Energiedaten und Visualisierung

Im Zuge der Digitalisierung steigt das weltweite Datenaufkommen stetig. Auch im Energiesektor wächst die Menge verfügbarer Daten, u.a. durch vermehrt installierte Messinfrastruktur aber auch durch öffentlich einsehbare Datensätze. Die Visualisierung von Daten ist ein zentraler Bestandteil, wenn es darum geht Informationen für Anwender nutzbar zu machen, Rückschlüsse zu ziehen sowie Maßnahmen einleiten zu können. Mit Hilfe geeigneter Visualisierungstechniken können Ergebnisse und Zusammenhänge für den menschlichen Betrachter verständlich dargelegt werden. Durch ein einheitliches Verständnis von komplexen Datensätzen kann so Transparenz innerhalb von Projekten, Unternehmen oder in der Gesellschaft geschaffen werden.

Im Energiesektor stehen diverse und umfangreiche Datensätze bereit, innerhalb derer es gilt komplexe Zusammenhänge aufzubereiten und zu interpretieren. Diese Daten umfassen beispielsweise:

• Georeferenzierte Daten, wie z.B. Netze (Strom, Gas, Wärme)
• Zeitreihen, wie z.B. Messwerte von Erzeugern oder Verbrauchern
• 3D-Gebäudedaten, wie z.B. LOD2-Daten

Durch die Kombination von Expertise in den Bereichen der Energie und der IT bietet das Fraunhofer-Zentrum für Digitale Energie Dienstleistungen an, welche neben der Visualisierung dieser Daten auch vor- und nachgelagerte Prozesse beinhalten. Vorgelagerte Prozesse umfassen beispielsweise die Validierung von Datensätzen und die Beseitigung von Datenfehlern. Zudem werden in vielen Bereichen, wie z.B. Netzdaten, unterschiedliche Datenstandards oder proprietäre Lösungen verwendet. Daher ist es Teil unserer Dienstleistungen unterschiedlichste Datenformate weiterzuverarbeiten und zu visualisieren, um eine hohe Kompatibilität zur bereits verfügbaren Daten gewährleisten zu können. Nachgelagerte Prozesse umfassen u.a. die Interpretation der Daten und die Ableitung von Handlungsempfehlungen.

Datenaufbereitung und Interpretation

• Datenvalidierung und Beseitigung von Datenfehlern
• Anreicherung von Daten um öffentlich zugängliche Datensätze
• Verarbeitung und Aufbereitung diverser Datenformate
• Ableitung von Handlungsempfehlungen

Visualisierung

• Verständliche Darstellung komplexer Zusammenhänge mit anwendungsspezifischen Grafiken und Tools
• Betrachtung der zeitlichen und räumlichen Dimension inkl. Georeferenzierung auf Karten
• Interaktive Elemente (z.B. manuelles Filtern oder Anordnen von Daten)
• DSGVO-Konformität (Aggregation von personenbezogenen Daten)