{"id":2,"date":"2016-05-10T03:48:21","date_gmt":"2016-05-10T03:48:21","guid":{"rendered":"http:\/\/gridanalysis.de\/?page_id=2"},"modified":"2020-12-18T15:25:32","modified_gmt":"2020-12-18T15:25:32","slug":"sample-page","status":"publish","type":"page","link":"http:\/\/gridanalysis.de\/?page_id=2","title":{"rendered":"Partner"},"content":{"rendered":"<h5><strong>Deutsches Forschungszentrum f\u00fcr K\u00fcnstliche Intelligenz GmbH (DFKI)<\/strong><\/h5>\n<p><img loading=\"lazy\" class=\"alignnone  wp-image-138\" src=\"http:\/\/gridanalysis.de\/wp-content\/uploads\/2020\/09\/LogoDFKI.png\" alt=\"\" width=\"423\" height=\"85\" \/><\/p>\n<p>Die <a href=\"https:\/\/www.dfki.de\/web\/\">Deutsches Forschungszentrum f\u00fcr K\u00fcnstliche Intelligenz (DFKI) GmbH<\/a> ist in Deutschland die f\u00fchrende wirtschaftsnahe Forschungseinrichtung auf dem Gebiet innovativer Softwaretechnologien. In der internationalen Wissenschaftswelt z\u00e4hlt das DFKI zu den weltweit wichtigsten \u201eCenters of Excellence\u201c. 1988 gegr\u00fcndet hat sich das DFKI durch proaktive und bedarfsorientierte Projektarbeit national und international den Ruf eines kompetenten und zuverl\u00e4ssigen Partners f\u00fcr Innovationen in der Wirtschaft erworben. Mit seinem Deep Learning Competence Center besch\u00e4ftigt sich das DFKI mit einem neuen, aus dem Bereich neuronale Netze hervorgegangenen Ansatzes des maschinellen Lernens. Dort wurden auf Basis neuronaler Netze beispielsweise Prognoseverfahren entwickelt und neue Ans\u00e4tze zur Vorhersage von Lastg\u00e4ngen in Privathaushalten und Echtzeit-Bilderkennungssysteme f\u00fcr den Multimedia Bereich erstellt.<\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-inline-spoilers-block\"><div class=\"spoiler-wrap\"><div class=\"spoiler-head collapsed\" title=\"Expand\">Teilvorhaben Deutsches Forschungszentrum f\u00fcr K\u00fcnstliche Intelligenz GmbH &#8211; Kurzbeschreibung<\/div><div class=\"spoiler-body\" style=\"display:none\">Ziele des Forschungsvorhabens GridAnalysis sind die Entwicklung neuer Modelle und Methoden zur quasistation\u00e4ren und zeitreihenbasierten Simulation von Stromverteilnetzen in Kombination klassischer Netzberechnung mit Verfahren des maschinellen Lernens. Es wird ein Leitfaden, der einen (teil)automatisierten Betrieb von Stromverteilnetzen auch mit der M\u00f6glichkeit einer Topologie\u00e4nderung bei Sicherstellung einer hohen Versorgungsqualit\u00e4t unter Wahrung der Selektivit\u00e4t des Netzschutzkonzeptes erm\u00f6glicht, erarbeitet. Ziel des Teilvorhabens KISA ist in Zusammenarbeit mit den Projektpartnern (a) die Konzeption und Entwicklung KI-basierter Verfahren zur Systemanalyse von Stromverteilnetzen im l\u00e4ndlichen, vorst\u00e4dtischen und st\u00e4dtischen Bereich im Normal- und Kurzschlussbetrieb und (b) die Konzeption und Entwicklung eines Assistenzsystems f\u00fcr nichtlineare Systeme, das einen Anwender in seiner Entscheidungsfindung unterst\u00fctzt und ihm bei Bedarf die von der KI-basierten Netzsimulation ermittelten Ergebnisse und Bewertungen verst\u00e4ndlich und nachvollziehbar visualisiert, um so seine Akzeptanz in die KI-basierte Systemanalyse zu erh\u00f6hen.