Datenanalyse für die Energiebranche

Der Motor der Wirtschaft

Data Science in der Energiebranche

Ohne Energie und Unternehmen, die uns mit ihr versorgen, würde die Welt still stehen. In einem Zeitalter, in dem nahezu alles elektronisch funktioniert und niemand mehr auf den Luxus einer beheizten Wohnung im Winter oder eines vollgetankten Autos verzichten will, gewinnt die Energiebranche zunehmend an Bedeutung.

Sie befindet sich jedoch auch in einem stetigen Wandel und muss sich immer neuen Anforderungen stellen.

Gesetzliche Vorgaben und Reformen wie die EEG-Novelle 2014 verlangen immer wieder Flexibilität und Umdenken von den Energieversorgern.

 

Big Data in der Energiebranche

Herausforderungen

Veränderte Nachfrage

Weltweit steigender Strombedarf und zunehmender Anteil erneuerbarer Energien im Zuge der Energiewende.

Preiskampf

Konkurrenz durch Billigstromanbieter und die hohe Informationsverfügbarkeit für die Verbraucher durch Vergleichsportale verursachen einen Preiskampf unter den Energieversorgern.

Regulierungen

Nationale und europaweite Regulierungen schränken die Handlungsfreiheit der Unternehmen ein.

Informationsbedarf

Um all den Ansprüchen vor dem Hintergrund eines stetig wachsenden globalen Markts gerecht zu werden, bedarf es effektiver Methoden und einer adäquaten (informations-) technologischen Unterstützung.

Marktanforderungen

Forderung nach hoher Zuverlässigkeit der Versorgung und geringerer Umweltbelastung.               

Kundenabwanderung

Schwierige Kundenbindung durch Vielzahl von Anbietern als Resultat der Liberalisierung der Energiemärkte.

 

Die Energie der Zukunft ist nicht grün, sie ist auch intelligent. In Zukunft werden intelligente Stromnetze und Endgeräte miteinander kommunizieren und so ein gewaltiges Energiesparpotenzial zu Tage fördern.

Dr. Jochen Köckler | Deutsche Messe AG

 

Energie und Big Data

Intelligentes Stromnetz

Im Zuge einer intelligenten Energieverbrauchssteuerung (Smart Grid) soll eine zunehmende Ausrüstung der Haushalte mit Smart Metern erfolgen. Da diese kontinuierlich mit den Energieversorgern vernetzt sein werden, können wertvolle Informationen über Kunden und deren Energieverbrauch gewonnen werden.

Bedarfsprognose

Aus strukturierten und unstrukturierten Daten können der zukünftige Verbrauch und Stresszustände im Netz vorhergesagt werden - zuverlässig und genau. So lassen sich Überproduktionen und Engpässe in der Energieversorgung vermeiden und Preise besser kalkulieren.

 

Kundenportfolios

Erkenntnisse über den individuellen Energiebedarf und das Nutzungsverhalten der Verbraucher sind hilfreich, um Angebot und Nachfrage besser aufeinander abstimmen zu können. Außerdem ist auf diese Weise eine gezieltere Kundenansprache möglich, womit die Kundenbindung optimiert werden kann.

Predictive Maintenance

Aus den vorhandenen Daten Muster erkennen und Ausfälle reduzieren um die Produktivität von Anlagen zur Energieerzeugung zu steigern. So können unnötige Inspektionen vermieden, Gefahren frühzeitig erkannt und Netzstörungen schneller beseitigt oder sogar verhindert werden.

Predictive Analytics

Künftige Entwicklungen verschiedener Einflussfaktoren (z.B. Wetter) können prognostiziert, veranschaulicht und in der Bedarfsplanung berücksichtigt werden. So lassen sich Produktion und Preisbildung präziser steuern.

Case Study: Präzise Prognosemodelle zum Ausgleich von Netzverlusten für 50Hertz

Der Übertragungsnetzbetreiber 50Hertz sorgt dafür, dass im Norden und Osten Deutsch-lands der Strom dorthin gelangt, wo er gebraucht wird: beim Kunden. Doch während der Strom transportiert wird, entstehen physikalisch bedingte Verluste. Diese Netzverluste müssen durch den Ankauf der prognostizierten Verlustmenge über eine Strombörse kompensiert werden. Damit der Auftraggeber genau weiß, welche Strommenge er aufgrund der Netzverluste kompensieren muss, sind präzise Prognosen unabdingbar - eoda erstellt mithilfe von Data Mining verlässliche Prognosemodelle für 50Hertz.

Case Study: Prognose von Netzverlusten

 

Case Study: Text Mining zur Strompreisprognose

Um Effizienzpotentiale zu heben und neue Geschäftsfelder zu erschließen setzt der Energieanbieter verstärkt auf Data Mining und Predictive Analytics. Möglichst zahlreiche und vielfältige Daten sollen analysiert werden, um die Entscheidungen im Unternehmen zielgerichtet und belastbar zu unterstützten. Konkret werden beispielsweise für den Stromhandel minutenaktuell die Meldungen der Nachrichtenagentur Reuters erfasst und einzelne Nachrichten auf ihre Relevanz für die Entwicklung der Energiepreise untersucht.

Case Study Strompreisprognose

 

 

Wir unterstützen Sie

Wir von eoda können helfen, Ihr Big Data Aufkommen in verlässliche Erkenntnisse und konkrete Lösungen umzuwandeln, damit Sie den größtmöglichen Vorteil daraus ziehen können.

Wir beraten Sie gerne über Predictive Analytics, Data Mining und Optimierungsverfahren, damit Sie eine klare Grundlage für Ihr Supply Chain Management haben, Ihre betrieblichen Systeme weniger komplex gestalten und allgemeine Prozesse effizienter planen und optimieren können.

Durch das Einsetzen unseres breiten analytischen Methodensets, das sich Ihren Anforderungen individuell anpassen lässt und für Sie einen echten Mehrwert liefert, können wir Sie optimal unterstützen.

In unseren bewährten Trainings unter anderem zur leistungsfähigen Programmiersprache R teilen wir unser Wissen gerne mit Ihnen, um Sie in die Lage zu versetzen, Big Data selbst in Smart Data zu verwandeln. Informieren Sie sich jetzt über die eoda R-Akademie.

Unsere Kunden

Sprechen Sie uns an - wir beraten Sie gerne

Telefonisch unter +49 561 202724-40 oder nutzen Sie unser Kontaktformular:

Was ist die Summe aus 8 und 4?
eoda GmbH | Universitätsplatz 12 | 34127 Kassel | +49 561 202724-40 | info@eoda.de
© eoda 2017 Datenschutz und Impressum