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Geoportal der Metropolregion Hamburg

Das Geoportal der Metropolregion Hamburg ist der wesentliche Baustein der Geodateninfrastruktur der Metropolregion Hamburg (GDI-MRH). Es bündelt die Geodaten der Länder und Kommunen der Metropolregion Hamburg (MRH) und ergänzt diese durch übergreifende Themen, die teilweise bundesweit verfügbar sind oder von der Geschäftsstelle der Metropolregion erfasst oder erworben werden. Die im Geoportal MRH präsentierten Daten liegen in der Zuständigkeit verschiedener Akteure in der MRH. Weitere Informationen zu den Nutzungsbedingungen und inhaltlichen Ansprechpersonen erhalten Sie über die Metadaten der einzelnen Datensätze. Eine vollumfängliche Übersicht über die Datensätze des Geoportals bietet der Themenbaum des Geoportals MRH.

TEC Energiedaten HH-Bergedorf

An den Anlagen des Competence Centers für Erneuerbare Energien und EnergieEffizienz (CC4E) zur Erzeugung von Wärme und Strom werden die Betriebszustände kontinuierlich erfasst. In diesem Datensatz sind die zeitlichen Verläufe der Leistungsdaten der Erzeuger wie die Photovoltaikanlage (PV) und das Blockheizkraftwerk (BHKW) (Wärme und Strom) sowie der (Strom-)Verbrauchern wie die Wärmepumpe und die E-Auto Ladesäule enthalten. Außerdem wird die Leistung des stromseitigen Hausanschlusses gemessen. So können Bezug und Einspeisung verschiedener Anlagen oder Messpunkte im zeitlichen Verlauf nachvollzogen werden. Die Daten geben beispielweise Aufschluss darüber, wann die PV Anlage des Gebäudes wie viel Strom produziert hat. In Verbindung mit den Daten des Hausanschlusses kann nachvollzogen werden, ob der Strom aus PV eingespeist oder im Gebäude verbraucht wurde. Die Messpunkte befinden sich in Anlagen und Räumen des CC4E der HAW-Hamburg und werden zur Forschung verwendet. Weitere Informationen zum Echtzeitdienst: Der Echtzeitdatendienst enthält den Standort des Competence Centers für Erneuerbare Energien und EnergieEffizienz (CC4E) sowie die Messergebnisse diverser Energieerzeugungs- und -verbrauchsmessungen im JSON-Format bereitgestellt in der SensorThings API (STA). In der STA steht die Entität "Thing" für diesen Standort. Je Energieverbrauchs oder -erzeugungsmessung gibt es einen Datastream. Die jeweilige Energieerzeugung bzw. -verbrauch (Echtzeitdaten) erhält man über die Entität "Observations". Alle Zeitangaben sind in der koordinierten Weltzeit (UTC) angegeben. In der Entität Datastreams gibt es im JSON-Objekt unter dem "key" "properties" weitere "key-value-Paare". In Anlehnung an die Service- und Layerstruktur im GIS haben wir Service und Layer als zusätzliche "key-value-Paare" unter dem JSON-Objekt properties eingeführt. { "properties":{ "serviceName": "HH_STA_TEC_Energiedaten_HH-Bergedorf", "layerName": "Gesamtertrag_pv_elektrisch", "key":"value"} } Verfügbare Layer im layerName sind: * Erzeugung_pv_elektrisch * Verbrauch_hausanschluss_elektrisch * Erzeugung_BHKW_elektrisch * Verbrauch_wp_thermisch * Erzeugung_BHKW_thermisch * Verbrauch_km_elektrisch * Verbrauch_km_thermisch * Verbrauch_el_elektrisch * Verbrauch_ma_elektrisch * Temperatur_speicher_heizstaebe * Verbrauch_eautoladestation_elektrisch * Gesamtertrag_pv_elektrisch Mit Hilfe dieser "key-value-Paare" können dann Filter für die REST-Anfrage definiert werden, bspw. https://iot.hamburg.de/v1.0/Datastreams?$filter=properties/serviceName eq 'HH_STA_TEC_Energiedaten_HH-Bergedorf",' and properties/layerName eq 'Gesamtertrag_pv_elektrisch' Die Echtzeitdaten kann man auch über einen MQTT-Broker erhalten. Die dafür notwendigen IDs können über eine REST-Anfrage bezogen werden und dann für das Abonnement auf einen Datastream verwendet werden: MQTT-Broker: iot.hamburg.de Topic: v1.0/Datastream({id})/Observations

Bilder aus dem Radarkomposit RW- Images from the RW composite

Radarbilder RW des operationellen DWD-Radarverbundes - Radar images RW from the operational DWD radar composite

Bilder aus dem Radarkomposit RW- Images from the RW composite

Radarbilder RW des operationellen DWD-Radarverbundes - Radar images RW from the operational DWD radar composite

RADOLAN Produkt sq- RADOLAN product sq

gleitende 6 Stunden Aufsummierung des RW in mm -

RADOLAN Produkt sq- RADOLAN product sq

gleitende 6 Stunden Aufsummierung des RW in mm -

RADOLAN Produkt RW- RADOLAN product RW

Radarbilder RW des operationellen DWD-Radarverbundes - Radar images RW from the operational DWD radar composite

RADOLAN Produkt RW- RADOLAN product RW

Radarbilder RW des operationellen DWD-Radarverbundes - Radar images RW from the operational DWD radar composite

HyProTwin Kernontologie

Technische Bestandsdaten liegen oft unstrukturiert in Dokumenten oder verteilt in IT-Systemen vor, was aufwändige manuelle Recherchen und geringe Effizienz erfordert. HyProTwin zielt darauf ab, mithilfe hybrider KI-Ansätze digitale Zwillinge von Verkehrsinfrastrukturen zu erstellen, indem heterogene Daten semantisch verknüpft und prozessorientiert aufbereitet werden. Dabei werden symbolische und subsymbolische KI-Methoden kombiniert. Zentrale Aktivitäten umfassen die Entwicklung einer Domänenontologie, einer KI-basierten Suchmaschine sowie die Erstellung semantischer Datenmodelle und digitaler Zwillinge. Erwartet werden standardisierte Wissensrepräsentationen, übertragbare Konzepte und eine langfristig effiziente Nutzung von Infrastrukturen.

openSenseMap: Sensor Box GAW_Home

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