<\/div><noscript><div class=\"spoiler-body\">Ziele des Forschungsvorhabens GridAnalysis sind die Entwicklung neuer Modelle und Methoden zur quasistation\u00e4ren und zeitreihenbasierten Simulation von Stromverteilnetzen in Kombination klassischer Netzberechnung mit Verfahren des maschinellen Lernens. Es wird ein Leitfaden, der einen (teil)automatisierten Betrieb von Stromverteilnetzen auch mit der M\u00f6glichkeit einer Topologie\u00e4nderung bei Sicherstellung einer hohen Versorgungsqualit\u00e4t unter Wahrung der Selektivit\u00e4t des Netzschutzkonzeptes erm\u00f6glicht, erarbeitet. Ziel des Teilvorhabens KISA ist in Zusammenarbeit mit den Projektpartnern (a) die Konzeption und Entwicklung KI-basierter Verfahren zur Systemanalyse von Stromverteilnetzen im l\u00e4ndlichen, vorst\u00e4dtischen und st\u00e4dtischen Bereich im Normal- und Kurzschlussbetrieb und (b) die Konzeption und Entwicklung eines Assistenzsystems f\u00fcr nichtlineare Systeme, das einen Anwender in seiner Entscheidungsfindung unterst\u00fctzt und ihm bei Bedarf die von der KI-basierten Netzsimulation ermittelten Ergebnisse und Bewertungen verst\u00e4ndlich und nachvollziehbar visualisiert, um so seine Akzeptanz in die KI-basierte Systemanalyse zu erh\u00f6hen.<\/div><\/noscript><\/div><\/div>\n\n\n<hr \/>\n<h5><strong>Power Engineering Saar (PowerEngS)<\/strong><\/h5>\n<p><img loading=\"lazy\" class=\"alignnone  wp-image-32\" src=\"http:\/\/gridanalysis.de\/wp-content\/uploads\/2020\/06\/PowerEngs-300x214.png\" alt=\"\" width=\"202\" height=\"144\" srcset=\"http:\/\/gridanalysis.de\/wp-content\/uploads\/2020\/06\/PowerEngs-300x214.png 300w, http:\/\/gridanalysis.de\/wp-content\/uploads\/2020\/06\/PowerEngs-120x85.png 120w, http:\/\/gridanalysis.de\/wp-content\/uploads\/2020\/06\/PowerEngs.png 394w\" sizes=\"(max-width: 202px) 100vw, 202px\" \/><\/p>\n<p>Das <a href=\"http:\/\/www.powerengs.de\/\">Institut f\u00fcr Elektrische Energiesysteme<\/a> besch\u00e4ftigt sich in Forschung und Lehre mit den Arbeitsgebieten der Elektrischen Energieversorgung, Netzsimulationstechnik, Netzschutztechnik und Netzschutzalgorithmen, Leistungselektronik und Elektrischen Antriebstechnik sowie der Hochspannungstechnik. Dar\u00fcber hinaus arbeitet das Institut in Projekten mit Partnern aus Energiewirtschaft und Industrie zusammen. Schwerpunkt der Forschungsaktivit\u00e4ten sind Fragen der Netzintegration dezentraler Erzeugungsanlagen und elektrochemischer Energiespeicher insbesondere in Nieder- und Mittelspannungsnetzen sowie die Entwicklung von geeigneten Konzepten zum Umbau der Netze hinsichtlich der zu erwartenden Anforderungen im Sinne von Smart Grids. Als Referenzprojekte, in denen das Institut als Konsortialpartner oder Unterauftragnehmer mitgearbeitet hat oder noch mitarbeitet, sind:<\/p>\n<ul>\n<li>Netzregelung durch Energiespeicher im Niederspannungsnetz, gef\u00f6rdert vom BMBF, Abschlussbericht 2012<\/li>\n<li>Lithium-Elektrizit\u00e4ts-Speicher-System <em>LESSY<\/em>, gef\u00f6rdert