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Webinar – Crate.io + Gantner Instruments: Echtzeit-Energienetzsteuerung auf Basis von Big Data
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Webinar – Crate.io + Gantner Instruments: Echtzeit-Energienetzsteuerung auf Basis von Big Data

Mit der Zunahme der erneuerbaren Energiequellen ist die Herausforderung für die Stromnetzbetreiber, die Netzfrequenzen stabil zu halten, noch größer geworden. Eine ständige Datenerfassung ist für eine moderne Steuerungstechnik unerlässlich und ermöglicht eine schnellere Ausführung von Steuerungen, wodurch der Einsatz von Smart Grids weiter optimiert werden kann.

Gantner Instruments, ein weltweit führendes Unternehmen im Bereich der verteilten Datenerfassung, arbeitet weiterhin mit Forschern der Universität Zypern zusammen, um bessere Möglichkeiten für ein optimales und intelligentes Management des Stromverbrauchs und der Stromerzeugung zu finden, insbesondere in lokalen Netzen mit einem hohen Anteil an erneuerbaren Energien.

Projekte wie diese erfordern die Speicherung vieler Parameter über Jahrzehnte hinweg. Gantner erkannte früh, dass Cloud-Storage und -Computing die Zukunft der intelligenten Netzüberwachung sind und durchleuchtete den Markt nach Konzepten, die gleichzeitig die Verarbeitung von Datenströmen und Hot Data unterstützen. Das Cloud-Backend von Gantner verfügt nun über mehrere Datenbanken für Gigawatt Solarstrom mit 200.000 Parametern in einer Minutenauflösung und Energieanlagen mit mehr als 8.000 Parametern in einer Hertz-Auflösung. Wir können diese Daten kombinieren und schnell zur Verfügung stellen, unabhängig davon, wie lang die Historie ist.

Nehmen Sie an unserem Webinar teil und erfahren Sie, wie die Gantner-Technologie auf Apache Kafka für Daten-Streaming und die robuste Architektur von CrateDB, einer weltweit führenden Multi-Modell-Datenbank, setzt. Erfahren Sie, wie das Cloud-Backend von Gantner die Datenanalyse im großen Maßstab sehr einfach macht, die von modernen Energieprojekten erzeugten Datenmengen in Echtzeit analysiert und die Prozesse der Energieerzeugung und des Energieverbrauchs durch maschinelles Lernen verbessert.

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