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Blackout Karte

Identify causes of blackouts in networks

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openData_eniwa

Wir haben uns bei der Erstellung der Blackoutkarte vorerst auf das Medium Elektro beschränkt, wobei der Ansatz grundsätzlich auf andere Medien übertragen werden kann und auch für andere Grundlagedaten angewendet werden kann. Herausforderung war und wird sein passende Grundlagedaten für die Analysen zu finden. Als Tool wurde vorwiegend QGIS verwendet

Als erstes haben wir verschiedene Gefahren definiert. Gefahren

Als nächstens haben wir die unterschiedlichen Karten vereinheitlicht und normert, damit sie im nächsten Schritt miteinander verrechnet werden können. So wurden die unterschiedlichen Farben in hohes Risiken mit dem Wert 200, mittleres Risiko 100 und geringes Risiko 50 konvertiert. Die normierten Risiken wurden nun zusammen addiert. Die Risiken können beim addieren noch unterschiedlich gewichtet werden. In unserem Beispiel haben wir die beiden verwendeten Risiken gleich gewichtet. Risiko

Die bestehenden Leitungen inkl. Einteilung der Wichtigkeit der Leitungen lag als CSV vor und wurde mittels SpatialLite in QGIS hinzugefügt. Die gewichtete Risikokarte wurde mit den Leitungen multipliziert, wodurch die neuralgischen Punkte aufgrund Risikowahrscheinlichkeit und Relevanz der Anlagen/Leitugen ermittelt werden konnten. Risiko

Die gewichtete Risikokarte wurde weiter in QGIS als 3D-Map visualisiert und mit den Leitungen überlagert. Das Risiko bestimmt die Höhe des Geländes, das heisst je höher ein Punkt, umso wahrscheinlicher ein Vorfall. Blackout Karte

Die Berechnungen wurden in Python umgesetzt und als QGIS Analysen

Worked on documentation

18.02.2019 19:42 ~ maeg

Event finished

16.02.2019 14:00

Team forming

maeg has joined!

16.02.2019 11:48

Worked on documentation

16.02.2019 07:53 ~ nikki_böhler

Event started

15.02.2019 09:00

Netze

#energyhack2019

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Energy Data Hackdays 2019