22.12.2022

Energiekennzahlen: Definition, Vergleiche, Beispiele und mehr

Dieser Beitrag erklärt die wichtigsten Grundlagen rund um Energiekennzahlen: was sie sind, warum Ihr Unternehmen sie wichtig nehmen sollte und wie Sie Energiekennzahlen überhaupt bilden. Ein besonderes Augenmerk liegt dabei auf der Normalisierung von Energiekennzahlen – sonst vergleichen Sie am Ende noch Äpfel mit Birnen. Gleich reinlesen und Energieleistungskennzahlen besser verstehen!

Menschen betrachten statistische Graphen einer Energiekennzahl.

Definition Energiekennzahlen

Mit Energiekennzahlen, auch Energieleistungskennzahlen oder EnPI genannt, lassen sich Energieverbräuche ermitteln und vergleichen, aber auch die Energieeffizienz einer Maschine oder der Energiehunger einer Heizungsanlage. Energiekennzahlen messen und bewerten nämlich die sogenannte „energiebezogene Leistung“: Diese setzt sich zusammen aus:

  • Energieeinsatz
  • Energieverbrauch
  • Energieeffizienz

Ziele von Energiekennzahlen können damit sein:

  • der Vergleich gleichartiger Prozesse/Maschinen etc., d.h. Benchmarking, oder
  • die Erfolgskontrolle von Energieeffizienzmaßnahmen

Energiekennzahlen in der ISO 50001

Die ISO 50001 nennt Energiekennzahlen „Energy Performance Indicators“ (EnPIs), also auf Deutsch übersetzt: Energieleistungskennzahlen. Die ISO 50001 schreibt vor, dass Unternehmen, die mit einem Energiemanagementsystem arbeiten, diese Energieleistungskennzahlen ermitteln müssen.

Die Energiekennzahlen im Energiemanagementsystem müssen Sie demnach regelmäßig erfassen, überprüfen und mit der energetischen Ausgangsbasis (Werte der Energiekennzahlen zu einem früheren Zeitpunkt) vergleichen. Auf Basis dieses Vergleichs leiten Sie Schlussfolgerungen ab und initiieren Maßnahmen, die zu einer Verbesserung der energiebezogenen Leistung führen sollen. So zumindest die Theorie. Nach der ISO 50001 muss anhand von Kennzahlen eine fortlaufende Verbesserung der energiebezogenen Leistung erkennbar sein.

Grundsätzlich lassen sich mithilfe von Energiekennzahlen Einsparpotenziale identifizieren. Sie können Energieleistungskennzahlen auch auf kleinere Organisationseinheiten „herunterbrechen“, um differenziertere Aussagen über spezielle Workflows und einzelne Prozesse zu erhalten.

Energiekennzahlen bilden

Nach welcher Methodik Sie die Energieleistungskennzahlen ermitteln und in welcher Detailtiefe, ist in der Energiemanagementnorm nur sehr oberflächlich angegeben. Konkretere Informationen dazu finden sich in der Tochternorm der ISO 50001: der ISO 50006. Informieren Sie sich in diesem Beitrag näher zur ISO 50006 und zu dem Leitfaden, den sie für Energiekennzahlen bereithält.

Energiekennzahlen als relative Größen

In vielen Unternehmen gibt es bereits eine Menge bekannter Daten zum Energieverbrauch. Diese beziehen sich jedoch meist auf absolute Größen. Solche absoluten Kennzahlen können u.a. sein:

  • Primärenergieverbrauch
  • Treibhausgasemissionen
  • Energiekosten

Auch in anderen Bereichen jenseits vom Energieverbrauch existieren absolute Kennzahlen zur Unternehmensgröße und -leistung, z.B.:

  • Produktionszahlen
  • Anzahl der Mitarbeiter
  • Umsatz
  • Gebäudefläche

Nur wenn eine absolute Kennzahl aus dem Energiebereich zu einer anderen absoluten Größe in Beziehung gesetzt wird, wird die Energiekennzahl aussagekräftig. Diese Kennzahl nennt sich dann relative Energieleistungskennzahl. So lässt sich z.B. etwas über die Energieeffizienz eines Unternehmens aussagen, wenn Sie den Primärenergieverbrauch ins Verhältnis zur Anzahl der Mitarbeiter oder zur Größe des Gebäudes setzen, den Ausstoß der Treibhausgase mit der produzierten Menge in Beziehung bringen oder Energiekosten und Umsatz miteinander vergleichen.

