Influence of Selective Logging's Use Case on Forest Data Service Platform's Functional Services

Metsävaratiedon hyödyntämiseksi ja jalostamiseksi on kehitetty palvelualustaa, jonka tavoitteena on tarjota mahdollisimman ajantasaista metsävaratietoa käyttäjille tai käyttäjäsovelluksille. Palvelualustalla on käytössä toiminnallisia palveluita, jotka tarjoavat työkalut metsätiedon hakemiseen, päivittämiseen ja muuhun käsittelyyn. Tässä työssä tutkitaan, miten tyyppileimikointi, eli tietyntyyppisten hakkuumahdollisuuksien selvittäminen joltain alueelta, voitaisiin toteuttaa käyttämällä palvelualustan tarjoamia palveluita, ja mitä vaatimuksia, rajoitteita tai muita toimenpiteitä tyyppileimikointi vaatisi palvelualustalta. Työssä muodostettiin koostettu tietorakenne, jonka tietosisällön avulla usean eri tietolähteen metsävaratieto voidaan yhdistää yhdeksi, tyyppileimikoinnille optimaaliseksi tietomuodoksi. Tietorakenne perustui alan kirjallisuuteen sekä metsäteollisuuden käyttämiin standardeihin ja tietokantoihin. Tyyppileimikointia tutkittiin vertailemalla kahta eri algoritmivaihtoehtoa, joista yksi perustui tyyppiluokituksiin, jotka määriteltiin metsätiedon hilasoluille ennen algoritmin suorittamista, sekä similariteettilaskentaan, joka tehtäisiin algoritmin aikana. Tyyppiluokituksen tutkimiseksi työssä tehtiin suppea sovellus, jonka avulla huomattiin käytetyn tyyppiluokituksen vaikuttavan merkittävästi algoritmissa tarvittavien referenssisolujen määrään: 63 (216) eri luokituksen tapauksessa referenssisoluja tarvittiin 1150, jotta sama luokitus löytyi kaikille yhdeksästä kohdealueen hilasolusta 95% varmuudella. Tyyppileimikointiin tarvittavan tietomäärän ja algoritmidemon perusteella datafuusion, ajantasaistuksen ja haun toiminnallisille palveluille esitettiin kolmea eri vaihtoehtoa tyyppileimikointia varten. Vaihtoehtoina olivat algoritmissa käytettävien tietokantojen rajoittaminen, kaikkien hilasolujen prosessoiminen ja tallentaminen ennen algoritmia ja suoritusajan pidentäminen, joka edellyttäisi notifiointi-palvelun käyttämistä algoritmin päätyttyä. Uudeksi palveluksi esitettiin kahta hilasolua vertailevaa palvelua

A comparative study on multi-agent and service-oriented microgrid automation systems from energy internet perspective

The current advancements of energy, information, communication, and automation technologies and their integration have provided ways for the energy industry to transform into cleaner energy systems. This transition has contributed to the concept called energy internet. The recent energy technologies provide clean energy generation, storage and demand response through distributed energy resources. Information, communication, and automation technologies aim to provide supporting software tools and enabling mechanisms to automate the operation and control of those resources in a coordinated way. Thus, researchers and the software industry are developing software frameworks and platforms to support energy system automation. Commonly, most of the frameworks follow the design principles of either multi-agent systems (MAS) or service-oriented architecture (SOA). However, there are many frameworks and no straightforward criteria to select which one to implement in energy systems’ automation applications to fulfill the energy internet vision. This study provides a conceptual investigation of MAS- and SOA-based software solutions by designing a use case for microgrid application automation considering its expansion for enabling energy internet. Two software frameworks, RIAPS and Arrowhead, have been selected as the candidates of MAS and SOA from the literature study. This study shows that neither MAS or SOA approach alone might not meet the requirements of microgrid automation and energy internet. Consequently, a combined approach of MAS and SOA is proposed.publishedVersionPeer reviewe

Influence of Selective Logging's Use Case on Forest Data Service Platform's Functional Services

Metsävaratiedon hyödyntämiseksi ja jalostamiseksi on kehitetty palvelualustaa, jonka tavoitteena on tarjota mahdollisimman ajantasaista metsävaratietoa käyttäjille tai käyttäjäsovelluksille. Palvelualustalla on käytössä toiminnallisia palveluita, jotka tarjoavat työkalut metsätiedon hakemiseen, päivittämiseen ja muuhun käsittelyyn. Tässä työssä tutkitaan, miten tyyppileimikointi, eli tietyntyyppisten hakkuumahdollisuuksien selvittäminen joltain alueelta, voitaisiin toteuttaa käyttämällä palvelualustan tarjoamia palveluita, ja mitä vaatimuksia, rajoitteita tai muita toimenpiteitä tyyppileimikointi vaatisi palvelualustalta. Työssä muodostettiin koostettu tietorakenne, jonka tietosisällön avulla usean eri tietolähteen metsävaratieto voidaan yhdistää yhdeksi, tyyppileimikoinnille optimaaliseksi tietomuodoksi. Tietorakenne perustui alan kirjallisuuteen sekä metsäteollisuuden käyttämiin standardeihin ja tietokantoihin. Tyyppileimikointia tutkittiin vertailemalla kahta eri algoritmivaihtoehtoa, joista yksi perustui tyyppiluokituksiin, jotka määriteltiin metsätiedon hilasoluille ennen algoritmin suorittamista, sekä similariteettilaskentaan, joka tehtäisiin algoritmin aikana. Tyyppiluokituksen tutkimiseksi työssä tehtiin suppea sovellus, jonka avulla huomattiin käytetyn tyyppiluokituksen vaikuttavan merkittävästi algoritmissa tarvittavien referenssisolujen määrään: 63 (216) eri luokituksen tapauksessa referenssisoluja tarvittiin 1150, jotta sama luokitus löytyi kaikille yhdeksästä kohdealueen hilasolusta 95% varmuudella. Tyyppileimikointiin tarvittavan tietomäärän ja algoritmidemon perusteella datafuusion, ajantasaistuksen ja haun toiminnallisille palveluille esitettiin kolmea eri vaihtoehtoa tyyppileimikointia varten. Vaihtoehtoina olivat algoritmissa käytettävien tietokantojen rajoittaminen, kaikkien hilasolujen prosessoiminen ja tallentaminen ennen algoritmia ja suoritusajan pidentäminen, joka edellyttäisi notifiointi-palvelun käyttämistä algoritmin päätyttyä. Uudeksi palveluksi esitettiin kahta hilasolua vertailevaa palvelua