Wie die Disaggregation von Daten Licht ins Dunkle bringt

Markt & Technik  /  Daniel von Gaertner - Fresh Energy GmbH, Berlin

Disaggregation bezeichnet die Aufschlüsselung von statistischen Daten jeglicher Art nach bestimmten Merkmalen. Was erst einmal profan klingt, stellt in Wahrheit einen großen Hebel für die digitale Transformation der Strombranche in den nächsten Jahren dar. Die Veränderungen werden nicht nur groß, sie werden enorm sein. Denn im Falle der Strombranche bedeutet Disaggregation, im wahrsten Sinne des Wortes, dass erstmals Licht ins Dunkel kommt.

Durch Disaggregation wird der Verbrauch von Strom zum ersten Mal genau analysiert und aufgeschlüsselt werden können: Wer verbraucht wann wieviel und wofür? Die Blackbox Stromabrechnung sowohl für den privaten also auch für den gewerblichen Verbraucher wird endlich transparent und nachvollziehbar. Durch die Aufschlüsselung des bisher pauschalen Stromverbrauchs in kleinere Einheiten – zum Beispiel bis zum Verbrauch einzelner Haushaltsgeräte in den Privathaushalten – ergeben sich komplett neue Dimensionen der Abrechnung, der Steuerung, der Verbrauchsoptimierung und des Umweltschutzes – und das in Echtzeit. Nichts wird mehr so sein wie es vorher war. Und für den Verbraucher wird vieles besser.

Selbstlernender Algorithmus

Dabei ist Disaggregation zunächst einmal nichts anderes als ein Algorithmus, ein Stück Software, das auf Basis von Input einen bestimmten Out-put generiert. Bei Fresh Energy nutzt der Algorithmus die Daten zum Stromverbrauch als Input. Voraussetzung dafür ist immer ein Smart Meter oder eine intelligente Messeinrichtung, welche die Daten liefert und versendet, so dass diese live ausgewertet werden können. Wir von Fresh Energy arbeiten bei der Disaggregation dieser Daten mit Bidgely zusammen, einem der weltweit führenden Anbieter für Disaggregationstechnologie im Energiebereich. Das Besondere hierbei ist, dass der spezielle Algorithmus “dazulernt” und immer besser wird. Das ist notwendig, denn zunächst kann der Algorithmus als Output nur eine granulare Verbrauchskurve des jeweiligen Haushalts errechnen. Wir füttern den Algorithmus also mit typischen Verbrauchsmustern einzelner Haushaltsgeräte als weiteren Input für die Disaggregation. Der sogenannte Einschaltstrom jedes Gerätes ist fast wie ein Fingerabdruck. Ein Kühlschrank zum Beispiel verbraucht in regelmäßigen Abständen relativ wenig, ein Backofen einmal am Tag relativ viel Strom. Wir erkennen mittlerweile alle wesentlichen Großverbraucher in einem Haushalt und haben eine relativ hohe Genauigkeit erreicht. Wir sind noch ganz am Anfang der Entwicklung und werden in Zukunft weitere Verbesserungen sehen – sowohl was die Genauigkeit als auch die Anzahl an erkannten Geräten angeht...

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