Energy Management Optimization
based on a Semantic Abstraction Layer
Daniel Schachinger

Energy Management Optimization

Förderjahr 2016 / Stipendien Call #11 / Stipendien ID: 1876

Gebäude weisen durch den Einsatz von Gebäudeautomationssystemen und der vermehrten Integration ins Internet der Dinge ein hohes Einsparungspotenzial hinsichtlich des Energieverbrauchs auf. Ausgehend davon wird in dieser Arbeit ein neuartiger Ansatz für ein Gebäude-Energiemanagementsystem eingeführt, der auf einer semantischen Abstraktionsschicht basiert. Die unterschiedlichen Technologien in der Gebäudeautomation und dem Smart Grid können dadurch unter Verwendung herkömmlicher Internet-Infrastruktur in eine gemeinsame Wissensbasis integriert werden. Eine dynamische Optimierung versucht darauf aufbauend ein Optimum zwischen Komfort und Energieverbrauch bzw. -kosten zu finden, indem die gesammelte Information ausgewertet wird.

Anmerkung: Die Bilder in dieser Stipendium-Beschreibung sowie aller dazugehörenden Blog-Einträge sind von http://pixabay.com, sofern sie nicht selbst erstellt wurden oder die Quelle explizit angegeben ist.

Uni | FH [Universität]

Technische Universität Wien

Themengebiet

Energiemanagement
,
Gebäudeautomation
,
Semantic Web
,
Semantische Modellierung
,
Systemintegration
,
IoT

Gesamtklassifikation

Dissertation | PhD

Technologie

Java

Lizenz

CC-BY
,
BSD

Projektergebnisse

Code BSD

Das GitHub-Repository wird laufend aktualisiert und enthält alle Proof-of-Concept-Implementierungen, die im Rahmen der Dissertation entwickelt werden.

Paper

Der Konferenzbeitrag für die WFCS mit dem Titel "Semantic interface for machine-to-machine communication in building automation" wird unter IEEE-Copyright auf http://ieeexplore.ieee.org veröffentlicht. Zusätzlich dazu findet ihr hier die Präsentation meines Vortrags.

dfgdfg dfhdfh

Weitere Stipendien