Die Energiewende korrigiert die fehlende Nachhaltigkeit im Energiesektor. In diesem Artikel zeigen wir, wie die Energiebranche dank Data Science einen wesentlichen Beitrag zur Ressourcenschonung beitragen kann.

Bei der Energieerzeugung gibt es zahlreiche Faktoren, die beachtet werden müssen. Das liegt zum einen an der Komplexität des Stromnetzes. Zum anderen wurde das System nochmals komplexer, seitdem erneuerbare Energiequellen den Energiemix bei der Erzeugung prägen. Schwankungen im Stromnetz gehören zur Tagesordnung, da bestimmte Energiequellen vom Wetter abhängig sind.

Die Frage, die sich angesichts des Versorgungsnetzes stellt, ist einerseits eine der Optimierung und andererseits der Prognosegüte. Denn nur mit einer entsprechend verlässlichen Wissensbasis können die Prozesse optimal gesteuert werden. Wie die beiden Ziele mithilfe von Data Science erreicht werden können, soll hier anhand von zwei praktischen Use Cases demonstriert werden.

Visualisierung von Stromverbräuchen

Die Analyse von Daten schafft eine neue Wissensbasis und führt damit zu besseren Entscheidungen. Auch die Automatisierung von Prozessen kann damit vorangetrieben werden. Visualisierungen sind ein ideales Mittel zur Darstellung von Datenanalysen, weil grafische Darstellungen die wichtigsten Informationen auf einen Blick bereitstellen können.

Linktipp: Sie interessieren sich für die Macht des Visuellen? Dann lesen Sie auch unseren Blog-Artikel zum Thema Datenvisualisierungen.

Für Energiedienstleister wird es noch wichtiger, die Stromverbräuche der Kunden ganz genau zu verstehen. Insbesondere die Verbräuche in Abhängigkeit von Nutzungsarten wie in Schulen, Hotels und Supermärkten sind eine wichtige Konstante in der Nachfrage. Um die Produktion und Vermarktung besser zu steuern, werden dafür die Verbrauchsdaten mit anderen Daten zu Baujahr, Grundfläche und Geschosszahl angereichert.

Optimierung der Auslastungssteuerung von Kraftwerken

Transparenz und Wissen über zukünftige Entwicklungen versetzen Entscheidungsträger in eine bessere Position. Indem sie über datenbasierte Prognosen verfügen, können sie sich auf zukünftige Ereignisse und die wahrscheinliche Nachfrage einstellen. Bessere Planungssicherheit bedeutet sowohl ein nachhaltigerer Umgang mit den verfügbaren Ressourcen als auch verbesserte ökonomische Wertschöpfung.

Für Energieerzeuger ist es essentiell, dass sie so genau wie möglich über die benötigte Strommenge Bescheid wissen, um die Stromproduktion so genau wie möglich zu steuern. Mit einem Modell zur Optimierung der Auslaststeuerung (Load Forecasting) können erhebliche Verbesserungen gegenüber bisherigen Methode erzielt werden. Zudem kann der Prozess vollständig automatisiert und gleichzeitig die Prognosegüte gesteigert werden.

Erfolgreiche Energiewende: Data Science verbindet Ökonomie und Ökologie

Das Ziel datengetriebener Geschäftsmodelle ist es, einen Mehrwert aus Daten zu generieren. Dabei kann es sich sowohl um einen wirtschaftlichen Mehrwert als auch einen ökologischen Mehrwert handeln. Beides kann Hand in Hand gehen: Denn wenn im Zuge von mehr Nachhaltigkeit verantwortungsvoll mit den Ressourcen umgegangen wird, zieht dies auch einen ökonomischen Nutzen nach sich.

Linktipp: Wie diese datengetriebenen Geschäftsmodelle in der Praxis aussehen, haben wir in unserem Artikel über „Machine Learning in der Energiebranche“ dargestellt.

Versorgungssicherheit ist eines der obersten Ziele bei der Energieversorgung. Der Erfolg der Energiewende hängt auch davon ab, ob die Verfügbarkeit zukünftig gewährleistet wird. Je mehr erneuerbare Energien eingesetzt werden, desto besser müssen Prognosemodelle den Bedarf und die produzierte Strommenge vorhersagen können.

Bei der Energiewende müssen sich Ökonomie und Ökologie die Waage halten. Damit entsteht für alle Beteiligten ein Anreiz, um die nötigen Maßnahmen zu ergreifen. Nachhaltigkeit hat damit zwei Dimensionen. Sowohl die Geschäftsmodelle müssen im Zeitalter der Energiewende nachhaltig sein als auch der Umgang mit den verfügbaren Ressourcen. Wir sind deshalb davon überzeugt: Die Zukunft der Energieversorgung muss datenbasiert sein.