Analysefunktionen im Energiemanagement: Multivariate Regression
Was ist die multivariate Regressionsanalyse und was bringt sie im Energiemanagement?
Die multivariate Regressionsanalyse modelliert, ob bzw. wie verschiedene Variablen miteinander zusammenhängen. Im Energiemanagement können mit ihrer Hilfe die tatsächlichen Energieeinsparungen von Effizienzmaßnahmen wirkungsvoll nachgewiesen werden. Das macht die Analyse besonders hilfreich für die Zertifizierung des Energiemanagements nach ISO 50001.
Aus mehr als 13 Jahren Erfahrung im digitalen Energiemanagement wissen wir bei OPTENDA, worauf es bei einer belastbaren Analyse von Energieeinsparungen ankommt. In diesem Beitrag stellen wir vor, wie die multivariate Regressionsanalyse funktioniert und wie sie Unternehmen in der Praxis unterstützt.
zuletzt aktualisiert am: 18.09.2025
Aufbau und Inhalt der Regressionsanalyse
Bei der multivariaten Regressionsanalyse wird ein theoretisches Modell erstellt, das an die Realität angelehnt ist und verschiedene Einflussfaktoren berücksichtigt (multivariat = mehrere Variablen betreffend). Bei der einfachen Regressionsanalyse wird nur ein Faktor berücksichtigt. Die Grundlage für die Analyse bildet eine große Datenmenge, anhand der das Modell lernt, Muster erkennt und dadurch Entscheidungen oder Vorhersagen treffen kann (Machine Learning).
Im Energiemanagement kann der Energieverbrauch einer Bezugsgröße (z.B. eines Unternehmens, eines Standorts, einer Maschine etc.) abhängig von seinen vielen verschiedenen Einflussfaktoren modelliert werden. So ist ersichtlich, welche Auswirkungen die Veränderung von Faktoren auf den Verbrauch haben. Ersichtlich werden diese Auswirkungen, indem der tatsächliche mit dem errechneten Verbrauch im Zeitverlauf verglichen wird. Für Abweichungen gibt es einen zulässigen Toleranzbereich, weshalb das Modell der Realität in der Regel sehr nahe kommt.
Die 3 Schritte für den Nachweis einer Einsparung mit der Regressionsanalyse
1. Berechnung des Regressionsmodells
Zuerst muss ein statistisch signifikantes Modell mit historischen Verbrauchsdaten berechnet werden. Das Modell muss dabei auch alle relevanten historischen Einflussfaktoren berücksichtigen. Das sind z.B. Wetterdaten (Temperatur, Sonneneinstrahlung, Luftfeuchtigkeit …), Produktionsmengen, Betriebsstunden oder Arbeitszeiten/Schichten.
Durch die Daten aus der Vergangenheit lernt das Modell, wie die Einflussfaktoren den Verbrauch beeinflussen. Daher ist es wichtig, genügend Daten einzubeziehen, um eine belastbare Referenz (Baseline) bilden zu können. Generell gilt: Es sollten Daten von mindestens 12 Monaten, besser aber 24 Monaten berücksichtigt werden. Je nach konkreter Anwendung kann der optimale Zeitraum aber auch länger oder kürzer sein.
2. Prüfung (Validierung) des Regressionsmodells
Um nachzuweisen, dass das Modell auch wirklich funktioniert, muss es geprüft (validiert) werden. Dies erfolgt mithilfe weiterer historischer Daten, und zwar anderer Daten als die in Schritt 1 verwendeten. Das Modell wird also mit einem Teil der Daten erstellt und mit dem anderen Teil geprüft (Trainings- und Testdaten). Das stellt sicher, dass das Modell nicht nur in der Theorie, sondern auch in der Praxis funktioniert.
Liegen die modellierten Daten in einem definierten Toleranzbereich – die errechneten Daten weichen nicht zu stark von den tatsächlich gemessenen ab –, kann das Modell verwendet werden. Welche Modellabweichung akzeptabel ist, hängt vom Anwendungsfall, der Datenqualität und dem gewünschten Nachweis ab. Als praxisorientierte Richtwerte können für einfache Trendanalysen teilweise Abweichungen von etwa ± 10 % ausreichen. Für belastbare Einsparnachweise ist in der Regel eine deutlich höhere Modellgüte erforderlich. Die konkrete Bewertung sollte jedoch immer anwendungsbezogen erfolgen.
3. Anwendung des Regressionsmodells
Das Regressionsmodell kann nun dafür eingesetzt werden, einen künftigen (aber theoretischen) Verbrauch zu berechnen. So erhält man den Energieverbrauch, der zu erwarten gewesen wäre, wenn keine Maßnahme oder Optimierung umgesetzt worden wäre. Dieser theoretische Verbrauch wird dann mit dem tatsächlichen (gemessenen) Verbrauch verglichen. Liegt der gemessene Verbrauch unter dem des errechneten Regressionsmodells, dann bedeutet das, dass Energie eingespart wurde. Die Energieeffizienz wurde also gesteigert.
Viel Aufwand sparen kann man sich bei der Erstellung einer (multivariaten) Regressionsanalyse mit der richtigen Software: Unsere Energiemanagement-Software Energy Monitor führt den Anwender durch die Regressionsanalyse und erledigt Schritte wie die Berechnung des Toleranzbereichs oder die grafische Aufbereitung der Daten völlig automatisiert. Das nimmt viel manuellen Aufwand ab, minimiert Rechenfehler und verbessert das Ergebnis. Außerdem sind bereits alle benötigten Verbrauchsdaten und Einflussfaktoren in der Software hinterlegt und müssen nicht noch zusätzlich aufbereitet werden.
