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20160105 forecasting eines e cars v04

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Description of a method how e-cars state of charge can be predicted, and what for use and business cases it can be developed.

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  • Diese kurze Übersicht vermittelt Ihnen mehr Informationen über unser Unternehmen:

    Seit mehr als 50 Jahren sind wir führend in der IT-Branche. Und der Erfolg unserer Kunden war von Anfang an unser Benchmark.

    Anfangs haben wir innovative Softwareprodukte entwickelt und bereitgestellt. Später haben wir weltweite Time-Sharing-Netzwerke aufgebaut und eine Pionierrolle im IT-Outsourcing für Fortune 500-Unternehmen übernommen. Heute sind wir eines der größten und am meisten angesehenen IT-Dienstleistungsunternehmen der Welt

    Im Laufe unserer Entwicklung hat sich eines nie geändert: Unser Einsatz für unsere Kunden und deren Erfolg.
    Es wird immer unser Ziel sein, die Unternehmen, für die wir arbeiten, in die Lage zu versetzen, von neuen Technologien und innovativen Ideen zu profitieren.
  • CSC skaliert seine Next-Generation-Infrastruktur, um Ihnen einen höheren Mehrwert und mehr Innovation bereitzustellen.
    Wir investieren in wichtige Schwerpunktbereiche, um marktführende Plattformen mit außergewöhnlichen Delivery-Services bereitzustellen.
    Erweiterung unserer Fachkompetenz, unseres Wissens und der IP in Ihrem Unternehmen
    Wir haben rund 80.000 hochqualifizierte, hochmotivierte Mitarbeiter mit umfassender Expertise (Berater, Ingenieure, technische Architekten, etc.)
    Investition in die vermehrte Entwicklung unserer eigenen innovativen Software und IP
    Erstellung bewährter und reproduzierbarer Spitzenlösungen in Ihrer Branche durch etablierte Lifecycle Management Offerings

    Investition in unsere marktführende Cloud-, Cyber- und Big-Data-Plattformen
    Gezielte Investitionen in Bereiche, in denen CSC laut Gartner einer der beiden Marktführer ist

    Durch Übernahme der Firma ServiceMesh können wir nunmehr eine Cloud-Management-Plattform bereitstellen, mit der die Einführung und das Management von Enterprise-Applikationen und Plattformen in privaten, öffentlichen und hybriden Cloud-Umgebungen automatisiert werden können. Mit unserer ServiceMesh-Plattform können wir Enterprise-Applikationen in vielen Clouds (wie z.B. unserer eigenen BizCloud oder Microsoft Azure, Amazon Web Services, etc.) integrieren und aufeinander abstimmen.

    Durch Übernahme der Firma Infochimps, ein führender Anbieter im Bereich Big Data Platform-as-a-Service für Unternehmen und ein Verfechter der Open Source-Technologie, verfügt CSC über eine branchenstarke Datendienstplattform, die Ihnen hilft, Big-Data-Lösungen schnell zu skalieren und einzuführen.

    Erstellung bewährter, standardisierter Offerings durch Kombination unserer Erfahrungen und IP
    Kapazitäten zur Gestaltung, Verwaltung und Transformation
    Wir haben Partnerschaften mit Branchengrößen geschlossen, um Ihnen durchgängige Lösungen anbieten zu können
    Wir haben die Beziehungen zu unseren wichtigsten Partnern ausgebaut, wie z.B. EMC (STaaS), SAP (Banking), AT&T (Cloud, Netzwerke) und HCL (Applikationsmodernisierung) sowie Amazon Web Services (Cloud)
    Wir haben die Technologien unserer Partner in standardisierte, hochdifferenzierte, durchgängige Lösungen integriert, die leistungsfähig und einzigartig sind.

    All dies basiert auf einer höheren Konzentration auf Delivery Excellence
    Aufbau eines globalen Delivery-Netzwerkes
    Neue Reporting-Systeme zur Überwachung und Verbesserung des Zustands des Accounts
    Neue Delivery-Netwerke für Workplace, Plattform, Service-Management und Rechenzentren
  • 20160105 forecasting eines e cars v04

