Was uns beschäftigt

Lenzburg wird durch zwei Verkehrsachsen geteilt: die Bahnlinie (mit Bahndamm) und durch die Hendschikerstrasse/Aarauerstrasse. Mit welchen baulichen, logistischen, kommunikativen oder digitalen Lösungen kann die Zerschneidung von Lenzburg vermindert werden? Wie kann der Zusammenhalt der separierten Quartiere verbessert werden?

Ideen zur Inspiration

• Quergang auf Zeit
• Zeitfenster mit Massnahmen zur Querung der Verkehrsachsen
• Mikromobilität als Brücke

Project

Connecting neighbourhoods The team created a blueprint for an open, modular city communication and services platform allowing inhabitants, service providers, shops, cultural and social actors to inform and exchange, motivating and enhancing fluid interaction between the city’s diverse neighbourhoods.

• Transportservice zum Überbrücken der Verkehrsachsen
• Digitaler Durchblick
• Virtuelles Miterleben des Geschehens in den Quartieren
• Quartiergebäude kennen sich
• Services durch quartierübergreifende Vernetzung von Gebäuden

Möglichen Ressourcen und Daten

• Gemeindescan von cividi (https://sandbox.gemeindescan.ch) mit interaktiv einsehbaren Daten zur Nutzung, Mobilität, Erreichbarkeiten, etc.
• Planungsunterlagen Neu-/Umbau Bahnhof Lenzburg
• ÖV Zeitpläne
• Läden / Institutionen
• Öffnungszeiten / Anlässe

 Was wir uns erhoffen

Weiter verfolgbare Ideenskizzen, Grobkonzepte, Modellvorstellungen, Prototypen, etc. Resultate können in allen möglichen Formen gefasst sein (in digitaler Form, auf Papier, als Modell, als Film, als Software, etc.)

Warum ist es relevant?

Littering ist ein Problem, welches in fast jeder Stadt auftritt. Die Entsorgung von Kehricht, Karton und anderen Materialien ist im Im Lenz seit Langem ein Thema. Besonders die Kartonentsorgung sorgte bis vor einigen Monaten für viel Frust, da sich viele Bewohnende nicht an die Abfuhrdaten hielten. Recycling ist grundsätzlich auf dem ganzen Areal ein Thema, da die nächsten Recycling-Plätze entweder zu weit weg sind oder keine langen Öffnungszeiten haben.

Erster Lösungsansätze

Ideal wäre es, ein kleines Mini-Recycling-Paradies fürs Im Lenz zu schaffen. Wie würde das aussehen und welche Infrastruktur ist dafür notwendig? Wie kann für das Thema der Entsorgung mehr Bewusstsein geschafft werden, so dass auch nicht mehr so viel Abfall entsteht?

Ideen und möglichen Richtungen

• Dezentralisierung: Zurück ins Quartier? So dass die Entsorgung von Karton, Papier, Glas, Blech, Öl, Hauskehricht, Plastik, Kleider bequem vor Ort möglich wird?
• Halböffentliche Mini Containers bieten vielleicht mehr Kontrolle?
• Hotline bei Funktionsstörungen
• Meldung bei Littering
• Meldung über Füllstand an Transportunternehmen, evtl. via IoT-Sensoren möglich
• Begehbarer Frachtcontainer mit Infotafeln und Einwurfstationen
• Geschichten und Infos vor Ort für Kinder und Erwachsene zu Themen wie Kreislaufwirtschaft, Umweltbewusstsein und Bastelanleitungen für Upcycling.
• Entsorgung als Erlebnis gestalten.
• Das Konzept kann auf andere Quartiere ausgeweitet werden

Was für Daten oder Ressourcen sind notwendig / vorhanden, um dieses Problem zu lösen?

• Allthings App oder der Züriwieneu anpassen?
• Live Track als Smart-Waste Plattform mit IoT-Füllstands-Sensoren in und QR-Codes auf Containern,
• frei konfigurierbaren Landing-Pages für Bewohner-Anwendungen.

Wer sind die wichtigsten Entscheidungsträger?

