Innovative datengetriebene Prozesse für die Energiebranche

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Durch die stufenweise Ausrollung von Smart Metern, die stetige Dezentralisierung von Energiesystemen sowie die immer höhere Konnektivität in Smart Spaces, Smart Cities und Smart Homes explodieren Datenmengen und -komplexität der Energiebranche. Gleichzeitig bringen diese Herausforderungen, auch für Branche in Österreich, große Potenziale mit, die es zu nutzen gilt. Bestehende digitale Roadmaps  zeichnen Schritte hin zu diesem Ziel und anwendungsnahe Forschungs- und Innovationsprojekte bieten die ideale Möglichkeit, um diese Ziele, nämlich die digitalen Prozessen der Energiebranche zu innovieren und zu beschleunigen indem konkrete Anwendungen mit hohem Innovationspotenzial in F&E-Projekten demonstrieret und umgesetzt werden. Das Green Energy Lab-Innovationsfeld „Datengetriebene Prozesse“ bietet eine Orientierung, um diesem Ziel durch Forschung und Innovation näher zu.

Expert:innen-Befragung: Potential von datengetriebenen Prozessen für die Energiebranche

Im Green Energy Lab haben wir 22 ausgewählte nationale und internationale Expert:innen aus unserem Netzwerk, das sich aus österreichischen vorausschauenden Energieversorgungsunternehmen, innovativen Tech-Entwicklern und Top-Forschungsinstituten zusammensetzen und gemeinsam durch Forschung und Innovation die Energiewende voranbringen, zu unserem  spannenden Innovationsfeld “Datengetriebene Prozesse” konkret befragt.

Ergebnisse der Befragung von 22 nationalen und internationalen Expert:innen im Bereich Forschung & Innovation der Energiebranche

 

Wie die Abbildung der Ergebnisse der Befragung verdeutlicht, sehen unsere Expert:innen besonders großes Potenzial von datengetriebenen Prozessen für die Energiebranche im „Enabler Potential“. Der Mehrwert der Anwendung von auf Daten basierenden Methoden für die Bereiche „Market Opportunity“, Technological Maturity“ und „Risk Entering“ wird auch als hoch angesehen, wenngleich etwas geringer. Weniger großes Potenzial wird für „Climate Impact“ und „System Maturity“ erwartet. Für die Energiebranche sind datengetriebene Prozesse daher vor allem aufgrund dieses Enabler-Potenzials, welches neue technologische Entwicklungen, Produktinnovationen und digitale Geschäftsmodelle schneller vorantreiben kann, interessant.

Das Potenzial von datengetriebenen Prozessen für die Energiebranche

Welche sind nun die Technologiefelder, die für die datengetriebenen Prozesse der Energiebranche besonders relevant sind und welcher Mehrwert kann durch anwendungsnahe Forschung und Innovation entstehen? Im Green Energy Foresight werden tausende von Signalen, wie etwa Patente, Publikationen, Artikel sowie hoch-innovative EU-Projekte analysiert. Durch unsere Foresight-Aktivitäten – mehr dazu im aktuellen Newsbeitrag – konnten wir so relevante Technologien sowie ihren Einsatz in innovativen datengetriebenen Prozessen in der Energiebranche identifizieren und ihren Mehrwert skizzieren. Wie dieses Potenzial bereits heute ausgeschöpft wird, demonstrieren darüber hinaus anschaulich Projekte aus dem Green Energy Lab-Projektportfolio:

Echtzeit-Analyse: In Verbindung mit der neuen Generation von Echtzeit-Sensoren in Kraftwerken, Stromnetzen oder Solaranlagen können Betriebsdaten in Echtzeit erfasst und analysiert werden. Dies ermöglicht eine präventive Wartung, wo Ausfallzeiten von Anlagen vorausgesehen, automatisierte Echtzeit-Entscheidungen getroffen oder auch schneller auf Änderungen im Verbrauch und in der Stromerzeugung reagiert werden kann. Darüber hinaus sind Anwendungen im Bereich „Energy Bidding“ relevant. Green Energy Lab-Beispiel: Das Projekt SmartU arbeitet an der Entwicklung einer standardisierten Hardware-Lösung, die Smart-Meter-Daten in ein einheitliches Format konvertiert und über eine Schnittstelle bereitstellt.

Dezentrale Datenspeicherung und -Verarbeitung: Technologien wie Edge- und Fog-Computing, IoT-Sensorik und Big-Data-Analysen ermöglichen eine höhere Resilienz von Energieanlagen und -netzen. Die dezentrale Verarbeitung von Daten verringert die Auswirkung von Ausfällen oder Verzögerungen im Netzwerk, da die Daten weiterhin lokal verarbeitet werden können. Dazu können Energieunternehmen durch die Verarbeitung von Daten direkt an der Quelle die Menge an Daten reduzieren, die über das Netzwerk übertragen werden muss. Dadurch können Kosten für Übertragungs- und Speicherungskapazitäten gespart werden. Green Energy Lab-Beispiel: In Blockchain Grid wurde eine Anwendung entwickelt, die es Nutzern:innen erlaubt, autonom freie Netzressourcen untereinander aufzuteilen. Ermöglicht wurde dies durch Blockchain-Technologie, mit welcher Datensätze dezentral verwaltet werden und sich Endnutzer:innen somit als „Prosumer“ aktiv im Energiesystem einbringen können.

