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Vom Datenberg aus in die Zukunft blicken
Das Startup Sandy Energized Analytics will mit Hilfe von Big-Data-Analysen die Zukunft voraussagen. Das junge Unternehmen nutzt smarte, selbstlernende Algorithmen, um in großen Datensammlungen Muster zu erkennen, mit denen sich etwa der Stromverbrauch in einem Haushalt, die Energieproduktion eines Windkraftwerks oder auch das Verkehrsaufkommen zu einem bestimmten Zeitpunkt in der Zukunft bestimmen lassen. „In der Big-Data-Analyse stecken große Chancen, aber auch viel Aufwand“, sagt Sebastian Scholz, Chef der Produktentwicklung und Mitgründer des jungen Unternehmens. „Wir nehmen den Kunden diesen Aufwand ab und liefern die gewünschten Erkenntnisse.“

Das 12-köpfige Team ist 2015 als „Corporate Startup“ aus dem Energieriesen EnBW hervorgegangen. Das Jungunternehmen fokussiert sich mit seinen Analysen und Prognosen auf die Bereiche Energiewirtschaft, Mobilität und Logistik sowie Smart City. Gegenüber der Konkurrenz auf dem Markt will das in Köln beheimatete Startup mit maßgeschneiderten Analysen punkten. „Unsere Modelle sind extrem effizient und skalierbar“, so Scholz. Ein zweiter Pluspunkt: Die Algorithmen sind sehr vielseitig anwendbar. So kann etwa der Wärmeverbrauch, egal ob auf Strom-, Gas- oder Öl basierend, vorhergesagt werden oder wie hoch die Einspeisung von Erneuerbaren-Anlagen ins Netz eines EVU zu einem bestimmten Zeitpunkt sein wird. Auch für die Wartungsplanung von Windturbinen können die smarten Algorithmen genutzt werden, etwa um in den Messdaten der Anlagen Hinweise auf technische Probleme zu entdecken.

Algorithmen berechnen auch optimale Größe für PV-Anlage
Doch die Algorithmen können noch mehr. Zum Beispiel die optimale Größe für eine Solaranlage berechnen. Für diesen Zweck nutzt etwa der Solaranbieter DZ-4 die Big-Data-Analysen der Kölner. Die Hamburger bieten ein Mietmodell für Solaranlagen für Ein- und Zweifamilienhäuser an. Das Unternehmen empfiehlt seinen Kunden dabei auf Basis eines Energiechecks, bei dem bestimmte Verbrauchsdaten erhoben werden, eine bestimmte Anlagengröße. An dieser Stelle kommt Sandy Energized Analytics ins Spiel. Das Unternehmen gleicht die Verbrauchsdaten mit seinem Datenpool ab und gibt anschließend eine Emp
fehlung. „Sandy gibt uns als Output die Anlagengröße, bei der die Ersparnis für den Kunden über die Vertragslaufzeit maximal ist“, erklärt Arne Horn, Vertriebsleiter bei DZ-4. Bisher ist er mit den Resultaten der Datenanalysen sehr zufrieden. „Unsere Empfehlungen sind dadurch präziser und treffsicherer geworden“, so Horn.

Dank großem Datenpool schnell zu treffsicheren Prognosen
Damit Sandy Energized Analytics zielsichere Vorhersagen abgeben kann, müssen die selbstlernenden Algorithmen aber erst einmal mit jeder Menge Daten gefüttert werden. Das Startup profitiert an dieser Stelle von seiner Zugehörigkeit zu EnBW. „Wir haben einen reichhaltigen Fundus an energiewirtschaftlichen Daten, mit denen wir die Modelle für unsere Geschäftskunden anreichern können“, erläutert Scholz. „Indem wir die ersten Versionen eines Modells gegen historische Daten mit einem ähnlichen Verhalten rechnen lassen, können wir die Anlernzeit deutlich verkürzen.“ Dadurch könne das Startup bereits nach wenigen Tagen bis Wochen sehr exakte Ergebnisse liefern. Für ihre Berechnungen nutzen die Kölner die Azure-Cloud-Infrastruktur von Microsoft, allerdings mit deutlichen Erweiterungen versehen, damit Daten auch in Echtzeit analysiert und angezeigt werden können.

Sebastian Schwarz

Artikel aus: Energy 4.0, 1. November 2016, Nr. 9; © 2016 Energy 4.0. MBI Martin Brückner Infosource GmbH & Co., Frankfurt / Main.

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