Diese Arbeit behandelt die verschiedenen Aspekte, Methoden und Grenzen der Identifikation und Bewertung des ökonomischen Energieeffizienz-Steigerungspotentials in großen Anlagebeständen von Bündelkunden unter Verwendung mathematisch-statistischer Methoden. Sie illustriert diese anhand von Anwendungen auf Kundendaten. Die Erkenntnisse zeigen Energieeinsparpotentiale auf, durch die sich die Energieeffizienz signifikant erhöhen lässt.
Ein Schwerpunkt dieser Arbeit ist die detaillierte Untersuchung von Lastgängen einer Vielzahl von Betriebsstätten. Dabei gilt es vor allem, verbrauchsauffällige Betriebsstätten zu identifizieren. Hierzu werden spezielle clusteranalytische Identifikationsmethoden entwickelt und rechnertechnisch umgesetzt.
Das entwickelte Identifikationsverfahren, das sich aus mehreren miteinander gekoppelten Arbeitsschritten zusammensetzt, erkennt recht zuverlässig Betriebsstätten, bei denen die Lastgänge und damit die Verbrauchsverhalten deutlich auffällig sind. Diese Identifikation kann in ein vollautomatisches Überwachungswerkzeug implementiert werden und sehr zeitnah Auskunft über auffälliges Energienutzungsverhalten einer einzelnen Betriebsstätte im Vergleich zu sich selbst, aber auch im Vergleich zu weiteren Betriebsstätten liefern.
Die aufgezeigten Verfahren sind in der Lage, auffällige Energieverbräuche allein durch mathematisch-statistische Datenanalysen zu ermitteln und die betreffenden Anlagen eindeutig zu identifizieren. Es lassen sich Energieeinsparpotentiale aufzeigen, durch die sich die Energieeffizienz des verursachenden Anlagenbestands signifikant erhöhen lässt.
Aktualisiert: 2019-10-03
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