Effizienzsteigerung: IoT-Sensoren können vor allem im Gebäudebereich, bei Prosumer:innen sowie in Smart-Grid Anwendungen verwendet werden, um Echtzeitdaten über den Energieverbrauch und -bedarf zu sammeln. Diese Daten können dann von Big-Data-Analysewerkzeugen verarbeitet werden, um Einblicke in den Energieverbrauch zu gewinnen und die Effizienz zu verbessern. Auch können durch die Verwendung von Big-Data-Analysewerkzeugen in Kombination mit AI-und Machine-Learning-Algorithmen Muster im Energieverbrauch erkannt werden. Auf dieser Grundlage können Empfehlungen für eine effizientere Nutzung von Energie gegeben werden. Green Energy Lab-Beispiel: Mit der effizienten Nutzung von Energie in der räumlichen Energieplanung beschäftigt sich Spatial Energy Planning II.  Ein Informationssystem ermöglicht den effizienten Einsatz von Ressourcen unter Berücksichtigung der wachsenden Verflechtungen zwischen den Sektoren Strom, Wärme und Verkehr.

Automatisierung: Manuelle Prozesse werden durch automatisierte Workflows wie Datenbereinigung, Vorverarbeitung und Modellierung ersetzt. Energieunternehmen können Zeit und Ressourcen sparen und gleichzeitig die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Ergebnisse verbessern. Komplexe Entscheidungen für die Betriebsführung von Energieanlagen können automatisch getroffen werden. Durch die Überwachung von Betriebsparametern können diese Algorithmen automatisch auf Störungen reagieren und präventive Wartungsarbeiten planen. Green Energy Lab-Beispiel: AC/DC bringt die Automatisierung auch in den Mobilitätssektor. Firmenflotten mit E-Fahrzeugen werden hier von automatisierten Lade-Roboter aufgeladen und mittels Last-, Fuhrpark- und Lademanagementsystemen in das Energienetz integriert.

Verbesserte Prognosen: AI-und Machine-Learning-Algorithmen können große Datenmengen über historische Energienutzung und -erzeugung analysieren, um Vorhersagen für zukünftige Energieerzeugung und -nachfrage zu treffen und so zur Optimierung des Stromnetzes beizutragen sowie zukünftige Energiepreise besser vorherzusagen. Green Energy Lab-Beispiel: Mit der Open Data Platform wurde eine zentrale Schnittstelle geschaffen mit dem Ziel Erkenntnisse über Zusammenhänge in den Energiesystemen zu vertiefen.  Die Analyse von Verbrauchsmustern und Lastflüssen der Nutzer:innen stellt im Projekt die Basis für die Entwicklung von Prognosemodellen dar.

Durch kooperative Forschung zur Innovationsführerschaft

Intergierte Energiesysteme sind also von einer hohen Komplexität gekennzeichnet und Innovationen, die hier entwickelt werden, erfordern einen holistischen, transdisziplinären Zugang. Die innovativsten EU-Projekte in diesem Bereich verbinden dabei das Know-how von Datenwissenschaftler:innen und Technologieentwickler:innen aus der IKT-Branche mit dem Know-how der Energiebranche. Gemeinsam werden so die oben genannten Potenziale schon heute untersucht und erprobt. Marktchancen werden so früh erkannt und genutzt. Herausforderungen wie etwa die Interoperabilität von verschiedenen Systemen und Protokollen sowie die damit zusammenhängenden Herausforderungen im Bereich Cybersicherheit werden so gleich in der Entwicklung von datengetriebenen Prozessen mitgedacht. Mehr dazu auch im detaillierten Fazit aus unserem Insight Talk “Cybersecurity4Energy“.

Kooperative Forschungs- und Innovationsprojekte bieten zusammenfassend für Ihre Organisation eine ideale Gelegenheit, um durch das richtige Know-how ein geeignetes Konsortium rund um innovative Projektideen und ausgesuchte Förderschienen zu konzipieren und so die Prozessdigitalisierung in einem integrierten Energiesystem im eigenen Unternehmen ausschlaggebend voranzutreiben. Mit unserer langjährigen Erfahrung bei der Umsetzung von mittlerweile mehr als 50 Forschungs- und Innovationsprojekten im Bereich Erneuerbare Energie unterstützen wir Sie gerne beim Vorantreiben Ihres potenziellen Vorhabens. Wir verbinden visionäre Ideen aus dem Green Energy Foresight mit unserem Know-how aus der Projektumsetzung und -förderung und einem aktiven Netzwerk von mehr als 300 Unternehmen, die in Forschungs- und Innovationsaktivitäten die Energiewende vorantreiben.

Treten Sie mit uns in Kontakt unter karin.doegl@greenenergylab.at und lancieren Sie nationale und EU-weite Forschungs- und Innovationsprojekte mit dem Ziel, die Digitalisierung Ihrer Prozesse voranzutreiben und das Energiesystem zukunftsfit und nachhaltig zu machen.