Eine Evaluation für Energiemanagementsysteme

Energiedaten sind der Schlüssel, um die Effizienz und Nachhaltigkeit in modernen Energiemanagementsystemen zu optimieren. Ob Kühlhaus, Wärmepumpe, Ladesäule, Lüftungsanlage oder PV-Anlage – jedes Gerät liefert Messdaten in unterschiedlichen Zeitauflösungen und Formaten. Doch bevor die spannende Frage beantwortet werden kann, welche Optimierungen bei den bestehenden Geräten möglich sind, müssen diese Daten in ein geeignetes System eingelesen und strukturiert werden.

Die Auswahl des richtigen Datenbanksystems ist dabei entscheidend, da sie nicht nur die Speicherung, sondern auch die spätere Analyse und Simulation beeinflusst. In diesem Artikel werfen wir einen Blick auf die Vor- und Nachteile verschiedener Datenbanktypen und ihre Eignung für die Speicherung von Energiedaten.

Typische Anforderungen an die Datenbank

Bevor wir die verschiedenen Datenbanken betrachten, ist es wichtig, die typischen Anforderungen zu skizzieren:

  1. Zeitreihenverarbeitung: Daten von Geräten liegen oft in Minuten- oder Stundenauflösung vor. Eine effiziente Speicherung und Abfrage dieser Zeitreihen ist essenziell.
  2. Simulationen: Fragen wie „Was passiert, wenn die PV-Anlage um 10 % erweitert wird?“ erfordern flexible Abfragen und Datenmodellierungen.
  3. Mustererkennung: Statistische Auswertungen, z. B. „Wie häufig wird ein Auto geladen, wenn die Sonne nicht scheint?“ erfordern eine leistungsstarke Abfrageengine.
  4. Datenintegration: Textuelle Beschreibungen der Infrastruktur und Messkonzepte sollten verknüpft werden können.

Datenbanksysteme im Vergleich

1. Zeitreihenbasierte Datenbanken (z. B. InfluxDB, TimescaleDB)

Diese Datenbanken sind speziell für zeitbasierte Daten optimiert. Sie bieten native Funktionen für das Speichern und Abfragen von Zeitreihen.

Vorteile:

  • Optimiert für kontinuierliche Messdaten.
  • Effiziente Abfragen wie Aggregationen und Interpolation.
  • Einfache Skalierbarkeit für große Datenmengen.

Einschränkungen:

  • Weniger flexibel für komplexe Simulationen oder das Verknüpfen nicht-zeitbasierter Daten.
  • Nicht ideal für Text- oder Graph-Daten.

Typisches Szenario: Perfekt für das Speichern von Temperatur-, Strom- oder Lastdaten mit hoher Auflösung.

2. Vektorspeicher (z. B. Qdrant, Pinecone)

Vektorspeicher werden vor allem für die Analyse von Ähnlichkeiten oder Mustern verwendet. Sie eignen sich, wenn Muster in den Daten erkennbar gemacht werden sollen.

Vorteile:

  • Ideal für KI-gestützte Analysen, z. B. das Erkennen von Anomalien.
  • Schnelles Suchen nach Ähnlichkeiten in hochdimensionalen Daten.

Einschränkungen:

  • Eher eine Ergänzung zu anderen Datenbanksystemen.
  • Schwierig für klassische Abfragen oder relational strukturierte Daten.

Typisches Szenario: Mustererkennung in Ladeprofilen oder PV-Leistungsdaten.

3. Graphdatenbanken (z. B. Neo4j)

Graphdatenbanken sind stark, wenn es um Verbindungen und Beziehungen geht, z. B. das Modellieren von Abhängigkeiten in einer Infrastruktur.

Vorteile:

  • Hervorragend geeignet, um Beziehungen zwischen Geräten, Messpunkten und Infrastruktur zu modellieren.
  • Visuelle Analysen von Netzwerken und Abhängigkeiten.

