Glossar

Unter einem digitalen Zwilling versteht sich eine virtuelle Nachbildung von einem Objekt, System oder Prozess. Dies kann beispielsweise eine gesamte Fertigungskette, eine einzelne Anlage oder ein Gebäudekomplex sein. Digitale Zwillinge können eigenständig als Repräsentationen in Bereichen wie Produktentwicklung, Modellbildung oder Planung existieren. Häufig werden sie jedoch mit Daten aus Sensoren und anderen Quellen des realen Gegenstücks kombiniert. Dadurch kann der digitale Zwilling Verhalten, Leistung und Zustand genau nachbilden und durch maschinelles Lernen vorhersagen treffen. Die Echtzeit-Überwachung ermöglicht eine bessere und schnellere Analyse des physischen Objekts. Simulationen werden durchgeführt, ohne Produktionsprozesse pausieren zu müssen. Ausfälle lassen sich vorhergesagen und Wartungsarbeiten können vorausschauend geplant werden (Predictive Maintanance). Ressourcen werden eingespart und sowohl die Effizienz (z.B. Energieeffizienz) als auch die Leistung verbessert.
Digitales Submetering bezeichnet die automatisierte, verbrauchs- und wohnungsabhängige Erfassung und Abrechnung von Wasser- und Heizkosten je Wohneinheit mittels ortsunabhängiger, intelligenter Verbrauchserfassung.

Ein Energiedatenmanagementsystem sorgt für die Verarbeitung und Aufbereitung der erfassten Energiedaten und macht sie dadurch für das Energiecontrolling nutzbar. Relevant können Verbrauchs-, Maschinen- und Anlagendaten sowie Wetter- und Klimadaten sein.

Die Datenaufbereitung ermöglicht unter anderem das Erstellen von Last- und Verbrauchsprofilen, sodass Analysen und Prognosen ermöglicht werden. Das Energiedatenmanagement ist somit ein Teil vom Lastmanagement, wodurch der Energieverbrauch optimiert werden kann.
Energiemanagement ist die Kombination aller Maßnahmen, die bei einer geforderten Leistung einen minimalen Energieeinsatz sicherstellen. Es bezieht sich auf Strukturen, Prozesse, Systeme und bauliche Gegebenheiten sowie auf menschliche Verhaltensweisen und -änderungen.
Ein Energiemanagementsystem dient der systematischen Erfassung und Kommunikation der Energieströme und der automatischen Steuerung von Einrichtungen und Apparaten zur allgemeinen Optimierung und zur Verbesserung der Energieeffizienz.

Einrichtungen, Software und Dienstleistungen für automatische Steuerung und Regelung, Überwachung und Optimierung sowie für Bedienung und Management zum energieeffizienten, wirtschaftlichen, komfortablen und sicheren Betrieb der Technischen Gebäudeausrüstung.

Maschinelles Lernen (ML) ist eine Unterkategorie der Künstlichen Intelligenz (KI), die sich mit der Entwicklung von Algorithmen und statistischen Modellen befasst. ML nutzt bestehende Daten, um Muster und Zusammenhänge in großen Datenmengen zu identifizieren (Modelltraining). Diese Daten können Zahlen, Wörter, Bilder, Statisktiken usw. sein. Anhand dieser erlernten Muster können neue Datensätze analysiert werden oder Vorhersagen für die Zukunft erstellt werden. Algorithmen lernen selbständig, ohne dafür speziell programmiert worden zu sein. Die Leistung verbessert sich im Laufe der Zeit, denn je größer die Datenmenge, desto besser kann der Algorithmus erkennen und verallgemeinern. Das führt zu einer höheren Genauigkeit und besseren Leistung. Einmal trainiert, ist der Algorithmus in der Lage, Patterns (Muster) in neuen Daten zu finden.

Das Smart Meter Gateway ist die zentrale Kommunikationseinheit eines intelligenten Messsystems, welche die Messwerte von Zählern empfängt und speichert und diese für die Marktakteure (Kunde, Energieversorger oder Netzbetreiber) aufbereitet und übermittelt.

Zusatz: Darüber hinaus ist es in der Lage, auch externe Steuersignale vom Netzbetreiber zu empfangen und weiter zu leiten.

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