Trends für die zukünftige Energieversorgung durch Big Data

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1 Trends für die zukünftige Energieversorgung durch Big Data 8. Gasfachliche Tagung der VNG AG am 23. April 2015 in Mainz Dr.-Ing. Aaron Praktiknjo

2 Definition von Big Data Extremely large data sets that may be analyzed computationally to reveal patterns, trends, and associations, especially relating to human behaviour and interactions. Definition google.com 3 Dimensionen von Big Data die Drei Vs Volume: Sehr große Datenmengen Velocity: Hohe Geschwindigkeiten in der Datenerzeugung und Datenbearbeitung Variety: Ungeordnete Daten aus vielen verschiedenen Kategorien und Quellen Definition META Group/Gartner Dr. Aaron Praktiknjo Big Data in der Energiewirtschaft 23. April 2015 Folie 2

3 Ursprung von Big Data The commoditization of processing power will lead to such wonders as home computers or at least terminals connected to a central computer automatic controls for automobiles, and personal portable communications equipment Gordon Moore 1965 Dr. Aaron Praktiknjo Big Data in der Energiewirtschaft 23. April 2015 Folie 3

4 Kosten in USD pro MB Kosten von Datenspeichern Speicherkapazitäten Datenquelle: McCallum 2015 Dr. Aaron Praktiknjo Big Data in der Energiewirtschaft 23. April 2015 Folie 4

5 Wachstum des Datenvolumens Speicherkapazitäten weltweit Quelle: Hilbert und López 2011 Dr. Aaron Praktiknjo Big Data in der Energiewirtschaft 23. April 2015 Folie 5

6 Kosten in USD pro Millionen Berechnungen je Sekunde Dollar per MCPS (million computations per second) Kosten von EDV-Kapazitäten Rechenkapazitäten 1.00E+14 Zuse Z1 1.00E+13 Dolar per MCPS ENIAC 1.00E+12 Beschriftung 1.00E E+10 Harvard Mark III Trend 1.00E E E+07 Cray I 1.00E E E E E+02 Digital VAX 780 Commodore 64 Sun SparcStation E E E-01 HP Integrity Server rx E Quelle: Dittmar 2014 Dr. Aaron Praktiknjo Big Data in der Energiewirtschaft 23. April 2015 Folie 6

7 Verbreitung von Rechnern Rechenkapazitäten weltweit Quelle: Hilbert und López 2011 Dr. Aaron Praktiknjo Big Data in der Energiewirtschaft 23. April 2015 Folie 7

8 Anwendungsfelder von Big Data in der Energiewirtschaft Entlang der gesamten Wertschöpfungskette! Förderung von Primärenergieträgern Wandlung in Sekundärenergieträger Transport Verteilung Beschaffung Handel Vertrieb Energiedienstleistungen Dr. Aaron Praktiknjo Big Data in der Energiewirtschaft 23. April 2015 Folie 8

9 Potenziale in der Primärenergieförderung Bereits lange Historie im Umgang mit großen Datenmengen für technische Entscheidungen bspw. bei geologischen Untersuchungen! Die Datenerhebung, Speicherung und Verarbeitung wird immer günstiger. Energieunternehmen können mit Big Data detailliertere Daten in Echtzeit zu geringeren Kosten selbst in vorher unzugänglichen Stellen erheben, um die Produktion zu optimieren. Einer Studie von Bain & Company aus 2014 zufolge kann der Produktionsoutput durch Big Data um 6 bis 8 % verbessert werden. Dr. Aaron Praktiknjo Big Data in der Energiewirtschaft 23. April 2015 Folie 9

10 Potenziale in der Förderung unkonventioneller Energieträger Herausforderung Große Anzahl an Förderquellen Kurze Errichtungszeiten Big Data spielt bei der Unterstützung von kurzfristigen Investitionsentscheidungen eine besonders kritische Rolle! Bildquelle: croftsystems.net mögliche Einsatzfelder Geologische Interpretation Prozessoptimierung bei neuen Bohrungen und Anschlüssen Optimierung von Feldern im Betrieb (vernetzte Felder) Quelle: Bain & Company 2014 Die heute relativ niedrigen Preise für Öl und Gas sind auch ein Ergebnis des Einsatzes von Big Data in der Energiewirtschaft! Dr. Aaron Praktiknjo Big Data in der Energiewirtschaft 23. April 2015 Folie 10