vom BMBF<\/li>\n<li>Lithium-Ionen-Batterie unterst\u00fctztes Elektroenergieversorgungsnetz zur Optimierung der Endkundenversorgung und der netzphysikalischen Einbindung dezentraler Energieerzeuger \u2013 <em>LionGrid<\/em>, gef\u00f6rdert vom BMWi<\/li>\n<li>Schutzsysteme f\u00fcr die Verteilungsnetze der Zukunft \u2013 <em>ProFuDiS<\/em>, gef\u00f6rdert vom BMWi, Abschlussbericht 2016<\/li>\n<li>Designetz: Baukasten f\u00fcr die Energiewende \u2013 von Einzell\u00f6sungen zum effizienten System der Zukunft, gef\u00f6rdert vom BMWi, Laufzeit bis 12.2020<\/li>\n<\/ul>\n<p>Das Institut f\u00fcr Elektrische Energiesysteme bringt in das Gesamtvorhaben seine Kompetenzen bzgl. der Modelle, Methoden und Verfahren der Berechnung elektrischer Netze sowie der Schutztechnik und der damit einhergehenden Modelle, Methoden und Verfahren aus Sicht der Netzphysik ein.\u00a0 Dar\u00fcber hinaus verf\u00fcgt das Institut \u00fcber Kompetenzen im Bereich der Entwicklung von Softwarel\u00f6sungen f\u00fcr die Berechnung elektrischer Netze und der darin eingesetzten Betriebsmittel wie z.B. Netzschutzsysteme.<\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-inline-spoilers-block\"><div class=\"spoiler-wrap\"><div class=\"spoiler-head collapsed\" title=\"Expand\">Teilvorhaben Hochschule f\u00fcr Technik und Wirtschaft des Saarlandes &#8211; Kurzbeschreibung<\/div><div class=\"spoiler-body\" style=\"display:none\">Ziele des Forschungsvorhabens GridAnalysis sind die Entwicklung neuer Modelle und Methoden zur quasistation\u00e4ren und zeitreihenbasierten Simulation von Stromverteilnetzen in Kombination klassischer Netzberechnung mit Verfahren des maschinellen Lernens. Es wird ein Leitfaden, der einen (teil)automatisierten Betrieb von Stromverteilnetzen auch mit der M\u00f6glichkeit einer Topologie\u00e4nderung bei Sicherstellung einer hohen Versorgungsqualit\u00e4t unter Wahrung der Selektivit\u00e4t des Netzschutzkonzeptes erm\u00f6glicht, erarbeitet. Das vorliegende Teilvorhaben thematisiert die Fragestellung einer automatisierten Netzzustandsanalyse und -diagnose sowie der Erstellung netzdienlicher Handlungsempfehlungen in Stromverteilnetzen mittels Verfahren der K\u00fcnstlichen Inteligenz und unter Ber\u00fccksichtigung von netzphysikalischen und mathematischen Verfahren. Ziel des Teilvorhabens ist es, Konzepte sowie erste L\u00f6sungsans\u00e4tze f\u00fcr eine KI-basierte Netzsimulation in Stromverteilnetzen unter Verwendung maschineller Lernverfahren zu konzipieren, geeignete Verfahren zu identifizieren und zu entwickeln sowie in eine KI-basierte Netzsimulation zu implementieren und in f\u00fcr Hoch-, Mittel- und Niederspannungsnetze typischen Referenznetzen mit wissenschaftlichen Methoden zu untersuchen. Es werden die in einem Netzberechnungssystem verf\u00fcgbaren generischen Modelle der Netzschutztechnik um die Funktionalit\u00e4t einer automatisierten Adaption und einer Anbindung an externe Systeme mit IKT-L\u00f6sungen erweitert. Dar\u00fcber hinaus erfolgen ein Entwurf und eine Entwicklung eines Verfahrens zur automatisierten Netzschutzanalyse in der KI-basierten Netzsimulation.