Open Data API für Wettervorhersagedaten – Vereinfachter Zugriff auf kostenfreie Wettervorhersagedaten zur Integration in modelprädiktive Regelungsverfahren

Konferenz: AALE 2020 - 17. Fachkonferenz, Automatisierung und Mensch-Technik-Interaktion
04.03.2020 - 06.03.2020 in Leipzig, Deutschland

Tagungsband: AALE 2020

Seiten: 4Sprache: DeutschTyp: PDF

Autoren:
Weiße, Lars; Cavaterra, Alessio; Lambeck, Steven (Hochschule Fulda, Fulda, Deutschland)

Inhalt:
Die Präventive Konservierung ist ein Sammelbegriff für alle Maßnahmen, die Kulturgüter vorbeugend vor Schäden zu schützen und diese dadurch möglichst lange zu erhalten. Im Rahmen eines Promotionsvorhabens des Control Engineering Teams der Hochschule Fulda werden modellprädiktive Regelungsmethoden (MPC) entwickelt, die die Raumlufttemperatur und die Raumluftfeuchtigkeit in Räumen historischer Gebäude in den von der Präventiven Konservierung empfohlenen Grenzwerten einhalten sollen. Weil das Außenklima einen Einfluss auf das Innenklima eines Raums hat, soll die Verwendung von Wettervorhersagendaten (WVD) in einem MPC-Ansatz untersucht werden. Die Verwendung von WVD in einem MPC-Ansatz hat sich in vorherigen Versuchen bereits als besonders nützlich erwiesen. Der vorliegende Beitrag beschreibt die hierfür notwendige Programmierschnittstelle (API) zum „Open Data“-Wettervorhersageangebots des Deutschen Wetterdienstes (DWD). Nach Kenntnis der Autoren gibt es bis dato keine Python-API, welche die kostenlosen Wettervorhersagendaten des DWD in dieser Form bereitstellt.