    1. 1. CSC Proprietary and Confidential 1 14. Symposium EnergieInnovation TU Graz Februar 2016CSC Proprietary and Confidential Forecasting eines Elektroautos Ein Erfahrungsbericht aus dem Projekt „Smart City Rheintal“ .Dr. Wilson Maluenda, DI Philipp Österle 14. Symposium EnergieInnovation TU Graz 10. bis 12. Februar 2016
    2. 2. CSC Proprietary and Confidential 2 14. Symposium EnergieInnovation TU Graz Februar 2016 Agenda • Kurze Vorstellung CSC Austria / VKW Illwerke Mobility • Projektumfeld „Smart City Rheintal“ • Elektroauto und Daten • Definition eines Forecasting Models • Ausblick und weitere Aktivitäten
    3. 3. CSC Proprietary and Confidential 3 14. Symposium EnergieInnovation TU Graz Februar 2016 70.000 MITARBEITER IN 70 LÄNDERN $ 12,6 Mrd. JAHRESUMSATZ 50+ JAHRE ERFAHRUNG UND INNOVATION 100+ ALLIANZEN MIT NAMHAFTEN PARTNERN IT- DIENSTLEISTUNGEN RUND UM DEN GLOBUS
    4. 4. CSC Proprietary and Confidential 4 14. Symposium EnergieInnovation TU Graz Februar 2016 Neben klassischen IT Beratungsleistungen führen wir unsere Kunden in die nächste Technologie Generation Global Delivery Excellence Cloud Cybersecurity Big Data & Analytics Consulting Software and IP Applications Services Business Process Services und Outsourcing Infrastructure Services Umfangreiches Branchenwissen Marktführende Plattformen für erhöhte Wettbewerbsfähigkeit Umfassende Expertise für innovative Lösungen Strategische Partner und Akquisitionen für End-to- end-Lösungen Stetige Verbesserung unseres globalen Delivery-Netzwerks Offerings Lifecycle Management Industrien Standadisierte Lösungen für schnellere Wertschöpfung
    5. 5. CSC Proprietary and Confidential 5 14. Symposium EnergieInnovation TU Graz Februar 2016 UK Schweiz Belgien Australien USA CoE SAP for Utilities ECCU USCCU CSC hat weltweit 4,000 Utility-Experten im Einsatz Unsere EVU-Referenzen und Kompetenzzentren weltweit Österreich
    6. 6. CSC Proprietary and Confidential 6 14. Symposium EnergieInnovation TU Graz Februar 2016CSC Proprietary and Confidential 6 Projektumfeld Smart City Rheintal
    7. 7. CSC Proprietary and Confidential 7 14. Symposium EnergieInnovation TU Graz Februar 2016 Illwerke vkw & Projekt Smart City Rheintal • Projektzeitraum: Juli 2012 – Dez 2015 • Projektbudget: – ~ 3,9 M€ Gesamtprojektkosten – Förderquote: 37,9%  ~ 1,49 M€ • Projektinhalt • Konzeption und Implementierung von Null-Emissionsansätzen für neu zu errichtende Stadtteile • Integrative Ansätze im Bereich Smart Grid, Mobility on Demand, Bewusstseinsbildung und Monitoring zur Unterstützung der Null- Emissionsziele
    8. 8. CSC Proprietary and Confidential 8 14. Symposium EnergieInnovation TU Graz Februar 2016 Technisch-Funktionales Konzept der Smart City Rheintal – ein virtuelles Kraftwerke als Basis neuer Dienstleistungen Verträge Börse Wetter- Daten RE MON VKW - Data Capture ERZ VER SM BATISHIEVCI EV Charging Station Interface Smart Home Box Storage Interface VPP Solution EAI VPP Core GUI GUI AM TS FC OP CM MC VKW- Monitoring Verbrauchs- Daten Energie Erzeugungs- Daten Realtime Daten Quelle: W. Maluenda, Bosch Software Innvations GmbH; Projekt Smart City Rheintal
    9. 9. CSC Proprietary and Confidential 9 14. Symposium EnergieInnovation TU Graz Februar 2016 Kurze Sicht auf das Virtuelle Kraftwerk – Eine Datensammelzentrale mit der Fähigkeit zu Steuern Quelle: W. Maluenda, Bosch Software Innvations GmbH; Projekt Smart City Rheintal
    10. 10. CSC Proprietary and Confidential 10 14. Symposium EnergieInnovation TU Graz Februar 2016CSC Proprietary and Confidential 10 Forecasting in der Energiewirtschaft – am Beispiel eines Elektroautos Use Cases
    11. 11. CSC Proprietary and Confidential 11 14. Symposium EnergieInnovation TU Graz Februar 2016 Big Data: Die Datenqualität ist für die Analyse und Definition von Use Cases von großer Bedeutung Volume Variety Velocity Veracity BIG Data