Einschränkungen:

  • Weniger effizient für große Mengen reiner Zeitreihen.
  • Komplexität bei der Integration großer Datenmengen.

Typisches Szenario: Modellierung von Messkonzepten und Infrastruktur.

4. Klassische SQL-Datenbanken (z. B. MySQL, PostgreSQL)

Relationale Datenbanken sind vielseitig und werden oft als erste Wahl betrachtet.

Vorteile:

  • Bewährte Technologie mit breiter Unterstützung.
  • Flexibel für strukturierte Daten und komplexe Abfragen.

Einschränkungen:

  • Nicht speziell für Zeitreihen optimiert.
  • Skalierbarkeit kann bei großen Datenmengen zum Problem werden.

Typisches Szenario: Integration von textuellen Beschreibungen und Messdaten in eine einheitliche Datenbank.

5. NoSQL-Datenbanken (z. B. MongoDB)

NoSQL-Systeme sind flexibel und eignen sich gut für unstrukturierte oder semi-strukturierte Daten.

Vorteile:

  • Dynamische Datenmodelle für heterogene Daten.
  • Hohe Skalierbarkeit.

Einschränkungen:

  • Abfragekomplexität steigt bei relationalen Anforderungen.
  • Keine native Zeitreihenoptimierung.

Typisches Szenario: Speicherung von heterogenen Daten wie Texten, Bildern und Messwerten.

Welches System passt?

Die Wahl des passenden Datenbanksystems hängt von den spezifischen Anforderungen ab:

  • Zeitreihen im Fokus? → InfluxDB ist erste Wahl.
  • Musteranalyse? → Ergänze mit Qdrant oder anderen Vektorspeichern.
  • Netzwerk- und Infrastrukturmodellierung? → Neo4j.
  • Allround-Lösung mit Struktur? → PostgreSQL oder MongoDB.

Oft ergibt sich die beste Lösung aus einer Kombination verschiedener Systeme. Beispielsweise kann eine InfluxDB für Zeitreihen, ergänzt durch eine PostgreSQL für textuelle Beschreibungen, ein leistungsstarkes Duo bilden.

Kombination verschiedener Datenbanksysteme: Orchestrierung für Energiemanagementsysteme

Im letzten Artikel haben wir verschiedene Datenbanksysteme für Energiemanagementsysteme betrachtet und festgestellt, dass oft die beste Lösung in einer Kombination mehrerer Systeme liegt. Doch wie können diese Systeme nahtlos miteinander verknüpft werden, um den Datenfluss und die Analyse zu optimieren? In diesem Artikel zeigen wir, wie Open-Source-Orchestrierungstools wie n8n, Node-RED, und andere Lösungen eingesetzt werden können, um verschiedene Datenbanken miteinander zu verbinden und Erkenntnisse effizient zu verarbeiten.

Herausforderungen bei der Kombination von Datenbanken

Die gleichzeitige Nutzung mehrerer Datenbanksysteme bringt folgende Herausforderungen mit sich:

  1. Datenintegration: Daten aus verschiedenen Quellen müssen konsistent übertragen und synchronisiert werden.
  2. Automatisierung: Regelmäßige Prozesse wie das Einlesen, Transformieren und Exportieren der Daten erfordern Automatisierung.
  3. Verarbeitung komplexer Erkenntnisse: Daten, die aus Zeitreihen-, Text- und Vektorspeichern stammen, sollen sinnvoll kombiniert werden.

Ein Beispiel aus der Praxis:

  • Zeitreihen (z. B. InfluxDB): Die Stromverbräuche und Ladezeiten der Ladesäule werden hier gespeichert.
  • Vektorspeicher (z. B. Qdrant): Erkenntnisse aus Berichten werden als Vektoren gespeichert, um später von KI-Systemen genutzt zu werden.
  • Textbasierte SQL-Datenbank (z. B. PostgreSQL): Berichte und Metadaten werden als lesbare Dokumente abgelegt.

