Energiedatenmanagement als Basis für ein Energiemanagementsystem Consens Seminar Bern 2011

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1 Energiedatenmanagement als Basis für ein Energiemanagementsystem Consens Seminar Bern 2011 Dr. Peter Merkel

2 Die WiriTec ist ein Softwarehaus und befasst sich mit der Entwicklung von Lösungen für Energie- Datenmanagement-Systemen und der weiteren Verarbeitung der Energie-und Ressourcendaten... legt größten Wert auf Integration in bestehende Mess- und IT-Umgebungen. bietet ganzheitliche Lösungen, von der Feldebene bis zur technischen und kaufmännischen Datenverarbeitung... entwickelt keine eigene Hardware, sondern nutzt vorhandene Standardgräte und entwickelt dafür Kommunikations-, Schnittstellen- und Betriebssoftware

3 Energiepolitische Situation in Deutschland Atomausstieg CO2 Reduktion Erneuerbare Energien Netzausbau Diskussion über Smartgrids Dezentrale Stromerzeugung Ist unsere Energieversorgung gesichert? Auf jeden Fall erwarten wir höhere Energiepreise

4 Situation bei energieverbrauchenden Unternehmen Erwarten höhere Energiepreise Haben Sorge bezüglich der Versorgungssicherheit Müssen Einsparungen für Steuerermäßigungen nachweisen Zertifizierung nach DIN notwendig Trend hin zum grünen Image (sparsamer Umgang mit Ressourcen) Müssen belegen, wie viel Energie ihre Produkte erfordern

5 Energiedatenmanagement - Energiemanagement Energiedatenmanagement (EDM) ist die Voraussetzung für ein wirkungsvolles Energiemanagement (EM) Ohne belastbare Daten kein Energiemanagement EDM ist eine IT-Aufgabe EM ist eine Managementaufgabe Controlling des EM erfolgt mit Hilfe des EDM Im EM werden Handlungsoptionen (Investitionen, Strategie- und Prozessanpassungen) festgelegt, die durch das EDM kontrolliert werden

6 Unterstützte Prozesse Messen und Messdaten sammeln Daten aufbereiten, über lange Zeiträume speichern und online verfügbar machen (große Datenmengen beherrschen) Manuelle und automatische Datenanalysen zur Erkennung von Einsparungen und Fehlern Ermittlung von aussagekräftigen Kennwerten Prognosen für Verbrauch und Einkauf Interne Leistungsabrechnung und Umlagen Unterstützung und Versorgung aller Prozesse, die auf Energiedaten aufbauen

7 Beschaffung von Messdaten Messkonzepte möglichst nahe an der Abrechnungsrealität orientieren Möglichst viel automatisieren Zeitnah verfügbar machen Lückenlos erfassen bzw. Ersatzwertbildung Revisionssichere Originalwerte ablegen Messdaten den Verbrauchen oder Erzeugern zuordnen und plausibilisierbar machen Mehrere Jahre online im Zugriff halten Virtuelle (berechnete) Datenreihen zur schnellen Übersicht nutzen

8 WiriBox WiriBox DK1 DK1 DK3 DK2 Messdaten- Server Messdaten- Server Visualisierung Analyse Visualisierung Analyse Leistungsverrechnung Leistungsverrechnung Prognose Trends Prognose Trends Überwachung Profil Leckage etc. Überwachung Profil Leckage etc. Helpdesk Ticket Helpdesk Ticket Einkauf Einkauf Webservice Webservice Schnittstelle Schnittstelle sonstige Daten sonstige Daten GLT GLT Daten- Logger Daten- Logger Web Mobil F e l d e b e n e S A P

9 Erfassung von Verbrauchs- und Sensorwerten Zähler Sensor WiriBox Fremde Datenbank Zähler Sensor Datenlogger Zähler Sensor GLT Internet / Intranet Datenkonnektor Messdaten- Server Manuelle Ablesung EVU- Verbrauchsdaten FTP/ /Web DB-Schnittstelle

10 Unterstützte Protokolle, GLTs und Zähler Protokolle M-Bus (EN 13757) BACnet Modbus LON IEC EVU Formate.csv.txt (z.b. MSCONS) GLTs JCI Kieback & Peter Siemens SIMATIC STEP 7 Neuberger OSIsoft PI Sauter Cumulus Zenon Saia Zähler / Sensoren Hydrometer Elster Landis & Gyr Görlitz NZR

