Stromspitzen mithilfe von KI ermitteln
Wie Sie Stromspitzen mittels Künstlicher Intelligenz in Ihrem Unternehmen berechnen und vermeiden können
Hat ihr Unternehmen auch mit Stromspitzen zu kämpfen?
Die Entwicklung der Strompreise in Deutschland zeigt, dass es an der Zeit ist, Energie zu sparen. Die CO2-Bepreisung, also der Preis pro Tonne Co2, wurde 2021 vom nationalen Emissionshandelssystem (nEHS) auf 25 Euro festgelegt. Dieser soll schrittweise bis zu 55 Euro im Jahr 2025 steigen. Auch die politische Situation verändert sich weltweit in einem rasanten Tempo, eine langfristige Planung ist nahezu unmöglich.
Neben einem hohen Instandhaltungsaufwand, führt ein erhöhter Stromverbrauch in kurzer Zeit zu sogenannten „Stromspitzen“, welche wiederum zu erhöhten Kosten auf Seiten des Verbrauchers führt. Denn solche Verbräuche können mal eben das 10-fache und mehr eines normalen Verbrauches betragen.
Stromspitzen: eine große Herausforderung im Unternehmen
Als Stromspitze werden kürzere Höchstwerte bezeichnet, die über das Stromnetz geleitet werden und eine kurzzeitig hohe Leistungsnachfrage darstellen. Sie entstehen häufig, wenn beispielsweise mehrere Maschinen gleichzeitig hochgefahren werden und nicht effizient betrieben werden.
Dadurch verursachen Lastspitzen bei vielen Unternehmen hohe Stromkosten, da die unter Umständen nur einmalig auftretende kurzzeitige Stromspitze, über die Höhe des über das ganze Jahr fälligen Preises entscheidet, welche bei der Abrechnung der Netzbetreiber berücksichtigt wird.
So liegt der Berechnung des Leistungspreises, der höchste Mittelwert zugrunde und kann die Stromkosten kräftig nach oben treiben, obwohl der durchschnittliche Jahresverbrauch grundsätzlich niedriger ist.
Aus diesem Grund bedarf es Maßnahmen, die zur Reduktion oder Vermeidung von Stromspitzen beitragen.
Vorteile der Reduktion von Stromspitzen
- Durch die Vermeidung der Stromspitzen kann man also Einfluss auf die Gesamtkosten nehmen, eine Reduktion von Stromspitzen im Unternehmen führt somit zu deutlichen Kosteneinsparungen.
Beispiele:
– Die Kappung der Leistungsspitzen führt zu einer Einsparung zwischen 3% -7%.
– Die Vermeidung von unnötigen Verbräuchen führt zu einer Einsparung von 5% – 10%.
– Durch organisatorische Veränderungen, wie die Einführung von Schichtmodellen, Gleitzeiten oder Zeitschaltuhren kann eine Einsparung von 5% – 20% erzielt werden.
– Durch die Identifikation von Hautpverbrauchern mit Hilfe eines Energiemanagementsystems können Maßnahmen der einfachen Art eingeleitet werden, wie die Kalibrierung von Temperaturfühlern oder dem Einsatz von effektiveren Motoren. Dadurch können bis zu 10% an Energiekosten eingespart werden. - Außerdem ergeben sich bei Maßnahmen auf Seiten der Verbraucher, also der Unternehmen, Entlastungen des Stromnetzes und damit auch dem übergeordneten Energiesystem.
Viele Unternehmen stellen sich im Hinblick auf die Reduzierung der Stromspitzen die Frage, welche Maßnahmen tatsächlich geeignet sind und zuverlässige Ergebnisse liefert.
So könnte man Produktionsanlagen abschalten oder den Einsatz gar zeitlich schieben, was jedoch den Produktionsfluss erheblich stören oder gar verlängern kann. Eine weitere, einfache Alternative wäre, Maschinen mit einem hohen Stromverbrauch gegenseitig zu sperren. Das bedeutet, dass wenn eine bestimmte Maschine in Betrieb ist, eine andere nicht angeschaltet werden kann.
Eine weitere Möglichkeit wäre, eine eigene Stromerzeugung durch Solaranlagen einzuführen oder auf einen Batteriespeicher zu setzen, damit die Phasen des hohen Energiebedarfes sich nicht zu lasten des Netzes auswirken. So wird ein Energiespeicher als Puffer eingesetzt.
In jedem Fall ist es wichtig, den Überblick über den Gesamtstromverbrauch als auch über die einzelnen Verbräuche im Unternehmen zu haben, um beim Erreichen eines bestimmten Grenzwerts entsprechende Maßnahmen einleiten zu können.
