Data Science in der Energiewirtschaft

Die Steigerung der Nachhaltigkeit, eine höhere Verfügbarkeit der technischen Komponenten oder eine zielgerichtetere Kundenansprache: Bei der Erreichung dieser und vieler weiterer Ziele in der Energiewirtschaft gehören Daten zur Schlüsselkomponente. Seit über 10 Jahren unterstützen wir als Data Science Spezialisten Unternehmen der Energiebranche dabei, mit KI und Machine Learning ihren immer größer werdenden Datenbestand optimal für sich zu nutzen.

Eine Auswahl der Fragen, die wir in unseren Data-Science-Projekten im Energiesektor beantwortet haben:


Wie kann der Netzverlust beim Stromtransport vorhergesagt werden?


Kombination unterschiedlicher Analyseverfahren für die verlässliche Prognose des am nächsten Tag zu erwartenden Netzverlusts beim Transport erneuerbarer Energien. Schaffung einer besseren Planungsgrundlage für den kostengünstigeren Zukauf von Strom an der Strombörse.

Wie lässt sich die Strompreisentwicklung prognostizieren?


Durch die Ermittlung von Zusammenhängen zwischen historischen Strompreisentwicklungen und Nachrichtenmeldungen des Informationsdiensts Thomson Reuters. Dadurch lassen sich die Auswirkungen zukünftiger Meldungen auf den Strompreis vorhersagen.

Wie lässt sich der zu erwartende Strombedarf prognostizieren?


Die Energiewende bedingt die Anzahl dezentraler Erzeugungsanlagen - die Volatilität der eingespeisten Energie steigt. Die durch den Smart-Meter-Rollout zur Verfügung stehenden Daten sind die Basis um den zukünftigen Strombedarf mit Data Science prognostizieren zu können.

Wie lassen sich Wartungsprozesse bedarfsgerechter steuern?


Durch die Implementierung eines Predictive-Maintenance-Ansatzes. Die generierten Daten der vorhandenen Messtechnik geben Auskunft über den tatsächlichen Verschleiß und die Restnutzungsdauer von Bauteilen. So konnten insbesondere Wartungsmaßnahmen an extremen Standorten auf ein Minimum reduziert werden.

Wie können passendere Angebote für die Kunden entwickelt werden?


Verknüpfung aller relevanten Informationen über die Kunden, wie zum Beispiel ihrer historischen Verbrauchsdaten, um diese Erkenntnisse in die Gestaltung attraktiver individueller Angebote stecken zu können. So konnten auch die Kundenabwanderungen gesenkt werden.

Wie kann eine konsistente Daten-Pipeline aufgebaut werden?


Eine Vielzahl an Daten-Silos in verteilten IT-Systemen erhöht die Komplexität und reduziert die Menge der tatsächlich zur Verfügung stehenden Daten drastisch. Durch die Implementierung performanter ETL-Prozesse konnten die Daten-Silos aufgebrochen und der Grundstein für die Erschließung des vorhandenen Datenpotenzials geschaffen werden.

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