11 Messdatenserver Zentrale Datenbank für Zähler- und Messpunktinformationen (Rohdaten) (Originalverbräuche, Zählerstände und Sensorwerte) Berechnete stetige Reihen mit Qualitätsmerkmalen Strukturierung und Gruppierung der Messpunkte und Datenreihen Berücksichtigt Zählerwechsel und -überlauf Geeignet für beliebige Medien und Sensorwerte Optimiert für große Datenmengen Einfach konfigurierbare Werkzeuge für die Datenanalyse Archivierungs- und Sicherungsfunktionen Vollständige Integration in das speedikon FM CAFM System

12 Überwachung der Datenlieferung Prüfung des Dateneingangs

13 Datenanalyse Überwachung der Maßnahmen des Energiemanagements Verbrauchskontrolle Kennwertüberwachung Verbrauchsplausibilisierung Statistisches Monitoring von Gesamtsystemen Sensorwerte Funktionen Abhängigkeit der Verbräuche Prognosen Managementreports

14 Typisierung der Datenreihen Verbrauchsdaten unterschiedliche Medien (Strom, Gas, Wasser, Wärme) beliebige Einheiten Sensordaten Temperatur, Feuchte, CO 2 -Gehalt, Helligkeit Mengendaten Flächen, produzierte Stückzahlen sonstige Bezugsmengen Zustandsdaten Z. B. an, aus Wert gilt solange, bis ein neuer geliefert wird

15 Berechnete Datenreihen Komplexe Situationen so anzeigen, als ob real gemessen Dynamische Erzeugung von Kennwerten Normierung von Datenreihen (z.b. Witterungsbereinigung) Bewegung in der Zeit durch relativen Zeitbezug (z.b. Vergleich der letzten 3 Monate)

16 Beispiel für virtuelle Datenreihe Wirkungsgradberechnung

17 Online Visualisierung Navigation über Liegenschaften, Gebäude und Anlagen oder Abteilungen und Verbraucher Beliebig viele Messpunkte und Datenreihen im Chart Unterschiedliche Medien in einem Chart Chartfunktionen wie Summen, Differenz, Kumulation, Durchschnitt etc. Tagesexakte Überlagerung der Charts Relative Zeiteingaben (gestern, heute, letzte Woche) Unterschiedliche Auflösungen abrufbar Frei gestaltbare Ansichten und Dashboards

18 Struktur Objekte Messpunkte - Datenreihen

19 Einfache Datenreihe

20 Monatsvergleiche einer Datenreihe

21 Verschiedene Medien in einer Ansicht

22 Dauerlinien

23 Rasterdarstellung (Carpetplot)

24 Grafische Verbrauchsüberwachung Overlay-Grafik :30:00 38,86 KWh :30:00 53,61 KWh :30:00 34,14 KWh :30:00 41,06 KWh :30:00 58,29 KWh :30:00 63,47 KWh

25 Nutzen von ¼ Stunden-Werten

26 Transparenz und Plausibilität Nur wer den Verbrauch und den Prozess, der zu einem Verbrauch geführt hat, kennt, kann eine Aussage über die Plausibilität machen Prozesse sind oft sehr komplex und haben viele nichtlineare Abhängigkeiten Eine mathematische Formulierung scheitert häufig am Kostenaufwand (keine Relation zum Einsparpotential) Lösungsansätze Verbrauchswerte mit gesundem Menschenverstand betrachten Wenige, wichtige Parameter überwachen Laufende Vergleiche mit der Vergangenheit oder ähnlichen Situationen (Benchmark) Nur Überwachen, was sich lohnt

27 Automatische Messpunktüberwachung ein Unternehmen ist nicht in der Lage, hunderte oder gar tausende Messpunkte manuell zu überwachen. daher sind Methoden zur automatischen Messpunktüberwachung notwendig Für reale und virtuelle Messpunkte anwendbar Überwachung mit Profilen liefern bessere Ergebnisse, als die üblichen Min Max Methoden Dynamische Überwachungsmethoden (Abweichungen gegenüber einer früheren Periode) sind bei regelmäßigen Lastgängen wirkungsvoll Für komplexe Situationen eignen sich Regressionsanalysen Auslösung von Helpdesk Meldungen bei Profilverletzungen und sofortige Benachrichtigung durch SMS, , Fax etc.

