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Mit Datenanalysen Energie effizient managen

Die Energiewirtschaft steht aktuell vor vielfältigen Herausforderungen: Energieknappheit, Energiewende und steigende Preise erfordern effizientes und zukunftsorientiertes Handeln. Mit fundierten Datenanalysen können Energieunternehmen eine wirtschaftliche und bedarfsorientierte Planung der Energieressourcen erreichen. Das Weiterbildungsangebot „Energy Data Analyst – Datenanalyse und Prognose für die Energiewirtschaft“ setzt an dieser Stelle an.

Vorausschauende Planung ist essenziell

Der Energiemarkt befindet sich aktuell in einem enormen Transformationsprozess: Während im Zuge der Energiewende auf nachhaltige Ressourcen fokussiert werden soll, erschweren Energieknappheit und steigende Preise das Vorhaben. In dieser komplexen Lage spielen deshalb Daten eine entscheidende Rolle. Zum einen stehen durch die Digitalisierung in der Branche mehr Daten zur Verfügung. Zum anderen sind die anfallenden Daten für die bedarfsgerechte Planung unerlässlich. Denn der Energiemarkt funktioniert zukunftsorientiert – Strom lässt sich nicht einfach speichern. Bedarfe für morgen müssen daher rechtzeitig möglichst korrekt eingeschätzt werden. Dazu bedarf es möglichst genauer Prognosen über die Verbräuche und die Erzeugung aus Erneuerbaren Energien, um nicht zu wenige oder zu viele Ressourcen zu produzieren oder zu kaufen. Als Faustregel gilt: Je ungenauer die Prognosen, desto höher die Risiken und Kosten für Unternehmen. Wer also dazu in der Lage ist, genaue – in der Regel kurzfristige Prognosen – zu erstellen, wirtschaftet kosteneffizient. Gerade in Zeiten steigender Energiepreise ein wichtiger Aspekt für die Branche.

Know-how für Prognosen

Die Fraunhofer Academy und der Institutsteil Angewandte Systemtechnik Ilmenau (AST) des Fraunhofer IOSB verfügen über umfassende Kompetenzen auf den Gebieten der Modellierung und Datenanalyse. Mit dem Seminar „Energy Data Analyst – Datenanalyse und Prognose für die Energiewirtschaft “ bieten sie das Know-how, das für möglichst genaue Prognosen notwendig ist. Der Bedarf im Markt ist da – so gibt es zwar in der Regel einzelne Spezialistinnen und Spezialisten für diese Prognosen, nur fehlt es in der Breite an entsprechendem Wissen. Deshalb richtet sich das Seminar gezielt an Mitarbeitende in Unternehmen wie Stadtwerken, Netzbetrieben oder bei Energiehändlern. Im Seminar erhalten die Teilnehmenden aus Bereichen wie Ingenieurswesen, Technik oder auch Vertrieb die Chance, ihr Domänenwissen zum Energiemarkt mit spezifischem Wissen zu Data Science zu verbinden. Bessere Prognosen und eine effizientere Planung werden auf diese Weise möglich.

Hoher Praxisanteil & neuste Forschungserkenntnisse

In dem dreitägigen Seminar erhalten die Teilnehmenden einen Überblick über die aktuell in der Forschung diskutierten Methoden der Datenanalyse und -prognose und dazu, wie diese in der Energiewirtschaft eingesetzt werden können. Durch praktische Übungen zu ausgewählten Methoden sammeln die Teilnehmenden selbst Erfahrungen. Diese anwendungsnahen Elemente stellen in etwa ein Drittel bis ein Viertel der Kursinhalte dar, der Austausch mit Expertinnen und Experten untermauert dies zusätzlich. Weitere Kursinhalte sind beispielsweise die Grundlagen der Zeitreihenanalyse (Erkennung von Phänomenen und Mustern) sowie Grundlagen der Vorhersagemethoden (z. B. künstliche neuronale Netze). Abgerundet wird das Konzept durch Tipps für Tools zur Programmierung und Anwendung sowie Ausblicke und Trends im KI-Bereich. Die Teilnehmenden profitieren vom Wissen über neuste Ergebnisse der Fraunhofer-Forschung und Methoden der Zeitreihenprognose. Mit den bereitgestellten Lernmaterialien zu den Themengebieten Datenanalyse und Prognose können sie zudem ihr Wissen vertiefen.

Weiterführendes Seminar

Eine möglichst treffsichere Einschätzung der Zukunft ist vor allem für Unternehmen der Energiewirtschaft und verstärkt für die energieintensive Industrie von höchster wirtschaftlicher Bedeutung. Mit genaueren Prognosen können Ressourcen effizienter geplant und wirtschaftlicher eingesetzt werden. Daher nimmt die fundierte Datenanalyse und die darauf aufbauende Prognose eine immer wichtigere Rolle ein. Mit Blick auf die Zukunft ist geplant, das Seminar in eine Reihe von insgesamt fünf weiteren Angeboten zum Thema Energiemarkt einzubetten. Voraussichtlicher Start ist Mitte dieses Jahres.

Jetzt für den nächsten Kurs zum »Energy Data Analyst« am 04. – 06. Mai 2022 anmelden: Energy Data Analyst (fraunhofer.de)

Autor: Dr.-Ing. Stefan Klaiber, Gruppenleiter Cross-sektorale Energiesysteme und Leiter des Weiterbildungsangebots Energy Data Analyst am

Fraunhofer IOSB, Institutsteil Angewandte Systemtechnik (AST)

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