<\/div><noscript><div class=\"spoiler-body\">Ziele des Forschungsvorhabens GridAnalysis sind die Entwicklung neuer Modelle und Methoden zur quasistation\u00e4ren und zeitreihenbasierten Simulation von Stromverteilnetzen in Kombination klassischer Netzberechnung mit Verfahren des maschinellen Lernens. Es wird ein Leitfaden, der einen (teil)automatisierten Betrieb von Stromverteilnetzen auch mit der M\u00f6glichkeit einer Topologie\u00e4nderung bei Sicherstellung einer hohen Versorgungsqualit\u00e4t unter Wahrung der Selektivit\u00e4t des Netzschutzkonzeptes erm\u00f6glicht, erarbeitet. Das vorliegende Teilvorhaben thematisiert die Fragestellung einer automatisierten Netzzustandsanalyse und -diagnose sowie der Erstellung netzdienlicher Handlungsempfehlungen in Stromverteilnetzen mittels Verfahren der K\u00fcnstlichen Inteligenz und unter Ber\u00fccksichtigung von netzphysikalischen und mathematischen Verfahren. Ziel des Teilvorhabens ist es, Konzepte sowie erste L\u00f6sungsans\u00e4tze f\u00fcr eine KI-basierte Netzsimulation in Stromverteilnetzen unter Verwendung maschineller Lernverfahren zu konzipieren, geeignete Verfahren zu identifizieren und zu entwickeln sowie in eine KI-basierte Netzsimulation zu implementieren und in f\u00fcr Hoch-, Mittel- und Niederspannungsnetze typischen Referenznetzen mit wissenschaftlichen Methoden zu untersuchen. Es werden die in einem Netzberechnungssystem verf\u00fcgbaren generischen Modelle der Netzschutztechnik um die Funktionalit\u00e4t einer automatisierten Adaption und einer Anbindung an externe Systeme mit IKT-L\u00f6sungen erweitert. Dar\u00fcber hinaus erfolgen ein Entwurf und eine Entwicklung eines Verfahrens zur automatisierten Netzschutzanalyse in der KI-basierten Netzsimulation.<\/div><\/noscript><\/div><\/div>\n\n\n<hr \/>\n<h5><strong>Stadtwerke Saarlouis GmbH<\/strong><\/h5>\n<p><img loading=\"lazy\" class=\"alignnone  wp-image-93\" src=\"http:\/\/gridanalysis.de\/wp-content\/uploads\/2020\/06\/swsls-logo@2x-300x85.png\" alt=\"\" width=\"314\" height=\"89\" srcset=\"http:\/\/gridanalysis.de\/wp-content\/uploads\/2020\/06\/swsls-logo@2x-300x85.png 300w, http:\/\/gridanalysis.de\/wp-content\/uploads\/2020\/06\/swsls-logo@2x.png 508w\" sizes=\"(max-width: 314px) 100vw, 314px\" \/><\/p>\n<p>Die <a href=\"https:\/\/www.swsls.de\/\">Stadtwerke Saarlouis<\/a> sind seit 1989 eine GmbH und besch\u00e4ftigen derzeit etwa 90 Mitarbeiter. Sie versorgen die aus 8 Stadtteilen bestehende Kreisstadt Saarlouis mit ihren ca. 38.000 Einwohnern mit Strom (Mittel- und Niederspannung), Erdgas, Trinkwasser und Telekommunikationsl\u00f6sungen. Anteilseigner sind die Stadt Saarlouis (51 %) und die energis GmbH (49 %). Im Stadtteil Saarlouis-Steinrausch sind sie zudem \u00fcber die fws Fernw\u00e4rme Saarlouis-Steinrausch GmbH &amp; Co. KG an der Fernw\u00e4rmeversorgung beteiligt. Neben dem Kerngesch\u00e4ft besitzen die Stadtwerke Saarlouis Fachexpertise in der Durchf\u00fchrung und Abwicklung von Forschungsprojekten, unter anderem durch PeerEnergyCloud (Stromhandelsplattform), PolyEnergyNet (\u201eHolone\u201c, resiliente Ortsnetze), Designetz (Netzautomatisierung, realer Demonstrator) und charge4C (Elektromobilit\u00e4t). Aufgrund der Erfahrung im Betrieb von Gas-, Wasser-, Elektrizit\u00e4ts-, und Glasfasernetzen sowie dem Betrieb von Ladeinfrastruktur k\u00f6nnen L\u00f6sungsans\u00e4tze im Kontext der Energiewende sparten\u00fcbergreifend und gesamtheitlich betrachtet werden.