Auf einen Blick
Lastprognose, Smart Grid und Asset-Monitoring auf einer Datenbasis
Wo Datensilos die Energiewirtschaft heute bremsen
Last- und Erzeugungsprognose laufen getrennt
Lastprognose läuft in einem Tool, Erzeugungsprognose für PV und Wind im anderen; eine gemeinsame Sicht auf den Bilanzkreis entsteht erst manuell im Excel-Sheet.
Lösung
Netzlast, Erzeugungsprognose und Marktdaten liegen auf einer Basis. Die Bilanzkreis-Sicht entsteht automatisch, ohne manuelle Zusammenführung.
Asset-Daten liegen getrennt von Zustandsdaten
Netz-Asset-Daten liegen im GIS, Zustandsdaten im SCADA; eine Asset-Health-Sicht je Umspannwerk braucht heute mehrere Tool-Klicks.
Lösung
GIS-Topologie und SCADA-Zustand laufen auf einer Basis zusammen. Eine Asset-Health-Sicht pro Umspannwerk entsteht ohne Tool-Wechsel.
Smart-Meter-Daten und Meldewesen sind Handarbeit
Smart-Meter-Werte werden je Marktrolle unterschiedlich aufbereitet, MaBiS-Meldungen manuell aus mehreren Quellen konsolidiert.
Lösung
Eine gemeinsame Rohdaten-Schicht mit Marktrollen-Slicing über Unity Catalog liefert jeder Rolle ihre Sicht. MaBiS-Meldungen laufen auf denselben Kern-Tabellen wie die Analytik.
Was Energiewirtschafts-Daten anders macht
Vier Eigenschaften prägen das Datenbild in der Energiewirtschaft und entscheiden, welche Architektur trägt.
Quellen-Fragmentierung als Normalfall
SCADA, Smart-Meter-Datenbank, GIS, ERP, Instandhaltungssystem und Trading-Plattform haben eigene Datenmodelle, eigene Anlagen-IDs und eigene Zeitstempel.
Zeitreihen prägen das Lastprofil
Smart-Meter-Werte im 15-Minuten-Standard, SCADA-Telemetrie im Sekunden- bis Minutentakt, Hochfrequenz-Sensorik an Trafos im Millisekunden-Bereich.
Enger regulatorischer Pflicht-Rahmen
BNetzA-Vorgaben, MaBiS-Prozesse, EnWG-Auflagen und GPKE/WiM-Prozesse definieren, welche Daten wie aufbereitet, gemeldet und aufbewahrt werden müssen.
Volatile Erzeugung erzwingt Echtzeit
Steigender Wind- und PV-Anteil sowie wachsende Elektromobilität und Wärmepumpen machen eine einmal täglich rechnende Bilanzkreis-Prognose unzureichend.
Die Lösung
Eine gemeinsame Datenbasis für Netz, Smart Meter und Markt
Das ändert sich konkret
Use Cases auf einer Datenbasis
Last- und Erzeugungsprognose
Modelle lernen aus Netzlast-Historie, Smart-Meter-Profilen, Wetter-Forecasts und Marktsignalen, wie Verbrauch und Einspeisung in Stunde, Tag und Woche aussehen, inklusive Erzeugungsprognosen für Wind und PV.
Smart Grid und Netzsteuerung
Netz-Topologie aus dem GIS, Lastflüsse aus SCADA und Smart-Meter-Werte auf einer Basis ermöglichen Echtzeit-Lastflussberechnung, dynamische Netzsteuerung und Demand-Response.
Predictive Maintenance für Assets
Schwingungs-, Temperatur- und Stromsignaturen zeigen frühzeitig, wann ein Transformator oder Schalter von seinem Normalverhalten abweicht, mit Bezug auf Topologie und Belastungs-Historie.
Smart Metering und dynamische Tarife
15-Minuten-Werte von Millionen Zählpunkten werden validiert und für Prognose, Abrechnung und zeitvariable Tarife nach § 14a EnWG bereitgestellt.
Öffentliche Beispiele von Shell, Hanwha & Devon Energy
Vom getrennten Leitsystem zur gemeinsamen Basis
Vorher
Nachher
Lastprognose
Asset-Health
Smart-Meter-Daten
Meldewesen (MaBiS/BNetzA)
KI-Assistenten für Leitstand, Netzbetrieb, Trading und Vertrieb
Leitstand-Assistenten
Anlagenfahrer und Schichtleitung fragen in natürlicher Sprache nach aktuellen Lastflüssen, kritischen Tags und offenen Alarmen, ohne sich durch mehrere SCADA-Clients zu klicken.
