Energieversorgung und Big Data

Big Data: Paradigmenwechsel im Energiesektor

| Autor / Redakteur: Daniel Metzger / Redaktion IoT

Die Energieversorgung wird komplexer und bedarf daher ausgefeilterer Analysemethoden.
Die Energieversorgung wird komplexer und bedarf daher ausgefeilterer Analysemethoden. (Pixabay)

Die Energieversorgung wird – auch dank der Einspeisung von Elektrizität aus regenerativen Stromquellen – immer komplexer. Insbesondere die Verbrauchsermittlung bedarf zunehmend ausgefeilter Analysemethoden auf Basis von Big Data.

Während früher die Stromaufkommen einigermaßen stabilen Tages-, Wochen-, und Monatszyklen unterlagen, fluktuieren heute die Verbräuche stärker. Dies führt dazu, dass immer mehr Einflussgrößen in die Berechnung für die Stromproduktion oder den Zukauf ins Spiel kommen.

Regenerative Energiequellen stehen außerdem nur zeitweise zur Verfügung. Die Basisversorgung kommt noch klassisch über kalorische Kraftwerke oder über den Zukauf auf der Leipziger Strombörse. Außerdem spielt mittlerweile die dezentrale Stromgewinnung auf den Dächern von Betrieben und Privathäusern eine Rolle – Photovoltaik wurde staatlicherseits lange finanziell üppig gefördert, auch wenn die Förderung mittlerweile etwas zurückgegangen ist.

Wechselndes Stromaufkommen

Nun steht nicht zu jeder Uhrzeit dieselbe Strommenge zur Verfügung – auch wird im Tagesablauf Strom nicht gleichmäßig verbraucht. Mittags und abends erreicht beispielsweise der private Konsum seinen Höhepunkt. Der Energiebedarf im betrieblichen Umfeld lässt sich etwas stabiler voraussagen.

Deswegen bauen Energieversorger in zunehmendem Maße auf intelligente Systeme. Smart Metering, also die Verwendung intelligenter Stromzähler, setzt sich nach und nach in Privathäusern durch. Diese werden nicht – wie früher – ein- oder mehrere Male im Jahr abgelesen, sondern mehrmals in der Stunde abgerufen. Mit ihrer Hilfe könnten die Energieversorger besondere Tarife anbieten, die Endverbraucher dazu motivieren, energieintensive Aufgaben wie etwa Waschen und Trocknen von Wäsche in eine Zeit zu verlegen, in der Energie in hohem Maße bereitsteht.

Moderne IT-Infrastruktur notwendig

Um dies zu gewährleisten, ist aber eine besonders leistungsfähige IT-Infrastruktur notwendig. So müssen die Daten eines jeden Smart Meters erfasst werden. Daher muss die Plattform, die die Daten speichert und analysiert, flexibel und wirtschaftlich sein, um dem ständig wachsenden Volumen gerecht zu werden. Diese Daten werden zusammengefasst, denn ein Einzelwert ist bei der Erfassung eines Verbrauchstrends nicht relevant. Es ist wichtig, dass die Plattform Datensilos eliminieren kann, damit die Organisation ein vollständiges Bild von ihren Betriebs- und Kundendaten erhält. Schließlich wird auf Basis der gewonnenen Informationen ein Prognosemodell erstellt, aufgrund dessen die Kraftwerksplanung beziehungsweise die Planung der Stromaufkäufe besser durchgeführt werden kann.

Big Data verbessert Netzstabilität

Doch nicht nur die Berechnung der anfallenden Verbräuche und Stromlasten ist datenintensiv. Auch die Optimierung des Netzes erfordert eine leistungsfähige Big-Data-Architektur. Hier ist es von Bedeutung, dass sie sich den verändernden Maßstäben anpasst. Denn dass ein Netz sowohl bei Überlastung als auch bei zu wenig Stromaufkommen instabil wird, stellt die Betreiber vor einem schon seit Jahrzehnten bekannten Dilemma. Früher haben auch hier Prognosemodelle ausgeholfen. Großverbraucher, in den Alpen beispielsweise Skiliftbetreiber, mussten ihren Betrieb rechtzeitig vorher anmelden. Dies geschah teilweise manuell. Mit der Anbindung an eine Datenarchitektur können die Stabilität des Netzes und die Verfügbarkeit der erforderlichen Energie schneller und präziser dargestellt werden.

Zusammenspiel der Daten

Neben den operativen Daten arbeiten Energiekonzerne mit Abrechnungsdaten. Früher waren diese Datenkreise getrennt. Das erschwerte die unternehmensübergreifende Verarbeitung von Informationen und führte zu redundanten Strukturen. Sind diese Datenpools vereinigt, ergibt sich automatisch auch ein kostensparender Effekt, da nicht nur die Datenverarbeitung budgetschonender vonstattengehen kann, auch der mit dem Informationsmanagement betrauter Personenkreis kann effizienter zusammenarbeiten – auch hier wird überflüssige Mehrarbeit eingespart, was sich wiederum positiv auf das Betriebsergebnis auswirkt.

Der Einsatz von Connected-Data-Plattformen erleichtert den Versorgern und Netzbetreibern ihre Planung, die effiziente und nachhaltige Stromerzeugung sowie die Abrechnung erheblich. Mit dem Einsatz von IoT und Big Data findet besonders im Energiesektor derzeit ein Paradigmenwechsel statt.

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