Big Data Prognose

Prognosen und BigData in der Energiewirtschaft


EnBW Energie Baden-Württemberg AG September 29, 2016 09:45 - 10:30

Abonnieren und Teilen

Dr. Klaus-D. Herrmann

Prognosen für die Energiewirtschaft beschränken sich heute nicht mehr auf Absatzprognosen von leistungsgemessenen Gewerbekunden.

Durch Smart Meter Rollouts werden Millionen von Prosumern mit Energieverbrauch und -erzeugung messtechnisch hochaufgelöst erfasst. Lastflussprognosen für Netzsicherheitssimulationen in Netzen und Netzregelverbünden erfordern Prognosen von Netzknotenleistungen mit zunehmender Anzahl und Frequenz.  Auch das Thema Predictive Maintenance für energiewirtschaftliche Bauteile, wie Transformatoren, Windkraftanlagen und Inverter stellt Anforderungen an generische und hochperformante Prognoselösungen.

Energiewirtschafliche Standard-Software, wie EDM-Systeme mit angebundener oder integrierter Prognoselösung erfüllen diese Anfordungen in der Regel nicht mehr. 

Es wird eine neuartige Prognoselösung vorgestellt, die auf dem BigData System KiBid, dem Prognoseserver ProSyt und der Methodenbibliothek BelVis PRO besteht. Die besonderen Eigenschaften dieser Lösung sind datengetriebene, flexible Semantik, einfache Integrierbarkeit, höchste Performanz, Skalierbarkeit, Anbindung von Analytic Lösungen und die Methodenbibliothek (KNN, ALN, RNN, Kalman Filter, Hierarchische Modelle…).