Clusteranalyse von Smart-Meter-Daten
Die Einfhrung der Smart-Meter-Technologie stellt die Energiewirtschaft in Deutschland vor groe Herausforderungen. Neben hohen Investitionen in die Zhler- und Kommunikationsinfrastruktur ist auch die Neugestaltung vieler Geschftsprozesse erforderlich. Da die neu entstehenden Kosten nur begrenzt an Endkunden bertragbar sind, gilt es die Aufwendungen der Energiewirtschaft durch neue Dienste und verbesserte Prozesse auf Basis von Smart Metering zu kompensieren. So ist durch die Clusteranalyse der detaillierteren Verbrauchsdaten eine deutlich feinere Kundensegmentierung auf Basis des zeitlichen Verbrauchsverhaltens mglich. Im Rahmen eines Smart-Metering-Projektes bei einem regionalen Energieversorger wurde eine Clusteranalyse fr die real vorliegenden Kundenverbrauchsdaten entwickelt und in eine Business-Intelligence-Umgebung integriert. In diesem Beitrag beschreiben und evaluieren wir dieses Artefakt im Sinne der Design Science. Wir gehen dabei insbesondere auf die Ergebnisse der Clusteranalyse von Realdaten und den mglichen Einsatz zur segmentspezifischen Tarifgestaltung ein.
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