Weitere Formen von Energiekennzahlen

Neben der relativen EnPI gibt es noch weitere Formen, nämliche die statistische sowie die technische Modellierung. Informationen dazu finden Sie weiter unten im Beitrag sowie alle Arten von Energieleistungskennzahlen in diesem Beitrag zur ISO 50006 zusammengefasst. Die ISO 50006 ist die zentrale Norm zum Umgang mit Energieleistungskennzahlen und hält viele weitere Hinweise, Beispiele und Anleitungen für Sie bereit.

Beispiele für relative Energiekennzahlen in der Praxis

Die folgende Tabelle zeigt Beispiele für typische relative Energieleistungskennzahlen auf:

Bezugsgröße Primärenergie-verbrauch Endenergieverbrauch CO2-Emission Energiekosten
Produzierte Menge [kWh/Stück]

[kWh/t]

[kWh/m3]

[kWh/m2 Fläche]

[kWh/Stück]

[kWh/t]

[kWh/ m3]

[kWh/m2 Fläche]

[t CO2/Stück]

[t CO2/t]

[t CO2/m3]

[t CO2/m2 Fläche]

[€/Stück]

[€/t]

[€/m3]

[€/m2 Fläche]

Wertschöpfung [kWh/€] [kWh/€] [t CO2/€] [€/€]
Umsatz [kWh/€] [kWh/€] [t CO2/€] [€/€]
Mitarbeiterzahl [kWh/Kopf] [kWh/Kopf] [t CO2/Kopf] [€/Kopf]
Gebäudegröße [kWh/m3 BRI]

[kWh/m2 BGF]

[kWh/m2 NRF]

[kWh/m3 BRI]

[kWh/m2 BGF]

[kWh/m2 NRF]

[t CO2/m3 BRI]

[t CO2/m2 BGF]

[t CO2/m2 NRF]

[€/m3 BRI]

[€/m2 BGF]

[€/m2 NRF]

BRI: Bruttorauminhalt, BGF: Bruttogrundfläche, NRF: Nettoraumfläche

Oft schlüsseln Unternehmen die übergeordneten Energiekennzahlen noch weiter auf. Sie bilden dann z.B. bestimmte Unternehmensbereiche (Produktion, Verpackung, zentrale Druckluftversorgung usw.), seltener unterschiedliche Anlagen- oder Prozessbereiche ab.

Lesen Sie weitere Beispiele speziell für Energiekennzahlen im Gebäudebereich.

Häufige Probleme bei Energiekennzahlen

Bei den bisherigen Zertifizierungen häuften sich u.a. die folgenden Probleme:

  • Die Kennzahlenbasis ist nicht messbar, sondern wird geschätzt oder berechnet. Das bringt aber Probleme bei der Analyse der Energiekennzahlen und somit auch bei der Analyse der energiebezogenen Leistung mit sich.
  • Das Wesentlichkeitskriterium wird nicht beachtet. Machen z.B. Kraftstoffe 3 % des Gesamtenergieverbrauchs über alle Energieträger hinweg aus, so dürfen diese getrost ignoriert werden.
  • Witterungsabhängige Kennzahlen werden nicht normiert. Damit einhergehend:
  • Bei Veränderungen in der Betriebsstruktur werden Kennzahlen nicht rückwirkend bereinigt. Kauft ein Betrieb beispielsweise eine neue Produktionsmaschine, so werden sich auch die Werte der Kennzahl verändern. Der Energieverbrauch steigt. Wie dann die aktuelle Energiekennzahl mit der aus dem Vorjahr vergleichen? Indem Sie fiktiv annehmen, die neue Maschine sei auch im Vorjahr bereits vorhanden gewesen – und die Werte der Vorjahreskennzahl entsprechend anpassen.
  • Die Bezugsgröße ist für die Energieleistungskennzahl nicht geeignet. Sie hat beispielsweise keinen großen Einfluss auf den Energieverbrauch eines Unternehmens.

