DWD’s fully automatic MOSMIX product optimizes and interprets the forecast calculations of the NWP models ICON (DWD) and IFS (ECMWF), combines these and calculates statistically optimized weather forecasts in terms of point forecasts (PFCs). Thus, statistically corrected, updated forecasts for the next ten days are calculated for about 5400 locations around the world. Most forecasting locations are spread over Germany and Europe. MOSMIX forecasts (PFCs) include nearly all common meteorological parameters measured by weather stations. For further information please refer to: [in German: https://www.dwd.de/DE/leistungen/met_verfahren_mosmix/met_verfahren_mosmix.html ] [in English: https://www.dwd.de/EN/ourservices/met_application_mosmix/met_application_mosmix.html ]
Monitoring von Gebäuden und Energiesystemen ist eine Schlüsseltechnologie bei der Umsetzung der Energieeffizienzziele und der Qualitätssicherung im Wärme- und Stromsektor. Der weiteren schnellen Verbreitung dieser Schlüsseltechnologie stehen Hemmnisse entgegen, die in fünf Teilvorhaben adressiert werden: - A: Skalierung und Dezentralisierung (Hochschule Biberach) modulare und flexibel einsetzbare Monitoring- und Sensorsysteme - B: Technologie - Plattform (mondas) Verschlüsselungs- und Anonymisierungsverfahren für Mess- und Metadaten - C: Technologie - Demo (enerquinn) Test und Demonstration entwickelter Lösungen in ca. 50 Anlagen - D: Metadatensysteme (Fraunhofer ISE) Kontext- und Strukturinformationen zur Automatisierung von Monitoringsystemen - E: Kostenreduktion und Transfer (Hochschule Rosenheim) Gütesiegel, Verbändedialog und Verbreitungskonzept Schwerpunkte FuE: - Entwicklung und Adaption von Verschlüsselungs- und Anonymisierungsverfahren für Zeitreihen- und Metadaten. - Modulare und dezentrale Speicherung, Erfassung und Filterung von Kontext- und Sensordaten für Flexibilisierung und Automation von Monitoringprozessen - Entwicklung der Grundlagen für ein Güte-/ Prüfsiegel Monitoring - Selbstüberprüfung von Sensoren und Erfassungssystemen zur Erhöhung des Automatisierungsgrades bei der Datenanalyse - Kostensenkung durch Nutzung standardisierter Analyseverfahren auf Grundlage dezentraler, schemaoffener Speicherung von Kontextdaten - Aus- und Weiterbildungsmodule für die Verbreitung der Ergebnisse an Verbände und Anwender.