Das Smart Energy Projekt ie-services Verbund-Forschungsförderung

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1 Das Smart Energy Projekt ie-services Verbund-Forschungsförderung Projektleiter & Data Scientist 2. Münchner Kompetenzrunde Smart Data 23. Februar GATE

2 KMU-Innovativ: ie-services Motivation: Energie-Management & Dienstleistungen für Klein(st)betriebe Ziel: Entwicklung einer kombinierten Hardware- und Software-Lösung für Klein(st)betriebe zur Energieoptimierung und Kostensenkung durch automatisierte Analysen und Steuerungen mit digitalisiertem Energiemanager Vorteile: kostengünstige und leicht erweiterbare Plattform Energie-Echtzeitüberwachung, Steuerung der Geräte automatische Disaggregation und Visualisierung, Lastprofilanalyse Optimierung der Kosten, automatische Handlungsempfehlungen Projektdauer: 01/ /2018 Auftraggeber: BMBF ie-services 2

3 Konsortium und Aufgaben Das Projekt-Konsortium besteht aus Partnern der Energiewirtschaft, Hardware, Software und Wissenschaft zusammen mit ausgewählten Pilotkunden Energieversorger, IT-Serverinfrastruktur und Cloud, Kundenaustausch, Feldstudie Hardware-Entwicklung Smart Meter Client-Anwendungen, Energieprotokolle, Modulare Software-Erweiterung, Gateway, Steuerung Entwicklung Serveranwendungen, Disaggregations- analyse, Vohersagen, Optimierung, Visualisierung ie-services 3

4 Das OmegaLambdaTec Team Business Development: Adrian H.B. Fopp Büro-Standort ist das Garchinger Technologie- & Startup-Center GATE ie-services 4

5 Data Science Team Dr. Alessandro Nastasi 8 Jahre Forschungserfahrung 15 Jahre Forschungserfahrung Dr. Rene Fassbender 14 Jahre Forschungserfahrung u.a. Machine Learning, Neuronale Netze etc. u.a. Smart Factory/Industry 4.0 u.a. Geschäftsführung & Projektleiter des Competence Center Consumer Data Innovation St. Gallen ie-services 5

6 OmegaLambdaTec Kernkompetenzen Analyse von Mess- & Sensordaten Extraktion von Signalen mit schwachem Signal-Rausch-Verhältnis Umgang mit nicht-repräsentativen und verfälschten Datensätzen Entwicklung voll-automatisierter Daten-Analyse-Pipeline-Lösungen Komplette Portfolio-Mappe am OLT-Stand ie-services 6

7 Machine-Learning Ansatz Komplementäre AED-Lösungsansätze Power [W] Wash. machine Wash. machine Blind-Analyse OLT Unit Heißwasser-Boiler (Geräteklasse noch nicht bekannt für PT I) Matched-Filter Ansatz Time of the day Bildquellen: OmegaLambdaTec ie-services 7

8 Entwicklungsziel: vollautomatisierte, selbst-lernende Echtzeit-Energie-Disaggregations-Lösung Bei Ihnen läuft gerade: Backofen (2200 Watt) (Echtzeit-Monitoring) Fernseher ( 550 Watt) Heizofen (2000 Watt) Sonstiges ( 320 Watt) Verbrauchstatistiken Tag & Woche: (Controlling & Optimierung) Bildquellen: OmegaLambdaTec Verbrauchsaufstellung Woche Stromkosten letzter Monat: Backofen (28.5 Stunden / Euro) (Controlling & Optimierung) Fernseher (72.2 Stunden / 7.40 Euro) Heizofen (29.6 Stunden / Euro) Licht (154 Stunden / Euro) Waschmaschine (11.8 Stunden / 3.40 Euro) Standby-Geräte (720 Stunden / Euro) ie-services 8

9 OLT Forschungs-Projekte Verkehrsflussoptimierung für München Smart Engineering - Maschinenakustik Bildquelle: OmegaLambdaTec Bildquelle: OmegaLambdaTec Europäisches Smart Health Projekt IoT LIVE-Demo am OLT-Stand mit Dr. Alessandro Nastasi Bildquelle: OmegaLambdaTec, AWS ie-services 9

10 Ihre Daten. Ihr Potenzial. Projektleiter & Data Scientist M: ie-services 10

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