Beispiel für den Vergleich von Energiekennzahlen: Relative versus statistische EnPI

Viele Unternehmen führen relative Energieleistungskennzahlen, in denen der Energieverbrauch in Relation gebracht wird mit der Produktionsmenge (siehe oben). Aber können diese z.B. monatlich gebildeten Kennzahlen untereinander wirklich verglichen werden bzw. sind diese aussagekräftig genug, um aufzuzeigen, ob eine Effizienzverbesserung erreicht wurde oder nicht?

Das folgende Beispiel für den Vergleich von Energiekennzahlen gibt einen hilfreichen Denkanstoß:

Zeitraum Spezifischer Energieverbrauch (kw/1.000m2)
Oktober 2021 25,5
Dezember 2021 26,9

Anhand der vorliegenden Informationen würde jeder grundsätzlich davon ausgehen, dass der Oktober der energieeffizientere Monat war. Im Oktober wurde nämlich im Durchschnitt weniger Energie zur Produktion von 1.000 m2 benötigt als im Dezember.

Stellen wir den Energieverbrauch der einzelnen Monate 2018 und ihre Produktionsmenge jedoch in einem Streudiagramm dar, zeigt sich das folgende Bild (Abb. 1):

Streudiagramm Energieverbrauch pro Produktionsmenge
Abb. 1: Streudiagramm mit Trendlinie

Bilden wir eine Trendlinie, also stark vereinfacht ausgedrückt einen Mittelwert über das Jahr, so zeigt sich, dass der Wert von Oktober 2018 über dieser Linie liegt, der Dezemberwert darunter. Das bedeutet, dass bei genauerer Betrachtung der Dezember 2018 insgesamt energieeffizienter war als der Oktober. Aus Abbildung 1 geht zudem hervor, dass sich die Abhängigkeit zwischen dem Energieverbrauch und der Produktionsmenge mit einer Geraden annähern lässt (siehe Formel in der Abbildung).

Die Abbildung zeigt, dass die klassische Energieleistungskennzahl kWh/Produktionseinheit schnell an ihre Grenzen stoßen kann und ihre Aussagekraft darunter erheblich leidet.

Die Normalisierung von Energiekennzahlen: der Vergleich von Werten

Bei der Normalisierung von Energiekennzahlen geht es darum, gleiche Rahmenbedingungen zu schaffen, anhand derer ein Vergleich der Energieeffizienz heute mit der Energieeffizienz aus beispielsweise dem Vorjahr aussagekräftig ist.

Der Vergleich von Äpfeln mit Birnen. Symbolbild, denn: Die Normalisierung von Energiekennzahlen ist wichtig für aussagekräftige Vergleiche
Wenn Sie eine Energiekennzahl bei einem Vergleich nicht normalisieren, kann es sein, dass Sie Äpfel mit Birnen vergleichen.

Zielerreichung überprüfen

Mithilfe von Energiekennzahlen sollen Sie schließlich überprüfen, ob Sie gesetzte Ziele erreichen. Damit dies gelingt, ist erforderlich, dass auch Begleitumstände berücksichtigt werden: Lag der erhöhte Wärmebedarf des Gebäudes im vergangenen Jahr nicht auch am kälteren Winter? Hat sich die Energieleistungskennzahl verbessert, weil die Auftragsgrößen es zuließen, dass Anlagen ohne große Unterbrechungen durchgängig produzieren konnten?

