Netzwerkkapazitäten

Zusammenfassung

Flow: Interaktives Spiel für Energie-Entdecker und -Entdeckerinnen (12-17). Lerne Nachhaltigkeit und Max-Flow.

Schlüsselbegriffe

Sprache: Java 11,
Software/Libraries: Raspbian, JavaFx, Pi4j
Hardware: Raspberry Pi 4, CH423 Io Expander, I2C Multiplexer, LEDs, Buttons
Dokumentation: Confluence / Jira, GitLab
Thema: Brettspiel, Lernspiel, Max-Flow
Allgemeiner Graph

Ausgangslage

Viele junge Menschen sind sich der Bedeutung des Klimawandels und erneuerbarer Energien bewusst, haben aber nur wenige Möglichkeiten, diese Themen auf spielerische und interaktive Weise zu erforschen.
Darüber hinaus wird das Max-Flow-Problem, eine Schlüsselherausforderung in der Energiewirtschaft, oft als zu komplex für Jugendliche angesehen.

Endprodukt

Das Endprodukt ist ein Singleplayer-Brettspiel namens Flow.
Das Spiel integriert analoge Komponenten (Knöpfe und LEDs) und einen Bildschirm, der als Eingabegerät und Informationsquelle dient.
Im Spiel leitet die Spielperson Strom von einer Energiequelle zu einer Senke und nutzt dabei haptische Komponenten, die unterschiedliche Mengen an Stromeinheiten repräsentieren.

Wie funktioniert die Spielidee?

Betrachten Sie ein Netzwerk von Häusern, die durch Stromleitungen verbunden sind, wobei jede Leitung eine bestimmte Menge an Strom pro Tag transportieren kann. Die Quelle ist der Windpark, wo der gesamte Strom erzeugt wird, und die Senke ist die Fabrik, wo der gesamte Strom verbraucht wird. Das Ziel ist es, so viel Strom wie möglich vom Windpark zur Fabrik zu senden, ohne eine Überlastung der Stromleitungen zu verursachen.

Hier ist der Schritt-für-Schritt-Prozess eines allgemeinen Maxflow-Problem:

1
Beginnen Sie damit, dass im Netzwerk kein Fluss vorhanden ist, d.h., noch kein Strom fliesst.
2
Finden Sie einen Pfad von der Quelle zur Senke, bei dem noch freie Kapazität vorhanden ist, d.h., einen Pfad, der noch mehr Strom aufnehmen kann. Dieser Pfad wird als "erweiterter Pfad" bezeichnet.
3
Senden Sie Strom entlang eines Pfades basierend auf der kleinsten Kapazität. Bei einer Kapazität von 100 und 50 Einheiten, senden Sie nur 50, dem Engpass entsprechend.
4
Wiederholen Sie die Schritte 2 und 3, bis es keine erweiterte Pfade mehr gibt, d.h., bis alle Pfade von der Quelle zur Senke vollständig genutzt sind.

Projektteam

bild_team
Name (v. L. n. R.)
Rolle Semester 1
Rolle Semester 2

Joshua Brehm
Qualitätsmanager (QM)
Developer (Dev)
Adrian Miller
Informationsmanager
Usability Manager (UM)
Maik Degen
Software Architekt (SA)
Informationsmanager (IM)
Tim Hofmann
Developer (Dev)
Software Architekt (SA)
Ron Gürber
Requirement-Engineer (RE)
Projektmanager (PM)
Shane Zulauf
Projektmanager (PM)
Qualitätsmanager (QM)
Logo_FHNW

Kunde FHNW

Prof. Dr. Andreas Vogt
Hochschule für Technik
Institut für Mathematik und Naturwissenschaften, Mathematik
Bahnhofstrasse 6
5210 Windisch
andreas.vogt@fhnw.ch
primeo_logo

Kunde Primeo

Wolfgang Szabò
Leiter Primeo Energie Kosmos
Weidenstrasse 6
4142 Münchenstein
primeo-Münchenstein
Besuche die Primeo AG Ausstellung in Münchenstein und erlebe diese einzigartige und fesselnde Erfahrung, die dich dazu ermutigt, dein Wissen über erneuerbare Energien und effiziente Energienutzung auszubauen.
Bist du bereit für das Flow-Abenteuer?