    12. 12. CSC Proprietary and Confidential 12 14. Symposium EnergieInnovation TU Graz Februar 2016 Durchgehende E-Betankung durch Auswerten der Mobilitätsdaten und Fahrzeugdaten der Elektroautos Daten Daten Daten Daten Datenselektion und Formatierung Mathematische Modellierung Training und Tests Auswertung und Interpretation der Ergebnisse Ziel: 1. Eine E-Tank App die Kunden vorschlägt, wann und wo ich als nächstes Tanken kann/muss. 2. Vorreservieren der Tanksäulen auf der Wegstrecke (1 Tag davor) 3. Aufzeigen von zeitlichen oder geographischen Alternativen für freien Tankstellen 4. Forecasting der Energienachfrage für Mobilität (für Versorger wichtig ?) 5. Forecasting der Auslastung der Netzstränge (für Netzbetreiber wichtig ?) Was braucht man dazu: - Fahrzeugdaten (typisches Fahrprofil oder Realtime Daten aus dem Fahrzeugserver - Zukunft) - E-Tankstelleninfrastruktur (öffentliche, Parkhäuser, shared private, etc.) - Mathematische Modelle für die Errechnung der Tankalternativen auf Basis der aktuellen Position des Kunden - Eine Mobilitäts-App (ev. als Ergänzung zu Handyparken, CarSharing, Öffentlicher Verkehr)
    13. 13. CSC Proprietary and Confidential 13 14. Symposium EnergieInnovation TU Graz Februar 2016 Die Fahrdaten entstammen einem Citroen C-Zero aus VLOTTE – Fahrzeugen, dem E-Mobility Anbieter in Vorarlberg • OEM: Citroen • Model: C-Zero • Year: 2011 • Battery Capacity: 16 kWh • Max. AC Charging Power: 3.7 kW (230V/16A) • Max. DC Charging Power: 50 kW • Data Logger: Continental AutoLinQ • Data Quality: Event-based data logging • Duration of data logging: May 2012 – Dec 2013 • Quantity of logging devices: 6 Quelle: VKW Illwerke, Philipp Österle; VLOTTE
    14. 14. CSC Proprietary and Confidential 14 14. Symposium EnergieInnovation TU Graz Februar 2016 Die Rohdaten werden erfasst, umgewandelt und auf einen 15 Minutenwert normiert, um sie der E-Wirtschaft anzugleichen. • Raw data: Event-based Data – Trip ID – Vehicle ID (asset ID) – Trip Time Start – Trip Time End – Trip Odometer Start – Trip Odometer End – SOC Start – SOC End – Charging Time Start – Charging Time End – Disconnection Time Timestamp SOC (%) SOC (kWh) Charged Energy (kWh) Av. Charging Power (kW) 15.05.2012 13:27 46,00% 7,360 0,0000 0 15.05.2012 13:28 46,25% 7,400 0,0401 2,404081002 15.05.2012 13:29 46,50% 7,440 0,0401 2,404081002 Timestamp STATE OF CHARGE D SOC [%] D Energy [kWh] Charging power [kW] 15.05.2012 13:30 46,751% 0,000% 0,000 15.05.2012 13:45 50,508% 3,756% 0,6010 2,404 15.05.2012 14:00 54,264% 3,756% 0,6010 2,404 15.05.2012 14:15 58,020% 3,756% 0,6010 2,404 Excel macro converts raw data to time-based data (minute values) Excel macro converts minute values to quarter-hourly values • Annahme: Linear battery charging Quelle: VKW Illwerke, Philipp Österle; VLOTTE
    15. 15. CSC Proprietary and Confidential 15 14. Symposium EnergieInnovation TU Graz Februar 2016 Forecasting ist eine Unterkomponente von Big Data Analytik. Hier werden Zeitreihen mathematisch erfasst und ein Modell konfiguriert. Forecast Model Beobachtungs- größe (Hauptzeitreihe) Einflussgrößen (Zeitreihen) Zukunftsgröße (Ergebnis) Abweichung / Fehler Auch andere Funktionen kommen zum Einsatz wie: Tag-Nach Unterschied, Sommer-Winter, Gleitende Mittelwerte, andere
    16. 16. CSC Proprietary and Confidential 16 14. Symposium EnergieInnovation TU Graz Februar 2016 Die SOC Modellierung wurde schrittweise durchgeführt und lieferte eine gute Abdeckung – weitere Analysen werden erarbeitet Quelle: Metalogic - MpEnergy Simulationstool, W Maluenda
    17. 17. CSC Proprietary and Confidential 17 14. Symposium EnergieInnovation TU Graz Februar 2016 Prognostizierte Wochen- und Tagesansicht liefert z.B. eine zeitliche Überlappung aber auch eine Mengenspektrum Quelle: Metalogic - MpEnergy Simulationstool, W Maluenda
