Netzmanagement: So optimieren Unternehmen intelligent ihren Stromverbrauch

Die Strategieberatung McKinsey geht davon aus, dass bis 2035 die Hälfte der Energie weltweit aus Wind- und Solarkraftwerken stammen wird. Für Deutschland strebt die Bundesregierung noch ambitioniertere Ziele an: Bereits 2030 sollen bei uns mindestens 80 Prozent des Bruttostromverbrauchs durch erneuerbare Energien gedeckt werden, was große Herausforderungen birgt. Durch die Energiewende kommt es nicht nur zu Neuerungen in der Stromerzeugung, auch bei der Stromverteilung stehen Änderungen bevor. Energieversorger müssen ihre Produktion in einem schwer planbaren Umfeld effizient steuern, für Netzstabilität sorgen und sich gleichzeitig in einem immer härteren Wettbewerb behaupten. Die Fähigkeit, Daten zu analysieren und die Erkenntnisse umzusetzen, schafft dabei einen signifikanten Geschäftsvorteil durch ein optimiertes Netzmanagement.

Datengestützt die Effizienz steigern

Im Bereich der Energieerzeugung kann Datenanalyse dazu beitragen, die Planbarkeit und Profitabilität zu verbessern. Denn Wind- und Solarkraftwerke unterliegen erheblichen Schwankungen. Wie viel Strom sie produzieren, hängt von der Wetterlage ab. Das führt in Spitzenzeiten dazu, dass mehr Energie erzeugt wird, als man auf dem Intraday-Markt verkaufen kann, auf dem Stromlieferung in Stunden oder gar 15-Minuten-Blöcken gehandelt wird. Mithilfe von Datenanalyse können Energieversorger die Zukunft von Angebot und Nachfrage besser vorhersagen, die Produktion darauf abstimmen und nahezu „just in time“ zu liefern. Denn so gelingt es, den Strom direkt auf dem Intraday-Markt zu verkaufen und zudem höhe­re Preise pro erzeugtem Watt zu erzielen als auf dem Day-Ahead-Markt, auf dem die Stromlieferungen für jede Stunde des folgenden Tages gehandelt werden.

Auch bei den fossilen Kraftwerken sind datenbasierte Prognosen wichtig, um das Geschäft rentabler und effizienter zu machen. Denn Energieversorger müssen in ihre Produktionsplanung mit einberechnen, dass künftig immer mehr Menschen Solaranlagen auf ihren Häusern betreiben und Strom ins Netz einspeisen. Dabei sind Kunden gleichzeitig Erzeuger und Verbraucher, was sich wiederum auf Angebot und Nachfrage auswirkt. Um das zu berücksichtigen, sind fein abgestimmte Analysen nötig.

Intelligentes Netzmanagement und vorausschauende Wartung

Die wachsende Zahl kleiner, verteilter Energieerzeuger einerseits und die zunehmende Verbreitung von Elektrofahrzeugen andererseits führen dazu, dass sich Netzauslastung und Verbrauch sprunghaft ändern. An sonnigen Tagen zur Mittagszeit werden große Energiemengen eingespeist, wobei auch die kleinen dezentralen Energieerzeuger, wie Balkonkraftwerke zusätzlich Energie liefern. Wenn viele Menschen gleichzeitig ihr Auto laden, kommt es dagegen zu Nachfragespitzen. Um solche Schwankungen zu bewältigen und eine Überlastung zu vermeiden, ist ein intelligentes Netzmanagement mit automatisierten Prozessen erforderlich. Betreiber stehen unter Druck, in entsprechende Technologie zu investieren, müssen aber profitabel bleiben. Auch hier kommt Data Analytics ins Spiel. Laut McKinsey können daten­gesteuerte Technologien die Betriebs- und Wartungskosten um mehr als zwölf Prozent reduzieren. Eine entscheidende Rolle spielt dabei Predictive Maintenance: Indem Kraftwerksbetreiber Maschinendaten auswerten, können sie Probleme vorhersagen und gezielt Instandhaltungsmaßnahmen durchführen, um Ausfälle zu vermeiden. Sensoren für solche IoT-Implementierungen werden immer günstiger und kosten nur noch ein Zehntel im Vergleich zu vor zehn Jahren. Mit dem Mobilfunkstandard 5G sind sogar Datenanalysen in Echtzeit möglich.

Die Customer Experience verbessern

Nicht zuletzt hilft Data Analytics Energieversorgern dabei, Kunden zu gewinnen und zu binden. Angesichts des Wettbewerbsumfelds wird das immer wichtiger. Verbraucher können aus verschiedenen Anbietern wählen und schnell wechseln. Seit der Liberalisierung des Marktes beobachten Analysten Abwanderungsraten von bis zu 25 Prozent. Daher ist es für Unternehmen unverzichtbar, einen 360-Grad-Blick auf den Kunden zu gewinnen und eine optimale Customer Experience zu gestalten. Es gibt verschiedene Analytics-Anwendungen, die dabei helfen – etwa die automatisierte Sprachanalyse in Callcentern, die Auswertung der Unternehmenswebsite sowie automatisierte Verbrauchsanalysen. Auf der anderen Seite unterstützt Data Analytics dabei, die Kreditwürdigkeit von Kunden zu bewerten, Betrug zu vermeiden und Zahlungsausfälle zu minimieren.

Auf technischer Seite brauchen Unternehmen für solche Anwendungsszenarien eine hybride Datenplattform, die sowohl die Anbindung von On-Premises-Systemen als auch Public-Cloud-Umgebungen unterstützt. Sie sollte Daten aus verschiedenen Quellen sammeln, in einem Big-Data-Cluster speichern und Analysefunktionen bereitstellen. Wichtig ist zudem ein konsistentes Datenmanagement On-Premises und in der Cloud sowie eine gute Data Governance über den gesamten Lebenszyklus hinweg – von der Erfassung und Erzeugung der Daten über die Analyse bis zur Nutzung. So wird sichergestellt, dass die Daten konsistent und vertrauenswürdig sind sowie Datenschutz- und Compliance-Regeln eingehalten werden.

Fazit: Netzmanagement für mehr Kundenzufriedenheit

Die Energiewende zu meistern, ist eine Mammutaufgabe, die gewaltige Umstellungen und erhebliche Investitionen erfordert. Umso wichtiger wird es für Energieversorger, die Effizienz zu steigern und Prozesse zu optimieren. Data Analytics ermöglicht dies entlang der gesamten Wertschöpfungskette. Firmen können damit Angebot und Nachfrage besser vorhersagen, die Energieproduktion besser steuern, den Strom intelligent verteilen und eine stabile Versorgung sichern. Sie reduzieren Wartungskosten und steigern die Kundenzufriedenheit. All das trägt entscheidend dazu bei, die Wettbewerbsfähigkeit zu sichern.

Der Autor Benjamin Bohne ist Group Vice President Sales CEMEA bei Cloudera.

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