Intelligente Data Analytics in der Energiebranche
Die Menge der in der Energiewirtschaft generierten Daten steigt rasant an. Die ermittelten Rohdaten können sowohl sach- als auch kundenbezogen sein. Richtig aufbereitet und analysiert, bieten die Rohdaten Energieunternehmen das Potenzial von Effizienzsteigerungen und Einsparungsmöglichkeiten sowie zur Steigerung der Kundenbindung. Der Prozess der Datenanalyse von Rohdaten heißt Data Analytics. Er wird durch Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen unterstützt.
Inhalt
Wie Data Analytics in der Energiebranche ablaufen und wie Energieunternehmen davon profitieren, erfahren Sie in diesem Beitrag.
Wie funktioniert die intelligente Datenanalyse?
Heutzutage lässt sich alles, was einen digitalen Fußabdruck hinterlässt, speichern und weiterverarbeiten. Die Datenmengen, die Unternehmen zu verarbeiten haben, sind mittlerweile so groß, dass sie von Menschenhand nicht mehr zu bewältigen sind. Intelligente Unterstützung muss her. Sie kommt in der Gestalt zweier bedeutender Zukunftstechnologien: Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML).
Künstliche Intelligenz ist ein Teilgebiet der Informatik. Sie soll Maschinen mit Fähigkeiten ausstatten, die intelligentem (menschlichem Verhalten) ähneln. Als Grundlage dafür gilt die zweite Zukunftstechnologie, das Maschinelle Lernen. Beim ML sollen Algorithmen oder Maschinen durch Wiederholung Aufgaben lernen und verbessern und das Gelernte auf neue Szenarien anwenden.
KI und ML sind im Prinzip nichts anderes als hoch technologisierte Mathematik. Funktioniert klassische Mathematik noch nach den drei Schritten Eingabe, Verarbeitung und Ausgabe, fügen KI und ML noch die Komponenten Verständnis, Handeln und überwachtes Lernen hinzu.
Im Rahmen der Data Analytics werden Rohdatensätze in einen Algorithmus eingespeist. Mithilfe von KI und ML „lernt“ dieser aus den Datensätzen, erkennt Muster und kann präzise Vorhersagen treffen.
Effiziente Energieerzeugung mit Data Analytics
Bei der Energieerzeugung sind Maschinen und Maschinenteile involviert, die sich bewegen oder rotieren. Das beste Beispiel sind hier wohl Windräder. Was sich bewegt, nutzt sich ab und muss früher oder später gewartet werden.
Geeignete Messinstrumente wie Sensoren generieren Daten sich bewegender Teile. Anschließend werden aufgrund von Datenanalyse Verschleißprofile für die jeweiligen Anlagen erstellt. Auf Basis dieser Profile können Unregelmäßigkeiten identifiziert und entsprechende Gegenmaßnahmen eingeleitet werden, wenn es sich um einen Defekt handelt. Auf diese Weise tragen Data und Predictive Analytics dazu bei, Defekte und Ausfälle zu vermeiden oder schnellstmöglich zu beheben.
Dieses datengestützte Wartungsverfahren ersetzt festgeschriebene Wartungszyklen, bei denen alle Anlagen einmal überprüft werden. Auch solche, die noch einwandfrei funktionieren. Besonders bei abgelegenen Standorten wie Offshore-Windparks sind solche Wartungen kostenintensiv, sodass sich durch gezielte Wartungen erhebliche Einsparungspotenziale realisieren lassen.
Mehr Kundenbindung durch Data Analytics
Zudem können Datenanalysen im Rahmen der Einführung von Smart Metern den Energieunternehmen neue Erkenntnisse über die Energieverbräuche der Kunden liefern, die diese dazu nutzen können, um weitere Energieeffizienzmaßnahmen abzuleiten. Sie kennen die Bedürfnisse und Anforderungen ihrer Kunden genau und können danach handeln.
Ausgleich volatiler Einspeisung durch den Netzbetreiber
Durch die Energiewende wandelt sich die Landschaft der Energieerzeuger im Stromnetz: wenige große zentrale Kraftwerke weichen vielen kleinen dezentralen Anlagen, die nachhaltigen Strom aus Wind- und Sonnenenergie produzieren. Dieser ist allerdings aufgrund seiner Wetterabhängigkeit volatil (unstetig) in der Produktion. Daher kommt dem Netzbetreiber eine entscheidende Rolle zu, denn er muss Angebot und Nachfrage nach Energie ausgleichen, damit seinen Kunden zu jeder Zeit ausreichend Energie zur Verfügung steht.
