GIS-Daten darstellen, Teil 2

Heute lernen wir, wie wir in der Darstellung des GIS-Programms die in Betrieb befindlichen Windkraftanlagen von den in Genehmigung befindlichen und den vor der Inbetriebnahme stehenden Anlagen unterscheiden können. Wir werten dazu mit einem Regelwerk das Feld „Status“ in der Datendatei wka-opendata.csv aus.

Noch sind keine Regeln erstellt

Im geöffneten Programm QDIS klicken wir unten links in der Layeranzeige mit Doppelklick auf den Layer wka-opendata, worauf sich ein Fenster mit einer linksseitigen Menüführung öffnet. Wir wählen den Menüpunkt Symbolisierung und dann im oberen Menü den Menüpunkt „Regelbasierend“ aus.

In diesem Fenster wird im oberen Menü der Menüpunkt „Regelbasierend“ ausgewählt

Jetzt befinden wir uns im Regelwerk-Editor und können die ersten Regeln erstellen. Als erstes interessiert uns, welche Windkraftanlagen in SH bereits in Betrieb sind.

Dazu klicken wir auf das grüne Kreuz unten links im Fenster, um eine neue Regel zu erstellen. Die Syntax der Regel lautet:

if(  ("Status"  = 'in Betrieb'),1,0 )
Hier wird die jeweilige Regel erstellt

Genauso erstellen wir auch die weiteren Regeln. Die Regel „vor Inbetriebnahme“ sieht dann z. B. so aus:

if(  ("Status"  = 'vor Inbetriebnahme'),1,0) 

Die Wirksamkeit der gerade erstellten Regel können wir sofort mit dem Button „Test“ ausprobieren. Sollte eine Fehlermeldung erscheinen, fehlt eventuell eine Klammer.

Wenn uns dann vielleicht noch interessiert, wo in SH die kurz vor Inbetriebnahme stehenden Windkraftanlagen mit einer Nennleistung von 4500 kW gebaut werden sollen, dann lautet die Regel so:

if(  (  (  "Status"  = 'vor Inbetriebnahme') AND  "Leistung"  = '4500 kW Nennleist. Rotor.'),1,0)
Hier kann man das Regelwerk erstellen und überprüfen

Wenn alle gewünschten Regeln erstellt wurden, bleibt nur noch, den Regeln passende Farben zuzuordnen. Das passiert im Layerfenster unten links, indem man dort die jeweilige Regel doppelklickt. Im sich dann öffnenden Fenster kann man die passende Farbe zuordnen.

GIS-Daten in einem geographischen Informationssystem (GIS) darstellen

Die vor ein paar Tagen veröffentlichte Windkraftanlagen-Datei vom SH OpenData Portal (WKA-OpenData.csv) habe ich mal zum Anlaß genommen, mir auf meinem Rechner ein geographisches Informationssystem (GIS) zu installieren, welches für die Anzeige der GIS Daten erforderlich ist. Mein ausgewähltes Programm heißt QGIS und ist natürlich Open-Source.

Gesagt, getan. Die aktuelle OSX-Version 3.8.1 ist schnell von der Website https://qgis.org/de/site/ heruntergeladen und installiert.

Nach dem Start präsentiert sich das Programm eher schlicht.

Das Programm QGIS kurz nach dem Start

Als erstes benötigen wir den OSM-Layer (OpenStreetMap). Den laden wir hier.

Der OSM-Layer ist geladen

Jetzt wird das richtige Koordinatenbezugssystem eingestellt. Wir benötigen hier das KBS 4647.

Hier wird das Koordinatenbezugssyystem 4647 eingestellt

Nun ist das Programm so weit vorbereitet, dass wir die vom OpenData-Portal geladene CSV-Datei wka-opendata.csv ins Programm laden können.

Nun noch die vom OpenData Portal geladene wka-opendata.csv Datei ins Programm laden

Bitte die Parameter so wie in der Grafik dargestellt übernehmen.

Folgende Einstellungen sollten übernommen werden

Voilá, das war es schon. Die Daten werden auf der Karte zur Anzeige gebracht.

Damit ist Teil 1 der Anleitung abgeschlossen. Im Teil 2 zeige ich Euch, wie wir optisch die in Betrieb befindlichen Anlagen von den in Genehmigung befindlichen und den vor der Inbetriebnahme stehenden Windrädern unterscheiden können.

