„nachhaltige technologien 01 | 2023"

Sensoren und Aktuatoren. Anderseits sind sie aber auch in der Lage komplexere, benutzerorientierte digitale Services zur Verfügung zu stellen. So können Prozessvisualisierungen, Vorhersage-Services (Fore- casting/Prediction Services), prädiktive Regelungen, automatische Fehlererkennung und umfangreiche Analysefunktionen implementiert werden. Im Rahmen einer kürzlich publizierten Studie [1] ha- ben wir Anwendungsmöglichkeiten, funktionale und nicht-funktionale Anforderungen, sowie aktuelle He- rausforderungen im Bereich von IoT-Middleware für intelligente Energiesysteme untersucht. Neben der Bedeutung von technischen Standards wie Kommuni- kationsprotokollen (HTTP, MQTT, LoRaWAN) zeigt sich, dass semantische Standards und im Besonderen for- male Ontologien 1 zur Darstellung der Daten und ihrer Beziehungen eine zentrale Rolle bei der Entwicklung und dem Einsatz von IoT-Middleware spielen. Ontologien sind entscheidend, um die Funktionali- täten im IoT so zu beschreiben, dass sie sowohl von Menschen verstanden als auch von Maschinen ver- arbeitet werden können. Das Ziel liegt darin die ein- zelnen Entitäten, unabhängig von deren Funktionen und Anwendungsdomänen, semantisch zueinander in Beziehung setzen zu können. In unserer Studie wurden Expert*innen zur Bedeu- tung von Ontologien befragt. Obwohl über 70 Prozent der Expert*innen die Bedeutung von einheitlichen Ontologien als sehr hoch einschätzen, werden diese nur in rund 10 Prozent der aktuellen IoT-Systeme in der Praxis eingesetzt. Weltweit gibt es bereits verschiedene Initiativen zur Entwicklung von Ontologien für intelligente Systeme: SAREF, BRICK, oder das Project Haystack sind promi- nente Beispiele. Ein weiterer wichtiger Aspekt ist ie wachsende Verfügbarkeit energierelevanter Daten birgt ein großes Potential. Neue digitale Dienstleistungen (Digital Energy Services) ermögli- chen bestehende Energiesysteme intelligenter – das heißt ökonomischer, ökologischer und auch stabiler - zu betreiben. Das Internet of Things (IoT) ist das Rückgrat dieser intelligenten Dienstleistungen. Im IoT werden einzel- ne Entitäten (z. B. Sensoren, Aktuatoren oder andere Geräte) zu einem komplexen, interagierenden Netz- werk verbunden. Zwischen den Entitäten können Da- ten ausgetauscht, Aktionen ausgelöst, Daten gespei- chert oder Prozesse analysiert und optimiert werden. Die einzelnen Entitäten im IoT operieren auf Basis verschiedenster Datenmodelle und bedienen sich unterschiedlicher Netzwerkprotokolle. Die Daten- übertragung zwischen den Geräten, bezeichnet als „Machine-to-machine Communication“, ist deshalb eine zentrale Herausforderung in der Implementie- rung derartiger Systeme. Die Standardisierung der Übertragungstechnologie würde Erleichterung brin- gen, schreitet aber sehr langsam voran. Die Vielfalt der Steckdosen in unterschiedlichen Ländern oder inkompatible Ladekabel für elektronische Geräte verdeutlichen diesen Umstand. Als Alternative zur direkten Kommunikation zwischen Geräten beginnen sich zunehmend IoT-Middleware- Plattformen zur Lösung von Standardisierungs- und Kommunikationsproblemen zu etablieren. IoT-Middleware Plattformen IoT-Middleware Plattformen bündeln einerseits die Informationsströme und fungieren als Übersetzer zwischen den einzelnen physikalischen Geräten, D Der Campus Inffeldgasse der Technischen Universität Graz dient als Experimentierfeld, in dem die TU Graz intelligente Energiesysteme der Zukunft erforscht und erprobt Foto: Markus Kaiser / TU Graz Das Internet der Dinge für die Energiewende 1 Ontologien definieren semantisches Wissen (wo ist das Gerät; welche Einheit hat es; ...) über Objekte (Temperatursensor, Kühlgerät, ...) und deren Beziehungen. Thomas Schranz, Thomas Mach, Gerald Schweiger 19 18 DATENGESTEUERTE INTELLIGENTE GEBÄUDE