Einwohner, Gebäudeeigentümer, Verwaltungen, Hauswart, Stadt, Entsorgungsfirma https://www.villiger.com/de

Wir erhoffen uns...

• Eine offene Challenge
• Lösungs-Konzepte
• Erste LoFi oder HiFi Prototypen

Goals

• A mini-Recycling station for Im Lenz
• Infrastructure (Decentralised/Semi-public mini containers/)
• Creation of waste disposal awareness
• Hotline for malfunctions
• Selection of Containers
• Important decision makers?
• Calculate the fraction of waste that is generating/apartment and what fraction lands in local containers
• Data collection - Analysis - Predictions

Solutions

• Smart Waste collection station with Solar powered/ Charging stations
• Parking area + E-Charging Stations + Walk in station
• RFID card with point collection as a reward / Free parking for Waste disposal /same card for entry.
• Facility for user to report malfunctions using an emergency alert switch directly on the application.
• After the alert the bin display the expected time of repair. Also the display is used to indicate the level of waste, battery level
• Volumetric sensor, RFID and GPRS / IOT
• Games/Education Application: A simulator clean the city application, Social Cleaning awareness application
• The efficient way to handle wastage ask Waste management company. For instance, Live Track as a Smart-Waste Plattform with IoT-Level-Sensors & QR-Codes on the containers.

Der Projektbeschrieb: Unsere Lösung Lenzburg wie neu wurde aus Bürgerperspektive und gleichzeitig aus Verwaltungsperspektive entwickelt. Entscheidend für den Erfolg von Mitwirkungs-Systemen ist die ehrliche und rasche Reaktion auf die Meldungen der Bürger. Deshalb ist es wichtig die Verwaltung auf diese neue Interaktion vorzubereiten. Mitarbeiter müssen zeitnah reagieren. Einerseits werden rasche Antworten, aber auch rasche effektive Lösungen erwartet. Der Einbezug der relevanten Abteilungen in die Lösungsentwicklung fördert die Akzeptanz dieser neuen Lösungen. Dies wiederum garantiert eine reibungsfreie Interaktion mit den Bürgern und eine positive Nutzererfahrung.

Challenge:

https://hack.opendata.ch/project/550

Wir haben mit dem CEO der SWL eine Übersicht über den Ist-Zustand geschaffen, in der die Optionen und die unausgeschöpfte Potenziale in der Stadt Lenzburg bezüglich Stromproduktion, Energiespeicherung und Verbrauchsoptimierung ersichtlich sind. Dank dieser Übersicht können neue strategische Optionen identifiziert und ausgeschöpft werden. Sie wird als Ausganglage für die Vertiefung der Options- und Szenarioanalyse dienen. Kollaboration und weiteres Vorgehen werden Anfang 2021 definiert.

zu den ursprunglichen Challenge: https://hack.opendata.ch/project/607

Team: Markus Blättler, Christina Vogel, Maud Châtelet

Was ist nötig, damit das Im Lenz Areal mit einer PV Anlage auf seinen Dächern ausgestattet wird? Wie könnte eine "ZEV im Lenz" aussehen?

Beschreibung

Das revidierte Energiegesetzes (EnG) erlaubt seit 2018 einen Zusammenschluss zum Eigenverbrauch ("ZEV"). Dieser erlaubt, Stromkunden in Mehrfamilienhäusern mit Solarstrom aus Photovoltaikanlagen auf dem Dach zu versorgen.

Lösungsansatz

Das Im Lenz Areal könnte mit PV Anlagen auf seinen Dächern ausgestattet werden. Für sämtliche Mieter und Stromkunden im Lenz Areal könnte eine ZEV gebildet werden. So erhalten alle Mieter Solarstrom zum gleichen oder einem tieferen Strompreis, als beim Energieversorger bezahlt wird. Reicht der Solarstrom nicht aus zur Versorgung des Stromverbrauchs, wird Strom aus dem Netz bezogen.

