Energie – KI-gestützte Anomalieerkennung für Daten von intelligenten Stromzählern

Angesichts des Ausbaus der Smart-Grid-Infrastrukturen müssen Energieversorger immer größere Mengen an Zählerdaten verwalten und dabei Zuverlässigkeit und Genauigkeit gewährleisten. Ein großer europäischer Energieversorger hat sich mit T&S zusammengetan, um eine KI-gestützte Lösung zur Datenqualitätssicherung einzuführen, die Anomalien in Millionen von täglichen Messwerten automatisch erkennt, die Fehlererkennung bei ein- und dreiphasigen Smart Metern verbessert und gleichzeitig den manuellen Aufwand für die Datenüberprüfung reduziert.

Kundenkontext

Der Kunde, ein führendes Energieversorgungsunternehmen, das ein landesweites Smart-Meter-Netzwerk betreibt, musste die Überwachung und Qualifizierung der Daten aus den angeschlossenen Stromzählern verbessern. Regelbasierte Ansätze erforderten einen hohen manuellen Aufwand und ließen sich nur schlecht an sich wandelnde Nutzungs- und Vertragsmodelle anpassen. Daher suchte der Kunde nach einem skalierbaren, intelligenten Ansatz, mit dem Anomalien direkt aus den täglichen Zählerströmen erkannt werden können.

Geschäftliche Herausforderungen

• Verbessern Sie die Erkennung von Anomalien, ohne umfangreiche manuelle Programmierung von Geschäftsregeln
• Verarbeitung heterogener Daten von Einphasen- und Dreiphasen-Stromzählern mit hoher Zuverlässigkeit
• Reduzierung des Arbeitsaufwands bei der Fehlerermittlung und -analyse
• Verbesserung der Erkennungsleistung bei gleichzeitiger Vereinfachung der Betriebsüberwachung

Die T&S-Lösung

T&S hat eine KI-gestützte Lösung zur Datenqualitätssicherung für die Erkennung und Einstufung von Anomalien bei intelligenten Zählern implementiert und konfiguriert. Diese Lösung identifiziert abweichendes Verhalten direkt anhand der täglichen Zählerdaten, ohne dass umfangreiche vordefinierte Geschäftsregeln erforderlich sind. Dabei werden inkonsistente Verbrauchsentwicklungen, abnormale Spitzenleistungswerte, widersprüchliche Ablesewerte von Verteilern und Lieferanten sowie unregelmäßige Leistungsabläufe auf Phasenebene bei dreiphasigen Anlagen erkannt. T&S hat zudem die Integration und Konfiguration unterstützt, um die Kompatibilität mit der Betriebsumgebung des Kunden sicherzustellen.

Technologien & Fachwissen

• Künstliche Intelligenz
• Datenqualitätsmanagement
• Smart-Grid-Analytik
• Anomalieerkennung
• Verarbeitung von Energiedaten
• Integration industrieller Daten

Ergebnisse und geschäftlicher Nutzen

Höhere Erkennungsqualität bei geringerem Aufwand für manuelle Analysen und Qualifizierungen. Die automatisierte Verarbeitung von Nutzungsbedingungen und Vertragsregeln vereinfachte die Betriebsüberwachung und stärkte die Zuverlässigkeit der Smart-Meter-Daten, was zu präziseren betrieblichen Entscheidungen beitrug.

Fazit

Das Projekt unterstreicht die Kompetenz von T&S bei der Kombination von KI, Datenanalyse und Fachwissen im Bereich der Energieinfrastruktur, um groß angelegte betriebliche Herausforderungen zu bewältigen und die digitale Transformation des Smart-Grid-Betriebs zu unterstützen.