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Best Practice Wireless in der Hauptstadtregion Berlin-Brandenburg

Beispiele für Best Practice Anwendungen mit Wireless-Technologien in der Hauptstadtregion Berlin-Brandenburg

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Best Practice WirelessBest Practice BeispieleVermeidung von Störungen in SolarparksKurzstrecken-Funk-Technologien mit VPN-UMTS-WEB-AccessDie prophylaktische Erfassung von Störungen und Ausfällenin Photovoltaik-Strings (PESAPS) durch Kurzstrecken-Funk-Technologien hilft, die durch Leistungsdegradationauftretenden schleichenden Verluste aufzudecken. Eindefektes Photovoltaik (PV) Modul lässt einen ganzenPV-String ausfallen. Dieses Problem ist im Umfeld vonGroßanlagen besonders gravierend, da PV-Strings parallelgeschaltet werden und die Detektion einzelner defekteModule somit sehr teuer ist. PESAPS kann Ertragsausfälleentscheidend verringern, das sich hiermit anders als beimlandläufigen Monitoring an Invertern defekte Strings ermittelnlassen. Die Intelligenz vor Ort erreicht die Niveaustufeder prophylaktischen Analyse. Damit lassen sich unplanmäßigeServiceeinsätze minimieren und die Servicekostenwesentlich senken. Der Einsatz von Funktechnologien istgegenüber herkömmlichen, drahtgebundenen Verfahrendurch die galvanische Trennung deutlich ausfallsicherer.Bei mehreren Quadratkilometern großen Solarfeldern gabes in der Vergangenheit durch Blitzschlag wiederholt erheblicheAusfälle. Zudem bietet PESAPS insbesondere fürNachrüstungen ökonomische Vorteile, da teure Erdarbeitensowie Erd-Daten- und -Stromversorgungs-Kabel entfallen.Die Stromversorgung wird vor Ort aus den Photovoltaik-Stringsrealisiert. Drahtgebundene Monitoring-Systemestoßen im Freifeld bei mehreren Kilometern Übertragungslängean ihre Grenzen. Demgegenüber erlaubt der Einsatzvon Funkmodulen mit 32 Bit Open-RISC-Prozessor in dieserUmgebung die Anwendung intelligenter, prophylaktischerAuswertealgorithmen direkt am PV-String.Störungsfreier und kostengünstiger AufbauZum Einbau von Sensoren und Funkmodulen in Generator-Anschluss-Kästen wurde eine preiswerte Lösung gefunden.Da Funkwellen im Umfeld von Solarparks durch Streuungund Reflexionen stark beeinträchtigt werden, wurde nachumfassenden Feldtests eine wirtschaftliche, abschattungsfreieund zugleich skalierbare Anordnung von Antennenunter den PV-Aufständerungen bei Einsatz von gerichtetenAntennen an ggf. erforderlichen Routern beschlossen.Die Hardwareumsetzung ist wartungsfrei bei einer rechnerischenLebensdauer von über 20 Jahren. Hierzu enthältdie Hardware eigensichere Schaltungskomplexe mitdetaillierter Überwachung durch den 32-Bit-Prozessor. Diemechanische Gestaltung führt durch Vorkonfektionierungund passgenaue Leiterführung zu stark reduzierten Montagezeiten.Minimierte Bahnwiderstände senken die Eigenerwärmung,so dass passive Kühlung ausreicht.Richtfunk unterhalb der PV-Aufständerungen © ESGO GmbHDatenübertragung per UMTSDas Sensor-Funk-Netz arbeitet mit einem Koordinator. RedundanteRouter übernehmen im Fehlerfall die Aufgabedes Koordinators. Als Internet-Gateway und PC-Hostrechnerfür den JenNet-Koordinator dient ein kleiner, lüfterloserComputer mit Intel-Atom-Prozessor. Er wird abgesehenvon kurzen Sendephasen primär im Schlafmodus betrieben.Zur Daten-Übertragung per Internet wird seitensdes POKINI-Internet-Gateways automatisiert eine sichereVPN-Verbindung aufgebaut. Die Verbindung zum Interneterfolgt über den Mobilfunk-Standard UMTS.Wesentliches Alleinstellungsmerkmal von PESAPS ist diein sich geschlossene Realisierung aller zur ProphylaktischenErfassung von Störungen und Ausfällen an Photovoltaik-Stringserforderlichen Komponenten in einer ausgewogenenund kostengünstigen Weise.ESGO GmbH Energietechnik und Schaltgeräte OppachKalckreuthstraße 4D - 10777 Berlinhttp://www.esgo-oppach.de/27

