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Obwohl Startups in vielen Branchen eine immer wichtigere Rolle für Innovation und Fortschritt spielen, wird die Zusammenarbeit mit ihnen in der Baubranche noch zögerlich angegangen. Etablierte Unternehmen erkennen zunehmend das Potenzial , gemeinsam Probleme außerhalb ihres Kerngeschäfts zu lösen. Grade für die Herausforderungen nachhaltigeren Bauens bieten Start-Up Kooperationen eine Möglichkeit, schneller innovative Lösungen zu entwickeln.
Diese DIN SPEC wurde im Zuge des PAS-Verfahrens durch ein DIN-SPEC Konsortium (temporäres Gremium) erarbeitet. Die Erarbeitung und Verabschiedung dieser DIN SPEC erfolgte durch die im Vorwort genannten Verfasser. Dieses Dokument beschreibt Anforderungen an Urbane Digitale Zwillinge und dient zur Anwendung in deutschen und europäischen Kommunen. Dieses Dokument richtet sich an Forschende, IT-Sachverständige, fachliche wie technische Betreibende eines Digitalen Zwillings, von kommunalen Datenplattformen sowie an Agierende in fachspezifischen Handlungsfeldern.
The concept and implementation of Smart Cities is an important approach to improve decision making as well as quality of life of the growing urban population. An essential part of this is the presentation of data from different sources within a digital city model. Wind flow at building scale has a strong impact on many health and energy issues in a city. For the analysis of urban wind, Computational Fluid Dynamics (CFD) has become an established tool, but requires specialist knowledge to prepare the geometric input during a time-consuming process. Results are available only as predefined selections of pictures or videos. In this article, a continuous, semi-automated workflow is presented, which ❶ speeds-up the preparation of CFD simulation models using a largely automated geometry optimization; and ❷ enables web-based interactive exploration of urban wind simulations to a large and diverse audience, including experts and layman. Results are evaluated based on a case study using a part of a district in Stuttgart in terms of: ➀ time saving of the CFD model preparation workflow (85% faster than the manual method), ➁ response time measurements of different data formats within the Smart City platform (3D Tiles loaded 30% faster than geoJSON using the same data representations) and ➂ protocols (3DPS provided much higher flexibility than static and 3D container API), as well as ➃ subjective user experience analysis of various visualization schemes of urban wind. Time saving for the model optimization may, however, vary depending on the data quality and the extent of the study area.
The widespread adoption of electric vehicles (EVs) has introduced new challenges for stakeholders ranging from grid operators to EV owners. A critical challenge is to develop an effective and economical strategy for managing EV charging while considering the diverse objectives of all involved parties. In this study, we propose a context-aware EV smart charging system that leverages deep reinforcement learning (DRL) to accommodate the unique requirements and goals of participants. Our DRL-based approach dynamically adapts to changing contextual factors such as time of day, location, and weather to optimize charging decisions in real time. By striking a balance between charging cost, grid load reduction, fleet operator preferences, and charging station energy efficiency, the system offers EV owners a seamless and cost-efficient charging experience. Through simulations, we evaluate the efficiency of our proposed Deep Q-Network (DQN) system by comparing it with other distinct DRL methods: Proximal Policy Optimization (PPO), synchronous Advantage Actor-Critic (A3C), and Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG). Notably, our proposed methodology, DQN, demonstrated superior computational performance compared to the others. Our results reveal that the proposed system achieves a remarkable, approximately 18% enhancement in energy efficiency compared to traditional methods. Moreover, it demonstrates about a 12% increase in cost-effectiveness for EV owners, effectively reducing grid strain by 20% and curbing CO2 emissions by 10% due to the utilization of natural energy sources. The system’s success lies in its ability to facilitate sequential decision-making, decipher intricate data patterns, and adapt to dynamic contexts. Consequently, the proposed system not only meets the efficiency and optimization requirements of fleet operators and charging station maintainers but also exemplifies a promising stride toward sustainable and balanced EV charging management.
Galt die IT lange Zeit als Lösung vieler Probleme, die in Zusammenhang mit dem Klimawandel stehen, ist sie mittlerweile selbst Gegenstand von Optimierungsbetrachtungen geworden. Ineffiziente Programmierung, oft hervorgerufen durch die Notwendigkeit eines schnellen Time-to-market, wurde vielfach durch immer schnellere Hardware oder mehr Ressourcen in der Cloud kompensiert. Diesen Weg gilt es zu verlassen. Die CO2-Emissionen, die durch Software entstehen, müssen konsequent reduziert werden. Das kann nur gelingen, wenn wir eine bessere Energieeffizienz als Teil unserer täglichen Arbeit als Softwarearchitekt:in sehen.
Dies war für den iSAQB e.V. der Anlass, das Advanced-Modul GREEN zu konzipieren. Dort lernen Softwarearchitekt:innen, das Thema Green Software ganzheitlich im Auge zu behalten. Dies beginnt mit der Betrachtung der Rolle der IT beim Aufhalten des Klimawandels, einer Einführung in die aktuelle Regulatorik, die Sicht auf die Anforderungen verschiedener Stakeholder und der Benennung von Handlungsfeldern in Unternehmen. Von dort geht es über das Messen und das Monitoring von CO2-Emissionen bzw. Energieverbrauch hin zum Kernthema der Softwareentwicklung. In dieses zentrale Themengebiet fällt die Energieeffizienz verschiedener Softwarearchitekturen sowie grundlegender verwendeter Konzepte, energieeffizientes Datenhandling, optimierte Algorithmen aber auch der Einfluss und das Management von Qualitätsanforderungen in Bezug auf Energieeffizienz. Ein weiterer wichtiger Bestandteil ist das Thema Cloud, sowohl bezüglich Auswahl des Providers als auch den Möglichkeiten zum CO2-armen Betrieb darin. Zuletzt finden Optionen zur Verbesserung der Energieeffizienz im Entwicklungsprozess Betrachtung.