Eigene Handlungsmacht offen legen

Vor allem aber sollen Sie aufzeigen können, welchen Einfluss die Organisation selbst auf ihre eigene Verbesserung oder eventuell auch Verschlechterung der Energieeffizienz hat. Was kann die Organisation selbst beeinflussen und wo ist sie Opfer der klimatischen Bedingungen oder der Ereignisse am Markt, wo sie Güter vertreibt? Sind gewisse äußere Umstände fix oder ändern sie sich im Zeitverlauf?

Sie können die Normalisierung von Energiekennzahlen also auch so sehen: Sie ist nichts anderes als der Versuch, einen geeigneten Korrekturfaktor abzuleiten, der es ermöglicht, bestimmbare Einflüsse bei einem Datenvergleich weitestgehend zu eliminieren.

Zentrale Begriffe rund um die Normalisierung von Energieleistungskennzahlen

Bevor aufgezeigt wird, wie die Normalisierung von EnPIs vonstattengeht, empfiehlt es sich, die damit verbundenen Begriffe nochmals in aller Kürze zu erklären.

Die ISO 50001:2018 definiert die Normalisierung von EnPIs als:

„Modifizierung von Daten zur Berücksichtigung von Änderungen, um den Vergleich der energiebezogenen Leistung unter gleichwertigen Bedingungen zu ermöglichen“.

Weitere relevante Begriffe sind:

  • EnPI-Wert: Quantifizierung der EnPI zu einem bestimmten Zeitpunkt oder über einen bestimmten Zeitraum
  • statischer Faktor: identifizierter Faktor, der die energiebezogene Leistung wesentlich beeinflusst und sich nicht routinemäßig ändert
  • relevante Variable: quantifizierbarer Faktor, der die energiebezogene Leistung wesentlich beeinflusst und sich routinemäßig ändert

Normalisierung Ihrer Energiekennzahlen dokumentieren

Im Rahmen Ihres Energiemanagementsystems sollten Sie dokumentierte Informationen aufbewahren über:

  • die Daten zur Ermittlung und zur Normalisierung der Energieleistungskennzahlen sowie
  • diese EnPIs selbst

Hier bietet sich z.B. ein Arbeitsdokument an. Die Methode der Normalisierung sollte über einen längeren Zeitraum hinweg gleich bleiben, dokumentiert werden, und im Fall von Änderungen sollten Sie auch die Gründe dafür dokumentieren.

Eine Normalisierung von Energiekennzahlen ist erforderlich, wenn…

Wann ist nun eine klassische Kennzahl erforderlich und wann eine Normalisierung?

Klassische (relative) Energiekennzahl

Sollte sich herausstellen, dass nur eine Variable den Energieverbrauch maßgeblich beeinflusst, und ist die Grundlast (also der Verbrauch, wenn die Variable gleich 0 ist) klein, so kann weiterhin die klassische Kennzahl verwendet werden. Aus Abbildung 1 ist die Grundlast in der Formel ersichtlich (145.117 kWh) und beschreibt den Schnittpunkt mit der y-Achse. Je nach Höhe der Produktionsmenge (x-Achse) fällt die Grundlast unterschiedlich stark ins Gewicht.

Normalisierte Energiekennzahl

Haben jedoch mehrere Variablen Einfluss auf den Energieverbrauch oder besteht eine große Grundlast, so ist eine Normalisierung der Kennzahl über ein statistisches Modell erforderlich.

Zusammenfassung: Wann welche Energieleistungskennzahl?

Klassische Kennzahl (z.B. kWh/Einheit), wenn Statistisches Modell (Normalisierung), wenn
eine relevante Variable und mehrere Variablen oder
kleine Grundlast große Grundlast

Ab wann denn nun eine Variable maßgeblich oder eine Grundlast „hoch“ ist, darüber findet sich in der ISO 50006 nichts Näheres. Das müssen Unternehmen für jede einzelne Kennzahl selbst definieren.

