Data Science in der Energiewirtschaft
Eine höhere Energieeffizienz durch bessere Planbarkeit, verlässliche Produktions- und Verbrauchsprognosen oder eine höhere Verfügbarkeit der Infrastruktur: Bei der Erreichung dieser und vieler weiterer Ziele in der Energiewirtschaft gehören Daten zur Schlüsselkomponente. Seit über 10 Jahren und als Teil der VIVAVIS unterstützen wir als Data Science Spezialisten Unternehmen der Energiebranche dabei, mit KI und Machine Learning ihren immer größer werdenden Datenbestand für sich zu nutzen.
Data Science in der Energiewirtschaft
Eine höhere Energieeffizienz durch bessere Planbarkeit, verlässliche Produktions- und Verbrauchsprognosen oder eine höhere Verfügbarkeit der Infrastruktur: Bei der Erreichung dieser und vieler weiterer Ziele in der Energiewirtschaft gehören Daten zur Schlüsselkomponente. Seit über 10 Jahren und als Teil der VIVAVIS unterstützen wir als Data Science Spezialisten Unternehmen der Energiebranche dabei, mit KI und Machine Learning ihren immer größer werdenden Datenbestand 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 externen 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.
Wir sind Partner von VIVAVIS
Smarte IoT-Lösungen für eine nachhaltige Energieversorgung: Dies ist die Mission der strategischen Partnerschaft zwischen der VIVAVIS AG und eoda. Gemeinsam gestalten wir die Zukunft des Energie– und Versorgungssektors, um unseren Kunden innovative Lösungen anzubieten.
Unsere digitalen Erfolgsgeschichten in der Energiewirtschaft
Case Study:
Einführung von Data Science im Unternehmen
Die Primeo Netz AG erschließt mit uns das Potenzial von Künstlicher Intelligenz in der Energiewende - von der Vision bis zum Produktiveinsatz.
Case Study:
Automatisierung des Fahrplanmanagements mittels KI
Erneuerbare Energien, E-Mobilität und Co.: Das Fahrplanmanagement wird immer komplexer. Wir haben für das E-Werk Ursern ein KI-System entwickelt, welches das Fahrplanmanagement automatisiert.
Case Study:
Prognose der Netzverluste
Durch die Anwendung verschiedener Methoden ermöglichen wir die Vorhersage der möglichen Verlust bereits am Vortag. Auf diese Weise lassen sich die Verluste frühzeitig z.B. durch Einkäufe zusätzlicher Energie ausgleichen.
Case Study:
Leistungsprognose Photovoltaik für die Planung des Netzausbaus
Wie viel Solarenergie wird wann produziert und wo in das Netz eingespeist? Mit unserem Prognosemodell helfen wir Primeo, diese Frage zu beantworten und schaffen damit die Planungsgrundlage für den zukünftigen Netzausbau.