<\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-inline-spoilers-block\"><div class=\"spoiler-wrap\"><div class=\"spoiler-head collapsed\" title=\"Expand\">Teilvorhaben Stadtwerke Saarlouis GmbH &#8211; Kurzbeschreibung<\/div><div class=\"spoiler-body\" style=\"display:none\">Ziele des Forschungsvorhabens GridAnalysis sind die Entwicklung neuer Modelle und Methoden zur quasistation\u00e4ren und zeitreihenbasierten Simulation von Stromverteilnetzen in Kombination klassischer Netzberechnung mit Verfahren des maschinellen Lernens. Es wird ein Leitfaden erarbeitet, der einen (teil)automatisierten Betrieb von Stromverteilnetzen auch mit der M\u00f6glichkeit einer Topologie\u00e4nderung bei Sicherstellung einer hohen Versorgungsqualit\u00e4t unter Wahrung der Selektivit\u00e4t des Netzschutzkonzeptes erm\u00f6glicht. Ziel des Teilvorhabens der Stadtwerke Saarlouis ist die Erforschung, Entwicklung und Erprobung neuartiger Netzf\u00fchrungsstrategien, die auch zuk\u00fcnftig eine sichere, effiziente und preiswerte Energieversorgung in den unteren Spannungsebenen (NS\/MS) erm\u00f6glichen. Der Fokus liegt auf der prototypischen Entwicklung und Erprobung eines KI-unterst\u00fctzten Netzbetriebs zur automatisierten Netzzustandsanalyse und -diagnose sowie dem damit verbundenen Einsatz von Flexibilit\u00e4tspotenzialen und Topologie\u00e4nderungen im Feldtest. Hierzu wird sowohl Sensorik und Aktorik in die Netze eingebracht und in die entsprechenden Systeme integriert. Besonderes Augenmerk wird auf bestehende und zuk\u00fcnftig teils automatisiert zu adaptierende Netzschutzkonzepte gelegt. Dar\u00fcber hinaus werden verschiedene Untersuchungen in den bis dato nicht gemonitorten Niederspannungsnetzen, beispielsweise Asymmetrien und Betriebsmittelbelastungen, durchgef\u00fchrt, ausgewertet und Handlungsma\u00dfnahmen f\u00fcr Netzbetreiber abgeleitet.<\/div><noscript><div class=\"spoiler-body\">Ziele des Forschungsvorhabens GridAnalysis sind die Entwicklung neuer Modelle und Methoden zur quasistation\u00e4ren und zeitreihenbasierten Simulation von Stromverteilnetzen in Kombination klassischer Netzberechnung mit Verfahren des maschinellen Lernens. Es wird ein Leitfaden erarbeitet, der einen (teil)automatisierten Betrieb von Stromverteilnetzen auch mit der M\u00f6glichkeit einer Topologie\u00e4nderung bei Sicherstellung einer hohen Versorgungsqualit\u00e4t unter Wahrung der Selektivit\u00e4t des Netzschutzkonzeptes erm\u00f6glicht. Ziel des Teilvorhabens der Stadtwerke Saarlouis ist die Erforschung, Entwicklung und Erprobung neuartiger Netzf\u00fchrungsstrategien, die auch zuk\u00fcnftig eine sichere, effiziente und