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Product Manager Datenlösungen
Syna GmbH
German Version below
-- English Version --
Tim Plößer studied Electrical Engineering with a focus on electrical power engineering at Technische Universität Darmstadt, where he also completed his PhD in 2021. During his doctoral studies, he worked at the Department of “Elektrische Energieversorgung unter Einsatz Erneuerbarer Energien” at TU Darmstadt, focusing on the analysis and evaluation of flexibility options in industrial distribution networks.
Since 2022, he has been working as a Product Manager for Data Solutions at Syna GmbH. In this role, he is responsible for developing data-driven approaches aimed at improving grid-related processes and unlocking optimization potential based on grid data.
-- German Version --
Tim Plößer studierte Elektrotechnik mit Schwerpunkt elektrische Energietechnik an der Technischen Universität Darmstadt und promovierte dort im Jahr 2021. Während seiner Promotion war er am Fachgebiet „Elektrische Energieversorgung unter Einsatz Erneuerbarer Energien“ der Technischen Universität Darmstadt tätig und beschäftigte sich mit der Analyse und Bewertung von Flexibilitätsoptionen in industriell geprägten Verteilnetzen.
Seit 2022 ist er als Product Manager Datenlösungen bei der Syna GmbH tätig. Dort verantwortet er die Weiterentwicklung datengetriebener Ansätze mit dem Ziel, Netzprozesse effizienter zu gestalten und auf Basis von Netzdaten Optimierungspotenziale zu erschließen.
Datum
Die Transformation des Energiesystems stellt Verteilnetzbetreiber vor neue Herausforderungen. Der zunehmende Ausbau erneuerbarer Energien, die Elektrifizierung von Wärme und Mobilität sowie veränderte Verbrauchsstrukturen führen zu einer steigenden Komplexität bei der Planung zukünftiger Netze. Gleichzeitig wächst die Unsicherheit hinsichtlich der zeitlichen und räumlichen Entwicklung zukünftiger Lasten und Einspeisungen. Für eine wirtschaftliche und zukunftsorientierte Netzplanung gewinnen daher belastbare Prognosen und deren Integration in digitale Planungsprozesse zunehmend an Bedeutung.
Die Syna verfolgt hierfür einen datengetriebenen Ansatz, bei dem unterschiedliche Prognosedaten aus internen und externen Quellen zusammengeführt und für die langfristige Netzplanung nutzbar gemacht werden. Die Prognosen werden aufbereitet, regionalisiert und mit den vorhandenen Netzstrukturen verknüpft. Dadurch entsteht eine konsistente Datengrundlage, mit der sich zukünftige Entwicklungen auf unterschiedlichen Netzebenen analysieren lassen.
Ein wesentlicher Bestandteil dieses Ansatzes besteht darin, die aufbereiteten Prognosedaten automatisiert mit bestehenden Netzanschlussknoten und Netzmodellen zu verbinden. Auf dieser Basis werden mittels der Intelligent Grid Platform (IGP) von envelio Netzstudien für verschiedene Stützjahre erstellt. Die daraus resultierenden Szenarioanalysen ermöglichen eine systematische Bewertung möglicher Netzentwicklungen und unterstützen die Identifikation zukünftiger Engpässe und Ausbaubedarfe.
Der Beitrag gibt einen Überblick über den zugrunde liegenden Prozess – von der Bereitstellung und Aufbereitung der Prognosedaten über deren Verortung im Netz bis hin zur Durchführung großflächiger Netzstudien. Dabei wird aufgezeigt, wie digitale Plattformen dazu beitragen können, Prognosen effizient in bestehende Planungsprozesse zu integrieren und eine vergleichbare Betrachtung unterschiedlicher Zukunftsszenarien zu ermöglichen.
Der Beitrag richtet sich an Netzbetreiber, Planungsingenieure und GIS-Experten, die sich mit der Digitalisierung von Netzplanungsprozessen und der Verbindung von Geodaten, Prognosemodellen und Netzsimulationen beschäftigen.