Open-Source-Orchestrierungstools im Fokus

1. n8n

n8n ist ein leistungsstarkes Open-Source-Tool, das Workflows durch sogenannte “Nodes” erstellt.
Vorteile:

  • Unterstützt eine Vielzahl an Datenbanktypen und APIs out of the box.
  • Visuelle Oberfläche ermöglicht es, Datenpipelines einfach zu erstellen.
  • Automatisierungen wie das Übertragen von Reports aus PostgreSQL in Qdrant lassen sich schnell aufsetzen.

Typisches Szenario:
Ein Workflow könnte wie folgt aussehen:

  1. Messdaten aus InfluxDB abfragen.
  2. Erkenntnisse berechnen (z. B. typische Ladezeiten der Ladesäule).
  3. Bericht als Text in PostgreSQL speichern.
  4. Bericht in einen Vektorspeicher wie Qdrant übertragen, um später von KI-Systemen genutzt zu werden.

2. Node-RED

Node-RED ist ebenfalls ein visuelles Tool, das sich besonders durch seine Erweiterbarkeit auszeichnet.
Vorteile:

  • Große Community mit vielen verfügbaren Nodes für spezielle Anforderungen.
  • Echtzeit-Datenverarbeitung und einfache Integration von IoT-Geräten.
  • Besonders gut geeignet für Szenarien, in denen Geräte direkt Daten liefern.

Typisches Szenario:
Eine Ladesäule liefert Daten direkt an Node-RED, wo diese:

  1. In InfluxDB gespeichert werden.
  2. In Echtzeit analysiert werden, um Ereignisse (z. B. Überlastungen) zu erkennen.
  3. Automatisch Berichte generiert und an ein Text- oder Vektorsystem weitergeleitet werden.

Weitere Tools für die Orchestrierung

Neben n8n und Node-RED gibt es noch andere Open-Source-Lösungen:

Apache NiFi

Apache NiFi ist ein Datenflussmanagementsystem, das sich ideal für komplexe Datenintegrationen eignet.
Vorteile:

  • Fokus auf Datenqualität und Verarbeitung großer Datenmengen.
  • Sehr granular anpassbar, aber erfordert etwas mehr Einarbeitung.

Airbyte

Airbyte ist ein modernes Open-Source-Tool für Datenintegration.
Vorteile:

  • Speziell für die Integration von Datenbanken und APIs entwickelt.
  • Unterstützt Datenreplikation in Echtzeit.

Dagster

Dagster ist ein Open-Source-Orchestrierungstool für Datenpipelines, das sich gut für komplexere Workflows eignet.
Vorteile:

  • Fokus auf Robustheit und Wiederholbarkeit von Pipelines.
  • Besonders geeignet für datenintensive Anwendungen, bei denen Transformationsschritte dokumentiert werden sollen.

Praxisbeispiel: Aufbau eines Energiemanagementsystems

  1. Messdaten einlesen:
    Die Daten aller Geräte (z. B. Ladesäule, Wärmepumpe) werden in InfluxDB gespeichert.

  2. Berichtserstellung:
    Ein Workflow in n8n erzeugt regelmäßig textbasierte Berichte, z. B.:
    „Die Ladesäule wird meistens von Montag bis Freitag zwischen 14:00 und 17:00 Uhr genutzt. Im Schnitt werden 80 kWh pro Tag benötigt.“
    Dieser Bericht wird in PostgreSQL gespeichert.

  3. Nutzung eines LLM und Vektorspeichers:
    Die Berichte werden mithilfe eines LLM (z. B. GPT-ähnliche Modelle) in Vektoren umgewandelt und in Qdrant gespeichert. So entsteht eine Wissensbasis, die später für Optimierungen genutzt werden kann.

