NRG4Cast

Der Service hat in einer modularen Verarbeitungspipeline die Daten verarbeitet und Vorhersagen für Entscheidungssysteme bereitgestellt. Innerhalb der Servicepipeline wurden Netzwerkoptimierung, Störungserkennung, Ursachenanalyse, Trenderkennung, Planung und Optimierungen durchgeführt. Diese Services beinhalten fortgeschrittene Wissenstechnologien, Maschinenlernen, Data- und Textmining, Datenstrom-Mining, Link-Analysen, Informationsextraktionsalgorithmen, Wissensformalisierung und datenbasierte Kausalkettenschlüsse. Die Plattform wurde in zwei orthogonalen Anwendungsfällen getestet, Energieeffizenz in Gemeinden und Energieeffiezienz in städtischen Regionen.

Die zwei Anwendungsfälle wurden ergänzt um Daten zusätzlicher Netzwerke, welche von den Projektpartnern betrieben werden. Zu nennen wären hier: Elektrische Fahrzeuge und die Ladeinfrastruktur, Straßenbeleuchtung und Energieneutrale und Energiepositive Gebäude. Im Projekt, dessen Fokus auf elektrischen Energieversorgungsnetzwerken lag, sollte ein generisches Framework entwickelt werden, welches in der Lage ist, Kontroll-, Management-, Analyse- und Vorhersagefunktionen zu übernehmen. Der generische Ansatz ermöglichte eine Erweiterung um andere Energienetzwerke, wie etwa Gas, Fernwärme und alternative Energieübertragungsnetzwerke. Ebenso wird ein generisches programmierbares Toolkit für die Datenadaption und Schnittstellengestaltung zur Verfügung gestellt. Das Projekt vereinte somit kompetente RTD-Organisationen (research technology and development), Entwickler, Energienetz- und Energiesystembetreiber und Anwendungsfälle von vier europäischen Ländern. Es wurde geleitet von JSI und bestand aus acht Konsortialpartnern aus vier Ländern. Die Projektdauer belief sich auf 36 Monate.