    18. 18. CSC Proprietary and Confidential 18 14. Symposium EnergieInnovation TU Graz Februar 2016 Vorgangsweise: Best Practice im Forecasting basiert auf Erfahrung und Kenntnisse über energiewirtschaftliche Zusammenhänge Zieldefinition •Was will man erreichen? •Abgrenzungen •Zeithorizont der Prognose Data- management •Zielgröße •Einflussgrößen •Störgrößen •Datenaufbereitung •Datastorage Modelle •Prognosegüte •Submodelle •Direktverfahren •Stufenverfahren Realtime •Test im Produktivsystem •Vergleich mit Realentwicklung Go Live! Zeit 1 - 3 Tage 10 - 60 Tage je nach Anzahl der Modelle, Prognosen und Einflussgrößen 1 - 10 Tage je nach Anzahl der Modelle
    19. 19. CSC Proprietary and Confidential 19 14. Symposium EnergieInnovation TU Graz Februar 2016CSC Proprietary and Confidential 19 Ausblick und Einsatzbereiche
    20. 20. CSC Proprietary and Confidential 20 14. Symposium EnergieInnovation TU Graz Februar 2016 Es gibt noch Untersuchungen die getätigt werden müssen, um die Prognosegüte zu verbessern Weitere Aufgaben: • Datenqualität muss noch besser untersucht werden, da durch gemittelte Werte Information verloren geht. Welche Auswirkungen der Verlust auf die Prognosequalität hat, ist noch zu untersuchen. • Lernverhalten der Wochentage (Distanz + Fahrzeit, Verkehrsaufkommen, Input von Traffic-Daten) • Mehrere E-Cars müssen mit dieser Methode untersucht werden. Je mehr Datenmaterial vorhanden ist, desto robuster und verlässlicher wird die Methode. • Ausarbeitung diverser Szenarien sind notwendig: – Fahrzeuge mit direkten Onlinezugang zu Fahrdaten (z.B. Tesla, Buzz-E, andere) – Fahrzeuge mit Datalogger  Automatisieren der Umformung der Daten notwendig, Fahrprofile sind zu erstellen und abzulegen • Datenschutzrechtliche Fragestellungen sind zu klären
    21. 21. CSC Proprietary and Confidential 21 14. Symposium EnergieInnovation TU Graz Februar 2016 Funktionsschema für die Anwendung des „Online Predictive Charging“ Mobilitäts- daten Verbrauch Fahrdaten • Daten- formatierung • Modell- optimierung • Forecasting • Berechnung Reichweite • Tankstellen- infrastruktur • Fahrprofile • Historische Daten Zentrale Auswertung • Intraday Energiebedarf • Auslastungen einzelner Stränge • Einsatz von Speichern Ergebnis Forecast Versorger (Energie) GIS System Mögliche Tankstellen auf der Strecke Ecar 1 Ecar 2 Verbrauch Fahrdaten Fahrprofile: Ecar 1 & 2 Netz- infrastruktur Entscheidung 1) Strategische Beschaffung 2) Eigenverbrauchs -abdeckung 3) Speichereinsatz InformationInformation Tankstellen Buchungssystem Buchung Ecar 1 14:00 bis 16:00 Uhr reserviert Buchungsoption anbieten Infrastruktur des Betreiber Fremde Infrastruktur Gemischte Infrastruktur Quelle: VKW Illwerke, Philipp Österle; VLOTTE
    22. 22. CSC Proprietary and Confidential 22 14. Symposium EnergieInnovation TU Graz Februar 2016 Anwendungen: Ein Ansatz für „online predictive charging“. • Tank Forecasting • Ladesäulen- verfügbarkeit • Information-DL für Fahrer • Distanzkontrolle Herausforderung • Predictive Charging • Charging Station reservation Lösung Bildquelle: Bosch Software Innovations; Wien Energie E-Tankstellennetz Fahrzeug: C-Zero Fahrprofil: Wochentag Ladestand: 32,6% Reichweite: 36 km Nächste freie Ladesäule: Dresdnerstr. 47; 1200 Wien verfügbarer Ladeslot: 14:00 bis 16:30 Uhr ja NeinBuchen
    23. 23. CSC Proprietary and Confidential 23 14. Symposium EnergieInnovation TU Graz Februar 2016 Nutzen für den Versorger: Vorhersehen und Steuern der Netzstrang-Auslastung und energetischer Verfügbarkeit • Auslastung Strang Herausforderung • Predictive Load Behavior by grid strand Lösung Quelle: VKW Illwerke, Vlotte
    24. 24. CSC Proprietary and Confidential 24 14. Symposium EnergieInnovation TU Graz Februar 2016 Ihr Kontakt Dr. Wilson Maluenda Associate Partner – Utilities & Natural Resources CEE CSC Austria GmbH Dresdner Straβe 47 A-1200 Wien +43 664 612 60 20 , wmaluendamun@csc.com www.csc.com Philipp Österle, MSc illwerke vkw Weidachstraße 6 A-6900 Bregenz +43 664 8015973108 philipp.oesterle@vkw.at www.vkw.at; www.vlotte.at

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