  4. Optimierungssimulation:
    Ein Nutzer fragt das System, welche Auswirkungen eine Erhöhung der PV-Anlagenkapazität um 10 % auf den Ladebedarf der Ladesäule hat.

  • Zeitreihen aus InfluxDB werden abgerufen.
  • Erkenntnisse aus Qdrant (z. B. typische Ladezeiten) fließen in die Simulation ein.

Intelligente Orchestrierung für eine effiziente Datenintegration

Mit Tools wie n8n und Node-RED lassen sich Daten effizient zwischen verschiedenen Systemen übertragen und verarbeiten. Die Kombination dieser Tools mit spezialisierten Datenbanken wie InfluxDB, PostgreSQL und Qdrant ermöglicht eine robuste und flexible Architektur für Energiemanagementsysteme.

Virtuelle Summenzähler: Mit generiertem Code zu besserer Wartbarkeit

Beim Umgang mit Energiedaten steht man oft vor einem grundlegenden Problem: Wie lassen sich einfache Funktionen wie das Bilden eines virtuellen Summenzählers effizient umsetzen? Solche Zähler aggregieren Messwerte mehrerer realer Zähler und liefern damit eine Grundlage für übergreifende Analysen oder Optimierungen.

Früher wurden solche Berechnungen direkt in den Datenbanksystemen umgesetzt – mit SQL-Statements, Aggregations-Pipelines oder ähnlichen Mechanismen. Doch dieser Ansatz hat sich als unflexibel und schwer wartbar herausgestellt, insbesondere bei komplexeren Anforderungen oder sich wandelnden Systemen. Heute gibt es modernere Ansätze, die auf Code-Generierung und Orchestrierung setzen, um solche Aufgaben effizienter zu lösen.

Herausforderungen bei klassischen Ansätzen

  1. Eingeschränkte Flexibilität:
    Datenbank-interne Funktionen wie SUM() in SQL oder Aggregationsframeworks wie in MongoDB eignen sich zwar für einfache Berechnungen, stoßen aber schnell an ihre Grenzen, wenn:

    • neue Datenquellen hinzukommen,
    • komplexere Berechnungslogiken erforderlich werden, oder
    • die Berechnungen auf verschiedene Systeme verteilt werden müssen.

  2. Wartungsaufwand:

  • Änderungen an der Logik (z. B. Hinzufügen eines neuen Zählers) erfordern oft tiefe Eingriffe in die Datenbankstruktur.
  • Dokumentation und Debugging sind schwierig, da Datenbank-Logiken meist weniger transparent sind als eigenständiger Code.
  1. Performance-Fragen:
    Berechnungen direkt in der Datenbank können die Performance beeinträchtigen, besonders wenn große Datenmengen verarbeitet werden müssen.

Moderne Lösung: Code-Generierung mit LLMs

Statt Berechnungen direkt in der Datenbank umzusetzen, hat sich ein Ansatz etabliert, der auf die Generierung und Ausführung von Code setzt. Moderne KI-Modelle wie GPT können hier eine Schlüsselrolle spielen.

Der Prozess:

  1. Analyse der Projektbeschreibung:
    Kunden liefern häufig eine textuelle Beschreibung der Infrastruktur oder ein Messkonzept. Beispielsweise:
    „Die Summe der Leistungsaufnahme aller Wärmepumpen und Kühlaggregate soll in einem virtuellen Zähler dargestellt werden.“

  2. Code-Generierung durch ein LLM:
    Das Large Language Model generiert basierend auf der Beschreibung den Code, z. B. eine Funktion zur Summierung der Messwerte.

  3. Integration in ein Orchestrierungstool:
    Der generierte Code wird in Tools wie Node-RED oder n8n als „Custom Node“ integriert. Diese Tools erlauben es, die Berechnungen unabhängig von der Datenbankstruktur auszuführen und flexibel anzupassen.