11 Potenziale bei konventionellen Energieträgern und Transport Eine geringere Anzahl an Förderquellen und Investitionsentscheidungen als bei unkonventionellen Energieträgern. Trotzdem kann die Performance anhand von Big Data weiter optimiert werden! Bildquelle: columbiatechnologies.com 2015 Zum Beispiel anhand von Prognosemodellen für Ausfälle von technischen Ausrüstungen Quelle: Bain & Company 2014 Dr. Aaron Praktiknjo Big Data in der Energiewirtschaft 23. April 2015 Folie 11

12 Relativer Anteil in Prozent Potenziale im Energiehandel Einer Umfrage des Fachgebiets Energiesysteme der TU Berlin aus 2015 zufolge prognostiziert der Großteil der Energieexperten, dass Big Data im Energiehandel eine wichtige Rolle einnehmen wird! Beispiel: Genauere Preisprognosen in quasi Echtzeit! Keine Zustimmung Starke Zustimmung Quelle: Praktiknjo 2015 Bildquelle: Prognoseforum 2015 Dr. Aaron Praktiknjo Big Data in der Energiewirtschaft 23. April 2015 Folie 12

13 Potenziale im Informationsaustausch zwischen Marktakteuren Big Data vereinfacht und ermöglicht einen stärkeren Informationsaustausch zwischen unterschiedlichen Marktakteuren Netzbetreiber Erzeuger Verbraucher Speicherbetreiber Bilanzkreismanager Quelle: Praktiknjo 2015 Dr. Aaron Praktiknjo Big Data in der Energiewirtschaft 23. April 2015 Folie 13

14 Potenziale im Informationsaustausch zwischen Marktakteuren Großkraftwerke Stromimporte Höchstspannung 380/220 kv Stromexporte Mittl. Kraftwerke Hochspannung 110 kv Industrie Eisenbahnen Kl. Kraftwerke Mittelspannung 20 kv Kl. Industrie Quelle: Praktiknjo 2013 Niederspannung 400/230 V Haushalte Gewerbe Dr. Aaron Praktiknjo Big Data in der Energiewirtschaft 23. April 2015 Folie 14

15 Potenziale im Informationsaustausch zwischen Marktakteuren Das Datenvolumen und damit die Komplexität von Prognosen werden drastisch zunehmen! Quelle: Praktiknjo 2013 Dr. Aaron Praktiknjo Big Data in der Energiewirtschaft 23. April 2015 Folie 15

16 Potenziale beim Vertrieb und bei Energiedienstleistungen Definition Energiedienstleistung Der Nutzwert oder die Vorteile als Ergebnis der Kombination von Energie mit energieeffizienter Technologie und/oder mit [anderen] Maßnahmen Artikel 3e 2006/32/EG Big Data wird über kurz oder lang auch bei Verbrauchern Einzug finden und Potenziale im Bereich der Energieeffizienz eröffnen... Bildquelle: rwe-smarthome.de 2015 Bildquelle: paessler.com 2015 als mögliches Geschäftsfeld der Energieunternehmen? Dr. Aaron Praktiknjo Big Data in der Energiewirtschaft 23. April 2015 Folie 16

17 Wie haben EVU bisher von Big Data profitiert? Nutzen von Big Data in EVU von 2010 bis 2013 Viele europäische Energieversorger haben immer noch einen weiten Weg vor sich, bis sie das gesamte Potenzial von Big Data ausschöpfen können. Quelle: T-Systems 2013 Dr. Aaron Praktiknjo Big Data in der Energiewirtschaft 23. April 2015 Folie 17

18 Big Data als ein Faktor für Wettbewerbsvorteile in der Zukunft Scientia potestas est Wissen ist Macht! Francis Bacon Dr. Aaron Praktiknjo Big Data in der Energiewirtschaft 23. April 2015 Folie 18

19 Risiken von Big Data Dr. Aaron Praktiknjo Big Data in der Energiewirtschaft 23. April 2015 Folie 19

20 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit! Dr.-Ing. Aaron Praktiknjo