Implementierung eines Werkzeuges zur Interpretation von Versorgungsnetzen aus dem Programmsystem STANET®

Riester, Melanie and Geiger, Andreas (2019) Implementierung eines Werkzeuges zur Interpretation von Versorgungsnetzen aus dem Programmsystem STANET®. REAL CORP 2019 – IS THIS THE REAL WORLD? Perfect Smart Cities vs. Real Emotional Cities. Proceedings of 24th International Conference on Urban Planning, Regional Development and Information Society. pp. 401-410. ISSN 2521-3938

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Text (Implementierung eines Werkzeuges zur Interpretation von Versorgungsnetzen aus dem Programmsystem STANET®)
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Abstract

Die Modellierung von Ver- und Entsorgungsnetzen spielt im Hinblick auf vernetzte Energiesysteme eine wichtige Rolle und kann für verschiedene Netzmedien mit dem Programmsystem STANET® realisiert werden. Im Rahmen dieses Beitrages wird ein Analyse- und Transformationswerkzeug für STANET® vorgestellt. Das in Python entwickelte Werkzeug STANETransformer erlaubt die tabellarische Darstellung der Ausgangsdaten, die Analyse und Konsistenzprüfung der Daten, sowie den Export in mehrere Datenformate die bislang nicht von STANET® unterstützt werden. Es wird auf Möglichkeiten der topologischen und semantischen Modellierung von Netzwerken in den Datenmodellen CityGML mit der Erweiterung Utility Networks und dem von der internationalen Organisation buildingSMART entwickelten standardisierten Datenmodell Industry Foundation Classes (IFC) eingegangen. Basierend auf der Analyse der STANET® Ausgangsdaten werden Anforderungen an das Softwarewerkzeug abgeleitet und ein entsprechendes Konzept vorgestellt. Schließlich wird auf den aktuellen Stand der Realisierung des STANETransformers eingegangen, wobei insbesondere die Berücksichtigung der Netztopologie und der Sachdaten im Vordergrund steht.

Item Type: Article
Uncontrolled Keywords: semantische Datenmodelle, Simulation, STANET, Versorgung, Netzwerke
Subjects: B Philosophy. Psychology. Religion > B Philosophy (General)
B Philosophy. Psychology. Religion > BH Aesthetics
H Social Sciences > HA Statistics
Q Science > Q Science (General)
Depositing User: The CORP Team
Date Deposited: 03 Apr 2019 12:48
Last Modified: 03 Apr 2019 12:48
URI: http://repository.corp.at/id/eprint/565

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