Um dieser Aufgabe nachkommen zu können, müssen die Netzbetreiber in der Lage sein, Informationen über den aktuellen Bedarf zu generieren und die eingespeisten Kapazitäten im Stromnetz managen zu können.
Datengenerierende Sensoren
Bisher sind Übertragungsnetze, also Netze, die den Strom über weite Strecken leiten, deutlich besser mit Sensoren ausgestattet, als Verteilernetze, die die einzelnen Haushalte versorgen. Im Zuge der Einführung von Smart Metern und Smart Grids wird sich auch im Verteilnetz die Anzahl an Sensoren erhöhen. Die so auch im Verteilnetz generierten Daten können durch Data Analytics die Steuerungsmöglichkeiten der Netzbetreiber verbessern und die Netzstabilität gewährleisten.
Verfügbare Daten effizient nutzen
Um die Potenziale, die sich aus der Analyse der generierten Datenmassen ergeben, effektiv nutzen zu können, müssen Energieversorgungsunternehmen (EVUs) und Netzbetreiber interne Maßnahmen treffen. Die zunehmende Komplexität der Daten führt oft dazu, dass diese mit bestehenden IT-Systemen nur sehr langsam oder im schlimmsten Fall gar nicht verarbeitet und ausgewertet werden können. Mithilfe von moderner Datenbanktechnologie und geeigneten Tools sind Datenanalysen hingegen in Sekundenbruchteilen oder sogar in Echtzeit möglich.
Energieversorgungsunternehmen und Netzbetreiber sollten also eine Digitalisierungsstrategie entwickeln, mit der sie ihre IT-Systeme fit machen für die Analyse großer Mengen komplexer Daten, die im Rahmen der Energieproduktion und -versorgung generiert werden. Nur so können sie die Effizienz- und Einsparungspotenziale, die sich ihnen bieten, erschließen und mit den neuen Anforderungen Schritt halten, die der Energiewandel an sie stellt.
Fazit
Im Rahmen der Digitalisierung steigt auch in der Energiewirtschaft die Zahl der generierten Daten rasant an. Um aus diesen einen Nutzen zu ziehen und um die Netzstabilität des Stromnetzes der Zukunft aufrecht zu erhalten, müssen EVUs und Netzbetreiber ihre IT-Systeme um leistungsfähige Erweiterungen und Tools zur Datenanalyse ergänzen. Dann können sie Daten beispielsweise dazu nutzen, um Wartungsbedarfe der produzierenden Anlagen festzustellen, oder um die Verbrauchsgewohnheiten der Kunden zu analysieren und daraus den Ausgleich von Angebot und Nachfrage steuern zu können. Werden die Verteilernetze in Zukunft noch mehr mit datengenerierenden Sensoren ausgestattet, werden diese die EVUs dabei unterstützen, das Smart Grid der Zukunft zu managen und für seine Stabilität zu garantieren.
Haben Sie Fragen zum Thema Daten-Analyse in der Energiebranche oder benötigen Sie Unterstützung bei der Umsetzung eines Ihrer Digitalisierungsprojekte? Melden Sie sich gerne bei uns. Wir beraten Sie in einem unverbindlichen Gespräch.
FAQ
Wie funktioniert die intelligente Datenanalyse?
Für die intelligente Datenanalyse stehen 2 Zukunftstechnologien zur Verfügung. Die künstliche Intelligenz (KI) und das maschinelle Lernen (ML). Im Rahmen der Data Analytics werden Rohdatensätze in einen Algorithmus eingespeist und mithilfe von KI und ML Muster erkannt und Vorhersagen getroffen.
Kann mit Data Analytics die Energieerzeugung effizienter gestaltet werden?
Durch den Einsatz von Sensoren und den daraus resultierenden Daten können Maschinen und Maschinenteile besser überwacht werden. Unregelmäßigkeiten können schneller identifiziert werden und entsprechende Gegenmaßnahmen schnell eingeleitet werden.
Wie können verfügbare Daten effizient genutzt werden?
Um die gewonnenen Daten richtig nutzen zu können müssen Unternehmen auf moderne Datenbanktechnologien und geeignete Tools verwenden. Nur so können sie die Effizienz- und Einsparungspotentiale, die sich ihnen bieten, erschließen.
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