Optimieren Sie Ihre Effizienzarchitektur
Mit Energy Data Engineering

Schwankungen der Netzqualität können überall auftreten. Im Maschinenpark genauso wie im Ortsnetz. Das kann wirtschaftliche Folgen haben. Durch eine Optimierung Ihrer Effizienzarchitektur lässt sich dieses Szenario vermeiden.

ENERGY DATA MANAGEMENT

Energiedaten-Erfassung
Energiedaten-Analyse
Prognosen

DATA ENGINEERING

Interpretation von Energiedaten
Umwandlung von Rohdaten in Erkenntnisse
Automatisierte Optimierung

ENERGY DATA ENGINEERING

Geballtes Knowhow aus 2 Fachbereichen

Energy Data Engineering ist ein relativ junges Fachgebiet. Im Fokus stehen Energiedaten, auf deren Basis Auswirkungen bestimmter Effekte im Betriebsablauf, Netzstörungen, Veränderungen, etc. identifiziert und prognostiziert und identifiziert werden können.

Sichtbar werden diese Effekte durch Zusammenführen der Energiedaten mit anderen Datenquellen in einer gemeinsamen Datenschicht. Möglich machen dies erst seit kurzem moderne Datenbanktechnologien, die einen schnellen Zugriff auch auf große Datenmengen ermöglichen.

Durch das Kombinieren und tiefgehende Analysen dieser Daten ist eine Erstellung von Prognosen sowie die Ableitung von vorbeugenden und ableitenden Maßnahmen möglich.

Beispiele für Datenquellen sind u.a.

  • Energiedaten
  • Wetterdaten
  • Produktionspläne
  • Anlagendaten
  • Daten aus Trading-, Reporting- und Analysetools
  • Tarif- und Abrechnungsstrukturen
  • Steuern
  • Umweltabgaben

Wir leiten aus Rohdaten Erkenntnisse ab

Überraschend wenige Unternehmen erheben bereits heute relevantes Datenmaterial. Doch selbst wenn dies der Fall ist, werden Energiedaten häufig auf Wochen- oder Monatsbasis oder in Einzelmessungen erhoben – zu groß für eine umfassende Analyse und das Aufdecken von Fehlerquellen. Zudem fehlt häufig intern das fachliche Knowhow, aus Rohdaten Erkenntnisse und daraus wiederum Handlungsempfehlungen oder gar technische Optimierungsautomatismen abzuleiten.

Unsere LIVARSA Data Scientists können dies. Wir nutzen unterschiedliche Datenaufzeichnungen und analysieren diese mittels komplexen Berechnungen, statistischen Methoden, maschinelles Lernen und analytischen Ansätzen. Mit Unterstützung von KI-Modellen werten wir selbst große Mengen an unstrukturierten und komplexen Daten aus, identifizieren und visualisieren wiederkehrende Muster und interpretieren diese im Kontext.

Auf diese Weise machen wir aus großen Datenmengen erkenntnisbringende Informationen, die Managemententscheidungen erleichtern – oder sogar automatisieren können.

Einsatzmöglichkeiten für Energy Data Engineering

Wirtschaftlichkeitsanalysen (z.B. ECV®-Messverfahren)

Identifizierung Belastungs- und Störungsursachen

Sicherstellung der Netzstabilität und Netzqualität

Vermeidung Energie-Überangebot

Vorhalten von Energie für Spitzenzeiten

Vorbeugende Schutz- steuerungs-maßnahmen

Sicherstellung der Netzstabilität

Automatisierte Trading-Strategien

Prädiktive Zustandsüberwachung elektrischer Betriebsmittel

Messen
Auswerten
Prognose
Optimieren

In 4 Schritten zur mehr Energie-Effizienz

Schritt 1: Messung

Zu Beginn eines jeden Effizienzprojekts identifizieren unsere Data Scientists die Daten, die für den spezifischen Anwendungsfall für eine Optimierung relevant sind. Auf diese Weise wird die Ansammlung unnötiger, zu großer und komplexer Datenansammlungen vermieden.

Dazu ermitteln und installieren wir in Ihrem Betrieb die erforderliche technische Messinfrastruktur.

Außerdem stellen wir die zeitliche Synchronisation aller Datenquellen sicher, die für die Auswertung herangezogen werden - eine häufige Fehlerquelle bei der Datenerhebung.

Schritt 2: Auswertung

Sind die Daten erhoben, werden im nächsten Schritt Modelle erstellt, die die Identifizierung von Schwachstellen ermöglichen. Zum Beispiel eine veraltete elektrische Infrastruktur, zu hohe Oberwellen im firmeninternen Stromnetz oder eine zunehmende Zahl von Photovoltaik- und Windkraftanlagen, die temporär Strom ins Ortsnetz einspeisen. Auch Algorithmen für eine später selbstständige Datenauswertung durch den Anwender können in dieser Phase entwickelt werden.

Schritt 3: Prognosen

Teil der Auswertungen können auch Prognosen sein – Vorhersagen, die die auf der Untersuchung von über einen längeren Zeitraum hinweg erhobenen Daten und identifizierten Mustern beruhen. Auf Softwarebasis ermitteln wir für Sie Trends und künftige Nachfrageentwicklungen, die Ihnen dabei helfen, Ihr Stromnetz in Balance zu halten. Prognosen sind also ein effizientes Planungsinstrument, das Ihnen dabei hilft, sich auf mögliche zukünftige Ereignisse vorzubereiten

Prognosen unterstützen dabei den effizienteren Ressourceneinsatz, die Vorbereitung auf wiederkehrende Störungen im Stromnetz oder die Schätzung wiederkehrender Kosten.

