KI-Frühling 2022: Energiedaten verstehen – Zukunft gestalten. Von der Lastganganalyse zu Handlungsempfehlungen & vollautomatischen Prognosen.

Veranstaltungsbeschreibung:
Problem
Steigende Energiekosten (Strom und Gas) – neue Erwartungen der Verbraucher an die Produkte – Buzzwörter: ESG, CO2 Neutralität, Zero Liquid Discharge – Notwendigkeit zur Bereitstellung oder Nutzung von Prognosen, ob gesetzlich oder wirtschaftlich getrieben

Lösungsansatz
IfE: Aufbauend auf den Lastgängen von RLM-Kunden wird eine Auswertung mittels KI durchgeführt. Hierbei werden in kürzester Zeit und für eine große Anzahl an Datensätzen Ergebnisse generiert. Ziel der Analyse ist das Aufzeigen von Besonderheiten des Kunden um Effizienzpotentiale heben zu können. Ebenfalls untersucht wird die Möglichkeit erneuerbare Energien einzubinden. Somit sollen sowohl die Energiebezugskosten als auch der CO₂-Ausstoß gesenkt werden.
ifesca: Durch KI-gestützte Datenanalyse können vollautomatisch Prognosen z.B. für RLM-Kunden erstellt werden. Dabei werden keine weiteren Handlungen seitens des Kunden nötig: Es findet zunächst eine Strukturanalyse statt. Dabei werden u.a. grundlegende Muster des Lastgangs erkannt, Feier- und Sondertage detektiert und exogene Einflüsse z.B. durch die Temperatur erkannt. Dies wird an Beispielen des Bilanzkreismanagements, Produktionsbetrieben, Fernwärmelastgängen und Prosumer verdeutlicht.

Übertragungsmöglichkeiten
Lastprognosen für MaBiS-Prozesse, Redispatch 2.0, Prognosen für virtuelle Kraftwerke, Portfoliomanagement, Direktvermarktung, Optimierung der Fahrweise von Batterie- und Wärmespeichern und BHKWs zur Erhöhung des Eigenverbrauchs auch in Kombination mit PV und Wind, intelligentes Laden

Veranstaltungsziel:
Die Teilnehmer:innen sollen die Vorteile von kontinuierlicher Datenerhebung erkennen und für das aktive Arbeiten mit ihren Energiedaten ermutigt werden, um Einsparpotenziale in ihrem Unternehmen zu identifizieren und wirtschaftlich zu heben. Diese Erkenntnisse sollen investive und operative Entscheidungen unterstützen oder überhaupt erst möglich machen. Weiterhin soll deutlich werden, wie mittels KI qualitativ hochwertige Energieprognosen zählpunktscharf und massendatentauglich erstellt werden können.

Agenda:
▪  Teil 1: 30min Vortrag IfE
▪  Teil 2: 30min Vortrag ifesca
▪  Teil 2: 30min offene Diskussionsrunde mit IfE und ifesca

Begrenzung der Teilnehmerzahl: unbegrenzt

Partner: IfE GmbH, Steinbach-Hallenberg & ifesca GmbH, Ilmenau

Name der Referenten: IfE: David Händel & Axel Mansilla | ifesca: Martin Seidler

Zielgruppe: Einsteiger:innen, Fortgeschrittene, Expert:innen
(Stadtwerksmitarbeiter:innen, Direktvermarkter:innen, Portfoliomanager:innen Energievertrieb, energieintensive Unternehmen, KMU)

Format: Online, Konferenztool: MS Teams

Hinweise: Die Einwahldaten sowie ergänzende technische Informationen erhalten alle angemeldeten Teilnehmer*innen einen Tag vor der Veranstaltung. Für die Teilnahme ist keine spezifische technische Ausstattung notwendig.