Durch die wandelnde Nutzung von Energieanwendungen (z. B. Steuerung der Wärmepumpen oder Ladesäulen) sowie die variable Verfügbarkeit insbesondere von Renewables entstehen für den Gebäudesektor neue Herausforderungen. Das vom BMKW geförderte Forschungsprojekt FAME4ME will darauf reagieren und erprobt daher AI-basierte Energiedienstleistungen.
Angesichts von Preisschwankungen und geopolitischen Unsicherheiten bei der Energieversorgung ist es für den Gebäudesektor unerlässlich, von smarten Energieanwendungen Gebrauch zu machen – sowohl um besser von Erneuerbaren Energien profitieren zu können, als auch um allgemein energieeffizienter zu agieren. Aber wo setzt man am besten an und welche Kombination aus Energiedienstleistungen ergibt am meisten Sinn?
Damit beschäftigt sich das Forschungsprojekt FAME4ME, welches vom BMWK gefördert und ein Teilprojekt des SmartLivingNEXT-Projektes ist. Daran beteiligt sind das Fraunhofer ISE, EnBW, die Universität Würzburg sowie die Serviceanbieter Countrol und GreenPocket. Im Rahmen des Forschungsprojektes sollen unter Anwendung von künstlicher Intelligenz Energiedienstleistungen für private Nutzerinnen und Nutzer erprobt und verbessert werden. Ein besonderer Fokus wird dabei auf die Kombination von Smart Meter, Energiemanagement und zeitvariablen oder dynamische Tarifen gelegt und inwiefern eine Energiemanagementlösung auf Basis der Wirksamkeit der Tarife verbessert werden kann.
Energiemanagement: Konkreter Nutzen für Privatkunden
Mit der Entwicklung der benutzerfreundlichen App, die auf der bestehenden GreenPocket-Lösung basiert, sollen Erzeugungs- und Verbrauchsprognosen visualisiert, sowie Preissignale und Handlungsempfehlungen für eine verbesserte Stromnutzung geboten. Diese Energiedienstleistungen sollen dann durch verschiedene KI-Verfahren individualisiert werden.
So sollen durch das intelligente Energiemanagement in den betreffenden Wohn- und Gebäudekomplexen
- die Energieeffizienz gesteigert,
- Energiekosten reduziert,
- die Nutzung erneuerbarer Energien erhöht,
- und Flexibilitätspotenziale im Energienetz erschlossen werden.
Detaillierte Projektplanung anhand von Anwendungsfällen
In verschiedenen Workshops werden gemeinsam mit Pilotkunden reale Use Cases und Nutzergruppen analysiert. Auf Basis von Befragungen und Analysen können dann Rückschlüsse zur Verbesserung des Kundennutzens gezogen werden. Die App und die Analyseverfahren werden dabei kontinuierlich und mit verschiedenen KI-Methoden weiterentwickelt.
Durch die technische Implementierung und die Vernetzung mit dem SmartLivingNEXT-Ökosystem wird auch die Interoperabilität der App auf verschiedenen Plattformen getestet und verbessert.
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