Wie Energiekennzahlen normalisieren? Das Vorgehen einfach erklärt

Bei der Normalisierung von Energieleistungskennzahlen sollten Unternehmen in Anlehnung an die DIN ISO 50006 die folgenden Schritte durchführen:

  1. Überprüfung vorliegender Parameter und Einflussgrößen/Variablen auf Signifikanz und mögliche Ergänzungen
  2. Erstellung und Verfeinerung von statistischen Modellen, um den Verbrauch auf Basis der vorliegenden Daten hinreichend genau zu bestimmen
  3. Durchführung entsprechender (auch multivarianter) Regressionsanalysen unter Berücksichtigung der relevanten Energieverbräuche und Variablen

1. Variablen sammeln

Zielführend ist zunächst ein Brainstorming von Variablen für den jeweiligen Produktionsbereich, die Technologie oder den definierten Messraum, um festzustellen, wo genau eine Normalisierung erfolgen soll.

2. Datenlücken schließen

Anschließend sollten Sie klären, welche Daten bereits vorliegen und welche Daten Sie generieren können oder müssen und mit welchem Aufwand. Spätestens jetzt stellt sich oft heraus, dass bestimmte Messungen erforderlich sind, da Variablen, die die Organisation für sich als maßgeblich erachtet, sonst nicht bei der Normalisierung berücksichtigt werden können.

3. Variablen bewerten

Für eine Einzelbewertung der Variablen haben Sie mehrere Möglichkeiten: Erfahrung, Tendenzen, Verhalten der Maschine/Anlage, Sichtprüfung, Akustik, visuell

Die folgende Grafik zeigt z.B., dass ein hohes Maß an Übereinstimmung im Verlauf von Produktionsmenge und Energieverbrauch vorhanden ist. Das lässt die Vermutung zu, dass die Korrelation zwischen diesen beiden Größen sehr stark ist:

Abb.2: Verlauf Produktion und Energieverbrauch in monatlicher Auflösung

Sind die Variablen bekannt, können diese unabhängigen Größen den abhängigen Größen gegenübergestellt werden.

  • Abhängige Größen (die zu erklärenden Variablen) sind z.B. der monatliche Stromverbrauch über zwei Jahre, die quartalsweisen Abrechnungen zum Fernwärmebezug oder der Erdgasverbrauch in stundengenauer Auflösung im Lastprofil.
  • Unabhängige Größen (die erklärenden Variablen) wiederum wären Produktionsmengen je Produktgruppe oder Gradtagszahlen.

Das Bestimmtheitsmaß bei der Normalisierung von Energiekennzahlen

Im nächsten Schritt sollte bestimmt werden, welche Variable relevant für den jeweiligen Verbrauch ist. Hierzu ist das Bestimmtheitsmaß R2 ein gutes Indiz. R2 gibt an, wie gut die unabhängige(n) Variable(n) geeignet ist (sind), die Varianz der abhängigen Variablen zu erklären.

Das Bestimmtheitsmaß kann beispielsweise über eine simple Funktion von Microsoft Excel® ermittelt werden, die Syntax hierbei ist: BESTIMMTHEITSMASS(Y;X),

  • wobei „Y“ den Verbrauch bzw. die abhängige(n) Variable(n) darstellt
  • und „X“ die unabhängige(n) Variable(n).

Bewertung des Bestimmtheitsmaßes

Hierbei weist ein Wert von 0 bzw. ein niedriger Wert auf keinen Zusammenhang zwischen Variable und Verbrauch hin und ein Wert von 1 darauf, dass die Variable zu 100 % den Verbrauch bestimmt. Ein Bestimmtheitsmaß unter 0,2 steht hier für keinen bzw. geringfügigen Einfluss, zwischen 0,2 und 0,75 ist ein grundsätzlicher Einfluss vorhanden und ab 0,75 besteht ein wesentlicher Einfluss. Diese Aufteilung ist jedoch nur ein Beispiel – die Skalierung obliegt hierbei grundsätzlich der Organisation.

