05.12.2018

Normalisierung von Energiekennzahlen

Legen Sie die energetische Ausgangsbasis rein als Momentaufnahme fest, so erkennen Sie schnell, dass es aufgrund natürlicher Schwankungen durch Produktionsveränderungen etc. ständig zu Abweichungen kommt. Sind Sie deshalb gezwungen, die energetische Ausgangsbasis ununterbrochen anzupassen? Nein. Sie eliminieren diese Einflüsse einfach durch eine Normalisierung. Mehr darüber lesen Sie in diesem Beitrag.

Normalisierung von Energiekennzahlen wichtig für Vergleiche

Warum ist die Normalisierung Ihrer Kennzahlen wichtig?

Messergebnisse spiegeln immer bestimmte Rahmenbedingungen wider, die zum Zeitpunkt der Messung präsent waren. Wie hoch die Heizkosten in einem Februar ausfallen, hängt z.B. auch davon ab, wie kalt es in dem Februar eigentlich ist. Um nun die für das Monitoring und die Bewertung erforderlichen Vergleiche vornehmen zu können, müssen Sie die Messergebnisse um diese Einflüsse bereinigen – sie also innerhalb des Vergleichs nichtig machen. Diesen Vorgang bezeichnet man als Normalisierung.

Die Norm sagt dazu (E DIN EN ISO 50001: 2017):

„Wo die Organisation Daten beistzt, die darauf hinweisen, dass relevante Variablen sich wesentlich auf die energiebezogene Leistung auswirken, muss die Organisation eine Normalisierung der EnPI(s) und der entsprechenden Baseline vornehmen, um die Änderungen der energiebezogenen Leistung zu vergleichen.“

Mittels statistischer Methoden (Stichwort: Korrelationsanalyse) finden Sie heraus, ob eine bestimmte Variable einen wesentlichen Einfluss hat oder nicht.

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

Normalisierung Ihrer Energieleistungskennzahlen dokumentieren

Im Rahmen Ihres Managementsystems sollten Sie die 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 gleichbleiben, dokumentiert werden, und im Fall von Änderungen sollten Sie auch die Gründe dafür dokumentieren.

Verschiedene Arten der Normalisierung

Je nach Ziel, das Sie verfolgen, die Normalisierung von Energiekennzahlen passend sein, für

  • den Verbrauch im Bezugszeitraum (vorausschauende Betrachtung),
  • den Verbrauch im Berichtszeitraum (rückblickende Betrachtung) oder
  • für beide Zeiträume durch den Einsatz normierter Werte.

Vorausschauende Normalisierung

Die vorausschauende Normalisierung vergleicht den aktuellen Verbrauch aus dem Berichtszeitraum mit normalisierten Werten des Bezugszeitraums.

Dabei wird eine Funktion aus den Werten des Bezugszeitraums gebildet. In diese Funktion werden die Werte der relevanten Variablen des Berichtszeitraums eingesetzt.

Somit können Sie die Frage beantworten: Wie wird der Verbrauch sein bei den zukünftigen relevanten Variablen (Stückzahlen, Temperaturen etc.)? Natürlich darf sich dafür nichts anderes außer diesen Variablen grundlegend verändern.

Rückblickende Normalisierung

Bei der rückblickenden Normalisierung werdendie Werte der aktuellen Verbräuche normalisiert, daraus wird wieder eine Funktion gebildet, und in diese Funktion werden die relevanten Variablenwerte des Bezugszeitraums eingesetzt.

Das Ergebnis sagt nun etwas darüber aus, wie hoch die Energieverbräuche gewesen wären, wenn Sie z.B. die Stückzahlen, Tonnagen, Temperaturen des Bezugszeitraums eingesetzt hätten.

Normalisierung mit Referenzbedingungen

Die Normalisierung mit Referenzbedingungen normalisiert Verbräuche aus dem Bezugszeitraum und aus dem Berichtszeitraum mit Referenzdaten und vergleicht die Ergebnisse.

Für diese Methode ist es erforderlich, Referenzdaten mit typischen historischen und sehr wahrscheinlichen künftigen Daten zu wählen, wie z.B. für Produktionszahlen, Wetterdaten mit durchschnittlichen Werten. Dieses Modell ist unabhängig von den Daten des Bezugszeitraums, da eigene Daten (Referenzdaten) eingesetzt werden.

Dieses Modell ist dann sinnvoll, wenn die Daten des Bezugszeitraums eher sehr untypisch sind, wie es bei Wetterdaten und einem unterschiedlichem Produktmix der Fall ist.

Beispiel 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 2.00–-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 EnPI und schon haben Sie den Witterungseinfluss weitgehend kompensiert

Autoren: Bernd Maur , WEKA Redaktion