Vorschlag zum Vorgehen:

1. Erstellung eines "elektrischen" Simulationsmodells für den ZEV mit Solarstromproduktion und elektrischem Verbauch (Simulation über 1 Jahr mit Messdaten im 15 Minuten Takt, aufgrund bestehender Datasets)
2. Erstellen einer finanziellen Simulation aufgrund des elektischen Simulationsmodells mit Investitionskosten und detaillierter Kostenrechnung pro Betriebsjahr
3. Ausarbeitung des rechtlichen und vertraglichen Setups aufgrund der Vorgaben im Energiegesetz

Aspekte zur Planung:

• Wieviel Solarstrom könnten PV-Anlagen im Lenz Areal generieren?
• Welche Gebäude und Mieter wären berechtigt, Teil der ZEV werden? Was ist deren aktueller Gesamt-Stromverbauch (Lastprofil)?
• Wie würde die ZEV rechtlich umgesetzt?
• Was wäre der Eigenverbrauch der ZEV?
• Wie würde die Strommessung der einzelnen Stromkunden und die Abrechnung umgesetzt?

Daten und andere Ressourcen

• Energiegesetz (EnG), siehe Art. 16-18: https://www.admin.ch/opc/de/federal-gazette/2016/7683.pdf
• Energieverordnung (EnV), siehe Art. 14 - 18: https://www.admin.ch/opc/de/classified-compilation/20162945/index.html
• Dachpläne der Gebäude Im Lenz
• Data Sets der Solarstromproduktion von ähnlichen Anlagen
• Data Sets vom elektrischen Bezug der Gebäude Im Lenz
• Daten von Reality
• Daten von SWL
• https://www.uvek-gis.admin.ch/BFE/sonnendach/
• https://www.energieschweiz.ch/page/de-ch/solarrechner/

Mögliche Partner:

• Ormera (https://ormera.ch/de/)

31.10.2020 19:52

31.10.2020 19:57

05.11.2020 08:12

Team

Yves Rivoire, Peter Janes, Wolfram Willuhn, Derya Turap, Anja Kroll, Matthias Eifert

Vorgehen

Making of...

Stakeholderanalyse hinsichtlich...

• “Pain Points", Interessen
• Fragestellungen
• Organisation, Prozesse
• Technologien, Datenbestände
• Anwendungsbeispiele, Geschäftsmodelle
• Kooperationen, Partnerschaften

Neue Welt - von Silos zu Ökosystemen

Von "Pain Points" zum Bedarf

Was ist Verbrauch und wie kann ich optimieren?

Dienstleistungen

• Wo kann Beratung stattfinden?
  • Strom, Wärme, Wasser, Telekommunikation
• Beratungstiefe
  • Beratung
  • Unterstützung
  • Komplettdienstleistung
  • Abschied vom klassischen Energieberatungsverständnis > Umsetzungs-Begleitung
• Mögliche Dienstleistungen
  • Neue Realität - Skalierbarkeit (weg von “handgeschnitzten” Lösungen)
• Pakete (abhängig vom Kundentyp)

Pilot 1 - Wärme Optimierung

Projektziel

• Überprüfung korrekte Funktionsweise der Wärmeanlagen
• Proaktive Wartung
• Identifikation von Optimierungspotential für Wärmeerzeugung und -verbrauch

Vorgehen

• Spezifische Sensoren für Wärmeanlagen
• Überwachung über längeren Zeitraum (vorzugsweise Winter)
• individualisierte Auswertungen für
  • Energiedienstleister, Lieferanten
  • Gebäudeverwalter, Techniker, Spezialisten
  • Energienutzer

Pilot 2 - Laufende Abrechnung mit Smart Meter

Kunden

• Einfamilienhäuser
• Stockwerkeigentum
• Gewerbeliegenschaften

Nutzen, Mehrwert

• Keine Anwesenheit Gebäude Vertreter notwendig
• monatlicher Überblick bzw. Abruf bei Bedarf (aus gesammelten Daten)
• Unmittelbare Rückmeldung (“near realtime”)

