SAS Energy Forecasting erhöht Planungssicherheit und ROI für Energieanbieter

Big-Data-Analysen verhelfen zu Einsparungen in Millionenhöhe

Wien (pts030/15.07.2013/16:15) SAS, einer der weltgrößten Softwarehersteller, bringt mit SAS Energy Forecasting eine neue Lösung auf den Markt, die die Prognoseeffizienz von Energieversorgern und damit auch ihre Gewinnaussichten deutlich erhöht. Mit SAS Energy Forecasting können Versorgungsunternehmen wesentlich größere Datenmengen analysieren als mit herkömmlichen Lösungen und dadurch Menge, Schwankungen und Standort der Stromnachfrage exakter als bisher vorhersagen. Damit erhöhen sie ihre Gewinnaussichten und den ROI von Investitionen, beispielsweise in intelligente Stromnetze. Das wiederum ist speziell für Versorger in Investorenhand besonders wichtig, die nicht nur eine zuverlässige Energieversorgung gewährleisten, sondern auch Wert für ihre Anleger schaffen müssen.

Energieversorger nutzen große Datenmengen aus intelligenten Verbrauchszählern, Kraftwerken und anderen Quellen, um präzise und zeitnahe Prognosen für die kurz- und langfristige Last und Nachfrage zu erstellen. Damit können sie auf dem offenen Markt besser mit Energie handeln und gleichzeitig Elektrizitätswerke, Generatoren und andere Anlagen optimal verwalten. Angesichts der unbeständigen Energiegroßhandelsmärkte und der immer komplexeren Anlagenportfolios benötigen Versorgungsunternehmen jedoch deutlich stabilere und präzisere Lastprognosen, um Planung und Abläufe zu verbessern und eine verlässliche Energieversorgung sicherzustellen.

Das wiederum setzt eine sorgfältigere Handhabung der Datensätze und -modelle voraus, auf denen diese Prognosen basieren. Herkömmliche Systeme sind mit der wachsenden Menge und Vielfalt der Daten jedoch schnell überfordert. SAS Energy Forecasting ist demgegenüber wesentlich leistungsstärker und versetzt die Versorger in die Lage, aus zusätzlichen Intervalldaten von intelligenten Verbrauchszählern Wert zu generieren.

SAS hat zudem speziell auf die Versorgungsindustrie zugeschnittene Prognosemodelle sowie ein umfassendes Set aus Prognosetools zur weiteren Verfeinerung oder benutzerdefinierten Konfiguration integriert. Auf Basis von Data Mining und anderer Analysemethoden generiert SAS Energy Forecasting nun Prognosen, die die Geschäftsrealitäten noch genauer widerspiegeln und Entscheidungsträgern - vom Lastprognostiker bis hin zu Führungskräften - bessere Einblicke gewähren.

Versorgungsunternehmen profitieren von Big Data
Führende Strom- und Energieversorger aus aller Welt vertrauen bei der Bereitstellung von Analysen, Prognosen und Energiehandels- und Risikomanagementsystemen für eine effektive, unternehmensweite Entscheidungsfindung auf die Kompetenz von SAS. Mit SAS Analytics können Energieversorger Ressourcen nach geografischen Aspekten, Wetterempfindlichkeit und Lastmerkmalen überwachen und verwalten. Keine andere Prognoselösung bietet die Automation, Skalierbarkeit, statistische Ausgereiftheit und Transparenz von SAS Energy Forecasting.

"In unserem ersten Jahr mit SAS haben wir den Endkunden unserer Kunden Einsparungen in Millionenhöhe gebracht", erklärt David Hamilton, Manager im Bereich Load Forecasting der Old Dominion Electric Cooperative, die elf gemeinnützige Versorgungskooperativen mit Energie beliefert. "Mit SAS können wir große Mengen neuer Daten im Sinne des Unternehmenserfolgs einsetzen und das Geschäft so schnell an sich wandelnde Bedingungen anpassen. Wir mussten herausfinden, wie sich das Stromkaufverhalten unserer Kunden in Zukunft gestalten wird. Und diese Aufgabe hätten wir ohne SAS nicht bewältigen können."

"Wir benötigten eine Prognoselösung, die flexibler und schneller auf Nachfrageschwankungen reagieren kann. Diese ergeben sich aus diversen Faktoren, darunter die allgemeine Wirtschaftskrise und neue Marktbedingungen, aber auch unvorhersehbare Wetteränderungen", erklärt Andrew Mortimer, Forecasting Optimization Manager bei RWE npower, einem führenden integrierten Energiekonzern in Großbritannien. "Seit Einführung der SAS Lösung verzeichnen wir eine deutlich niedrigere Fehlerrate bei der Rohstoffprognose, wodurch wir erheblich Kosten eingespart haben. Jetzt können wir große Datensätze effizienter und effektiver analysieren als bisher. Diese Kosteneinsparungen werden wir daher im Laufe der nächsten Jahre wahrscheinlich weiterhin aufrechterhalten können."

"Prognosetechnologien können Energieversorgern helfen, Prozesse innerhalb der gesamten Wertschöpfungskette zu optimieren: vom Energiehandel bis hin zur Verwaltung auf der Nachfrageseite", erklärt Stuart Ravens, Principal Analyst bei Ovum Energy and Sustainability. "Mit SAS Energy Forecasting positioniert sich SAS an der Spitze des Marktes für spezifische Analyseprodukte für die Energieversorgungsbranche."

Aussender:	SAS Institute Software GmbH
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