Wie der Energiesektor von Data Analytics profitiert

Der Aufstieg erneuerbaren Energien verändert sowohl die Energieerzeugung als auch die Energieverteilung. Denn es gilt, schwer planbare Energiemengen zu steuern und gleichzeitig die Netzstabilität zu gewährleisten. Wie mithilfe von Data Analytics Prozesse in den Unternehmen effizient und die Wettbewerbsfähigkeit erhalten bleiben, erklärt Benjamin Bohne, Group Vice President Sales Central EMEA bei Cloudera.

Bis 2035 stammen laut der Strategieberatung McKinsey weltweit die Hälfte der Energie aus Wind- und Solarkraftwerken. Österreich setzt sich mit dem EAG, dem Erneuerbaren Ausbau Gesetz, sogar wesentlich höhere Ziele. Bis 2030 soll der Stromverbrauch zu 100 Prozent aus erneuerbaren Energien stammen. Um diese Herausforderung zu bewältigen, stehen Neuerungen in der Stromerzeugung, wie auch bei der Stromverteilung bevor.

Mit Daten Effizienz steigern

Der größte Anteil an erneuerbaren Energien wird in der Alpenrepublik mittels Wasserkraft gewonnen. Die Energiegewinnung durch Wind- und Solarkraftwerke nimmt stetig zu, macht aktuell jedoch einen geringeren Anteil aus. Um die gesetzten Ziele bis 2030 zu erreichen, wird auch der Energieanteil aus Wind- und Solarkraftwerken deutlich gesteigert werden müssen. Bei dieser Energieerzeugung werden Datenanalysen eingesetzt, um die Planbarkeit und Profitabilität zu optimieren. Denn Energie aus Wasser-, Wind- und Solarkraftwerken ist bestimmt durch Schwankungen. Die tatsächliche Stromproduktion ist von der Wetterlage abhängig – bei der Wasserkraft durch den Niederschlag und die Füllmenge der Stauseen, bei Windkraftwerken durch die Tage an und Geschwindigkeit mit denen sich die Räder drehen und Solarkraftwerke sind abhängig von einem möglichst wolkenfreien Himmel. An manchen Tagen kommt es daher zu einer Überproduktion, die auf dem Intraday-Markt keinen Abnehmer findet. Durch Datenanalysen können Energieversorger eine bessere Vorhersage zu Angebot und Nachfrage treffen und die Produktion darauf abstimmen. Das ermöglicht es den Unternehmen, den Strom direkt auf dem Intraday-Markt zu verkaufen und ihren Profit pro erzeugtem Watt im Vergleich zum Day-Ahead-Markt, auf dem die Stromlieferungen für jede Stunde des folgenden Tages gehandelt werden, zu erhöhen.

Für ein rentables Geschäft sind datengestützte Prozesse auch bei Energie aus fossilen Kraftwerken essenziell. Denn immer mehr Haushalte werden Solaranlagen installieren und zusätzlich Strom ins Netz einspeisen, so muss sich die Planung in der Produktion auf Einbrüche einstellen. In Zukunft werden Kunden gleichzeitig Erzeuger und Verbraucher sein, was sich ebenfalls auf Angebot und Nachfrage auswirkt. Hierbei können fein abgestimmte Prognosen mittels Data Analytics einer Überproduktion vorbeugen und sich positiv auf die Betriebskosten auswirken.