Vorgehen

• Laufende Messung und Abfrage

Mehrwerte - für Kunden und EVU

Mehrwerte für Kunden

• Einhaltung gesetzlicher Vorschriften (Energie-Label)
• geringere Energiekosten
• geringerer CO2-Fussabdruck
• potentiell geringere Wartungskosten
• potentiell höherer Gebäudewert
• “Peace of mind”
• Transparenz des Energieverbrauchs (Nebenkostenabrechnung)

Mehrwerte für EVU (SWL)

• Positionierung als Dienstleister
• Bessere Kommerzialisierung des vorhandenen Know-hows

Ökosystem

Mögliche Kooperation, weiteres Vorgehen

• Vorschläge für zwei Themen
• nicht zu komplex und greifbar - Sprint-Charakter
• Teilnahme Konzept- und Machbarkeitsstudie “Gebäudepass - Cloud”
• Abklärung mit SWL und Fachabteilungen bzgl. Thematik
• Laufzeit je 6 Monate

Challenge:

A smart city starts with high-quality data with a continous in-stream of more measurements which represent the current situation. This is the basis for every data analysis or machine learning model and needs to be built up first. For a city that is at this first stepping stone, it is not always easy to tell which data matters. To avoid a huge inital investment for the city's step into IoT, it would be great when a set of sensors together with an easy to use software would exist, so that desicion makers as well as specialists of the city administration can gather experience with data collection and its analysis before they decide about a bigger investment.

Aside of deployment in a testing phase, this toolkit could also be used for temporary use in a location, e.g. in advance of opening a construction site to gain some traffic data to estimate how many cars must be rerouted during the construction.

Most of the implementation can be done with a handful of open source projects, while for the sensors already existing solutions can be used. Those sensors are cheap and easily integrated into a system with a clean interface.

The project needs Python and web developers for creating the backend and user interface, microcontroller developers for the sensors and people that find use cases for such a toolkit, preferably directly with employees of the municipality.

Project:

We wanted to build a toolkit that enables to collect data in the real world in a device agnostic way.

For this we built on already existing open source solutions. We chose the test case of car traffic monitoring, around which we built our prototype. During the Lenzburg Hackathon we built a prototype with consisting of following modules: - Pub/Sub Broker - Data Management and Rule Engine - Database to save the data in a persistent way - Dashboard to visualize the data - IOT ToF sensor based on a development board

To keep the interface as open as possibile, we decided to use the MQTT Protocol as the basis to communicate between the different software modules and the IOT devices. We used Apache Mosquitto as our MQTT broker. Since there is already a containerized version of it in the Docker repository, we didn't have to invest any time to set it up and could directly launch it on a cloud service (AWS in our case). As a next step we needed a controller implement the data flow to different services that don't support MQTT, i.e. the SQL database or the dashboard. For this we used the open source software Node-RED. Node-RED offers a simple but nonetheless powerful graphical interface to implement a flow chart based rule set. Since Node-RED does not have a native SQL interface, we had to implement a plugin to enable this action. We containerized our modified Node-RED version and also lauched it on a cloud service. Afterwards we implemented our rule set which subscribed to the desired topics on the MQTT broker (the topics on which the IOT devices publish) and filled the received data in the right format into the database.

The SQL database setup was straightforward, since AWS offers databases as SaaS. We programmed a small Python script, which filled the database with dummy data so the team members working on the dash board were able to output something before the sensor implementation was finished to deliver the real data. The dashboard was implemented as a reactive web app, which was taking its data from the SQL database. Aside of a list with showed the most recent measurments of the sensors distributed in the city, it also showed the positions of the sensors on a map. Another figure was showing the development of an observed metric, in our case the number of cars passed per time unit.

As our sensor we used a development board from STM (part-nr.: B-L475E-IOT01A). We programmed it to observe whether something is passing in front of it and in the case that it detects a car, it shall publish a message on the given topic on the MQTT broker.

Result:

At the end we were able to build a functioning prototype from the hardware in the streets to the dashboard where the refurbished data is shown in a easily readable way.

Next steps:

The next step would be to find a town that would be interested to start measuring data to improve their decision processes and tune the product to their needs to develop a real product prototype. Ausblenden

Team members:

Contact:

Challenge:

https://hack.opendata.ch/project/549