10 KI - Beispiele Stromfee-Tagebuch
Die Loxone Steuerung besitzt eine offene API Schnittstelle für den Datentransfer. Wir haben die API Schnittstelle genutzt, um Daten aus der Loxone per MQQT in unser Stromfee Tagebuch zu übertragen.
Unsere Influx-Datenbank empfängt die Daten der Loxone und von IOT-Messgeräten um Energiedaten zu speichern.
Unter www.stromfee.info werden die Daten visualisiert.
Die Loxone empfängt Daten aus der Influx Datenbank per eigener API.
Die Künstliche Intelligenz AI, KI für Zeitreihenprognosen stellen wir über Tensorflow und Prophet zur Verfügung.
Welche Vorteile ergeben sich durch diese Kombinationen für Betreiber von Energieerzeugungsanlagen und Energieumwandlungsanlagen: PV, BHKW, BIOGASANLAGEN, Windkrafträder, Wärmepumpen, Ladestationen, Wasserstofferzeugung?
Die Kombination aus verschiedenen Technologien wie Loxone Steuerung, MQTT, InfluxDB, Stromfee, API Schnittstellen, künstlicher Intelligenz (KI) über Tensorflow und Prophet ermöglicht umfangreiche und fortschrittliche Möglichkeiten für die Betreiber von Energieerzeugungs- und Energieumwandlungsanlagen. Hier sind zehn Beispiele für die Vorteile, die sich durch diese Kombination ergeben:
Vorausschauende Wartung: Ein Windkraftwerk könnte beispielsweise die KI-Modelle von Tensorflow und Prophet verwenden, um mögliche Ausfallzeiten vorherzusagen. Diese Modelle könnten den Zustand der Turbinen anhand von Echtzeit- und historischen Daten analysieren, wie z.B. Schwingungsmessungen, Lastverteilung und Wetterbedingungen, um potenzielle Probleme zu identifizieren, bevor sie zu einem Ausfall führen.
Optimale Energieproduktion: Bei einer Solaranlage kann die KI basierend auf historischen Produktionsdaten, Wettervorhersagen und aktuellen Bedingungen berechnen, wann die Panels die maximale Energie erzeugen. Die Anlage kann dann entsprechend gesteuert werden, um die Effizienz zu maximieren.
Effiziente Energiespeicherung: In einem Haushalt mit einer Batterieanlage und einer PV-Anlage könnte die KI den optimalen Zeitpunkt für das Laden der Batterie aus der PV-Anlage und das Entladen der Batterie bestimmen. Dies basiert auf einer Reihe von Faktoren wie dem erwarteten Energieverbrauch des Haushalts, der erwarteten Solarenergieproduktion und den Strompreisen dem Stromfee-Tagebuch-Strompreismanager.
Intelligentes Demand Response Management: Ein Bioenergiekraftwerk könnte seine Produktion an die Nachfrage anpassen, indem es Echtzeitdaten über die Nachfrage und Verfügbarkeit von Ressourcen über MQTT und InfluxDB nutzt. So könnten Spitzenlasten ausgeglichen und die Energieeffizienz verbessert werden.
Sicherheit: Bei einem Blockheizkraftwerk (BHKW) könnte die Loxone-Steuerung dazu genutzt werden, den Betriebszustand ständig zu überwachen. Bei einer Anomalie oder einem Fehler könnte das System automatisch eine Benachrichtigung senden und eventuell sogar automatische Sicherheitsmaßnahmen einleiten.
Echtzeitüberwachung und -steuerung: Bei einer Wasserstoffproduktionsanlage könnte ein Betreiber die Produktion in Echtzeit überwachen und anpassen, um die Effizienz zu optimieren und auf Änderungen in der Nachfrage zu reagieren.
Transparenz und Berichterstattung: Ein Betreiber einer Windkraftanlage könnte auf Stromfee.info eine Übersicht über die Leistung der Anlage, den erzeugten Strom und die prognostizierten Werte erhalten. Dies kann bei der Entscheidungsfindung helfen und ermöglicht es, die Anlagenleistung mit Stakeholdern zu teilen.