Smarte LoRaWAN Umweltstation in Arnis

Schon längere Zeit bin ich mit der Idee schwanger gegangen, im Garten in Arnis an der Schlei eine Umwelt- und Wetterstation zu errichten. Es wurde geplant und teilweise wieder verworfen, bis das Konzept am Ende rund war. Anfang des Jahres war es endlich soweit. Ich begann, mein Projekt umzusetzen.

Die Basis der Umweltstation sind 4 gebrauchte Paletten, die hochkant gegeneinander gestellt wurden. Oben und unten mit stabilen Winkeln versehen, werden sie die nächsten Jahre als stabile Basis für die Station und das eingebaute Hochbeet ihren letzten Dienst verrichten.

Hier ist das Hochbeet an den Seiten bereits mit Blumen bepflanzt. Oben im Gemüsebereich wachsen die Radienschen, die Wurzeln, der Schnittlauch und der Kohlrabi.

An der Umweltstation habe ich das größte verfügbare Solarpanel (300 W) installiert. Im Winkel von 30° genau nach Süden geneigt, produziert es jetzt den nötigen Strom für meine schon aktiven und noch geplanten Abnehmer. Die Kapazität des Solarmoduls ist im Moment noch ein bisschen „too much“; ich habe aber natürlich berücksichtigt, dass im Winter nur ca. 1/8 der Stromausbeute des Sommers produziert wird. Somit reicht der mit dem Solarmodul gewonnene Strom auch im Winter.

Schaltkasten mit dem 120 Ah Akku und dem Laderegler. Oben über der Batterie sieht man das LoRaWAN Modul zum Übertragen des Ladestandes.

Bei der Auslegung des Solarpanels und der Speicherbatterie habe ich mich am Setup von Christian (https://network.cdresel.de) orientiert. Ich denke, dass die von mir eingesetzten Größen des Panels und der Batterie für meine Zwecke mehr als ausreichend sein werden.

Zum permanenten Überprüfen der ordnungsgemäßen Funktion des Panels und der Batterie habe ich ein Zusatzmodul für den Solarregler installiert. Der Ladezustand der Batterie wird mit Hilfe eines VE.Direct LoRaWAN Moduls ausgelesen und stündlich an ein Portal im Internet geschickt, wo die ermittelten Daten visualisiert werden.

Systemstatus der Stromausbeute des Solarmoduls

An der Batterie ist ein 12V/ 5V Spannungswandler angeschlossen, der den gewandelten 5V Strom an einen ARM Cortex-M0+ Prozessor aus der SAM D21 Familie von Microchip (MCU senseBox) weiterleitet. Die senseBox wurde ausgewählt, weil man die Sensoren und das LoRaWAN Modul steckbar montieren kann. Es entfällt jegliche Lötarbeit, was mir sehr entgegen kommt.

An dieser MCU sind am I2C Bus mehrere verschiedene Sensoren angeschlossen:

  • Druck- und Temperatursensor BMP280
  • Lichtsensor TSL45315
  • UV Lichtsensor VEML6070
  • Temperatur- und Luftfeuchtesensor HDC1080

Weiterhin ist am UART/Serialport ein Feinstaubsensor SDS011 angeschlossen. Somit werden im Moment 7 verschiedene Sensorwerte ermittelt und verarbeitet.

Eine Erweiterung der Wetterstation um Regen- und Windmessung ist bereits in Planung.

Die ermittelten Sensordaten werden mit einem LoRaBee Modul per LoRaWAN Protokoll an das TTN versendet und von dort per HTTP an das openSenseMap Portal weitergeleitet.

In den oberen Bereich der hochgestellten Paletten habe ich einen Bretterboden eingezogen und den entstandenen Raum mit Folie ausgeschlagen. Der hierdurch entstandene Raum ist mit 8 Sack Hochbeeterde aufgefüllt worden. Somit ist ein prima Hochbeet entstanden, welches vor ein paar Wochen passend zum Frühjahr mit Gemüsesamen (Radieschen, Kohlrabi, Wurzeln und Schnittlauch) eingesäät worden ist.

Für die Zukunft ist geplant, im Hochbeet die Temperatur und die Feuchtigkeit zu messen. Bei zu geringer Feuchtigkeit soll dann automatisch eine Pflanzenbewässerung eingeleitet werden. Die Steuerung der Bewässerung wird ein Arduino übernehmen, der seine Aktivitäten natürlich auch per LoRaWAN mitteilt.

