Energiewirtschaft: Mit Daten Geld und CO2 einsparen

Die digitale Transformation ändert eine ganze Menge, doch manches bleibt auch einfach bestehen – die ökonomische Logik zum Beispiel: Wer ein festes Ziel mit möglichst geringem Aufwand erreicht, beziehungsweise mit vorhanden Ressourcen möglichst großen Nutzen generiert, verhält sich ökonomisch. Oder etwas salopper: Wer noch nicht genügend neue Ressourcen erschlossen hat, der tut gut daran, mit dem Vorhandenen klug zu haushalten – zumindest solange, bis neue Quellen verfügbar sind.

Auch und gerade in der Energiewirtschaft sind die ökonomischen Prinzipien täglich präsent. Denn ob man sich nun über Windparks, EEG-Umlage oder dem optimalen Energiemix dem Thema nähert, letztlich geht es immer um eines: die dauerhafte Versorgung möglichst vieler zu vertretbaren Konditionen. Und so ist es geboten, dass parallel zu Erforschung, Entwicklung und Nutzung erneuerbarer Energiequellen auch Wissen über das Einsparen von Energie erschlossen und angewendet wird. Hier kommt dann doch die digitale Transformation ins Spiel: Denn Daten können entscheidend dabei helfen.

Noch hängt in Deutschland viel von den fossilen Brennstoffen ab, doch diese neigen sich sukzessive dem Ende entgegen. Der Primärenergieverbrauch in Deutschland (PDF) speiste sich im Jahr 2015 laut Bundesministerium für Wirtschaft und Energie noch immer zu über 50 Prozent aus Mineralöl- und Erdgasverwertung. Zählt man den Energieverbrauch aus Braun- und Steinkohle dazu, wächst der Gesamtanteil auf 75 Prozent. Sparen ist also durchaus sinnvoll.

Gerade die Kohleverwertung hat, vor allem durch den CO2-Ausstoß mit dem sie einhergeht, bei Klimaexperten derzeit nicht den besten Ruf. Laut Daten der EU-Kommission befinden sich von den fünf Kraftwerken in der EU, die am meisten CO2 ausstoßen, vier in der Bundesrepublik. Das trübt die sonst recht gute Klimabilanz, Deutschland gibt sich bei der Energiewende nämlich insgesamt große Mühe. Doch was tun? Auf der Grundlage von Daten noch effizienter vorgehen zum Beispiel.

Mit Datenanalyse die Energieeffizienz verbessern

Die Kapazität der Informationsbeschaffung vergrößert sich ständig, und so haben auch Unternehmen der Energiewirtschaft Zugang zu mehr Daten als je zuvor – und damit nahezu eine 360-Grad-Sicht auf ihr Geschäft. Aber damit aus Daten zielgerichtetes Handeln wird, müssen zur Verfügbarkeit der Daten zwei weitere entscheidende Faktoren dazukommen: die Analyse der Daten und das Verständnis ihrer Bedeutung. Wer in der Lage ist, datengetrieben zu entscheiden und Businessprozesse flexibel (wenn möglich sogar in Echtzeit) an der Datenanalyse auszurichten, der eröffnet sich ungeahnte Chancen. Und in der Energiewirtschaft ganz besonders eine: die auf noch mehr Energieeffizienz.

Sehr viele Energieversorger möchten die Energieerzeugung gerne noch genauer auf die tatsächliche Nachfrage abstimmen. Um so viel zu produzieren wie nötig, jedoch mit so wenig Umweltbelastung wie möglich – und um Kosten zu senken und eigene Ressourcen optimal zu verwenden. Weltweit nimmt daher die Zahl intelligenter Zähler zu, um jederzeit Einblick über aktuelle Abfragespitzen oder -täler zu haben und so die Herausforderung der nachfragegesteuerten Energieproduktion zu meistern.

Business Intelligence visualisiert und kontextualisiert Smart-Metering-Daten

Smart Metering heißt der Trend, und Europa ist auf einem guten Weg, den bisherigen Smart-Metering-Meister USA beim intelligenten Messen und Übertragen von Verbrauchsdaten einzuholen. Auch in Australien nimmt Smart Metering derzeit an Fahrt auf, da sich die Energieversorger auch dort zunehmend auf die Reduzierung von Abfällen, die Steigerung der Effizienz und die Entwicklung innovativer Produkte konzentrieren. Doch egal, wo auf dem Globus: Datenanalyse (und die Nutzbarmachung der Daten durch visuelle Aufbereitung) spielt überall eine entscheidende Rolle dabei, dass Organisationen sich datengetriebene Möglichkeiten wirklich erschließen.

Moderne Energieunternehmen nutzen anspruchsvolle Algorithmen, um den Energieverbrauch aufgrund von historischen Daten und Echtzeitdaten vorherzusagen. Mit den gewonnenen Erkenntnissen stellen sich die Erzeugungsanlagen auf die erwartete Nachfrage ein. Da in diesem Prozess riesige Datenmengen anfallen, ist eine Business-Intelligence-Lösung für Analyse und Visualisierung enorm hilfreich.

Fähigkeit zu immer genaueren Vorhersagen wird verbessert

Kalkuliert wird bei den Versorgern in der Regel nicht völlig “auf Kante” – um bei Maschinenausfällen oder unerwartet hohen Nachfragespitzen gewappnet zu sein. Mit 3 bis 5 Prozent Risikopuffer über der erwarteten Nachfrage zurechtzukommen, gilt inzwischen als realistisch und vertretbar.

Vor Smart Metering waren bis zu 8 Prozent üblich: ein deutlicher Unterschied, wenn man bedenkt, dass gerade die Überproduktion die Kosten der Energieversorger in die Höhe treibt und ohne Not die CO2-Emissionen erhöht, wenn fossile Brennstoffe verwendet werden.

Mit intelligenten Zählern erhalten Stromversorger ohne Zeitverzug detaillierte Einsichten darüber, wer wann Strom benötigt – und vor allem, wie viel davon. Die Fähigkeit zu immer genaueren Vorhersagen wird auf diese Weise verbessert, Erzeugungskapazitäten können nahezu in Echtzeit gemäß dem Bedarf der Stromkunden ausgelastet werden.

Schätzungen gehen davon aus, dass Produktionsanlagen in der Energiewirtschaft durch Smart Metering und Datenanalyse Ressourcen einsparen können, die sonst bis zu 14 Tagen Stromerzeugung pro Jahr entsprechen.

Fazit

Je schneller ein Energieversorger auf kleine Änderungen der Nachfrage reagieren kann, desto größer ist in Summe die Auswirkung auf seine Effizienz, seine Prozessabläufe, seine Emissionen – und letztlich sein Jahresergebnis. Idealerweise könnten die Unternehmen auch etwas von ihren Einblicken an die Kunden zurückgeben. Denn auch sie werden sich freuen, wenn sie aufgrund detaillierter Daten Trends im eigenen Konsum erkennen und im Idealfall sogar den einen oder anderen Euro sparen können.