Schritt 4: Optimierung

Auf Basis der Messergebnisse und Auswertungen entwickelt unser Team für Ihre Aufgabenstellung verlässliche Analysen und identifiziert Optimierungspotenziale. Beispielsweise Optimierungen für den Betrieb von Produktionsanlagen im Hinblick auf Wirk- und Blindleistungsbedarfe oder zur Stabilisierung Ihrer Stromnetzqualität. Ein weiterer Aspekt ist die vorausschauende Wartung Ihres Maschinenparks, hier gilt es Störungen zu erkennen bevor sie zur Zerstörungen von Anlagenteilen führen können.

Sinkende Netzqualität
Ursache für sinkende Ressourcen-Effizienz

Egal ob im Ortsnetz oder im Anlagenpark: eine häufige Ursache für Störungen ist die sinkende Qualität der Versorgung. Der Strom fließt nicht mehr konstant, es treten Stromspitzen oder Stromunterbrechungen auf, die vom Netz nicht kompensiert werden können und daher direkt die Netze der Stromkunden beeinflussen.

@unsplash

Grund dafür ist der tiefgreifende Wandel, den die Stromnetztopologie seit einigen Jahren erlebt: Der Wandel weg von ein paar wenigen Energieerzeugern hin zu einer Vielzahl davon. Denn die Kraftwerkslandschaft wird zunehmend von Windkraft- und privaten Photovoltaikanlagen ergänzt. Weil diese jedoch Strom nur temporär in das Netz einspeisen, dann aber häufig geballt in großen Volumina, ist das Stromnetz dieser vorübergehenden Mehrbelastung häufig nicht mehr gewachsen.

@Livarsa

Herausforderung für Netzbetreiber

Die private, dezentrale Stromeinspeisung findet – im Gegensatz zur zentralen, Kraftwerkbasierten Stromeinspeisung – auf den unteren Spannungsebenen statt. Hier jedoch ist die Überwachung der Netzparameter häufig lückenhaft oder wie in vielen Niederspannungsverteilungen überhaupt nicht vorhanden. Die Folge: der aktuelle Zustand der Ortsnetzzellen oder von Teilbereichen des Stromnetzes ist unbekannt. Will man jedoch als Netzbetreiber auf Stromspitzen oder -einbrüche zeitnah reagieren, um die Netzparameter in normativen Grenzen halten, ist die Einführung einer Messinfrastruktur unumgänglich. Auf dieser Basis können Auswertungen und Prognosen ein schnelleres Eingreifen wie der Ausgleich einer Über- oder Unterspannung oder das Zuschießen von Primärleistung im Bedarfsfall ermöglichen. Mit Hilfe geeigneter Algorithmen ist dies sogar automatisierbar.

Auch elektrische Verbraucher senken Netzqualität

Automatisierung und Digitalisierung sind die Treiber der zukünftiger industriellen Wertschöpfung und damit unverzichtbar. Die Herausforderung: die in Anlagen und Geräten integrierten Elektronikkomponenten sind einerseits optimiert im Hinblick auf Baugröße, Kosten, Leistungsfähigkeit und Effizienz.

Andererseits können sie aufgrund dieser Veränderungen einen negativen Effekt auf die Qualität des Stromnetzes haben und zusätzliche Störungen verursachen. Das Zusammenspiel mit dem Stromnetz funktioniert nicht mehr reibungslos. Ein Effekt, der durch den rückläufigen Einsatz von sogenannten rotierenden Massen wie beispielsweise Generatoren und Pumpen in den Betrieben zugunsten von Leistungselektronik verstärkt wird.

Die Folge sind vermehrte Oberschwingungen: Im Energiesignal finden sich folglich zunehmend unerwünschte Frequenzanteile, die beispielsweise in Maschinenparks mit sensibler Eelektronik zu Problemen führen können. Hinzu kommen sogenannte vagabundierende Ströme bzw. Nullleiterströme, die sich im Niederspannungsnetz verbreiten.

Wie lässt sich die Netzqualität verbessern?

Die Verbesserung der Netzqualität ist folglich eine der großen aktuellen Herausforderungen für Unternehmen und Netzbetreiber. Vermehrt wird derzeit versucht, diesen durch verschiedene Einzelmaßnahmen zu begegnen. Das Ergebnis ist ein Flickwerk an punktuell eingesetzten technischen Lösungen, das jedoch nicht immer die gewünschten Ergebnisse bringt. Ganzheitliche Ansätze zeigen hier Wege für umfassende Verbesserungen.

Die gute Nachricht:

unsere Effizienzarchitektur-Lösung bildet die Basis für eine übergeordnete Optimierung aller bekannten Kenngrößen der Elektrotechnik.

Deutschland

LIVARSA GmbH
im Fruchtfeld 17
D-77791 Berghaupten

+49 7803 9228972
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Schweiz

LIVARSA AG
Tunnelstrasse 5
CH-2540 Grenchen

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