Mit intelligentem Netzmanagement zur Predictive Maintenance

Zwei Faktoren werden sich schlagartig auf die Netzauslastung auswirken. Darunter zählt die wachsende Menge kleiner, verteilter Energieerzeuger sowie die zunehmende Nutzung von Elektrofahrzeugen. An Tagen mit vielen Sonnenstunden werden große Energiemengen eingespeist, wobei zusätzlich die dezentralen Energieerzeuger – wie Balkonkraftwerke – Energie anliefern. Sollten viele Personen gleichzeitig ihr Auto laden, kommt es hingegen zu Nachfragespitzen. Um mit Schwankungen dieser Art umgehen zu können und eine Überlastung zu verhindern, braucht es ein intelligentes Netzmanagement mit automatisierten Prozessen. An dieser Stelle entsteht für Betreiber eine neue Herausforderung, denn sie müssen in entsprechende Technologie investieren, dabei aber profitabel bleiben. Auch hier profitieren Unternehmen von Datenanalysen, denn nach McKinsey senken datengesteuerte Technologien die Betriebs- und Wartungskosten um über zwölf Prozent. Dabei ist Predictive Maintenance ausschlaggebend. Denn Kraftwerksbetreiber, die Maschinendaten auswerten, können Probleme besser vorhersagen und Instandhaltungsmaßnahmen vorausschauend durchführen, wodurch unerwartete Ausfälle vermeiden werden. Die nötigen Sensoren für solche IoT-Implementierungen sind mittlerweile nur noch ein Zehntel so teuer in der Anschaffung, als noch vor zehn Jahren. Durch 5G sind dann sogar Datenanalysen in Echtzeit möglich.

Mit Data Analytics zur besseren Customer Experience 

Data Analytics unterstützt Energieversorger maßgeblich bei der Kundengewinnung und -bindung. Angetrieben durch die hohe Wechselbereitschaft von Kunden in dieser starken Wettbewerbsumgebung bekommt die Datennutzung eine immer wichtigere Bedeutung. Verbraucher haben heute die Wahl zwischen vielen verschiedenen Anbietern – und wechseln schnell. Mit der Liberalisierung des Marktes haben Analysten eine Abwanderungsraten von bis zu 25 Prozent feststellen können. Daher ist für Unternehmen ein 360-Grad-Blick auf den Kunden unverzichtbar, genauso wie die optimale Customer Experience zu gestalten. Unterstützen können dabei verschiedene Analytics-Anwendungen anbieten, wie zum Beispiel die automatisierte Sprachanalyse in Callcentern, die Auswertung der Unternehmenswebsite sowie automatisierte Verbrauchsanalysen. Außerdem helfen Data Analytics dabei, die Kreditwürdigkeit von Kunden zu einzuschätzen, Betrug vorzubeugen und Zahlungsausfälle gering zu halten. 

Aus technischer Sicht ist für eine Umsetzung solcher Anwendungsszenarien eine hybride Datenplattform, die sowohl die Anbindung von On-Premises-Systemen als auch Public-Cloud-Umgebungen unterstützt, notwendig. Diese sollte Daten zunächst aus verschiedenen Quellen zusammenführen und anschließend Analysefunktionen bereitstellen. Ebenso wichtig ist ein konsistentes Datenmanagement On-Premises und in der Cloud sowie eine gute Data Governance von der Erzeugung der Daten über die Analyse bis zur Nutzung. So wird gewährleistet, dass Datenschutz- und Compliance-Regeln eingehalten werden und die Daten konsistent und vertrauenswürdig sind.

Fazit

Erneuerbare Energien stellen Unternehmen vor enorme Prozessanpassungen, die Investitionen fordern. Umso wichtiger wird es für Energieversorger, die Effizienz zu steigern und Prozesse zu optimieren. Mit Data Analytics ist dies entlang der gesamten Wertschöpfungskette möglich. Unternehmen optimieren damit ihre Fähigkeit, Angebot und Nachfrage verlässlicher vorherzusagen, die Energieproduktion besser zu steuern, den Strom intelligent zu verteilen und eine stabile Versorgung zu sichern. So senken sie Wartungskosten und erhöhen die Kundenzufriedenheit. All das trägt maßgeblich dazu bei, die Wettbewerbsfähigkeit zu sichern. Data Analytics und der Einsatz einer hybriden Datenplattform sind daher für Unternehmen im Energiesektor unverzichtbar.

weitere aktuelle Meldungen