Vorteile des neuen Ansatzes

  1. Verbesserte Wartbarkeit:
    Der generierte Code ist oft gut dokumentiert, da LLMs Kommentare und erklärende Hinweise direkt im Code hinzufügen können. Änderungen lassen sich leicht nachvollziehen und umsetzen.

  2. Modularität und Wiederverwendbarkeit:
    Die Berechnungslogik liegt nicht mehr verstreut in Datenbank-Abfragen, sondern in separaten Code-Modulen, die in verschiedenen Projekten oder Szenarien wiederverwendet werden können.

  3. Fehlerreduktion:
    Logikfehler können durch die klarere Struktur des Codes und automatische Validierung einfacher erkannt und behoben werden.

  4. Flexibilität bei Berechnungen:
    Ob einfache Summenbildung, komplexe Filter oder zeitliche Aggregationen – der Code kann individuell angepasst werden, ohne die Datenbank zu belasten.

Praxisbeispiel: Virtueller Summenzähler in Node-RED

Ausgangssituation:

Ein Kunde möchte die Summenleistung seiner Wärmepumpen und Kühlaggregate berechnen. Es gibt mehrere Datenquellen (Zähler), die ihre aktuellen Messwerte in eine Datenbank wie InfluxDB oder MongoDB schreiben.

Umsetzung:

  1. Projektbeschreibung analysieren:
    „Die Summe der Leistungsaufnahme aller Wärmepumpen und Kühlaggregate soll alle fünf Minuten aktualisiert und in ein Dashboard übertragen werden.“

  2. Code-Generierung mit einem LLM:
    Das LLM liefert folgenden Beispielcode:

    // Node-RED Custom Node: Summierung der Leistungsaufnahme
module.exports = function (RED) {
    function SumNode(config) {
        RED.nodes.createNode(this, config);
        const node = this;
        node.on('input', function (msg) {
            const devices = msg.payload.devices;
            let totalPower = 0;
            devices.forEach(device => {
                totalPower += device.currentPower || 0;
            });
            msg.payload.totalPower = totalPower;
            node.send(msg);
        });
    }
    RED.nodes.registerType("sum-node", SumNode);
}

  3. Integration in Node-RED:

    • Der generierte Code wird als „Custom Node“ in Node-RED eingebunden.
    • Eine Node-RED-Flow könnte so aussehen:
      • Datenquellen (z. B. InfluxDB-Query) -> Custom Node -> Dashboard-Output.

  4. Visualisierung und Automatisierung:

    • Die Summenleistung wird in einem Dashboard visualisiert und kann in weiteren Berechnungen genutzt werden.

Weitergedacht: Kombination mit Vektorspeichern und KI

Die generierten Berichte und Erkenntnisse aus solchen virtuellen Summenzählern können wiederum in Vektorspeichern abgelegt werden, um sie für komplexere Analysen und KI-basierte Optimierungen verfügbar zu machen.

Beispiel:

  • Ein Bericht könnte lauten:
    „Die durchschnittliche Leistungsaufnahme der Wärmepumpen beträgt 25 kW. Typischerweise wird dieser Wert während Spitzenzeiten zwischen 17:00 und 19:00 Uhr erreicht.“
  • Diese Information wird in einem Vektorspeicher wie Qdrant abgelegt und später von einem LLM genutzt, um Optimierungsfragen zu beantworten, z. B.:
    „Wie kann der Stromverbrauch während Spitzenzeiten reduziert werden?“

Mit generiertem Code zu flexibleren Energiemanagementsystemen

Der Einsatz von LLMs zur Code-Generierung bietet eine moderne und wartbare Lösung für Berechnungslogiken wie virtuelle Summenzähler. In Kombination mit Tools wie Node-RED oder n8n können solche Funktionen effizient implementiert und flexibel angepasst werden. Dieser Ansatz reduziert den Wartungsaufwand, erhöht die Transparenz und schafft eine solide Grundlage für komplexere Optimierungsstrategien.

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