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Verarbeitung und Visualisierung von Daten mit InnoDATAenergy

 

 +++ see english version below +++

 

Im Bereich der Energietechnik sammeln sich häufig große Datenmengen an, welche aus monate- oder jahrelangem Monitoring und Messdatenaufzeichnungen stammen. Oft werden die Daten einfach nur gesammelt und nicht weiter verwertet, der Aufwand wäre einfach zu groß.

Bei solchen Problemen bietet InnoDATAenergy die Lösung: Basierend auf der Programmiersprache Python bietet es die Möglichkeit, große Datenmengen zu verarbeiten und zu visualisieren, um mit möglichst geringem Aufwand eine Übersicht über den Verlauf der Messdaten zu erhalten.

Als Zusatzfunktion beinhaltet das Programm die Analyse der Leistung und Energiewerte speziell im Fall von thermischen Energiedaten. Über die Angabe einer Vor- und Rücklauftempertur sowie eines Volumenstroms können somit der Leistungsverlauf und die aufsummierten Energiewerte mit betrachtet werden.

Wie unterscheidet sich das Programm von anderen Datenverarbeitungsprogrammen wie Excel & Co.?

  • InnoDATAenergy ist schlank: Das Programm beinhaltet alle Tools, die für den Import und die Visualisierung von Daten benötigt werden, nicht mehr und nicht weniger. Ohne langwierige Installation kann die Software direkt nach dem Download genutzt werden. In einem einzigen Tab finden Sie dann alles, was notwendig ist: Datenimport, Datenansicht, Datenanalyse.
  • InnoDATAenergy ist mächtig: Die Programmiersprache Python ist bekannt für schnelle und effiziente Datenverarbeitung. Diese Basis haben wir genutzt und um eine grafische Oberfläche erweitert, so dass diese Power für alle nutzbar ist. Somit ist es einfach möglich, einzelne Dateien mit Messdaten oder eben auch ganze Messreihen auf einmal zu importieren. Wer kennt dises Problem nicht, wenn die Datenaufzeichnungen auf mehrere Dateien verteilt sind, weil jede Stunde, jeden Tag oder jeden Monat eine neue Datei mit Messdaten automatisch angelegt wird? InnoDATAenergy verarbeitet diese Datensätze genauso effizienz wie einzelne Dateien.
  • InnoDATAenergy ist kostenlos: Über den untenstehenden Link können Sie das Programm dauerhaft kostenlos herunterladen. Durch die Entwicklung innerhalb des InnoSÜD Projektes ist es möglich, dieses Tool für alle frei zur Verfügung zu stellen.

 

Das Programm befindet sich in der Version 1.0 noch ganz am Anfang seiner Karriere. Für Feedback und Kritik sind wir dankbar und offen!

 

Übersicht der Funktionen von InnoDATAenergy V1.0:

  • Import von einzelnen Dateien zur Messdatenanalyse mit flexiblen Importparametern und Datenvorschau
  • Import von mehreren Dateien (Messreihen, die Kopfzeile muss gleich sein) und Zusammenführen dieser Dateien zu einem Datensatz
  • Auswahl und Analyse einer bestimmten Zeitreihe im Datensatz
  • Filtern der Daten: Erstellung eines Diagramms mit ausgewählten Spalten des Datensatzes und bei Bedarf Filterung der Daten nach bestimmten Kriterien
  • Erstellung und Editierung von Diagrammen zur Visualisierung der Daten
  • Berechnung der Leistung bei gegebenen Daten (Vor- und Rücklauftemperatur sowie Volumenstrom muss vorhanden sein)
  • Berechnung der kummulierten Energiewerte
  • Export des gesamten Datensatzes möglich (inklusive berechneter Leistungs- und Energiewerte)

     

     

    In the field of energy technology, large amounts of data often accumulate, resulting from months or years of monitoring and measurement data recording. Often the data is simply collected and not further utilized, the effort would simply be too great.

    InnoDATAenergy offers the solution to such problems: Based on the Python programming language, it offers the possibility to process and visualize large amounts of data in order to obtain an overview of the course of the measurement data with as little effort as possible.

    As an additional function, the program includes the analysis of power and energy values especially in the case of thermal energy data. By specifying a flow and return temperature as well as a volume flow, the power curve and the summed up energy values can be considered.

    How does the program differ from other data processing programs like Excel & Co.?

    • InnoDATAenergy is lean: The program contains all the tools needed for importing and visualizing data, no more and no less. Without lengthy installation, the software can be used directly after download. In a single tab you will then find everything that is necessary: data import, data view, data analysis.
    • InnoDATAenergy is powerful: The Python programming language is known for fast and efficient data processing. We used this basis and extended it with a graphical user interface, so that this power is usable for everyone. So it is easy to import single files with measurement data or even whole measurement series at once. Who does not know this problem, if the data records are distributed on several files, because every hour, every day or every month a new file with measurement data is created automatically? InnoDATAenergy processes these data sets as efficiently as single files.
    • InnoDATAenergy is free of charge: You can download the program permanently free of charge via the link below. Due to the development within the InnoSÜD project it is possible to make this tool freely available for everyone.

     

    The program is in version 1.0 still at the very beginning of its career. For feedback and criticism we are grateful and open!

     

    Overview of the functions of InnoDATAenergy V1.0:

    • Import of single files for measurement data analysis with flexible import parameters and data preview
    • Import of several files (measurement series, the header must be the same) and merging of these files to one data set
    • Selection and analysis of a specific time series in the data set
    • Filtering of the data: Creating a chart with selected columns of the data set and filtering the data according to certain criteria, if required
    • Creation and editing of charts to visualize the data
    • Calculation of the power with given data (flow and return temperature as well as volume flow must be available)
    • Calculation of cumulative energy values
    • Export of the whole data set possible (including calculated power and energy values)

     

     Translated with www.DeepL.com/Translator (free version)

     

    ANSPRECHPARTNER

    Fabian Neth, Hochschule Biberach

    E-Mail: neth@hochschule-bc.de