DynaKorrel - schnell relevante Variablen finden
Datenanalyse in Standard-Tabellenkalkulation zu relevanten Variablen
Die Suche nach relevanten Varibalen im Rahmen der energetischen Bewertung ist ein Schwerpunkt im Energiemanagement. Da sich nur in den wenigsten Fällen einfache Verhältnisskennzahlen (kWh Strom/Stück) für die Abbildung eines Prozesses eignen, müssen andere Modelle genutzt werden. Die ISO 50006 schlägt hier Regressionsmodelle vor. Dabei werden relevanten Parameter, Prozesseigenschaften und / oder Outputs dem Modell zur Erklärung der Energieeinsätze hinzugeführt und mittels Koeffizienten berücksichtigt. (Mehr dazu finden Sie in unserer Kennzahlenschulung.)
Beispiele für Prozesse und relevante Variablen:
| Prozess | Variablen für die Normalisierung |
| Wärmeversorgung | Außentemperatur, Temperaturbereinigung bspw. mit CDC-Daten des DWD, Soll-Temperaturen |
| Kälteversorgung | Außentemperatur, Kühlgradtage, Soll-Temperaturen |
| Logistik, ÖPNV | Strecke, Topographie, Stopps, Standzeiten, Gewicht / Zuladung |
| Spritzguss | Maschinenkonfiguration im Maschinenpark, Art und Menge des eingesetzten Materials, Schichtbetrieb |
| APH, Bettenhaus | Belegungszahlen / Auslastung, Soll-Temperaturen |
Bei der Suche nach relevanten Varibablen kommt häufig das "try & error" Prinzip zum Einsatz. Genau hierbei unterstützt DynaKorrel. Es erlaubt den Abgleich von bis zu 11 Datenreihen aus der Tabellenkalkulation. Diese sollten in einheitlichen zeitlichen Formaten vorliegen, bspw. Monatsdaten, Wochendaten oder Tagesdaten. Da sich Prozesse im zeitlichen Verlauf verändern, kann Dynakorrel das Bestimmtheitsmaß zu verschiedenen Zeiträumen untersuchen. Dafür müssen lediglich die Start- und Endzeilen angegeben werden. Dies hilft bei der Untersuchung von Zeitreihen, bspw. bei der Suche nach einer geeigneten Ausgangsbasis.
Norm-Referenzen dazu: 6.3, 6.4, 6.5
Nutzung von DynaKorrel
Die genutzten Daten nach Datenquelle (Prozess, Messung, etc.) beschriftet werden. Hier: Temperatur, Gas, P3 bis P11.
Das Bestimmtheitsmaß der Prozess-Daten zueinander im eingestellten Analysezeitraum wird direkt angezeigt.
Die Grafik zeigt den Zusammenhang zwischen Gasverbrauch (Gas) und der Außentemperatur (AußenT, ø) und gibt dafür eine Bestimmtheitsmaß von 0,919 an, basierend auf den Daten aus den Zeilen 21 bis 32. Der Korrelationskoeffizient wird mit -0,959 angegeben, was auf einen umgekehrt proportionalen Zusammenhang der beiden Größen schließen lässt - je mehr Außentemperatur, je weniger Gasverbrauch.
Dynakorrel und Regressionsmodelle
Mit DynaKorrel lassen sich die relevanten Daten für Regressionsmodelle zur Bestimmung einer Prozessmodells im Rahmen der energetischen Bewertung schnell und einfach identifizieren. Die weitere Auswertung, also bspw. eine Regressionsanalyse mit mehreren Einflussfaktoren, kann dann in einem Standard-Tabellen-Kalkulationsprogramm durchgeführt werden. Näheres dazu finden Sie in unserem Akademie-Kurs zu Energiekennzahlen.
Basisdaten im Energiebericht
Aufbereitung der Daten für schnelle Analysen
Um eine schnelle und einfache Analyse der laufenden Daten zu gewährleisten sollten die energie-relevanten Daten fortlaufend aufbereitet werden. Wir empfehlen eine mindestens monatliche Datenerhebung mit fortlaufenden Zeitstempel ohne Zwischenzeilen, Summen, zusammengefasste Zellen oder Ähnliches. Aus den derart geführten Basisdaten lassen sich zügig Daten für DynaKorrel oder Regressionsanalysen aufbereiten.
