Big Data und Energie: Eine Beziehung für den Erfolg

Big Data und Energie sind keine gegensätzlichen Begriffe. Die aktuelle Situation führt dazu, dass Unternehmen, ob im Energiesektor oder anderswo, nach Wegen suchen, um ihren Service zu verbessern. Und die Makrodaten-Technologie revolutioniert den Sektor und bietet bessere Möglichkeiten für beide. Mit anderen Worten: Big Data hilft, Energie zu sparen. Hier erfahren Sie, warum das auch im Interesse Ihres Unternehmens ist!

Big Data und Energieverbrauch: Energieeffizienz

Laut einer Studie des indischen Marktforschungsunternehmens Mordor Intelligence wird der Markt für Big-Data-Analytik im Energiesektor im Zeitraum von 2022 bis 2027 voraussichtlich eine jährliche Wachstumsrate von 13,15 % aufweisen. Mordor Intelligence weist darauf hin, dass der Markt nach der COVID-19-Pandemie aufgrund der verstärkten Investitionen in alternative Energiequellen und des gestiegenen Bewusstseins für die Vorteile der Verbrauchsmessung wächst.

Wie Big Data hilft, Energie zu sparen

So optimiert Big Data den Energieverbrauch in Unternehmen. Unternehmen sammeln Daten dank intelligenter Zähler, die den Verbrauch von Energiequellen erfassen. Die Analyse dieser Daten ermöglicht es, den Energieverbrauch zu optimieren und zum Beispiel in den Zeiten, in denen sich mehr Mitarbeiter oder Kunden in den Büros aufhalten, Strom zu sparen. Die Analyse kann auch dazu genutzt werden, automatische Energieversorgungssysteme zu überprüfen und mögliche Störungen oder Verbesserungsmöglichkeiten der Anlagen zu erkennen. Dies verbessert die Energieversorgung und auch die Sicherheit des Systems.

Gleichzeitig können die Versorgungsunternehmen Big Data nutzen, um Spitzen im Energieverbrauch vorherzusehen und sich zu verstärken, um Versorgungsausfälle zu vermeiden. Außerdem können sie sich damit auf eine Gegenwart und Zukunft vorbereiten, in der weniger fossile Brennstoffe verbraucht werden und Quellen wie Solar- und Windenergie zunehmen. Wie Mordor Intelligence erklärt, sind gerade die Erschöpfung dieser fossilen Brennstoffquellen und neue Trends zur Verbesserung der Effizienz und Zuverlässigkeit der Energieübertragung weitere Faktoren für das wachsende Interesse an Big-Data-Analysen in diesem Sektor.

Big Data hilft auch bei der Planung einer Strategie. Wenn man über neue Geschäftsmöglichkeiten, Expansionen, neue Fabriken usw. nachdenkt, wird die Big-Data-Analyse genutzt, um Energieeffizienzpläne zu entwerfen, damit neue Projekte ein strengeres Budget haben.

Bei der Anwendung von Big Data zur Erzielung von Energieeffizienz ist es notwendig, zu fragen, wo das Unternehmen Energie verbraucht und warum. Der individuelle Verbrauch jeder Abteilung, jeder Maschine, jedes Prozesses usw. kann analysiert und mit anderen verglichen werden, um festzustellen, wo mehr Energie benötigt wird oder wo weniger Energie verbraucht werden könnte (und wenn ja, warum dies nicht bereits der Fall ist). Gleichzeitig können auch die Verbrauchsgewohnheiten der Mitarbeiter analysiert werden. All diese Informationen werden in Energiesparpläne und Sensibilisierungskampagnen umgesetzt.

Big Data und erneuerbare Energien

Wenn es speziell um die Beziehung zwischen Big Data und erneuerbaren Energien geht, sind einige sehr wichtige Daten die Wetterdaten: Sonnenstunden, Windgeschwindigkeit, Wellengang… All dies beeinflusst die Energieerzeugung und damit die Vorhersage, ob mehr oder weniger produziert wird, und die entsprechende Entscheidungsfindung.

Die Wettervorhersage dient dazu, die Menge an erneuerbarer Energie vorherzusagen, die erzeugt werden kann. So lässt sich feststellen, ob die Marktnachfrage gedeckt werden kann.

Bei der Nutzung von Big Data für die Erzeugung erneuerbarer Energie müssen auch andere Faktoren berücksichtigt werden, die die Produktion beeinflussen. Zum Beispiel Staub in der Luft, der die Leistung von Solarzellen oder Windturbinen beeinträchtigt. Durch die Anhäufung von Daten (meteorologische Daten, Daten zur Energieerzeugung usw.) werden die Systeme zur Erzeugung erneuerbarer Energien immer präziser.

Über die Meteorologie hinaus wird die Datenerfassung im Bereich der erneuerbaren Energien zur Überwachung von Sonnenkollektoren, Windturbinen und anderen Anlagen genutzt, um zu prüfen, wie sie funktionieren und ob sie repariert werden müssen.

Plain Concepts, große Daten und Energie

Bei Plain Concepts haben wir Projekte entwickelt, die Big Data mit einer breiten Palette von Energiequellen verknüpft haben.

Für Repsol haben wir beispielsweise ein Werkzeug erstellt, das 3D-Modelle erzeugt, um ein mögliches Ölfeld zu reproduzieren und zu prüfen, ob es sich lohnt, mit der Prospektion zu beginnen. Um zu dieser Schlussfolgerung zu gelangen, verwendet die Software geologische oder Lagerstätteninformationen: Gesteinsart, Porosität, Durchlässigkeit… Die mit Evergine erstellte Schnittstelle ist benutzerfreundlicher und intuitiver.

Für ein führendes Unternehmen für Photovoltaikanlagen haben wir ein SCADA-System zur Steuerung der Anlagen entwickelt, mit dem bis zu 42.000 Variablen grafisch dargestellt werden können. Für ein anderes Unternehmen für erneuerbare Energien haben wir eine automatische Migration von virtuellen Servern auf Azure durchgeführt. Bei Datenbankmigrationen haben wir auch mit einem großen Ölkonzern zusammengearbeitet, der 2000 Server auf zwei Kontinenten nach Azure migrieren musste. Diese Lösung senkte die Kosten und verbesserte gleichzeitig Flexibilität, Effizienz und Leistung.

Wenn Sie ein Energieunternehmen sind und wissen wollen, wie Sie das Potenzial von Daten nutzen können, oder ein Unternehmen in einem anderen Sektor sind und Ihren Energieverbrauch durch Big Data verbessern wollen, schreiben Sie uns – wir werden mit Ihnen zusammenarbeiten, um das Beste aus wertvollen Informationen zu machen.