Multidimensionale Qualitätsmetriken für Energiedaten

Ein 8-stufiges Audit-Verfahren zur algorithmischen Bewertung von Marktstammdaten.

Die Qualität öffentlicher und privater Energiedatenbanken (wie dem Marktstammdatenregister) ist die Achillesferse der Digitalisierung. Ein "Garbage In, Garbage Out"-Problem führt bei KI-Modellen zu kritischen Fehlsteuerungen.

Der 8-stufige Audit-Prozess

Zur Sicherstellung der administrativen Datenintegrität nutzt A²MDM ein deterministisches, 8-stufiges Audit-Verfahren für Anlagenportfolios:

  1. VNB Identity: Verifikation der Netzbetreiber-Identität (BDEW-Codenummern).
  2. Inventory: Vollständiger Abzug aller zugeordneten Assets.
  3. Status Anomalies: Identifikation von veralteten "In Planung"-Stati oder fehlenden Inbetriebnahmedaten.
  4. Capacity Anomalies: Aufspüren von Implausibilitäten (z.B. Nettonennleistung übersteigt Bruttoleistung).
  5. Connection Points: Integrität der Netzverknüpfungspunkte und Spannungsebenen-Validierung.
  6. Duplicate Detection: Algorithmische Suche nach Doppelregistrierungen.
  7. Geo Spot Check: Räumliche Plausibilisierung der Anlagenkoordinaten.
  8. Audit Trail: Erstellung eines versiegelten Prüfberichts.

Metriken und Scoring

Das Ergebnis ist kein einfaches Fehlerprotokoll, sondern ein multidimensionaler qualityScore (0–100), der die operationelle Nutzbarkeit des Datensatzes für Agenten messbar macht.

Agentic Asset-MDM in der Praxis

Theoretische Methodik ist gut – operative Software ist besser. Cernion bietet die schlüsselfertige Architektur zur automatisierten Konsistenzprüfung, basierend auf den Prinzipien dieses Wikis (Local-First, XAI, OEO).

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