Netz-Operation-Assistenten
Verteilnetz-Operation bekommt Vorschläge für Schalt-Topologien, Engpass-Management und Lastfluss-Optimierung aus Modellen auf der gemeinsamen Datenbasis.
Trading- und Bilanzkreis-Assistenten
Stromhandel und Bilanzkreis-Management sehen Prognose-Werte und Abweichungen mit Bezug auf Wetter, Erzeugung und Verbrauchsmuster, mit Vorschlägen für Intraday-Anpassungen.
Asset-Management-Assistenten
Instandhaltung sieht Asset-Health-Pareto und Wartungsvorschläge aus aktuellen Sensor-Daten, mit Bezug auf Standort, Alter und Belastungs-Historie.
Vertriebs- und Service-Assistenten
Kundenservice und Vertrieb greifen kanalübergreifend auf Vertrag, Verbrauchsprofil und Service-Historie zu, ohne zwischen mehreren Tools zu wechseln.
Grenzen von KI in der Energiewirtschaft
Eine gute Datenplattform ändert nichts daran, dass viele Probleme direkt im Netz und am Asset entstehen.
Datenqualität in SCADA und GIS
Tag-Namen sind über Jahre gewachsen, Sensoren unterschiedlich kalibriert, die Netz-Topologie im GIS bildet nicht immer den realen Schaltzustand ab.
OT/IT-Security ist Pflicht
Daten aus Leitstand und SCADA in eine Cloud-Plattform zu bringen heißt, mit Edge-Gateways, Netz-Firewalls, KRITIS-Vorgaben und BSI-Aufsicht zu arbeiten.
Datenhoheit zwischen Marktrollen
Wer welche Smart-Meter-Daten in welcher Detailtiefe sehen darf, ist durch EnWG und GPKE/WiM-Prozesse geregelt. Die Plattform löst das nicht automatisch.
Regulatorische Genehmigung von Eingriffen
Sobald ein Modell selbständig in Netzführung oder Schalt-Topologie schreibt, sind BNetzA-Aufsicht, funktionale Sicherheit und Haftung berührt.
Echtzeit-Latenz vs. Konsistenz
Sub-Sekunden-Lastflussrechnung und ein revisionsfester Monatsbericht haben unterschiedliche Latenz-Anforderungen. Beides muss die Plattform gleichzeitig halten.
Change-Management im Leitstand
Eine neue Empfehlung an der Schaltleitstelle mit erfahrenen Anlagenfahrern dauert Monate, nicht Wochen. Ohne Schulung bleibt die Plattform ohne Wirkung.
Databricks Premier Partner
Als einer der wenigen DACH-Partner mit Zertifizierungen auf Platform-, Data-Engineering- und ML-Level begleiten wir Energiewirtschafts-Projekte von der Architektur bis zum produktiven Modell. Über 50 Projekte, 10+ Jahre Erfahrung.
Wann lohnt sich eine gemeinsame Datenbasis?
Mehr als fünf Quellsysteme über SCADA, Smart Meter, GIS, ERP und Trading liefern Daten für KI-Initiativen
Ein Smart-Meter-Rollout mit breitem Bestand und 15-Minuten-Werten läuft oder ist in Vorbereitung
Ein hoher Erneuerbaren-Anteil mit volatiler Einspeisung erschwert tägliche Prognosen
Mehrere Marktrollen (Vertrieb, Netz, Erzeugung) im Konzern brauchen parallel Bilanzkreis- und Netzsicht
Regulatorischer Druck durch MaBiS, EnWG und BNetzA-Audits steigt spürbar
Datenbasis vor Use Case
Wer zuerst mit Modellen startet und die Datenbasis später nachzieht, verliert oft das erste Jahr mit Datenintegration im Einzel-Use-Case. Sobald mehrere Initiativen parallel laufen, wird die geteilte Basis günstiger als mehrere eigene Pipelines.
Bereit für eine Datenbasis, die zu eurem Netz passt?
In einem ersten Gespräch klären wir, welche Use Cases (Lastprognose, Smart-Grid-Steuerung, Asset-Monitoring oder Vertriebsanalytik) gute Kandidaten sind, welche Risiken bei OT/IT-Security und Datenhoheit zwischen Marktrollen vorher geklärt werden sollten, und welcher Migrationsweg zu eurer Systemlandschaft passt.
