Das WeDoWind-Projekt des IET wurde als eines von sieben «Collaborative ORD Infrastructure Projects» aus den “First SDSC National Calls for projects» des Swiss Data Science Center (SDSC) ausgewählt. In diesem Projekt erproben wir ein Systemdesign für mehrere Infrastrukturkomponenten von WeDoWind, darunter eine Data-Science-Plattform und eine offene Datenplattform.

WeDoWind hilft Organisation, den Wert ihrer Daten voll auszuschöpfen

WeDoWind ist ein «Open Innovation»-Ökosystem, das vom Fachbereich Wind Energy Innovation am Institut für Energietechnik an der OST entwickelt wird. WeDoWind hilft Datennutzer:innen, Datenbesitzer:innen, Data Scientists und Data Analysts, den Wert ihrer Daten voll auszuschöpfen. Es bringt vier verschiedene «Open Data»- Communities zusammen (Abbildung 1) und verbindet dabei Nutzer:innen mit offenen Daten, Code, Lehrmaterial, Informationsmodellen, bewährten Verfahren und Leitlinien für die Nutzung und Veröffentlichung von Code und Daten. Es bietet die Möglichkeit, gemeinsam oder im Wettbewerb Code und Referenzmethoden zu entwickeln, Informationsmodelle zu erstellen und sowie an Best Practices und Leitlinien zu arbeiten. WeDoWind bringt ausserdem Menschen mit Gleichgesinnten zusammen. Die Nutzer:innen kommunizieren miteinander und mit externen Partner:innen auf der WeDoWind-Kommunikationsplattform. Zukünftig sehen wir ein extrem hohes Potenzial für die Erweiterung des WeDoWind-Ökosystems in vielen verschiedenen Sektoren, insbesondere im Bereich der Energiewende. Im Rahmen des SWEET CoSi-Projekts arbeiten wir bereits an der Erweiterung des WeDoWind-Projekts für Energiesystemmodellierung.

Systemdesign für WeDoWind

Das Ziel dieses SDSC-Projekts ist es, verschiedene Infrastrukturkomponenten von WeDoWind zu entwickeln und zu erproben. Um dieses Ziel zu erreichen, werden folgende Aktivitäten durchgeführt:

1. Erstellung einer Liste von Anforderungen.
2. Erstellung eines Systementwurfs.
3. Bewertung und entsprechende Anpassung des Systemdesigns.
4. Testen und Verbessern des Systementwurfs anhand von Anwendungsbeispielen.
5. Erstellung von Implementierungsempfehlungen für die Infrastruktur.

Der Hauptfokus liegt auf einer Data-Science-Plattform und einer offenen Datenplattform. Eine Data-Science-Plattform ist eine technologische Umgebung, die eine kollaborative Zusammenarbeit über den gesamten Lebenszyklus von Data-Science-Projekten unterstützt. Sie hilft dabei, Daten zu sammeln, zu verarbeiten, zu analysieren, Modelle zu entwickeln, zu testen, zu deployen und zu überwachen. Ein Beispiel für eine Open-Source-Data-Science-Plattform ist Renku, das entwickelt wurde, um kollaborative, reproduzierbare und transparente Data-Science-Projekte zu unterstützen. Es kombiniert moderne Tools aus Softwareentwicklung, Data Science und wissenschaftlichem Rechnen. In diesem Projekt führen wir als ersten Schritt einen Vergleich verschiedener Data-Science-Plattformen für Anwendung in der «Collaborative Problem-Solving Community» von WeDoWind durch.

Eine offene Datenplattform ist eine technische und organisatorische Infrastruktur, die es ermöglicht, offene Daten bereitzustellen, zu verwalten, zu teilen und zu nutzen. Für Windenergiedaten wurden bisher Plattformen wie Zenodo (WeDoWind Community), Wind Data Hub und IEEE DataPort genutzt. Allerdings sind domänenspezifischen Plattformen wichtig, um Bessere Datenqualität und Relevanz zu gewährleisten, gezielt die relevanten Nutzer:innen anzusprechen, fachlich angepasste Schnittstellen und Tools anzubieten, sowie die Interoperabilität innerhalb der Domäne zu fördern. Aus diesem Grund untersuchen wir in diesem Projekt verschiedene Möglichkeiten für offene Datenplattformen für Windenergiedaten, wie zum Beispiel eine zentrale Metadatenkataloge, Metadaten-Harvesting und Federation, Indexdiensten, sowie standardisierte Schnittstellen und Formate.

Anwendungsbeispiele

Anschliessend erproben wir das Systemdesign anhand von zwei konkreten Beispielen:

1. Static Yaw Misalignment Challenge: Im Rahmen des WeDoWind Open Data Exploration Spacelancieren wir zusammen mit der Firma Nuveen Infrastructure eine neue Challenge mit dem Ziel, den «Static Yaw Misalignment» einer Windenergieanlage aus realen Messdaten zu identifizieren. Dazu gehören neue Messungen an der OST-Forschungswindenergieanlage in Winterthur, um Daten aus bekannten «Static Yaw Misalignment»-Situationen aufzunehmen. Die Daten sind wichtig, um den «Ground Truth» für die Challenge zu bestimmen. Die Messungen haben bereits begonnen! Abbildung 2 zeigt unsere Datenschnittstelle (links) und unsere Anlage (rechts).
2. High-Frequency Data Correction Challenge: Im Rahmen des RTDT Space lancieren wir zusammen mit dem Schweizer Start-up RTDT Laboratories eine neue Challenge mit dem Ziel, Methoden für die Bereinigung und Korrektur grosser Datensätze aus Monitoring-Daten zu entwickeln. Diese Challenge baut auf der kürzlich abgeschlossenen ASCE-EMI Structural Health Monitoring for Wind Energy Challenge auf.