Elektrisches Licht ist für unsere moderne Gesellschaft unverzichtbar. Nun sind sogenannte "smarte" Leuchten im Begriff, den Energieverbrauch und den Komfort nicht nur zu Hause und im Büro, sondern auch im öffentlichen Raum zu revolutionieren. "Smarte" Straßenlaternen sollen zusätzliche Dienste anbieten und zum Beispiel als WIFI-Hotspot oder als Ladestation für E-Mobilität dienen. Die Stadt Herne in Nordrhein-Westfalen hat die dritthöchste Bevölkerungsdichte in ganz Deutschland (3.031/km2, 2015) und ein dichtes Netz von rund 16.000 Stadtleuchten. Sie alle "smart" zu machen, würde Jahre dauern und wäre aus Kostengründen sehr ineffizient, auch ist der Nutzen für die Stadtentwicklung wichtig.
Wie viele mittelgroße Städte will auch Herne auf sinnvolle Weise und schrittweise auf intelligente Beleuchtung und E-Mobilitäts-Infrastruktur umsteigen. Wo soll man also anfangen? Die Standorte mit dem größten Stromsparpotenzial ohne Komfortverlust zu identifizieren, ist keine leichte Aufgabe. Faktoren wie Verkehrsaufkommen, Wetterlage, Bevölkerungsentwicklung und Verkehrsrecht müssen berücksichtigt werden. Hinzu kommt, dass diese Einflussfaktoren nicht stabil sind, sondern sich im Laufe der Zeit ändern werden. Eine wenig befahrene Straße kann sich mit der Fertigstellung eines Bauprojekts in der Nähe deutlich verändern.
Das Hinzufügen einer Ladestation für Elektroautos an jeder Straßenlaterne könnte das aktuelle Stromnetz überlasten. Die Wahl des richtigen Standorts würde auch bedeuten, die Hotspots für E-Mobilität innerhalb der Stadt zu identifizieren. Ziel dieses Anwendungsfalls ist es, eine flexible Simulation zu erstellen, die es ermöglicht, optimale Standorte für öffentliche Straßenlaternen in Abhängigkeit von mehreren Datenebenen, z. B. Verkehrsdichte und Netzinfrastruktur, zu identifizieren. Dieser datengesteuerte Ansatz sollte unter Verwendung von Smart-City-IT-Plattformen verfolgt werden, die quelloffen sind, wie sie zum Beispiel von fiware.org bereitgestellt werden.
Es wird mit einer Projektdauer von ca. 3 Monaten gerechnet.
Das Projekt kann in drei Meilensteine unterteilt werden:
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