Wie genau kennen Sie Ihren Energieverbrauch? Arbeiten Ihre Energieanlagen im Vergleich zu vielen effizient? Oder gibt es wirtschaftlich durchführbares Verbesserungspotential in der bestehenden Energieanlage?
Um diese Fragen zu beantworten, hat die Kelag einen Energiemanager für Gemeinden, Wohnungsgenossenschaften und Gewerbebetriebe entwickelt, der all diese Fragen mit einem Klick auf einen Blick beantwortet.
Der Energiemanager ist von außen betrachtet „nur“ eine Web-Applikation, welche die gesamten Energieverbräuche von Kunden-Objekten auflistet und ansprechend darstellt. Die PS stecken sprichwörtlich gesagt jedoch unter der Haube. Das gesamte Wissen aus jahrzehntelanger Erfahrung mit und um Energieanlagen wurde in den Energiemanager gepackt und der Grundgedanke - den Kelag Kunden zu zeigen, wo mögliche Einsparungen liegen - verwirklicht.
Der Vergleich vieler Anlagen miteinander liefert einen genauen Überblick über mögliche Energieeinsparungen allerdings nur dann, wenn Äpfel mit Äpfel verglichen werden. Deshalb bietet der Kelag Energiemanager eine besondere Lösung:
Es werden Energieverbräuche vieler Objekte erfasst, technische Objektdaten erhoben und daraus laufend Kennwerte ermittelt, die dann auf das betrachtete Objekt bezogen werden. Damit können Betriebszustände simuliert und Effizienzpotential in jedem Objekt wie zum Beispiel eines Bürogebäudes, einer Schule, eines Gewerbebetriebes etc. erkannt werden.
Mit der Kelag blickt Imendo bereits auf eine langjährige Zusammenarbeit und erfolgreich abgeschlossene Projekte zurück. Die Idee zum Energiemanager kam direkt von der Kelag, welche sich im Jahr 2019 zusammen mit uns an die Planung und Konzeptionierung der Applikation machte. Im Dezember 2019 haben wir begonnen den Energiemanager nach vereinbartem Konzept umzusetzen.
Zur Funktionsweise des Energiemanagers: Energieberater erfassen in einer Applikation alle relevanten Objektdaten, welche in einer Datenbank gehalten werden. Mittels Microsoft Power BI ist es möglich auf die eingetragenen Daten zuzugreifen und diese in wertvolle Auswertungen zu verwandeln. Das Ergebnis sind Dashboards, welche unterschiedliche Daten in ansprechender Form darstellen.
Microsoft Azure wird in Kombination mit Power BI eingesetzt – Azure ist dabei für die Verarbeitung der Daten von großer Wichtigkeit. Die Datenhaltung passiert On-Premise innerhalb der Kelag-Infrastruktur.
Aktuell befinden wir uns mit der Kelag am Ende der ersten Phase in diesem Projekt, in welcher der Grundstein für weitere Funktionalitäten gesetzt wurde.
Durch die Einbindung der Microsoft-Technologie Power BI & Azure ergeben sich viele Vorteile. Das Hauptaugenmerk liegt hier vor allem auf der übersichtlichen Vereinigung der Energieverbräuche der Kundenobjekte in einer zentralen Anwendung. Der Energiemanager bietet durch diese Übersichtlichkeit der Kelag und ihren Kunden eine schnelle und genaue Lösung für das Erfassen aller Energieverbräuche.
Der große Mehrwert durch das Einbinden von MS Power BI in den Energiemanager liegt in der Auswertbarkeit von Datenbeständen. Es gibt keine manuell erstellten Auswertungen mehr – Daten werden automatisiert, entsprechend bestimmter Berechnungen analysiert und aufbereitet. Für die User ergeben sich dadurch aussägekräftige Reports, welche in kürzester Zeit bereitstehen, ohne Fehler durch manuelle Berechnungen.
Der Mehrwert, der in der Nutzung von Microsoft Azure liegt, ist die Skalierbarkeit von Ressourcen. Dadurch können zusätzlich anfallende, notwendige Berechnungen schneller bewältigt werden.
Die erste Phase in diesem Projekt wurde erfolgreich abgeschlossen. Nun gehen wir mit der Kelag in Runde zwei und beginnen demnächst mit der Dateninterpretation. In dieser Projektphase soll es ermöglicht werden Objekte durch gewisse Parameter aussagekräftiger und vergleichbarer in ihrem Energiebedarf zu gestalten (z.B. Regelbetriebszeiten, Regeltemperaturen, Nutzung etc.).
Die beigefügten Parameter ermöglichen unterschiedliche Objektbewertungen, welche bei der webbasierten Applikation im Hintergrund laufen und zusätzliche wichtige Detailinformationen den Kunden liefern. In weiterer Folge werden alle Parameter durch spezielle Regelalgorithmen miteinander verknüpft, um wirtschaftlich umsetzbare Effizienzpotentiale simulieren bzw. errechnen zu können.