Durch die Anwendung maschineller Lernverfahren auf große Datenmengen des privaten Energiekonsums und den Einsatz moderner Feedback-Technologien entwickelt dieses Verbundprojekt eine Kundenbindungsplattform als ausgereiften Prototypen. Diese digitale Plattform ermöglicht eine handlungsorientierte und auf den einzelnen Haushalt zugeschnittene Kommunikation, welche private Haushalte zu mehr Energieeffizienz anleitet. Aufbauend auf der zu entwickelnden Energieeffizienz-Plattform werden wir zusammen mit Energieanbietern in Europa neuartige Dienstleistungen entwickelt, welche die Energieeffizienz bzw. die nachhaltige Energienutzung im Privatbereich steigern. Dabei adressieren wir die von Unternehmen, Forschung und Politik anerkannten Grenzen der Smart-Meter-Technologie sowie die des privaten Energiekonsumverhaltens.

Das Teilprojekt der Universität Bamberg umfasst die (Weiter-)Entwicklung und Evaluation von maschinellen Lernverfahren, welche die Grundlage für die zu entwickelnde intelligente Energieeffizienzplattform bilden. Wir bringen Machine-Learning-Modelle voran, welche Haushaltseigenschaften (Wohnungsgröße, Anzahl der Bewohner oder Geräte, usw.) oder die Bereitschaft von Kunden für eine Teilnahme an Energieeffizienz- oder Lastverschiebungskampagnen mit Hilfe von Lastkurven, Standortinformationen und anderen Datenquellen vorhersagen können. Zudem evaluieren wir Techniken des Explainable AI (XAI) für deren Einsatz im Bereich des Energiefeedbacks.