Mit IoT und Big Data die Energiewirtschaft digitalisieren

Gesetzliche Vorgaben, Kostendruck und wachsender Wettbewerb: Das alles forciert die Digitalisierung in der Energiewirtschaft. Drei Anwendungsbeispiele zeigen, wie Energieunternehmen IoT-Sensortechnologie und Big Data Analytics gewinnbringend einsetzen.

1. Lebensdauer von Erdkabeln durch intelligente Sensoren verlängern

In der zuverlässigen Stromverteilung sind intakte Leitungen essenziell. Der Austausch defekter Abschnitte bedeutet für die Netzbetreiber regelmäßig Ausfallzeiten und hohe Kosten. Daher sind Verfahren, die die Lebensdauer der Stromkabel verlängern, eine relevante Optimierungsmaßnahme mit großen Einsparpotenzialen für Netzbetreiber. Eine Möglichkeit ist es, mithilfe intelligenter Sensoren die Temperatur von Erdkabeln kontinuierlich zu überprüfen und so die Kontrolle über die Betriebstemperatur zu behalten. Erhöht sich die Kabeltemperatur zu stark, kann der Verteilernetzbetreiber umgehend Gegenmaßnahmen einleiten. Dieses Vorgehen verlängert die Lebensdauer der Stromkabel und spart Kosten für den Austausch.

Erforderlich für den Einsatz intelligenter IoT-Sensortechnologie ist neben den mit Sensoren versehenen Kabeln eine zuverlässige Übertragungstechnik bei unterschiedlichsten Umgebungseinflüssen. Die gemessenen Daten lassen sich dann in Verbindung mit mathematischen Modellen auf Basis von Big-Data-Technologie für die Optimierung des Stromflusses nutzen. So können Energieunternehmen zum Beispiel Durchflüsse reduzieren oder Lasten umleiten. Außerdem sind sie in der Lage, die Technologie für die Fernauslesung von Strom-, Gas- und Wasserzählern sowie für die Steuerung von Schaltgeräten einzusetzen.

2. Lasteingriffe im Netzbetrieb verringern

Die Einspeisung von erneuerbarer Energie ins Stromnetz sowie unvollständige Informationen zu einzelnen Stromerzeugungsanlagen führen zu schwer prognostizierbaren Schwankungen der Lastflüsse. In der Folge greifen Übertragungsnetzbetreiber manuell in die Erzeugungsleistung von Kraftwerken und dezentralen Erzeugungsanlagen ein, um Leitungsabschnitte zu schützen. Dies verursacht laut Bundesverband Energie- und Wasserwirtschaft jährlich Kosten im dreistelligen Millionenbereich.

Führen Energieunternehmen unterschiedliche Datenquellen – etwa Leistungskurven von einzelnen Transformatoren, Leistungsmessungen von Wind- und Photovoltaik-Parks sowie Wetterprognosen – zusammen, lassen sich mithilfe von Big Data Analytics neue Erkenntnisse über die Zusammenhänge gewinnen und Prognosen erstellen. Diese Erkenntnisse schaffen Transparenz darüber, wie einzelne Anlagen die Knotenpunkte an den Umspannwerken belasten. Bei Überbelastung können Unternehmen dann frühzeitig eingreifen und teure Redispatch-Maßnahmen verhindern.

3. Kundenzufriedenheit durch Big Data Analytics verbessern

Der Konkurrenzkampf unter Stromanbietern ist groß. Daher ist Kundenbindung ein sehr zentrales Thema für sie. Eine kontinuierliche Erhebung und Auswertung von Bedürfnissen, Wünschen sowie der Zufriedenheit ermöglicht es ihnen, mit individuellen Services, speziellen Angeboten und weiteren Maßnahmen die Kundenzufriedenheit und -bindung langfristig zu stärken.

Mit Big Data Analytics können Energieunternehmen das Userverhalten auf ihren Webseiten und Portalen analysieren sowie die Stimmungslage in Bezug auf die eigene Marke und die eigenen Produkte in den sozialen Medien messen. Bringen sie diese Daten mit weiteren Erkenntnissen, zum Beispiel aus durchgeführten Online-Umfragen zusammen, erhalten sie Aufschluss über die Bedürfnisse ihrer Kunden und können ihre Marketing- und Vertriebsaktivitäten zielgenauer ausrichten. Durch eine verbesserte Kundenansprache gelingt es ihnen dann, ihre Kunden nachhaltig an das eigene Unternehmen zu binden.

Produktblatt Digitalisierung in der Energiewirtschaft

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