SIT4Energy — Intelligentes Energiemanagement
Eine intelligente Energieverwaltungsplattform, die künstliche Intelligenz, visuelle Analytik und Verhaltenswissenschaft kombiniert, um Prosumer bei der Optimierung der Eigenversorgung, Senkung des Verbrauchs und Maximierung der Nutzung erneuerbarer Energien zu unterstützen.
SIT4Energy entwickelt benutzerfreundliche Plattformen, die Prosumer bei der Optimierung des Eigenverbrauchs von erneuerbaren Energien und Versorgungsunternehmen bei der Nachfrageprognose mit erklärbarer KI unterstützen. Das Projekt integriert Smart-Metering-Infrastruktur, Verhaltensanalytik und adaptive Anreizmechanismen, um nachhaltige Energiepraktiken in Wohn- und öffentlichen Gebäuden zu fördern.
Problem & Kontext
Das traditionelle Energiemanagement konzentriert sich auf Angebotslösungen, ohne Prosumer zu berücksichtigen, die ihre eigene erneuerbare Energie erzeugen und verbrauchen. Bestehende Prosumer-Anwendungen mangelt es an Integration mit Energieversorgern, was die Optimierung der Netzlast verhindert. Verbraucher kämpfen damit, Verbrauchsmuster zu verstehen, und lokale Versorgungsunternehmen benötigen speziell angepasste Prognosetechniken.
Lösung & Ansatz
SIT4Energy setzt eine umfassende Drei-Säulen-Strategie um, die Technologieinnovation, Geschäftsmodellentwicklung und Verbraucherermächtigung durch erklärbare KI und visuelle Analytik kombiniert.
Prosumer-Dashboard & Analytik
Echtzeit-Visualisierung der Energieproduktion und des Verbrauchs mit Eigenversorgungsberechnungen und personalisierten Empfehlungen. Interaktive Dashboards zeigen stündliche Energieflüsse, Kostenersparnisse und vergleichende Analysen, um fundierte Entscheidungen und Verhaltenswandel zu ermöglichen.
Versorgungsunternehmen-Prognose & Entscheidungsunterstützung
Erklärbarer k-NN-Algorithmus für die Nachfrageprognose, der Wetterdaten und historische Muster integriert. Kommunale Versorgungsunternehmen erhalten interpretierbare Prognosen mit 5% MAPE-Genauigkeit, ohne dass umfangreiche Machine-Learning-Expertise erforderlich ist.
Adaptive Anreizmechanismen & Verhaltenswandel
Personalisierte Motivationsstrategien basierend auf Benutzer-Wertorientierungen (egoistisch, altruistisch, biosphärisch) und Verhaltensphasen (Vorabüberlegung, Überlegung, Handlung). Kontextbezogene Benachrichtigungen und Empfehlungen lösen nachhaltiges Energieverhalten in entscheidenden Momenten aus.
Mobile Services & Kontextbasierte Empfehlungen
Mobile App-Integration liefert Verbrauchseinblicke und KI-generierte Empfehlungen, die für Entscheidungsmomente optimiert sind. Services passen sich Wetterbedingungen, verfügbaren Geräten und Benutzerengagement-Mustern für maximale Wirksamkeit an.
Pilotimplementierung & Testen
SIT4Energy wurde an drei Pilotsstandorten validiert: Wohnprosumer in Haßfurt (Deutschland) mit 22 Teilnehmern und ihren Solaranlagen, ein Smart-Home-Labor bei CERTH/ITI (Griechenland) und Tests in öffentlichen Gebäuden an der Harokopio-Universität (Athen). Die 8-monatige offene Pilotphase (Juli 2020 - Mai 2021) lieferte reale Evidenz für Verhaltenswandel und Plattformwirksamkeit in verschiedenen Benutzerkontexten.
Verbesserung der Eigenversorgung
Pilotsstandorte (DE, GR)
Prognosegenauigkeit (5,06% Fehler)
Nützlichkeitsbewertung
Ergebnisse & Wirkung
Der SIT4Energy-Pilot validierte die Plattform in drei unterschiedlichen Szenarien: Prosumer-Haushalte in Haßfurt (Deutschland), das Smart-Home-Labor am CERTH/ITI (Griechenland) und ein Universitätsgebäude an der Harokopio-Universität (Athen). Über eine 8-monatige offene Phase zeigte das System messbare Auswirkungen auf das Energiebewusstsein und -verhalten.
Der erklärbare k-NN-Bedarfsprognosealgorithmus erreichte eine Genauigkeit von 94,94% und lieferte Stadtwerken interpretierbare Energieprognosen ohne komplexe ML-Expertise. Das adaptive Anreizmodell — mit personalisierten Empfehlungen basierend auf Wertorientierungen der Nutzer:innen — und der kontextbezogene Erinnerungsservice trugen zu einer Verbesserung der Eigenverbrauchsquote um 5% bei. 82% der Pilotteilnehmenden bewerteten die Plattform als nützlich für das Management ihrer Energieerzeugung und ihres Verbrauchs.
EIPCM’s Rolle
EIPCM führte Design und Implementierung des Prosumer-Dashboards mit Echtzeit-Energievisualisierungen, Selbstversorgungsberechnungen und interaktiven Analysen durch. Das Institut konzipierte einen kontextabhängigen Erinnerungsdienst mit adaptiver Inzentivierung, der personalisierte Energiesparempfehlungen zu optimalen Zeitpunkten basierend auf Verhaltenserkenntnissen liefert. EIPCM’s Forschung konzentrierte sich darauf, wie visuelle Rückmeldung, kontextgesteuertes Timing und adaptive Anreize Verhaltenswandel am wirksamsten motivieren, während Benutzerautonomie und Vertrauen bewahrt bleiben.
Konsortium
Deutsche Partner
- Hochschule Stralsund (Koordinator)
- Stadtwerk Haßfurt (Kommunales Versorgungsunternehmen)
- EIPCM (Beauftragter Forschungspartner)
Griechische Partner
- CERTH – Information Technologies Institute
- Information Technology for Market Leadership (ITML)
- Harokopio-Universität (öffentliche-Gebäude-Pilot)