Wie können moderne Dateninfrastrukturen die Energieplanung und -effizienz verbessern?
Jessy Matar: Effiziente Energieplanung beginnt mit einer soliden Grundlage – und das bedeutet, die richtigen Daten im richtigen Format und zur richtigen Zeit zu haben. Bei fortiss erforschen wir, wie moderne Infrastrukturen die Art und Weise, wie Energiedaten gesammelt, organisiert und verwendet werden, verändern können.
Wir konzentrieren uns auf Daten-Pipelining und Orchestrierungs-Frameworks, die Datenflüsse in Echtzeit und mit geringer Latenz von Sensoren, Zählern und externen Quellen zu Analyseplattformen ermöglichen. Mithilfe von Application Programming Interfaces und semantischen Modellen stellen wir eine einfache Interoperabilität sicher. Dieser Ansatz minimiert die Integrationskomplexität und ermöglicht einen umfangreichen Datenaustausch zwischen verschiedenen Systemen wie Datenanbietern (z. B. Geoportalen, Datenräumen) und -verbrauchern (z. B. Planungstools, Analysefunktionen, Simulationen).
Mahsa Faraji Shoyari: Dieser strukturierte Ansatz ermöglicht es Planern, Betreibern und politischen Entscheidungsträgern, auf eine umfassende, kohärente Sicht der Energielandschaft zuzugreifen. Mit qualitativ hochwertigen, zeitnahen Daten wird die Entscheidungsfindung schneller und zuverlässiger. Dies verringert die Unsicherheit, beschleunigt die Projektlaufzeiten und ermöglicht die Optimierung von Energiesystemen, bevor ein einziges Fundament gelegt ist. Dies führt zu einem geringeren Investitionsrisiko, einer besseren langfristigen Leistung und nachhaltigeren Energieergebnissen.
Wie kann die Integration verschiedener Datenquellen die Planungsgenauigkeit verbessern?
Mahsa Faraji Shoyari: Energiesysteme existieren nicht isoliert – sie werden von allem beeinflusst, von den Wetterbedingungen bis zu den Nutzungsmustern von Gebäuden. Die Integration dieser verschiedenen Datenströme ermöglicht eine vollständigere und kontextbezogenere Sichtweise, die für genaue Prognosen und Ressourcenplanung unerlässlich ist.
Durch die Kombination von Daten aus Gebäuden, intelligenten Zählern und lokalen Wettermodellen ermöglichen wir eine präzise Analyse des Energiebedarfs. Um diese Daten sinnvoll zu strukturieren und zu interpretieren, verwenden wir wissensbasierte Ansätze wie semantische Modelle, die beschreiben, was Dinge bedeuten und wie sie zusammenhängen. Außerdem verwenden wir Domänen-Ontologien, in denen die wichtigsten Konzepte und Beziehungen innerhalb einer bestimmten Domäne definiert sind.
Jessy Matar: Dies verbessert nicht nur die Interoperabilität zwischen den Systemen, sondern unterstützt auch eine erklärbare und kontextbezogene Entscheidungsfindung. Es geht darum, von isolierten Datenpunkten zu einem integrierten, intelligenten System zu gelangen, das bessere Entscheidungen auf jeder Ebene unterstützt.
Welche Rolle spielen digitale Zwillinge bei der Optimierung von Energieinfrastrukturen und der Kostensenkung?
Mahsa Faraji Shoyari: Digitale Zwillinge werden zu einer wichtigen Säule der modernen Energieplanung. Diese virtuellen Modelle bilden reale Energieinfrastrukturen bis ins kleinste Detail nach und ermöglichen es uns, Szenarien zu simulieren, Ineffizienzen zu erkennen und Verbesserungen zu testen, bevor sie in der realen Welt eingeführt werden.
Wir nutzen datengestützte Simulationen, um wirtschaftliche und technische Planungen zu unterstützen. Ob bei der Bewertung der Kosteneffizienz verschiedener Technologien oder beim Stresstest eines Netzdesigns unter Echtzeitbedingungen – digitale Zwillinge bieten eine leistungsstarke Möglichkeit, sowohl Risiken als auch Kosten zu reduzieren.
Letztlich tragen sie dazu bei, dass Investitionen in die Energieinfrastruktur zukunftssicher und belastbar sind und mit langfristigen Nachhaltigkeitszielen in Einklang stehen.
Wie stellen Sie sicher, dass die KI-Modelle bei der Vorhersage genau bleiben, insbesondere wenn sich das Wetter oder andere Bedingungen plötzlich ändern?
Jessy Matar:Wir stellen sicher, dass die KI-Modelle genau bleiben, indem wir adaptive Modelle oder Ensembles verwenden, die aus den neuesten Daten lernen, um die Leistung zu erhalten. Die Kombination von maschinellem Lernen mit physikbasierten Modellen kann auch bei unerwarteten Veränderungen für zusätzliche Robustheit sorgen. Darüber hinaus kann die Einbeziehung von Echtzeit-Wettervorhersagen, Satellitendaten oder politikbezogenen Indikatoren (z. B. regulatorische Änderungen, wirtschaftspolitische Maßnahmen oder Umweltvorschriften) als Eingangsmerkmale dem Modell helfen, Veränderungen zu antizipieren.
