Dashboard der SmartLoad Software-L?sung

Erfolgreicher Abschluss des ERA-Net Projekts ?SmartLoad“

Der Kauf von nachhaltigen Energieprodukten, wie lokal produzierter ?kostrom, Photovoltaikanlagen oder W?rmepumpen sind Ma?nahmen, mit denen Konsumenten einen signifikanten Beitrag zur Energiewende leisten k?nnen. Die Bereitschaft von Verbrauchern, mehr für Strom zu bezahlen oder energetische Investitionen zu t?tigen, hinkt allerdings hinter den Erwartungen der Energiepolitik zurück. Um diesem Problem entgegenzutreten hat das Verbundprojekt SmartLoad nun Datenanalyseverfahren entwickelt, die Energieanbietern helfen, solch nachhaltiges Verbrauchsverhalten ihrer Kunden gezielt zu f?rdern.

Die Projektgruppe der Universit?t Bamberg (Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik insb. Energieeffiziente Systeme) hat hierzu zusammen mit den beiden Schweizer Unternehmen BEN Energy AG und Centralschweizerische Kraftwerke AG Kundendaten, Stromverbrauchsdaten und freie Geoinformationen ausgewertet und eine Software entwickelt, die es Energieanbietern erm?glicht ma?geschneiderte Tarife und Dienstleistungen anbieten k?nnen. Im Kern der L?sung stehen Verfahren des maschinellen Lernens, die automatisch Muster in Daten erkennen und gezielte Vorhersagen für einzelne Kunden erm?glichen. Die L?sung wurde zusammen mit dem Energieanbieter in drei Anwendungsf?llen getestet.

Im ersten Anwendungsfall ?Energieeffizienz? zeigte die Forschergruppe, dass es beispielsweise m?glich ist, Haushalte mit einem hohen Grundlastverbrauch zu identifizieren und somit gezielte Sparempfehlungen für die Verbraucher auszusprechen. Für die beiden Anwendungsf?lle ?Vertrieb von lokalem ?kostrom? und ?Vertrieb von Photovoltaik-Speicheranlagen und W?rmepumpen? wurden Vertriebsaktivit?ten dahingehen unterstützt, dass besonders interessierte Kunden identifiziert wurden.

Das Projekt wurde über 34 Monate im Rahmen der ERA-Net SmartGrid Plus Initiative durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (Deutschland) und das Bundesamt für Energie (Schweiz) finanziell unterstützt.