03.02.2025 – Die Regressions- und Korrelationsanalyse für das Energiemanagementsystem ResMa von Weidmüller erweitert die Möglichkeiten für Energiemanager. Das ergänzende Tool bereinigt Daten und normalisiert Kennzahlen. Mit dem Erweiterungsmodul können Unternehmen Energiemanagement nach ISO 50006 betreiben und den Vorgaben der EU-Richtlinie zur Nachhaltigkeitsberichterstattung (CSRD) nachkommen.

Gerade im Bereich des Energiemanagements ist es besonders interessant, herauszufinden, wie viel Energie der Kauf eines neuen Systems einspart. Bei der Messung des Energieverbrauchs sind die Daten jedoch oft von äußeren Gegebenheiten abhängig, im Falle einer Klimaanlage etwa stark vom Klima. Mit dem ResMa können Energiemanager:Innen solche Effekte herausrechnen und Investitionen damit besser bewerten. Das System normalisiert gesammelten Daten verschiedener Zeitspannen. Das heißt, die Daten werden ins Verhältnis zueinander gesetzt unabhängig von der Variablen Außentemperatur.

Der erste Schritt auf dem Weg zum Regressionsmodell besteht in der Korrelationsanalyse. Anwender nutzen die in ResMa gesammelten Daten, um Zusammenhänge zwischen einzelnen Werten zu finden. Dabei ermitteln die Nutzer beispielsweise die Abhängigkeit von Sonnenstunden, Tageshöchsttemperatur, Arbeitszeit und dem Verbrauch der Klimaanlage.

Die Berechnungen der Korrelationsanalyse geben Ergebnisse in dem Bereich zwischen +1 und –1 an. Je näher ein Wert an +1 heranrückt, umso stärker ist die Abhängigkeit. Nähert sich ein Wert dagegen –1 an, handelt es sich um eine negative Wechselwirkung. Zeigt das System ein Ergebnis um den Wert 0 an, herrscht keine Abhängigkeit zwischen den untersuchten Werten.

Haben Energiemanager:Innen die Abhängigkeiten in den Werten entdeckt und die Art der Korrelation bestimmt, kann er ein Regressionsmodell erstellen. Das Modell berechnet automatisiert die Daten und gibt die normalisierten Ergebnisse weiter. Nun ist es möglich, Daten zu vergleichen und dem System Werte zu entnehmen – unabhängig von anderen Messwerten.

Die Umsetzung einer Regressionsanalyse bedarf dabei keines Data-Science-Know-how. Das Erweiterungsmodul gibt bei der Erstellung von Modellen die genauen Schritte an und hilft so bei der Umsetzung des Use Cases.

Neben Energiemanagement kann die Regressionsanalyse auch zur Ursachenforschung in Produktionen genutzt werden. Anhand eines Fehlers, zum Beispiel in der Qualität des Endproduktes, kann über die Regressionsanalyse ein Zusammenhang zu der erkannten Unregelmäßigkeit und anderen Daten hergestellt werden. Außerdem enthüllt ein erhöhter Energieverbrauch falsche Einstellungen an der Maschine oder einen Defekt der Anlage.

Energiemanagement nach ISO 50001 und ISO 50006

Das Energie- und Ressourcenmanagement-Tool ermöglicht Energiemanagement nach ISO 50001 und entspricht somit den EU-Vorgaben. Es erweitert ResMa um Energiemanagement nach ISO 50006. Zusammen eröffnen sie Unternehmen die Möglichkeit, zukunftssicher zu planen und sich auf kommende gesetzliche Änderungen einzustellen.

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Die Regressionsanalyse ermöglicht einen exakten Überblick über den Energieverbrauch einer Anlage – unabhängig von äußeren Einflüsen
Bildquelle: Weidmüller