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Beispiel: Was bringt die Regressionsanalyse in der Praxis?
Ein metallverarbeitendes Unternehmen will den Energieverbrauch einer seiner CNC-Maschinen, die aktuell zu den größten Energieverbrauchern des Betriebs zählen, senken – natürlich bei gleichbleibender Produktivität. Effekte aufgrund von bekannten Einflussfaktoren können mit Hilfe der Regressionsanalyse berücksichtigt werden. Das sind z.B. der höhere Stromverbrauch der Maschine, wenn die Umgebungstemperatur sehr hoch oder niedrig ist, oder wenn das zu bearbeitende Material einen hohen Härtegrad aufweist.
Das Unternehmen hat sich nach Absprache mit dem Maschinenhersteller dafür entschieden, ab Juli einen neuen Schmierstoff für die Maschine einzusetzen. Im Gegensatz zum alten Schmierstoff weist dieser eine deutlich niedrigere Viskosität auf, wodurch ein Potential für Energieeinsparungen entstand. Mit der Regressionsanalyse wurde auf Basis historischer Daten ein statistisches Modell berechnet, welches die signifikanten Einflussfaktoren auf den Energieverbrauch berücksichtigt. Dieses Modell wird nach der Umsetzung der Maßnahme verwendet, um den theoretischen Energieverbrauch mit dem alten Schmierstoff zu berechnen (orangefarbene Linie) und ihn mit dem tatsächlich gemessenen Verbrauch mit dem neuen Schmierstoff (blaue Linie) zu vergleichen. Auf dem Screenshot aus dem Energy Monitor (Klick zum Vergrößern) ist ersichtlich, dass das neue, dünnflüssigere Öl deutliche Energieeinsparungen bewirkt hat.
Multivariate Regressionsanalyse für die ISO 50001
Für die Zertifizierung des Energiemanagements nach ISO 50001 muss ein Unternehmen nachweisen, dass es seine Energieeffizienz gesteigert hat. Aufgrund der Vielzahl an Einflussfaktoren auf den Energieverbrauch ist das – wie bereits vorgestellt – nicht so einfach. Kommt es beispielsweise zu großen wetter- oder betriebsbedingten Änderungen im Verbrauch, erschwert das die Bewertung von umgesetzten Maßnahmen zur Steigerung der Energieeffizienz. Mithilfe der multivariaten Regressionsanalyse kann dann einfach nachgebildet werden, wie sich der Energieverbrauch bei gleichbleibenden Bedingungen entwickelt hätte. Dadurch ist einfach ersichtlich, ob eine Maßnahme wirklich eine Einsparung bewirkt hat.
Häufige Fragen zur multivariaten Regressionsanalyse im Energiemanagement
Eine multivariate Regressionsanalyse stellt den Energieverbrauch in Abhängigkeit von mehreren Einflussfaktoren dar. Dazu können z. B. Produktionsmengen, Betriebsstunden, Außentemperaturen oder Schichtzeiten gehören. So lässt sich erkennen, welchen Einfluss einzelne Faktoren auf den Verbrauch haben.
Das Regressionsmodell berechnet, wie hoch der Energieverbrauch unter den bisherigen Bedingungen voraussichtlich gewesen wäre. Dieser theoretische Verbrauch wird mit dem tatsächlich gemessenen Verbrauch nach Umsetzung einer Effizienzmaßnahme verglichen. Die Differenz kann auf eine erzielte Energieeinsparung hinweisen.
Der notwendige Zeitraum hängt vom Anwendungsfall und von der Datenstruktur ab. Häufig sind mindestens zwölf Monate sinnvoll, damit saisonale und betriebliche Schwankungen berücksichtigt werden können. Bei stark schwankenden Betriebsbedingungen kann eine längere Datenhistorie erforderlich sein.
Typische Einflussfaktoren sind Produktionsmenge, Betriebsstunden, Auslastung, Schichtmodell, Außentemperatur, Luftfeuchtigkeit oder die Eigenschaften verarbeiteter Materialien. Relevant sind nur Faktoren, die den betrachteten Energieverbrauch tatsächlich messbar beeinflussen.
Im Rahmen eines Energiemanagementsystems nach ISO 50001 kann eine Regressionsanalyse dabei helfen, relevante Einflussfaktoren zu berücksichtigen und Veränderungen der energiebezogenen Leistung nachvollziehbar zu bewerten. Dadurch lassen sich die Auswirkungen von Effizienzmaßnahmen besser von wetter-, produktions- oder betriebsbedingten Verbrauchsänderungen abgrenzen.
Energieeffizienz einfach dokumentiert
Die multivariate Regressionsanalyse ist sehr hilfreich, um die Energieeffizienz eines Unternehmens objektiv bewerten zu können. Da für ihre Erstellung viele Daten, Faktoren und Abhängigkeiten berücksichtigt werden müssen, ist eine Software, die über eine entsprechende Analysefunktion verfügt, eine große Erleichterung, insbesondere für eine Zertifizierung nach ISO 50001 und die dafür notwendige Dokumentation. Auch Auditoren sehen gern, wenn ein Unternehmen dafür auf eine Software setzt, die alle Daten übersichtlich und zentral zur Verfügung stellt. Dann bleibt das schwierigste an der multivariaten Regressionsanalyse die Aussprache des Worts!
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