Stromspitzen mittels Künstlicher Intelligenz vermeiden
Die sinnvollste Lösung wäre die Einführung eines Energiemanagements bzw. eines Energiemanagementsystems für die Erfassung und Überwachung der Prozesse. So hat man die Möglichkeit, den Leistungsverlauf einer Anlage aufzuzeichnen und zu speichern.
Demnach könnten unkritische Zeitzonen im Produktionsprozess, bei denen die Leistung reduziert werden kann, definiert werden. Dadurch unterliegen die einzelnen Anlagen einer geringeren Belastung. Dies schont und erhöht die Haltbarkeit der einzelnen Komponenten und verringert gleichzeitig den Verschleiß.
Ein positiver Effekt ganz nebenbei: Das neue Energiemanagementsystem liefert durch die Dokumentation einen besseren Überblick über den Prozess und die Prozesskosten und kann unter Umständen sogar vom Staat gefördert werden.
Und nicht nur das – mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz lassen sich kritische Zustände im Unternehmen vorhersagen. Durch die kontinuierliche Erfassung aller Unternehmensdaten, also der Energiedaten, der kaufmännischen Daten und der Produktionsdaten wird die künstliche Intelligenz trainiert und kann auf Basis der gewonnenen Erkenntnisse bestimmte Zustände, wie Stromspitzen, vorhersagen.
KI kann dabei helfen, Ihre Kunden, Mitarbeiter und Maschinen zu verstehen. So kann man sogar vorab evaluieren, was die Kunden beschäftigt und bereits Lösungsansätze entwickeln, bevor ein Problem auftaucht. Dasselbe gilt für die eigenen Maschinen: bevor ein Ausfall und damit Stillstand der Maschinen riskiert wird, werden automatisierte Warnungen über bevorstehende Wartungen oder Abnutzungen ausgesprochen.
Mit einer Energiemanagementsoftware als Grundlage können Sie jederzeit starten, das System mit Ihren bereits vorhandenen Daten anzulernen.
Der bimanu-Ansatz für Stromspitzen
Die Bimanu Cloud ist eine „All in One“-Plattform für die Erfassung und Analyse Ihrer Energiedaten.
Somit brauchen Sie keine weiteren Softwaresysteme und haben all Ihre Datenbereiche – von Energieverbräuchen bis hin zu kaufmännischen Daten – in einem System.
Sie können mithilfe der Bimanu Cloud Ihre gesamte Wertschöpfungskette transparent darstellen und sogar neue Technologien wie Machine Learning in Verbindung mit der vorausschauenden Wartung einsetzen.
Durch die Überwachung mithilfe von Dashboards haben Sie immer einen Blick auf die aktuellen Zahlen, können schnell in die Analyse gehen und Einsparpotentiale erkennen. Die Dashboards sind überall und jederzeit über mobile Endgeräte aufrufbar.
Sie erhalten außerdem individuelle Nachhaltigkeitsberichte und den Nachweis für Ihre Kunden, dass Sie die Anforderungen erfüllen.
Dank unseres Baukastenprinzips können Sie klein starten und damit schnell in die Umsetzung kommen – wir können Ihnen ein vorzeigbares Resultat innerhalb von zwei Wochen liefern.
Fazit
Wie Sie an diesem Anwendungsbeispiel sehen können, ist es wichtig, Ihre Energiedaten zu sammeln. Denn nur durch die kontinuierliche Sammlung können Sie Prozesse in Ihrem Unternehmen verstehen und anschließend wirtschaftlich sinnvolle Maßnahmen einleiten.
Es ist weniger sinnvoll, Prozesse blind zu verändern ohne alle Auswirkungen zu kennen.
Für die Sammlung und Überwachung bietet sich eine geeignete Software in Form eines Energiemanagements an, dadurch lassen sich häufig schnell umsetzbare Maßnahmen treffen, um Energieverbräuche zu optimieren und Energiekosten kontinuierlich und nachhaltig zu senken.
Über den Autor
Swen Göllner ist Gründer und Geschäftsführer von bimanu GmbH und bimanu Cloud Solutions GmbH, zwei Unternehmen, die sich auf Business Intelligence, Data Warehouse und Cloud-Anwendungen spezialisieren.
Er hat einen Abschluss in Wirtschaftsinformatik von der F.O.M Fachhochschule für Ökonomie und Management Neuss und einen MBA General Management von der Düsseldorf Business School an der Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf.
Außerdem ist er Host des Podcasts „Wertgeschätzt – der Business Intelligence Podcast“ – der Nummer 1 Business Intelligence Podcast und Autor des Buches „33 Impulse für einfache Datenstrategien im Mittelstand ZEIT SPAREN, KOSTEN SENKEN, UMSATZ STEIGERN“.
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