Zentrale Trends und Entwicklungen der digitalen Energiewelt

Digitale Technologien bieten neue Möglichkeiten. Die Digitalisierung bietet neue, weitreichende Möglichkeiten für technische Lösungen und ein grundlegend optimiertes Zusammenspiel von technischen Einheiten, Wertschöpfungsprozessen, Marktakteuren und Kunden. So werden zukünftige Systeme beispielsweise nicht mehr nur auf einen Betriebspunkt hin optimiert gesteuert werden. Vielmehr werden mehrere konkurrierende Anforderungen beim Betrieb (z.B. Netzrestriktionen und Marktsignale) zu beachten sein. Dies ist ohne Digitalisierung und eine modulare Systemarchitektur mit offenen Schnittstellen nicht leistbar. Die folgenden technologischen Entwicklungen sind dabei jeweils für sich und insbesondere im Zusammenspiel für die Energiewelt besonders bedeutsam. 

Digital vernetzte Mess-, Steuerungs- und Regelungstechnik.

Vernetzte Sensoren, Ansteuerungsmöglichkeiten (Aktoren) und intelligente dezentrale Regelkreise stellen die Grundlage für digitale Lösungen jeder Art dar. Das weitergehende Monitoring und die Fernsteuerung von Netzbetriebsmitteln im Verteilnetz oder die zunehmende Ausstattung von Gebäuden und Haushaltsgeräten mit Sensoren und Ansteuerungsmöglichkeiten (Bewegung, Temperatur etc.) sind einzelne Beispiele für fast unzählige Anwendungsmöglichkeiten. Durch diese Vernetzung technischer Einheiten (das sogenannte Internet der Dinge) können insbesondere im nicht regulierten Bereich neue Produkte und Dienstleistungen entwickelt werden, um hierdurch einen höheren Mehrwert für den Kunden zu bieten. Im regulierten Bereich stehen hingegen die Optimierung von Prozessen innerhalb des gesetzten Handlungsrahmens durch Reduzierung von Kosten (u.a. Economies of Scale) sowie die Verbesserung der Versorgungssicherheit im Vordergrund. Mit der seitens der Bundesregierung geplanten sukzessiven Einführung intelligenter Messsysteme soll eine Standardschnittstelle zum Kunden als Grundlage für beispielsweise eine bessere Synchronisierung von Erzeugung und Verbrauch geschaffen werden. Im Weiteren soll der Kunde als maßgeblicher Akteur der Energiewende mit Hilfe digitaler Dienstleistungen mehr Transparenz über seine Energieverbräuche bei Strom und Wärme erhalten.

Big Data.

Große Datenmengen entstehen an verschiedenen Stellen der Energiewelt: Technische Einheiten und Akteure kommunizieren ständig unter- und miteinander. Big Data ist die Entstehung und gezielte Zusammenführung und Auswertung großer Datenmengen durch den Einsatz digitaler Technik. Die zielgerichtete Analyse dieser Datenmengen stellt ein erhebliches Potenzial für die (Weiter-) Entwicklung von Geschäftsmodellen dar. Dieses Potenzial kann durch die Verknüpfung mit weiteren Daten und mittels Echtzeitauswertung noch deutlich erhöht werden. Ein Beispiel ist das Zusammenführen von aktuellen Erzeugungsdaten mit zugekauften Wetterprognosen und historischen Marktdaten, um das eigene Erzeugungsportfolio dahingehend zu optimieren, dass am Strom- bzw. Wärmemarkt größere Erlöse erwirtschaftet werden. Im gerade angebrochenen Zeitalter der Digitalisierung sind Daten für Unternehmen wertvolle Assets. Aufgrund der immens großen Datenmengen liegt die Herausforderung jedoch in der Entscheidung, welche Daten an welcher Stelle zu erheben sind und wie mithilfe von (halb-)automatisierten Auswertemöglichkeiten aus Big Data schließlich Smart Data erzeugt werden können. Der Datenschutz muss in diesem Prozess einen hohen Stellenwert haben. Der Kunde muss auf Basis umfassender Information und Transp-renz frei und eigenverantwortlich entscheiden können, welche Daten er für welche digitalen Produkte und Dienstleistungen freigeben möchte.   