  • Generell spricht ein hohes R2 dafür, dass eine starke Korrelation vorhanden ist zwischen den abhängigen und den unabhängigen Variablen. Weitere Variablen sind dann nicht wesentlich.
  • Ein niedriges R2 hingegen weist darauf hin, dass Sie andere relevante Variablen nicht mit einbezogen haben.

Ab welcher Größenordnung das Bestimmtheitsmaß einen derart signifikanten Einfluss beschreibt, dass diese Variable für sich allein mit hinreichender Genauigkeit den Verbrauch beeinflusst, hängt auch vom konkreten Anwendungsfall ab. Generell ist ein R2 von 0,9 und höher aber erstrebenswert.

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Beispiel für die Normalisierung von Energiekennzahlen: die Gradtagszahlen

Gerade über Temperaturschwankungen hinweg ist das Gradtagszahlverfahren ein gängiger Ansatz. Der Normalzustand wird durch eine Gradtagszahl festgelegt, die über die letzten zehn Jahre ermittelt und gemittelt wurde. Diese ist standortabhängig.

Beim Verfahren der Gradtagszahlen legen Sie eine Heizgrenze (in Deutschland üblicherweise 15 °C) und eine gewünschte Raumtemperatur fest. Außerdem messen Sie die Außentemperatur.

Überschreitet die Außentemperatur nun die festgelegte Heizgrenze, so lehnen Sie sich entspannt zurück und tun nichts.

Unterschreitet die Temperatur die Heizgrenze, so bilden Sie die Differenz zwischen der gewünschten Raumtemperatur und der Außentemperatur. Diese summieren Sie über die verschiedenen Tage im Jahr auf. Hiermit ergibt sich ein Wert im Bereich von üblicherweise 2.000–3.000; dieser ist standortabhängig. Den Langzeitwert teilen Sie dann durch den ermittelten Wert für das aktuelle Jahr oder den aktuellen Zeitraum. So erhalten Sie einen Korrekturfaktor.

Mit diesem multiplizieren Sie Ihren Energieeinsatz oder Ihre EnPI – und schon haben Sie den Witterungseinfluss weitgehend kompensiert.

Fazit: Energiekennzahlen lohnen sich, der Weg zur richtigen EnPI ist aber ein langer Prozess

Wenn Sie Prozesse richtig voneinander abgrenzen und einen Mix aus übergeordneten Energiekennzahlen und EnPIs auf der Ebene von kleinen Teilprozessen verwenden, haben Sie eine pragmatische Methode an der Hand, um Verbesserungen der energiebezogenen Leistung nachzuweisen. Diese Herangehensweise erhöht im Lauf der Zeit auch das Verständnis für wesentliche Einflussfaktoren und statische Faktoren.

Dennoch ist das Thema komplex. Mit der entsprechenden Norm, der ISO 50006, wurden einige, aber nicht alle Fragen bei der Bildung von Energiekennzahlen beantwortet. Hilfestellung gibt ferner die FAQ-Liste des deutschen Normenausschusses.

Es ist klar, dass Sie ggf. mehr Aufwand in die Erhebung geeigneter Energiedaten investieren müssen, als nur auf bisher bereits im Rahmen des Controllings genutzte Daten zurückzugreifen.

Jeder Verantwortliche sollte bei der Frage der richtigen Energiekennzahl stets hinterfragen, welchen Mehrwert eine Energiekennzahl mit sich bringt. Im Vordergrund stehen die kontinuierliche Verbesserung der energiebezogenen Leistung und damit eine langfristige Reduktion des spezifischen Energieverbrauchs sowie der damit verbundenen Treibhausgasemissionen. Energiekennzahlen sind des Weiteren unerlässlich für die energetische Bewertung im Rahmen des Energiemanagementsystems.

Autor*innen: Andreas Kopczewski, Matthias Voigtmann, Michelangelo Paradiso, Christian Pacher, WEKA Redaktion