28 Helpdesk Meldung automatisch generierte Meldung bei Profilverletzung

29 Systemüberwachung selbstlernende Funktion aktuelle Systemparameter Temperatur Betriebszeit Intensität Jahreszeit sonstiges typischer Verbrauch Regressionsanalyse Funktion zukünftige Systemparameter Temperatur Betriebszeit Intensität Jahreszeit sonstiges aktueller Verbrauch Funktion auswerten Funktion Resultat In Grenzen Abweichung

30 Energieprognosen Wie hoch wird der Energieverbrauch sein? Unterstützung des Einkaufs Steuerung der Eigenproduktion Lastabwurf und Verbrauchsbeschränkungen Unterschiedliche Prognosefunktionen Überwachung einer vorgegebenen Menge Auf Basis Produktions- oder Nutzungsdaten Zusammenführung von Einzelanforderungen

31 Methoden zur Energieprognose Aufgrund von Vergangenheitsverbräuchen Durch Anforderung und Vorgaben einzelner Abteilungen Durch Verbrauchsüberwachung und Hochrechnung Durch mathematische Methoden auf Basis von Prozess- (Produktions-) Informationen

32 Zusammenführung von Einzelanforderungen Ermittlung der zuzukaufenden Strommenge

33 Tagesabweichung Kumulierter Tagesverbrauch und Monatsprognose

34 Automatische Funktionsermittlung Prognose auf Basis von Produktions- und Nutzungsdaten Automatische Ermittlung des mathematischen Zusammenhangs zwischen Energieverbrauch und Nutzungsdaten Beliebige Nutzungsdaten (Produktionszeit, Nutzungsintensität, Besucherfrequenz, etc.) Einbeziehung der Umgebungsdaten (Lichtverhältnisse, Temperaturen, Luftfeuchtigkeit) Automatische Gegenüberstellung von Soll- und Ist- Werten Neuberechnung der Funktion, wenn Abweichungen zu groß werden (Lernfähigkeit)

35 Regressionsanalyse Nutzung der Methoden für Prognosen erwarteter Verbrauch Zukünftige Systemparameter Temperatur Betriebszeit Intensität Jahreszeit sonstiges Funktion auswerten Funktion aus Regressionsanalyse

36 Prognose aus Produktions- und Nutzungsdaten Produzierende Industrie und komplexe Gebäude

37 Energieabrechnungen Wer verbraucht, muss auch bezahlen! Interne Leistungsverrechnung Pauschalierte Energieumlagen Nebenkostenabrechnungen Steuerung der Energieproduktion Energieeinkauf Schnittstellen zu ERP-Systemen

38 Abrechnungsverfahren Messpunktorganisation stimmt nicht mit der Betriebsorganisation überein Organisationseinheit Virtuellen Abrechnungsmesspunkt einführen, der sich aus unterschiedlichen Anteilen von anderen MP zusammensetzt MP 1 MP 2 MP 3 15% 26% 34% Abrechnungsmesspunkt Messpunkt auf unterschiedliche Kostenstellen aufteilen. Kostenstellen sind der Organisation eindeutig zugeordnet Messpunkt KSt % KSt % KSt %

39 Kostenumlagen auf Kostenstellen

40

41 Energiekennwerte Zusammenführung von Messwerten (monatlich, jährlich) und Bezugsgrößen (Flächen, Nutzungen, Produktion) Automatische Berechnung und Erzeugung der Kennwerte über Regelwerke Freigabeprozesse, damit alle Datenreihen in der richtigen Qualität vorliegen Einbeziehung von Tarifen für Kostenkennwerte Datenübernahme aus beliebigen Prozessen (z.b. Vermietung, Instandhaltung) Reporting für Managementberichte

42 Energiekennwerte Vergleich der monatlichen Stromkosten je m² BGF (EUR/m²)

43 Jahresstromkosten für ein Seniorenheim bezogen auf Betten, Bewohner und Flächen für 2007/08

44 Einsparpotentiale Erfahrungswerte aus verschiedenen Projekten Durch nicht-investive Maßnahmen: zwischen 5% und 15% Durch geringe Investitionen: zwischen 5% und 10% Durch frühzeitiges Erkennen von Fehlfunktionen: zwischen 5% und?% Schutz vor Fehlinvestitionen durch Wirtschaftlichkeitsberechnungen auf Basis belastbarer Verbrauchsdaten

45 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit! WiriTec GmbH Berliner Ring Bensheim Fon:

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