Der Betrieb der Umweltstation ist kostenneutral. Die Software der Station ist Open-Source, der Strom zum Betrieb der Station wird wie hier beschrieben mit einem großen Solarmodul erzeugt und in einer Batterie zwischengespeichert, das Wasser zum Gießen der Pflanzen im Hochbeet wird aus Regenwasser gewonnen und die erzeugten Daten werden per LoRaWAN Funk ins Internet geschickt.


Node-RED und die Meta Daten der Nodes

Wir haben nun schon die Nucleon Wetter Nodes in einem Node-RED Flow, so das diese ihre Wetter Daten in die InfluxDB senden. Jeder Node liefert aber auch noch eine Handvoll Meta Daten über den Standort und interessante Daten zur Übertragung. Diese Daten wollen wir natürlich auch aufbereiten und zur Anzeige bringen.

Übersicht des vollständigen Flows mit Meta Daten

Der oben gezeigte Node-RED Flow ist das Ziel dieses Beitrags. Wir werden auch hier jeden Node besprechen so das am Ende ein Nachbau in der eigenen Node-RED Instanz möglich wird.

„Node-RED und die Meta Daten der Nodes“ weiterlesen

Node-RED und der Wetter-Flow für den BaseNode

Wir haben im Artikel Node-RED zur Verarbeitung der TTN Daten unsere Node-RED Umgebung eingerichtet, jetzt werden wir die ersten Schritte gehen um aus dem The Things Network (TTN) die ersten Daten abzuholen.

Grundlegende Funktionsweise

Node-RED arbeitet mit grafischen Ablaufplänen den sogenannten Flows. In diesen Flows werden diverse Nodes eingesetzt die unterschiedliche Funktionen beinhalten. Im folgenden werde ich die verwendeten Nodes vorstellen.

Die verwendeten Nodes in Node-RED

Der Wetter Flow in der Übersicht
„Node-RED und der Wetter-Flow für den BaseNode“ weiterlesen

Node-RED zur Verarbeitung der TTN Daten

Die Node-RED Plattform eignet sich hervorragend um schnell Daten von A nach B zu bekommen und sie zwischen durch anzupassen, transformieren oder mit anderen Daten anzureichern, als sie auch auf unterschiedliche Datensenken zu verteilen.

Ein klassischer ETL Prozess mit grafischer Oberfläche.

Die Einrichtung der Datenbanken können wir an anderer Stelle mal genauer besprechen, hier soll es erst einmal um Node-RED gehen.

Installation

Node.js und npm

Um Node.JS auf dein System zu installieren gibt es viele Möglichkeiten, ich möchte an dieser Stelle die Installation unter Debian kurz erklären. Wer schon die aktuelle Version von Node.JS und npm laufen hat kann zur Installation von Node-RED weiter gehen.

Du musst Node.js PPA zu deinem System hinzufügen, welches auf der offiziellen Website von Nodejs bereitgestellt wird. Wir müssen auch das Software-Properties-Common-Paket installieren, falls es nicht bereits installiert ist. Du kannst entweder die aktuelle Version Node.js oder die LTS-Version installieren.

Eine gute Idee ist es auch für Node-RED einen eigenen User anzulegen, da einige Nodes nicht sauber installiert werden können wenn Node-RED unter root installiert wurde. Grade beim RaspberryPI sind Probleme bekannt wenn Node-RED unter dem User pi installiert ist.

„Node-RED zur Verarbeitung der TTN Daten“ weiterlesen

Wettermonster eine Anleitung für die eigene Wetterstation

Einfach, Günstig, Gut…

…das ist die Idee hinter Wettermonster. Jeder Interessierte soll die Möglichkeit bekommen, selbst eine Wetterstation zu betreiben.

So wirbt Wettermonster auf ihrer Seite und hält das Versprechen auch ein.

Jan Dopheide hat im Rahmen einer Jugend-forscht-AG an seiner Schule und des Wettbewerbs Schüler experimentieren eine Wetterstation gebaut und im Nachgang dann die Webseite aufgebaut in der sehr gut erklärt wird wie man zu einer eigenen Wetterstation kommt.

Wir haben uns im Verein Nucleon e.V. nun zum Ziel gesetzt diese Wetterstation zu einer autonom arbeitenden LoRaWAN Wetterstation auszubauen. Das interessante an der Seite ist das neben dem Tutorial auch eine Karte mit den Stationen aufgebaut wurde an die man dann seine Daten senden kann. Da der verwendete MCU seine Daten aber mittels WLAN an die Seite sendet haben wir eine kleine Schnittstelle bauen müssen um die Daten unserer Stationen über LoRaWAN, dem The Things Network und Node-RED dann auch zu Wettermonster senden können.

