Use Cases

Technisches Zeitreihen-Monitoring für Fernwärmenetze und KWK-Anlagen

Für die Hamburger Energiewerke verbinden wir technische Zeitreihen, ökologische Kennzahlen und operative Anlageninformationen auf einer zentralen Datenplattform. Automatisierte Berechnungen und nachvollziehbare Datenflüsse unterstützen Reporting, förderrelevante Nachweise und die Überwachung von Fernwärmenetzen und KWK-Anlagen.

Wenn verteilte Zeitreihendaten Reporting und Anlageüberwachung erschweren

Technische Messwerte und ökologische Kennzahlen wurden in unterschiedlichen Systemen und teilweise über isolierte Excel-Lösungen verarbeitet. Netzübergreifende Auswertungen erforderten dadurch manuelle Abstimmungen und wiederholte Datenaufbereitung.

Gleichzeitig müssen Wärmequoten, CO₂-Kosten, Primärenergiefaktoren und Anlagenbilanzen konsistent berechnet werden. Unterschiedliche Berechnungsstände erschweren die Nachvollziehbarkeit und erhöhen den Aufwand bei Prüfungen und Nachweisen.

Auch im Anlagenbetrieb fehlte eine gemeinsame Sicht, um beispielsweise Wasserverluste oder auffällige Bilanzabweichungen frühzeitig zu untersuchen.

Technische Messwerte und ökologische Kennzahlen gemeinsam nutzen

Die Plattform führt Zeitreihen aus unterschiedlichen Quellen zusammen und stellt abgestimmte Berechnungen für Reporting, Nachweise und Anlagenmonitoring bereit.

Zeitreihendaten vereinheitlichen

Messwerte aus verschiedenen Anlagen und Systemen werden zentral aufbereitet und für gemeinsame Auswertungen verfügbar gemacht.

Wärmequoten automatisiert berechnen

Einheitliche Berechnungslogiken stellen förderrelevante Kennzahlen nachvollziehbar bereit.

CO₂-Kosten transparent auswerten

Die Berechnung und Aufteilung von CO₂-Kosten werden auf einer gemeinsamen Datengrundlage abgebildet.

Primärenergiefaktoren bereitstellen

Netzbezogene Kennzahlen werden anhand der jeweils zugrunde gelegten Berechnungsverfahren ermittelt und dokumentiert.

Frischwasserbilanzen überwachen

Anlagenbezogene Auswertungen unterstützen die Erkennung von Wasserverlusten und weiteren Auffälligkeiten.

Datenherkunft nachvollziehbar machen

Dokumentierte Quellen und Verarbeitungsschritte erleichtern die Prüfung von Kennzahlen und Berechnungsergebnissen.

Von einzelnen Messreihen zur zentralen Analytics-Plattform

Azure Databricks und Azure Blob Storage bilden die Grundlage der cloudbasierten Datenplattform. Eine Medallion-Architektur mit Bronze-, Silver- und Gold-Schichten trennt Rohdaten, aufbereitete Informationen und fachlich nutzbare Ergebnisse.

Apache Airflow koordiniert die Verarbeitungsschritte. Apache Spark verarbeitet umfangreiche Zeitreihendaten und unterstützt die Berechnung technischer sowie ökologischer Kennzahlen.

Dazu gehören Wärmequoten, CO₂-Kostenaufteilungen, Primärenergiefaktoren und Frischwasserbilanzen. Bei der Ermittlung der Primärenergiefaktoren werden unter anderem Stromgutschrift- und Carnot-Methode im jeweiligen Berechnungskontext berücksichtigt.

Power BI stellt die Ergebnisse für Fachbereiche und Anlagenverantwortliche dar. Verteilte Sensor- und Anlagendaten können ergänzend über geeignete 5G- beziehungsweise LTE-M-Verbindungen eingebunden werden.

Weniger manuelle Berechnungen und mehr Transparenz über Netze und Anlagen

Die gemeinsame Plattform verbindet ökologisches Reporting mit operativer Überwachung. Fachbereiche greifen auf abgestimmte Kennzahlen zurück und können Abweichungen gezielter untersuchen. Wiederkehrende Datenaufbereitung und Nachweiserstellung werden vereinfacht.

Einheitliche Kennzahlen nutzen

Zentral gepflegte Berechnungen reduzieren widersprüchliche Ergebnisse zwischen Fachbereichen und Berichten.

Förderrelevante Nachweise vorbereiten

Nachvollziehbare Wärmequoten und dokumentierte Datenstände unterstützen die Zusammenstellung erforderlicher Unterlagen.

Ökologische Auswertungen vereinfachen

CO₂-Kosten und Primärenergiefaktoren stehen auf einer gemeinsamen Datenbasis zur Verfügung.

Anlagenauffälligkeiten früher untersuchen

Zeitreihen und Frischwasserbilanzen helfen, kritische Veränderungen und mögliche Wasserverluste einzugrenzen.

Prüfaufwand verringern

Dokumentierte Datenflüsse und Berechnungswege erleichtern die Beantwortung fachlicher Rückfragen.

Manuelle Konsolidierung reduzieren

Automatisierte Verarbeitung schafft mehr Zeit für Analyse, Anlagenbewertung und Netzplanung.

Eingesetzte Technologien

Databricks

Wir etablieren Databricks als skalierbare Lakehouse-Plattform, sodass Data Engineering, Analytics und KI auf einer gemeinsamen, steuerbaren Datenbasis effizient umgesetzt werden können.

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Apache Airflow

Wir etablieren Apache Airflow als zentrale Orchestrierungsschicht für Datenpipelines, sodass komplexe Abhängigkeiten, Zeitpläne und Verarbeitungsprozesse transparent, steuerbar und produktionsreif betrieben werden können.

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Microsoft Power BI

Wir implementieren Power BI als Enterprise-Analytics-Plattform, sodass einheitliches Reporting, belastbare Kennzahlen und KI-ready Analysen auf einer konsistenten Datenbasis entstehen.

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Technische Zeitreihen zentral und revisionssicher steuern? Lassen Sie uns darüber sprechen, wie eine zentrale Datenplattform technische Zeitreihen, regulatorische Nachweise und operative Anlagenkennzahlen zuverlässig zusammenführen kann.

Christian Straube

Managing Consultant

+49 221 630 699-20

sales@heringer-consulting.de

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