IngSoft
Automatische Verbrauchsmustererkennung
Die von IngSoft entwickelte automatische Verbrauchmustererkennung ermittelt Auffälligkeiten im Energieverbrauch, ohne dass es einer manuellen Sichtung aller Verbrauchsdaten und einer detaillierten Definition von Soll- und Grenzwerten durch den Anwender bedarf.
Die von IngSoft mit Förderung des Bundesministeriums für Wirtschaft und Technologie entwickelte Verbrauchsmustererkennung ist bisher einmalig im Bereich des Energiemanagements. Dieses Modul ist ab dem kommenden Release zum Einsatz mit der Energiecontrolling-Software IngSoft InterWatt erhältlich.
Die Algorithmen des Mustererkennungsmoduls detektieren und klassifizieren automatisch erfassten Daten Auffälligkeiten, Ereignisse, Trends oder Drifts. Dabei kann es sich um Zehntausende von Energieverbrauchsdaten handeln. Dazu sind keinerlei Konfigurationsaufwand und Zusatzinformationen notwendig. Das System ist selbstlernend. Abhängig von der Klassifikation werden Energiemanager systemgesteuert und zielgerichtet auf diese Auffälligkeiten hingewiesen, können so zeitnah die Ursachen identifizieren und darauf reagieren. Die Verantwortlichen brauchen nicht mehr alle erfassten Datenreihen einzeln zu sichten, sondern können sich auf die entdeckten Auffälligkeiten konzentrieren. Die automatische Verbrauchsmustererkennung entlastet so den Anwender im Alltag und macht das Energiemanagement effektiv.
Gängige Überwachungsmechanismen weisen gegenüber dieser Mustererkennung deutliche Einschränkungen auf. Mussten bisher beispielsweise Grenzwerte (ggf. mit zeitlichem Verlauf) gefunden und gepflegt werden, erkennt die Mustererkennung von IngSoft selbständig typische Verbrauchsverläufe und kommt so ohne Konfiguration aus. Auch werden zum Beispiel Feiertage oder Betriebsferien selbstständig identifiziert. Die Mustererkennung funktioniert für alle Verbraucher, die in irgendeiner Art Rhythmen aufweisen, selbst wenn die Höhe des »normalen« Verbrauchs von der Außentemperatur oder einer anderen Einflussgröße abhängig ist. Bisher übliche Grenzwert-Überwachungen oder einfache historische Vergleiche können bestimmte Fehlerklassen wie ungewöhnliche zeitliche Verläufe nicht erkennen. Beim Einrichtungsaufwand ausreichend scharfer konventioneller Grenzen wird bei einer großen Anzahl von Objekten und Unterzählungen schnell die Grenze des Leistbaren erreicht. Die automatische Mustererkennung bringt hier erhebliche Vorteile.
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