Von Lionel Dumartheray, EKZ

Der Smart Meter Data Hub der Elektrizitätswerke des Kantons Zürich (EKZ), einem der grössten Energieversorger der Schweiz, stellt autorisierten Nutzern eine Datenbank und einen Data Lake mit sämtlichen Daten der intelligenten Zähler zur Verfügung. Bei diesen Daten handelt es sich um alle 15 Minuten oder täglich erhobene Verbrauchs- und Leistungsprofile.

Die Metadaten des Ökosystems der 400'000 Zähler stammen von SAP und werden einmal täglich geliefert. Dadurch können die Analysen auf verschiedene Dimensionsebenen ausgeweitet werden.

Die Verbraucher des Data Hub reichen vom Captive Customer Portal (Monopolkunde), das dem EKZ-Kunden die Analyse oder Optimierung seines Verbrauchs ermöglicht, bis hin zu internen Mitarbeitern, die bestimmte aggregierte Daten für Analysen oder Simulationen benötigen.

Die Datenwissenschaftler greifen auch auf historische Rohdaten zurück, um fehlende Profile zu synthetisieren und den Digital Twin unseres Netzwerks zu füttern.

Die geringe Latenzzeit zwischen der Erfassung der Daten und ihrer Bereitstellung für die Nutzer ermöglicht ein kontinuierliches Monitoring der Smart Meter und das umgehende Ergreifen von Massnahmen, wenn sich herausstellt, dass einige von ihnen nicht mehr oder nicht richtig kommunizieren.

^{Synthetische Lastprofile und Netz-Digital-Twin (Illustration: EKZ)}

Diese Daten werden auch verwendet, um bestimmte Teile des Netzes zu überwachen und sie bei Bedarf zu verstärken: Analysen mit historischen Daten sind hier unerlässlich, um bestimmte Verbrauchstrends einzelner Anlagen und ihre Auswirkungen auf das Netz zu beobachten, z. B. Wärmepumpen oder Photovoltaikanlagen.

Ein weiteres Beispiel ist die Berechnung der Betriebskosten verschiedener Kraftwerke: Der Data Hub ermöglicht die einfache Aktualisierung der gewünschten Berichte, ohne dass Daten exportiert und Berechnungen manuell neu generiert werden müssen.

Technisch gesehen befindet sich der Datahub ausschliesslich auf Microsoft Azure: Die Orchestrierung und ein Teil der Datenübertragung werden mit der Azure Data Factory durchgeführt, und die Daten werden im Azure Data Explorer (ADX) gespeichert. Dieser Azure-Dienst ist für die Verwaltung von zeitbasierten Daten optimiert und ist extrem schnell bei der Datenaufnahme und bei Benutzerabfragen. Die historischen Daten werden parallel dazu in einen Data Lake exportiert.

Die Nutzer nutzen die Daten hauptsächlich über Power BI, ein zentrales Tool für Reporting und Datenanalyse in Azure. Es gibt auch Schnittstellen für Data Scientists, mit denen sie die Daten direkt in ihren Code integrieren können.

Azure ermöglicht es uns auch, unsere Umgebung durch virtuelle Netzwerke in der Cloud zu sichern, was beispielsweise den Zugriff über eine öffentliche IP-Adresse verhindert: Der gesamte Datenverkehr läuft über einen einzigen, durch eine Firewall gesicherten Eingangspunkt.

Die Zukunft unseres Datahubs wird natürlich aus neuen Datenquellen bestehen, die es zu integrieren gilt, aber auch aus einer Weiterentwicklung unserer Architektur hin zu Microsoft Fabric, das alle Dienste rund um Data Engineering und Reporting sowie Data Science unter einem Dach vereint.