Neuartige Interaktionskonzepte mit Geoinformationsrelevanten (GIS) Daten

Zur Förderung neuer Anwendungen und Geschäftsmodelle veranstalten die WindNODE-Partner Stromnetz Berlin und Fraunhofer FOKUS gemeinsam mit der Open Knowledge Foundation Hackathons („Energyhack“ genannt), bei denen Programmiererinnen und Programmierer, Kreative und junge Start-Ups mithilfe der bereitgestellten Daten spannende und innovative Ideen entwickeln (https://energyhack.de/).

Beim WindNODE-Energyhack 2017 gewann eine Gruppe aus Masterstudierenden und Promovierenden des DAI-Labors (Team „EVCount“) eine Projekt, bei dem Geoinformationsrelevante (GIS) Daten erfasst und mit anderen vorhandenen Informationen angereichert werden. Dies ist durch eine automatisierte Bild-Erkennung auf Karten- bzw. „Streetview“-Daten möglich. Anschließend wurden diese Daten für die Modellierung der Gesamtlast eines Niederspannungsnetzes mit erhöhten Anteilen von Elektromobilität genutzt.

In der Folge wurde die ursprüngliche Idee in einem Workshop mit WindNODE-Partner Stromnetz Berlin zu einem Demonstrator weiterentwickelt. Ziel ist, bereits vorhandene GIS- und Netzinformationsrelevante (NIS) -Daten mithilfe von Augmented Reality (AR) darzustellen, um die Außendienstmitarbeiterinnen und -mitarbeiter von Stromnetz Berlin in ihrer täglichen Arbeit zu unterstützen. Im Sinne des Hackathons soll so der Mehrwert durch die Kopplung verschiedenartiger Datenquellen entstehen.

So können beispielsweise die statischen netzfokussierten GIS-Daten mit dynamischen Netzdaten (NIS-Daten) oder mit Daten aus anderen Quellen, z. B. Naturschutzgebieten, kombiniert werden. Dynamische Netzdaten können zum einen gemessene Zustandsdaten im Niederspannungsnetz sein, aber auch Erkenntnisse aus einer Netzsimulation, die den Zustand abschätzen. So können z.B. Simulationen des Netzes hinsichtlich der Auslastung beim Ausbau der Ladesäuleninfrastruktur in Berlin getestet und visualisiert werden.

Dabei wäre auch die Kombination mit Erkenntnissen aus der Studie zur E-Mobilität im Niederspannungsverteilnetz zwischen DAI-Labor und Stromnetz Berlin denkbar, indem z.B. die Modellierung von Gleichzeitigkeit des E-Fahrzeugladeverhaltens für spezielle Ladeinfrastruktur berücksichtigt wird.

Basierend auf diesem Zielbild wurde ein Demonstrator entwickelt werden, um die Machbarkeit der Verbindung von GIS- und dynamischen Daten aufzuzeigen und zu evaluieren, inwiefern die Überlagerung dieser Informationen durch AR die Arbeit vor Ort unterstützen kann.