Integration mit anderen Systemen: Eine Wärmepumpenanlage könnte durch die Verwendung von offenen APIs mit dem Stromnetz, Wetterstationen und anderen IoT-Geräten integriert werden. So könnten beispielsweise Echtzeitwetterdaten dazu verwendet werden, die Effizienz der Wärmepumpe zu optimieren.
Automatisierung: Durch die Kombination von Loxone und KI können Prozesse automatisiert werden, um manuellen Aufwand zu reduzieren und die Effizienz zu verbessern.
Nachhaltigkeit: Durch die Optimierung von Energieerzeugungs- und -umwandlungsprozessen kann der CO2-Fußabdruck reduziert werden, was zur Erreichung von Nachhaltigkeitszielen beiträgt.
Vorteile für Betreiber von Biogasanlagen und Wärmenetzen:
KI-gesteuerte proaktive Wartung: Biogasanlagen können Tensorflow und Prophet verwenden, um potenzielle Wartungsprobleme zu erkennen, bevor sie zu Anlagenausfällen führen. Durch die Analyse von Echtzeit- und historischen Daten, wie Betriebsbedingungen und Wettereinflüssen, kann die Effizienz der Anlage optimiert und der Betrieb gewährleistet werden.
Optimierte Biogasproduktion mit KI: Mit künstlicher Intelligenz (KI) können Biogasanlagenbetreiber die besten Zeiten für die Gasproduktion ermitteln. Dies erfolgt durch die Analyse von Daten wie Rohstoffverfügbarkeit, Wetterbedingungen und historischen Produktionsdaten, um die Biogasproduktion zu maximieren.
Effiziente Energiespeicherung: Mit KI-Unterstützung können Biogasanlagen den optimalen Zeitpunkt zum Speichern und Entladen von erzeugtem Biogas bestimmen. Dies basiert auf Faktoren wie dem erwarteten Energiebedarf des Wärmenetzes, der erwarteten Biogasproduktion und aktuellen Gaspreisen.
Intelligentes Demand Response Management: Biogasanlagen können ihre Produktion an die Nachfrage anpassen, indem sie Echtzeitdaten über die Nachfrage und Verfügbarkeit von Ressourcen über MQTT und InfluxDB nutzen. Dies verbessert die Effizienz und hilft bei der Bereitstellung einer stabilen Energieversorgung für das Wärmenetz.
Erhöhte Sicherheit durch Automatisierung: Mit der Loxone-Steuerung können Biogasanlagenbetreiber ihren Betriebszustand kontinuierlich überwachen. Bei Anomalien oder Fehlern sendet das System automatisch Benachrichtigungen und kann sogar automatische Sicherheitsmaßnahmen einleiten.
Echtzeitüberwachung und Anpassung: Mit Loxone und MQTT können Betreiber von Wärmenetzen die Wärmeversorgung in Echtzeit überwachen und anpassen. Dies steigert die Reaktionsfähigkeit und Effizienz des Wärmenetzes und hilft, eine konstante Wärmeversorgung zu gewährleisten.
Transparente Berichterstattung auf Stromfee.info: Stromfee.info bietet den Betreibern von Biogasanlagen und Wärmenetzen eine visuelle Darstellung ihrer Anlagenleistung. Sie erhalten Übersichten über die erzeugte Energie und Prognosen, die zur Entscheidungsfindung beitragen und die Kommunikation mit Stakeholdern verbessern.
Systemintegration durch offene APIs: Wärmenetze können über offene APIs mit dem Gasnetz, Wetterstationen und anderen IoT-Geräten verbunden werden. Echtzeitwetterdaten können zur Optimierung der Wärmeversorgung genutzt werden.
Automatisierte Steuerung von Wärmenetzen: Mit Loxone und KI können Betreiber von Wärmenetzen die Wärmeversorgung automatisch anpassen, um den Energieverbrauch