Verfügbarkeit und Bandbreite von Kommunikationsinfrastruktur, Mobile Vernetzung.

Schon die Entwicklung der vergangenen Jahre zeigte einen deutlichen Trend hin zu einer möglichst lückenlosen Verfügbarkeit der Informations- und Kommunikationsinfrastruktur. Die zunehmende Leistungsfähigkeit beispielsweise von  Glasfasernetzen in Verbindung mit Zugangsmöglichkeiten wie flächendeckendem WLAN oder der Datenübertragung über das Stromnetz (Powerline communication, PLC) zeugen von den vielfältigen Möglichkeiten. Eine besondere Bedeutung hat hierbei die mobile Kommunikation. Mobile Computing, also der Einsatz von Smart Phones, Tablets etc., hat durch verändertes Nutzenverhalten und insbesondere dem Wunsch nach mobiler Internetnutzung sowie durch sinkende Preise für Datenvolumen rasant zugenommen. Damit einher geht eine ständige Erreichbarkeit der Gerätenutzer sowie die Zugangsmöglichkeit ins Internet. Hierdurch kann sich der Nutzen von Anwendungen für Kunden stark erhöhen. Der Zugriff auf Dienstleistungen und Produkte über Online-Portale oder Apps stellt daher zunehmend den Standard für Geschäftsmodelle insbesondere im B2C-Bereich dar. Als Beispiel sei hier die Möglichkeit genannt, als Energieanbieter die Energieabrechnung mit dem Kunden direkt über das mobile Endgerät vorzunehmen, auf diesem Kanal zugleich Beratungsempfehlungen zum Energieeinsparen auszusprechen sowie energieeffi-ziente Geräte anzubieten. Dies gilt für den Strom- und Wärmemarkt gleichermaßen.

Cloud Computing.

Cloud Computing bedeutet die Nutzung von IT-Infrastrukturen (Rechenkapazität, Datenspeicher, Software), die nicht vor Ort beim Anwender, sondern über ein Netz, in der Regel über das Internet, verfügbar sind. Durch die stetig weiter wachsende Zunahme des Datenvolumens bedarf es für viele Anwendungen zunehmender Rechen- und Speicherkapazitäten, die gerade von kleinen und mittelständischen Unternehmen oft nicht vorgehalten werden können. Für Unternehmen, aber  auch für Privatanwender ist das Auslagern von Daten oder ganzer Anwendungen in die Cloud eine Möglichkeit zur Skalierung, die lokale Systeme so schnell und flexibel prinzipbedingt nicht bieten können. Cloud Computing ermöglicht somit für die Energiewelt den flexiblen, sicheren und jederzeit verfügbaren Zugriff auf Daten und Prozesse. Die Nutzung von Clouds stellt damit einen wesentlichen Baustein für innovative Geschäftsmodelle dar.

Lernende Systeme und künstliche Intelligenz.

Die Verfügbarkeit großer, strukturiert auswertbarer Datenmengen in Verbindung mit den Entwicklungen intelligenter Analysemethoden (z.B. neuronale Netze) und der Verfügbarkeit der benötigten hohen Rechenkapazitäten ermöglicht die intelligente Selbstoptimierung von Systemen und Maschinen. Zum Beispiel können selbstlernende Anwendungen in Haushalten Energiekosten senken und zugleich den Komfort für den Kunden steigern, indem sie (halb-)automatisiert auswerten, wie genau Energie verbraucht wird, und aufzeigen, wo die größten Einsparpotenziale vorliegen. Zugleich haben lernende Systeme auch eine zunehmende Bedeutung bei der dezentralen Regelung und Entscheidungsfindung. So kann beispielsweise mittels lernender Systeme Überlastungen im Verteilnetz im Zuge der Integration fluktuierender erneuerbarer Energien entgegen gewirkt werden. Hierbei übernimmt eine intelligente dezentrale Steuerungseinheit teilweise die zunehmend komplexe Netzführung für einen Verteilnetzabschnitt.