Pressemitteilung von Susanne Fiederer

Dem Blindflug ein Ende: Energiemanagement auf KI-Basis

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(Mynewsdesk) Überraschungen am Monatsende über zu hohe Stromrechnungen in Unternehmen sind passé. Heute können selbstlernende Systeme mit smarten Algorithmen helfen, den Energieverbrauch von Stromverbrauchern zu managen. Damit haben Energiemanager direkten Einfluss auf den Energieverbrauch ihrer Geräte. In Echtzeit. Also keine Überraschungen mehr.

Die Medizinforschung sammelt große Datenmengen und Algorithmen suchen nach Mustern und Zusammenhängen, die für uns Menschen nur schwer erkennbar sind. Die Erkenntnisse daraus bringen die Forschung auf ein neues Niveau – die Genforschung ist da nur ein gutes Beispiel. Und auch Google sammelt Daten; seit Jahren und das intensiv. Und die Werbebranche freut sich über die neu erkannten Verbrauchermuster. Warum also nicht auch dieses Prinzip auf jedes Gerät anwenden, das einen Stecker hat? Egal ob Beleuchtung, Klimaanlagen oder ganze Produktionsketten.

Das 2009 gegründete israelische Technologie Startup  Panoramic Power (http://www.panpwr.com/de), mit Standorten in New York und Kfar Saba, Israel, entwickelt schon seit Jahren an eigenen smarten Algorithmen, die im Energieverbrauch große Einsparpotenziale möglich werden lassen. „Und dabei geht es bei unseren Entwicklungen natürlich um monetäre Einsparmaßnahmen auf Geräteebene, aber auch generell um einen grüneren, also bewussteren Umgang mit Energieressourcen in Unternehmen“, betont Jon Rabinowitz, Marketingchef bei Panoramic Power. Das zahlt sich für Unternehmen doppelt aus. Und für sein Engagement um mehr Transparenz im Energieverbrauch wurde das Unternehmen – das seit 2013 unter Muttergesellschaft Centrica agiert – erst 2015 von dem amerikanischen Magazin „Energiemanager Today“ zum Produkt des Jahres gekürt. Das System, das sich aus walnussgroßer Sensorik und einer webbasierten Software zusammensetzt, wurde nun seit letztem Jahr um den Software-Baustein künstliche Intelligenz erweitert. Das heißt ganz konkret: nun denken smarte Algorithmen mit, um aus der endlosen Menge diffuser Energiedaten Muster für Optimierungspotenziale zu erkennen. „Mit der Einführung dieser Algorithmen lernen Maschinen sprechen; wir markieren damit einen weiteren Meilenstein in der innovativen Energiedaten-Nutzung. Das selbstlernende Analyse-System liefert bislang unbekannte, detaillierte Einsichten in das Innenleben der Stromverbraucher. Das wird den Markt revolutionieren“, ist Jon Rabinowitz überzeugt.

Der gläserne Verbraucher

Was uns Konsumenten am gläsern sein vielleicht stört, soll der Industrie ein Vorteil werden; ohne negativen Beigeschmack. Der Device Analyzer, so der Name des intelligenten Software-Bausteins, sammelt unentwegt Daten mit denen er von Sensoren auf Geräteebene per WIFI gefüttert wird. Und er gleicht sie mit seinem gesammelten Wissen ab: Wie war der Verbrauch gestern, letzten Monat, an einem baugleichen Gerät an einem anderen Standort; im letzten Jahr? Verbrauchsschwellenwerte, Abgleich mit Langzeitdaten, Verbrauchsmustererkennung, Einordnung von Anomalien? Transparenz in diesen Punkten soll künftig kein Problem mehr sein. „Mit dieser Entwicklung haben wir die Basis für eine intelligente und vollautomatisierte Geräteüberwachung und Zustands-Kontrolle in Echtzeit geschaffen,“ schwärmt Jon Rabinowitz. „Damit machen wir das Stromnetz für unsere Kunden transparent – von der Einspeisung bis zur Geräteebene. Und: Wir steigern die Zuverlässigkeit der elektrischen Systeme und senken dabei Strom- und Wartungskosten.“

Die entscheidende Rolle dabei spielen selbstlernende Algorithmen, denn alle gesammelten Daten werden von der Software für jedes einzelne Gerät aufgeführt und ausgewertet. Je mehr Energie-Daten zur Verfügung stehen, desto besser erkennt die Software Gerätemuster und kann nach kurzer Trainingszeit, Abweichungen von idealen Betriebswerten oder Optimierungspotenziale erkennen und signalisiert frühzeitig notwendige Wartungsintervalle. Quasi aus der Vogelperspektive visualisiert das System alle Betriebsabläufe in intuitiven Grafiken und liefert damit detailliertes Know-how für effizientere Betriebsmöglichkeiten. „Da jede Messung in Echtzeit analysiert wird, werden daraus sofort Geräteabhängigkeiten sichtbar, die ein klares Verständnis für Betriebsprozesse schaffen“, sagt Jon Rabinowitz und führt weiter aus: „Die automatische Identifizierung von Betriebszuständen, KPI’s und weitere detaillierte Einsichten zur Optimierung sind ein Gewinn für jedes Unternehmen im Strom-Monitoring.“


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