Austrian Gas Flow Dashboard in Power BI

Stefan Dangubic | Business Intelligence

16. November 2023

Themen

Einleitung

In diesem Artikel wird das Austrian Gas Flow Dashboard vorgestellt. Das Dashboard wurde als Power BI Showcase für den Energiesektor entwickelt. Der Artikel geht einerseits auf die Inhalte des Dashboards und andererseits auf die technische Umsetzung in Microsoft Azure ein.

Austrian Gas Flow Dashboard: Inhalte

Das Dashboard visualisiert die täglichen Erdgasflüsse aus den Nachbarländern nach Österreich und liefert folgende Schlüsselinformationen:

Übersicht der physischen Gasströme zwischen Österreich und seinen Nachbarländern.
Ein- und Ausspeisemengen der von OMV, RAG, Uniper und Astora vermarkteten Gasspeicher.
Informationen zur inländischen Erdgasförderung von OMV und RAG.
Menge des ins Erdgasnetz eingespeisten Biogases.
Gasverbrauch von Haushalten und Industrie.

Das österreichische Gasnetz besteht aus den unabhängigen Marktgebieten Ost, Tirol und Vorarlberg. Im Dashboard werden Gasverbrauch und Biogasproduktion aggregiert für die drei Marktgebiete ausgewiesen. Die Erzeugung und Speicherung von Gas erfolgt nur im Marktgebiet Ost.

Das Dashboard ist vor allem im Zusammenhang mit den Bemühungen Österreichs zur Diversifizierung der Erdgasquellen von Bedeutung. Zum Zeitpunkt der Erstellung dieses Artikels wird der Großteil der österreichischen Erdgasimporte aus der Slowakei über den Einspeisepunkt Baumgarten bezogen. Bei dem aus der Slowakei importierten Gas handelt es sich hauptsächlich um russisches Gas, das über die Ukraine und die Slowakei nach Österreich gelangt. Es ist daher zu erwarten, dass die Gasflüsse aus der Slowakei in Zukunft abnehmen und durch Gasflüsse aus Deutschland über den Einspeisepunkt Oberkappel ersetzt werden. Mit Hilfe des Dashboards kann die erwartete Verschiebung der Lieferströme in den kommenden Jahren analysiert werden.

Austrian Gas Flow Dashboard: Technische Umsetzung

Die Zielsetzung unserer Showcases ist es, die Rohdaten von der Austrian Gas Grid Management AG (AGGM) über eine API abzurufen, zu bereinigen und tagesaktuell auf dem Dashboard zu veröffentlichen. Konkret sollen folgende Schritte durchgeführt werden:

Datenabfrage: Datenabfrage mit einem Tool, das HTTP-Anfragen unterstützt.
Datentransformation: Die Rohdaten müssen in einem ETL-Prozess (Extract, Transform, Load) so transformiert werden, dass sie in einer Datenbank gespeichert werden können.
Datenspeicherung: Speicherung der transformierten Daten in einer relationalen Datenbank. Gängige Optionen sind Microsoft SQL Server, Maria DB, MySQL und PostgreSQL.
Scheduling: Scheduling-Tool zur täglichen Ausführung der Prozesse und Aktualisierung der Daten.
Web Dashboard: Schließlich müssen die relevanten KPIs und Diagramme auf dem Web Dashboard veröffentlicht werden.

Es gibt eine lange Liste von Tools, die für die Implementierung eines solchen Prozesses verwendet werden können. Theoretisch könnte der gesamte Prozess mit einem Python-Skript implementiert werden. In den meisten Szenarien, in denen es um große Mengen von Unternehmensdaten geht, werden jedoch skalierbare Tools benötigt, die große Datensätze einlesen und transformieren können. In unserem Fall haben wir uns entschieden, das Projekt mit Hilfe der in Microsoft Azure verfügbaren Dienste umzusetzen. Die folgende Grafik zeigt unsere Lösungsarchitektur:

Azure Data Factory (ADF) wird in unserem Fall als Service für die Datenabfrage, die Datenbereinigung und das Sheduling verwendet. Azure Data Factory bietet sogenannte Linked Services an, mit denen Daten aus dem Web abgerufen werden können. Die Rohdaten, die von AGGM als XML-Datei abgerufen werden, werden in einem Azure Data Lake gespeichert. Mit Data Flow, einem codefreien Datentransformationsdienst innerhalb der Azure Data Factory, werden die Daten bereinigt. Data Flow eignet sich für große Datenmengen, bei denen die Transformationslogik nicht zu komplex ist.
Die transformierten Daten werden anschließend in einer Azure SQL Datenbank gespeichert. Für das Scheduling des Prozesses wird ein in ADF verfügbarer Trigger verwendet. Abschließend werden die Visualisierungen und Kennzahlen in Power BI berechnet und im Web veröffentlicht.

Unterstützung rund um die Themen Finanzplanung, Unternehmensbewertung, Data Analytics, Excel und Power BI.

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