Best Practice WirelessBest Practice BeispieleSensorknoten werden TeamplayerFU Berlin testet kooperative FunksensornetzeDas Projekt „Validierung des Innovationspotenzials verteilterEreigniserkennung in drahtlosen Sensornetzen" (VIVE)untersucht Möglichkeiten, wie im Team arbeitende SensorknotenEreignisse erkennen können. Die Freie UniversitätBerlin wird kooperative Funksensoren in unterschiedlichenAnwendungsszenarien ausbringen und testen. Das Projektläuft bis Anfang 2015 und wird durch das Bundesministeriumfür Bildung und Forschung im Rahmen der Fördermaßnahme„Validierung des Innovationspotenzials wissenschaftlicherForschung" gefördert.Es besteht großer Bedarf an der Überwachung der Umweltund sicherheitsrelevanter Areale. Zwar können Überwachungssysteme,in denen Wachpersonal und KamerasLayoutPCBPCB mitGPSSkeletonGehäuseeingesetzt werden, eine weitgehend lückenlose Kontrollegewährleisten, diese sind aber häufig zu teuer und stoßenin der Bevölkerung auf Ablehnung. Es gibt zudem Möglichkeiten,dem teils vorhersehbaren Verhalten des Wachpersonalsauszuweichen oder Kameras aufgrund toter Winkeloder Manipulation zu umgehen. Bislang wurden Sensornetzeeingesetzt, die große Datenmengen zunächst an einenZentralrechner übermitteln, der wiederum diese Rohdatenauswertet und erforderliche Aktionen auslöst. SolcheNetze sind aber langsam und störanfällig.Flinke und unempfindliche ÜberwachungIm Projekt VIVE sollen stattdessen Sensornetze mit einerteambasierten Ereigniserkennung erprobt werden. Durchdie netzinterne Verarbeitung der Rohdaten werden die Netzeohne zusätzliche Infrastruktur „Entscheidungen“ treffen.Die eigentliche Auswertung der Daten nehmen die Sensorknotenselbst vor. Relevante Ereignisse sollen dabei„gefiltert“ werden, so dass eine vollständige Überwachungvermieden wird. Nur wenn als unerwünscht oder gefährlicheingestufte Ereignisse auftreten, wird das SensornetzAlarm auslösen oder eine Rückmeldung geben. Die sogenannteverteilte oder teambasierte Ereigniserkennung indrahtlosen Sensornetzen fungiert damit als eine ergänzendeTechnologie, aber auch als Alternative zur klassischenÜberwachungstechnik.Auch Sensorknoten müssen trainierenAVS-Knoten-Design © FU-BerlinDie Ereignisse sollen von mehreren Sensorknoten erfasstund evaluiert werden. Die Evaluierung basiert auf einemvorangegangenen Training. Während dieses Trainingswerden die Sensorknoten den zu erkennenden Ereignissenausgesetzt. Aus den Trainingsdaten wird für jedes Ereignisein Prototyp erstellt, der als idealisierter Repräsentant desEreignisses fungiert. Da die Sensorknoten ein und dasselbeEreignis aus verschiedenen Perspektiven wahrnehmen,können sie gemeinsam aus den unterschiedlichenTeilereignissen ein besonders vielseitiges und umfassendesAbbild des wahrgenommenen Ereignisses erstellen.Jeder Sensorknoten lernt somit im Training ein Ereignisaus seiner eigenen, aber relativ zu den Nachbarknoten28

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