02. Apr 2021   Bildung & Uni Business Recht Tools

Wenn die KI Energie sparen hilft: Nutzer-Daten im Fokus

D. Prach, G. Schweiger, T. Boiger, J. Exenberger, S. Wilfling, T. Schranz, Q. Alfalouji, S. Wulz, G. Birngruber ©TU Graz / Lunghammer

Energiewende. Forscher der TU Graz verknüpfen Verbrauchsdaten mit KI-Anwendungen, um den Energieverbrauch in Haushalten und Energiesystemen zu optimieren.

Windparks und Solaranlagen spielen eine zentrale Rolle für das Gelingen der Energiewende und damit für den Klimaschutz. Allerdings verursachen diese erneuerbaren Energien auch Schwankungen im Energienetz, denn sie produzieren Energie nicht immer dann, wenn wir sie verbrauchen.

Diesem Problem entgegenwirken kann eine Kombination aus intelligenten vernetzten Systemen und KI-basierten Energiedienstleistungen – etwa der vorausschauenden Optimierung des Energieverbrauches oder einem intelligenten Energie-Monitoring, heißt es an der TU Graz.

Die Forschungsgruppe „Intelligente Energiesysteme und Cyber-Physical Systems“ am Institut für Softwaretechnologie der TU Graz arbeitet an Methoden, die Energiesysteme effizienter und intelligenter machen sollen.

Energieoptimierung dank Nutzerpartizipation

Dieses Zusammenspiel stand auch im Fokus des jüngst abgeschlossenen FFG-geförderten Projekts „GameOpSys“. In Zusammenarbeit mit dem Simulationsforscher Niki Popper und dessen Unternehmen dwh widmete sich die Grazer Forschungsgruppe rund um Gerald Schweiger notwendigen Technologien für zukünftige nutzerzentrierte Energiedienstleistungen.

Dazu wurde eine mobile App entwickelt, die Nutzer mit spieltypischen Elementen (Gamification) motivieren soll, Daten zum eigenen Energieverbrauch (Strom, Wärme und Kälte) zu sammeln. Diese Daten – gemeinsam mit Daten von intelligenten Stromzählern und Smart-Home-Geräten – bilde mit einer übergeordneten künstlichen Intelligenz die Basis für zukünftige Energiedienstleistungen. „Die gewonnenen Daten können uns zukünftig dabei helfen, die verfügbare Energie mit der Nachfrage örtlich und zeitlich abzustimmen“, so Schweiger.

Die App wurde in einer ersten Feldstudie mit einigen Haushalten in Oberösterreich und Burgenland getestet. Voraussetzung für die Teilnahme war die vorhandene Ausstattung mit intelligenten Stromzählern (Smart Metern), da die Daten über den eigenen Stromverbrauch ein wichtiger Input für die KI-Algorithmen sind. Die App kann laut Forscherteam mit der Zeit den Energieverbrauch der Haushalte basierend auf die Smart Meter-Daten sowie den Eigenheiten und Präferenzen der Nutzer vorhersagen.

Studie über Akzeptanz von Smart Metern

Für den Erfolg intelligenter nutzerentrierter Energiedienstleistungen braucht es die Bereitschaft, Daten zum eigenen Stromverbrauch bereitzustellen. Deshalb wurde die technische Entwicklung der App begleitet von einer sozialpsychologischen Studie zur Akzeptanz von Smart Metern, durchgeführt von Psychologen der Uni Graz.

Rund 260 Personen aus ganz Österreich wurden befragt. Dabei zeigte sich, dass die Akzeptanz von Smart Metern und deren aktive Nutzung mit der positiven Einstellung zur Technologie sowie mit der Risikowahrnehmung korreliert: Je positiver die Einstellung der Befragten zu Smart Metern ist, desto eher möchten sie diese intelligenten Stromzähler beispielsweise nutzen, um den Stromverbrauch zu überprüfen.

Und je höher die Risiken (z. B. Datenmissbrauch oder externe Eingriffe auf die Energienutzung) eingeschätzt werden, desto negativer ist die Einstellung zu Smart Metern. „Insgesamt bietet die Studie wertvolle Hinweise, welche Aspekte bei der Einführung von Smart Metern kommuniziert werden sollten, wenn die aktive Einbindung von Nutzern in zukünftige Energiesysteme mit Hilfe von Smart Metern angestrebt wird“, so Uni Graz-Psychologin Katja Corcoran.

Künftige Anwendungen

Mit der Akzeptanz von Smart Metering und mit der durch die App erreichte Verbrauchsvorhersage seien laut TU Graz zwei Aspekte für zukünftige intelligente Anwendungen am Energiesektor gegeben:

  • So könnten über eine Internet-of-Things (IoT-) Infrastruktur smarte Geräte wie Waschmaschinen, Klimaanlagen oder Auto-Ladestationen automatisch geregelt werden, um Energie zu sparen
  • Oder die Geräte können nur zu solchen Zeiten in Betrieb genommen werden, zu denen z.B. der Strom günstiger angeboten wird.

Die Umsetzung solcher Ideen ist Ziel des Horizon2020-Projektes Smart2B, an dem Schweiger und sein Team beteiligt sein werden. „Smart2B knüpft an den GameOpSys-Entwicklungen an und ergänzt diese um IoT-Technologien, die die Kommunikation zwischen den übergeordneten Energiesystemen, unterschiedlichen Geräten, den Nutzern sowie Energiedienstleistungen regelt. Projektstart ist im Mai 2021“, so Schweiger.

Ehe es allerdings zur kommerziellen Markteinführung der App kommt, gilt es noch Fragen zur Datennutzung und Datenverarbeitung zu klären: „Die Technologie funktioniert umso besser, je mehr Daten die Testpersonen für das Training der KI zur Verfügung stellen. Hier müssen wir einerseits klären, wie und wer automatisch auf Smart-Meter-Daten zugreifen darf. Andererseits braucht es auch Privacy-Konzepte, um den Anwendern die vollständige und transparente Kontrolle über ihre eigenen Daten zu ermöglichen“, so Schweiger.

 

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