preiswerte Energieversorgung in den unteren Spannungsebenen (NS\/MS) erm\u00f6glichen. Der Fokus liegt auf der prototypischen Entwicklung und Erprobung eines KI-unterst\u00fctzten Netzbetriebs zur automatisierten Netzzustandsanalyse und -diagnose sowie dem damit verbundenen Einsatz von Flexibilit\u00e4tspotenzialen und Topologie\u00e4nderungen im Feldtest. Hierzu wird sowohl Sensorik und Aktorik in die Netze eingebracht und in die entsprechenden Systeme integriert. Besonderes Augenmerk wird auf bestehende und zuk\u00fcnftig teils automatisiert zu adaptierende Netzschutzkonzepte gelegt. Dar\u00fcber hinaus werden verschiedene Untersuchungen in den bis dato nicht gemonitorten Niederspannungsnetzen, beispielsweise Asymmetrien und Betriebsmittelbelastungen, durchgef\u00fchrt, ausgewertet und Handlungsma\u00dfnahmen f\u00fcr Netzbetreiber abgeleitet.<\/div><\/noscript><\/div><\/div>\n\n\n<hr \/>\n<h5><strong>VSE Verteilnetz GmbH<\/strong><\/h5>\n<p><img loading=\"lazy\" class=\"alignnone  wp-image-42\" src=\"http:\/\/gridanalysis.de\/wp-content\/uploads\/2020\/06\/VSE-Verteilnetz_4c_2D-e1592377616644-300x148.png\" alt=\"\" width=\"261\" height=\"129\" srcset=\"http:\/\/gridanalysis.de\/wp-content\/uploads\/2020\/06\/VSE-Verteilnetz_4c_2D-e1592377616644-300x148.png 300w, http:\/\/gridanalysis.de\/wp-content\/uploads\/2020\/06\/VSE-Verteilnetz_4c_2D-e1592377616644.png 698w\" sizes=\"(max-width: 261px) 100vw, 261px\" \/><\/p>\n<p>Die <a href=\"https:\/\/www.vse-verteilnetz.de\/unser-stromnetz\/startseite.html\">VSE Verteilnetz GmbH<\/a> wurde zum 1. Juli 2007 gem\u00e4\u00df den Entflechtungsvorschriften des Energiewirtschaftsgesetzes gegr\u00fcndet und ist eine 100%ige Tochter der VSE AG. Sie ist verantwortlich f\u00fcr den Betrieb der regionalen 110-kV- und 35-kV-Stromnetze mit einer Stromkreisl\u00e4nge von rund 1.000 km sowie 55 Umspannanlagen. Das Netz wird von gro\u00dfen Industriekunden, Betreibern von Erzeugungsanlagen, weiterverteilender Regionalversorger sowie Stadt- und Gemeindewerken genutzt und versorgt einen Gro\u00dfteil der saarl\u00e4ndischen Region mit elektrischer Energie.<br \/>Der Netzservice der VSE Verteilnetz GmbH erbringt s\u00e4mtliche f\u00fcr den Betrieb von Stromversorgungs- und Telekommunikationsnetzen erforderlichen Dienstleistungen wie Netzf\u00fchrung, Netzbau, Instandhaltung, Dokumentation, Vermessung sowie Verwaltung von Leitungsrechten und Vertr\u00e4gen. Diese Dienstleistungen werden auch f\u00fcr andere Netzbetreiber erbracht.<\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-inline-spoilers-block\"><div class=\"spoiler-wrap\"><div class=\"spoiler-head collapsed\" title=\"Expand\">Teilvorhaben VSE Verteilnetz GmbH &#8211; Kurzbeschreibung<\/div><div class=\"spoiler-body\" style=\"display:none\">Ziele des Forschungsvorhabens GridAnalysis sind die Entwicklung neuer Modelle und Methoden zur quasi-station\u00e4ren und zeitreihenbasierten Simulation von Stromverteilnetzen in Kombination klassischer Netzberechnung mit Verfahren des maschinellen Lernens. 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