Dieses werden wir hier nun näher beschreiben.

„Wettermonster eine Anleitung für die eigene Wetterstation“ weiterlesen

Matrix Server Ausfall

Zur Zeit haben wir einen Matrix Server Ausfall

Unser Server in der Cloud spielt zur Zeit mit uns Schrödingers Server, es möchte herunterfahren zum Neustart und hängt zwischen Leben und Tot fest.
Der Support ist informiert uns hat wohl ein ähnliches Problem. Nun ja wenn es günstig sein soll hat man halt auch nur den günstigen Service 🙁

UPDATE: Der Server hat es nun nach 21 Stunden endlich geschafft in den Status stopped zu stehen. Nun kann die Wartung erfolgen

Ende Meldung: Wir sind nun wieder unter Matrix erreichbar iotde:matrix.ffslfl.net
Durch ein Problem im RZ konnte der Server 21 Stunden lang nicht sauber runter fahren.

Es ist soweit, wir gründen unseren Verein

Nach einer längeren Vorbereitung ist es nun soweit, wir gründen einen Verein.

Wir wollen im Bereich der Bildung den digitalen Themen eine breitere Basis verschaffen. Im Jahre 2018 ist es für alle gesellschaftlich Gruppen wichtig das ein Grundwissen über die uns umgebende Technik vorhanden ist. Wir müssen die eigenen Filterblasen sprengen und in einen Gedankenaustausches unter allen gesellschaftlich relevanten Gruppen über die digitale Zukunft treten.

Zu diesem Zweck werden wir Projekte, Kurse und Veranstaltungen initiieren, fördern und uns beteiligen. Wir werden bewusst die Veranstaltungen außerhalb der eigenen Filterblase dazu auswählen um die Themen IoT & Landwirtschaft, Umweltdatenerfassung, Smart Senior und auch Smart City für den ländlichen Raum aufzubereiten.

Eine großer Bereich soll dafür die Entwicklung von Schulungskonzepten sein die sowohl für alle Altersklassen von Schülern, als auch zur Ausbildung und Fortbildung genutzt werden können. Wir werden unsere Arbeit im Jugend und Senioren Bereich ausweiten aber auch den Rest der Gesellschaft nicht aus den Augen verlieren.

Um dieses leisten zu können benötigen wir einen Verein der als Träger der unterschiedlichen Projekte den rechtlichen Rahmen liefert. Dieser Verein soll nun aus der Keimzelle unserer Stammtische am 15.06.2018 im Rahmen unseren Juni Stammtischs in Arnis gegründet werden.

Wir brauchen DICH um unsere Ziele auch umzusetzen.

Hydroponic & IoT Projekt

Hier werde ich nun über mein erstes Hydroponic Projekt berichten.

Was ist eigentlich Hydroponic?

Hydroponic ist eigentlich schon ein relativ alter Hut der mal als Hydrokultur für Büropflanzen begonnen hat. Nun aber geht es in die Richtung Nutzpflanzen optimal zu kultivieren. Vom keinen Heimprojekt seinen Salat in der eigenen Wohnung anzubauen bis hin zur Industrialisierung des Pflanzenanbaus nah am Verbraucher ist alles darunter zu verstehen. Die Vorteile der Hydroponic im Industriellen Umfeld sind erheblich, so kann man eine konstante Qualität erzeugen und Transportkosten einsparen wenn man im Stadt nahen Umfeld die notwendigen Nahrungsmittel erzeugt. Des weiteren kann man die Kulturzeit beeinflussen so das die Pflanzen deutlich schneller wachsen und Ertrag bringen. Dadurch rechnet sich der notwendige Einsatz von Strom für die Beleuchtung und man kann in „grünen Fabriken“ mit relativ geringem Personaleinsatz hohe Erträge erzielen.
Das möchte ich hier aber nicht, mir geht es mehr darum die Zusammenhänge zu verstehen und zu analysieren ob ein Hydroponic Anbau auch im kleinen sinnvoll sein kann. Dazu habe ich nun einen kleinen Versuchsaufbau errichtet den ich in der nächsten Zeit noch mit diversen Sensoren und Steuerelementen ausbauen werden.

Grundlagen

Es gibt diverse Systeme nach dem man Hydroponic betreiben kann: „Hydroponic & IoT Projekt“ weiterlesen