Das Smart Energy Projekt ie-services Verbund-Forschungsförderung Projektleiter & Data Scientist Alexander.Fritz@olt-dss.com www.omegalambdatec.com 2. Münchner Kompetenzrunde Smart Data 23. Februar 2017 @ GATE
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: 01/2017 12/2018 Auftraggeber: BMBF ie-services 2
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
Das OmegaLambdaTec Team Business Development: Adrian H.B. Fopp Büro-Standort ist das Garchinger Technologie- & Startup-Center GATE www.omegalambdatec.com ie-services 4
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
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
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
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 / 15.50 Euro) (Controlling & Optimierung) Fernseher (72.2 Stunden / 7.40 Euro) Heizofen (29.6 Stunden / 14.30 Euro) Licht (154 Stunden / 17.40 Euro) Waschmaschine (11.8 Stunden / 3.40 Euro) Standby-Geräte (720 Stunden / 14.40 Euro) ie-services 8
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
Ihre Daten. Ihr Potenzial. Projektleiter & Data Scientist M: +49 151 292 664 03 Alexander.Fritz@olt-dss.com www.omegalambdatec.com ie-services 10