Tobias Olma – Leiter Research & Development

Um eine Lastspitzenvorhersage so detailliert, wie möglich treffen zu können, bedarf es einer maximalen Transparenz und einer Vielzahl an Daten pro Verbraucher. Die Messung des Gesamtverbrauchs am Hauptanschlusspunkt allein, reicht hierzu nicht mehr aus. Vielmehr müssen wir Erkenntnisse darüber sammeln, aus welchen Einzelverbräuchen der Gesamtverbrauch entstanden ist, d.h. welcher Verbraucher zu welcher Zeit und aus welchem Grund für eine Lastspitze verantwortlich war. Nur so können wir die künstliche Intelligenz optimal trainieren, um daraus für die Zukunft korrekte Vorhersagen treffen zu können. Bei vielen EMS-System scheitert es hier oftmals an den hohen Investitionskosten für die Sensoren selbst, sowie den Kosten für den entsprechenden Installationsaufwand, da jeder Sensor direkt in die Versorgungsleitung integriert werden muss und per physikalischer Verbindung mit einer zentralen Datenerfassung verbunden werden muss. Kosten und Aufwand stehen damit oft in keinem Verhältnis mehr zum Ertrag. Unsere eigens entwickelten Sensoren setzt hier auf eine innovative Technologie, bei welcher wir kontaktlos messen können. Entsprechend wird der Sensor lediglich um die Phase geklemmt und kommuniziert die erfassten Daten direkt per Funkverbindung an unser zentrales IoT-Edge-Gateway.