchen Offene Position = noch nicht durch Tranchen abgedeckter Verbrauch Folie 10
11 Demo Folie 11
12 AJAX Asynchronous JavaScript and XML Reihe von Webtechnologien Ermöglichen asynchrone Datenübertragung in Web- Anwendungen austauschen von Web-Inhalten ohne neu laden der Seite Ajax-Engine als neue Schicht zwischen User-Interface und Web- Server Statt XML wird inzwischen häufig JSON verwendet JSON basiert auf Schlüssel-Wert- Paaren und geordneten Listen Gut lesbar für Mensch und Maschine Folie 12
13 REST Representational State Transfer Mehrere Implementierungen Java: Jersey, RESTEasy Explizite Benutzung der HTTP-Methoden GET, POST, PUT, an Service-Methoden Definiert Mapping zwischen HTTP- und grundlegenden Datenbankfunktionen Stateless Design Client sendet komplette Requests Server benötigt keine Informationen aus anderen Requests zum Bearbeiten URIs mit verzeichnisähnlicher Struktur an Klassen oder Service-Methoden Übertragung von XML und/oder JSON Objektbeziehungen sollen auch im Übertragungsformat abgebildet werden Möglichst menschen- und maschinenlesbar Folie 13
14 Überblick Implementierung Client (JavaScript) Server (Java) Folie 14
15 Probleme bei der clientseitigen Datenverarbeitung Portfolioübersicht: Viertelstundenwerte Problem: Datenvolumen von 11,3 MB JSON-Daten Lange Ladezeiten, kein flüssiges Arbeiten Vergleich: JFreeChart überträgt nur 62.1 KB Unabhängig von den dargestellten Zeitreihen Lösung: JSON-Format bietet sich zur Komprimierung an Reduziert das Datenvolumen auf 1,7 MB Folie 15
16 GZIP-Komprimierung GNU zip guter Kompressionsgrad Freiheit von patentierten Algorithmen komprimierte Daten werden im HTTP-Header gekennzeichnet Browser erkennt komprimierte Daten und entpackt sie automatisch Möglichkeiten um gzip zu aktivieren: 1. Konfiguration des Applikationsservers (hier: JBOSS 7) 2. Verwenden Annotation an der REST-Service-Methode (RESTEasy) Kompression findet automatisch ohne weitere Quellcodeänderungen statt Folie 16
17 Fazit und Ausblick Überblick über Zeitreihen im energiewirtschaftlichen Tagesgeschäft Darauf aufbauend geeignete Webtechnologien gefunden um Benutzeranforderungen zu erfüllen Chart-Komponente mit clientseitigem Rendern muss trotz Komprimierung hohes Datenvolumen transferieren Volumen minimieren, zum Beispiel durch Senden von Wertänderungen High-Stock-Chart bildet automatisch Mittelwerte, das macht fachlich nicht immer Sinn anderes math. Verfahren zur Skalierung verwenden Folie 17
18 Quellen Weitere Quellen sind dem Skript meiner Seminararbeit zu entnehmen. Folie 18
19 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit! Gibt es noch Fragen? Folie 19
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