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PV Optimisation

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Data Package Notebook

(English below)

Ziel (Challenge #2)

Tool-Aspekt: Aus Input (Erzeugungs- und Lastzeitreihen) wird eine Analyse zum Optimierungspotential erstellt (über das ganze Jahr bzw. den ganzen Zeitraum betrachtet). Ein Fokus liegt auf aussagekräftigen Visualisierungen (z.B. Zoom-Möglichkeit, aggregierte Darstellungen, etc.).

Idee

  • Analyse von Erzeugungs- und Lastzeitreihen im Hinblick auf Optimierungsmöglichkeiten (Eigenverbrauch).
  • Darstellung von Kennwerten wie theoretisch möglicher Eigenverbrauchsgrad (energetisch) je Monat/Tag.
  • Identifikation von systematischen Mustern, die Optimierungspotential bieten (z.B. regelmässige Lastspitzen in der Nacht; Einbezug der Erzeugung: wenn die Sonne nicht scheint, gibt's auch nichts zu optimieren, etc.).
  • Dimensionierung eines Speichers (Sensitivitäten auf Leistungsbegrenzung, etc. darstellen).
  • Berücksichtigen der Tarifstruktur (zeitlich)

Daten

PV Optimisation

Goal:

Tool aspect: An analysis of the optimisation potential is created from input (generation and load time series) (viewed over the entire year or period). One focus is on meaningful visualizations (e.g. zoom option, aggregated representations, etc.)

Idea:

  • Analysis of generation and load time series with regard to optimisation possibilities (own consumption).
  • Presentation of characteristic values such as theoretically possible degree of own consumption (energetic) per month/day.
  • Identification of systematic patterns that offer optimization potential (e.g. regular load peaks at night; inclusion of generation: if the sun does not shine, there is nothing to optimize, etc.).
  • Dimensioning of a storage tank (display sensitivities to power limitation, etc.). Taking into account the tariff structure (temporal)

Data


28.08.2020 12:21 Hey I am just presenting this project on the stage. And we haven't even started yet. How cool is that?


29.08.2020 10:39 Switching this back to Challenge status, since work is now being done on this data here: https://hack.opendata.ch/project/599

Event finish

Edited

4 years ago ~ ?

Start

 
Contributed 4 years ago by nikki_bhler for Energy Data Hackdays 2020
All attendees, sponsors, partners, volunteers and staff at our hackathon are required to agree with the Hack Code of Conduct. Organisers will enforce this code throughout the event. We expect cooperation from all participants to ensure a safe environment for everybody. For more details on how the event is run, see the Guidelines on our wiki.

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