Energiedaten und die Acht Kostbarkeiten – wie vollständig müssen sie sein?

„Ja, Hallo erstmal…“ Erinnern Sie sich noch an den legendären Sketch „Acht Kostbarkeiten“ des Comedian Rüdiger Hoffmann? Die Story: Er bestellt bei seinem Lieblingschinesen das Gericht „Acht Kostbarkeiten“. Anstatt die Lieferung zu genießen, wird diese zuerst einer Inventur unterzogen und unter mehrfacher Betonung großzügiger Nachsicht (es sei ihm „total egaaal“) das Fehlen einer Kostbarkeit festgestellt. Wer die Pointe nicht kennt (ich will jetzt nicht spoilern), der möge seine Wissenslücke z.B. bei YouTube schließen (es lohnt sich!). Jedenfalls, der Sketch zeigt in wunderbarer Weise die falsche Anwendung von Nachsicht und Gelassenheit.

Wenn es um Ihre Energiedaten geht, funktioniert das Ganze genau umgekehrt: fehlende Kostbarkeiten werden gelassen hingenommen – obwohl gerade hier die Vollständigkeit oft von großer Bedeutung ist. Oder würden Sie beim Kauf eines Puzzles akzeptieren, dass ein Teil fehlt?

Daten-Vollständigkeitskontrolle bei ausgewählten Datenpunkten bzw. Messstellen

Fakt ist, Quellen von Energiedaten sind unzuverlässig, egal ob es sich um eigene Quellen (Geräte) oder Lieferanten (APIs) handelt. In einigen Bereichen ist dies nicht akzeptabel, sei es bei der Übernahme von Marktdaten bzw. Börsenpreisen, bei Lastgängen von Versorgern (MSCONS, CSV etc.) oder bei Unterzählern, deren Daten die Grundlage für Abrechnungen aller Art sind. Die Güte der Energiedaten korreliert mit wirtschaftlicher Sicherheit, vor allem aber mit Vertrauen.

Um fair zu bleiben: Ihre Nachsicht ist unbeabsichtigt. Meistens bemerken Sie gar nicht, dass Ihre Daten unvollständig sind. Selbst bei vorhandenem Monitoring fallen kleine Lücken nicht auf, betrachtet man Lastgänge lediglich in der Monats- oder gar Jahresansicht. Und nein, kein Mensch macht sich in Hoffmann’scher Manier auf die Suche nach den fehlenden Kostbarkeiten. Diesen Job muss dann bitteschön schon die belieferte Plattform selbst erledigen und dem Anwender den Zustand seiner Datengüte auf einen Blick präsentieren. Am Beispiel von enerchart soll dargelegt werden, wie man diese Herausforderung meistert.

Bei der Konfiguration muss ein Benutzer definieren können, welche Datenpunkte bzw. Zeitreihen wann und wie oft auf Lücken zu untersuchen sind und wo die verschmerzbaren Toleranzgrenzen liegen. Im Gegensatz zur (zusätzlich vorhandenen) Plausibilitätsprüfung an der Importschnittstelle, werden dann die homogenisierten Daten in den gewählten Aggregationsstufen regelmäßig auf fehlende Werte untersucht. Dies kann auch verzögert erfolgen, wenn mit Nachzüglern zu rechnen ist. Gerade MSCONS-Daten des Versorgers gönnen sich ja gerne mal eine Pause. Um die Datenkontrolle auf spezielle Zeitfenster einzugrenzen, können so genannte „Wochenpläne“ (frei definierbare Zeitprofile für eine Woche, z.B. Schichten) und Kalender hinzugezogen werden. Somit gelten beispielsweise die Marktdaten auch dann als „vollständig“, wenn die Börse sich ins Wochenende oder in einen Feiertag verabschiedet.

Konfiguration einer Vollständigkeitskontrolle einer Messstelle

Das Ergebnis dieser Integritätsprüfung wird in einer übersichtlichen Tabelle dargestellt. Durch die farbliche Auszeichnung springen fehlende Werte sofort ins Auge. Natürlich können Datenpunkte dann auch weiter im Detail untersucht und die Lücken exakt lokalisiert werden. Ein gezielter Export der lückenhaften Zeitreihe(n) erleichtert das Auffüllen und den Re-Import der vervollständigten Daten.

Hier ist aber das Ende der Fahnenstange noch längst nicht erreicht. Ob und wie es dann weiter geht, entscheiden Sie. Der enerchart-Standard beschränkt sich vorerst noch auf die Bestimmung und Visualisierung der Datengüte. Genügt Ihnen das nicht, dann sind individuelle Erweiterungen möglich. Diese stoßen weitere digitale Prozesse zur Schließung dieser Lücken an, erstellen Mängellisten oder aktivieren sonstige Schalter und Meldesysteme. So können Sie in jeder Situation angemessen auf Datenlücken reagieren. Denn bei wichtigen Energiedaten sollten Ihnen fehlende Kostbarkeiten ebenso wenig egal sein wie es Rüdiger ist.