Die Integration erneuerbarer Energieträger im Privatbereich wird insbesondere durch die Kopplung der Verbrauchssektoren Strom, Wärme und Mobilität ermöglicht. Um die enormen Potentiale zu heben, müssen Energielösungen für den Privatbereich konsequent durchdacht werden. Durch die Sektorkopplung und die dafür erforderliche Digitalisierung steigt aber auch der Anspruch an die Akteure bei Entwicklung, Parametrierung, Optimierung und Vermarktung der Technologien. Umfangreiche Energiedaten (aus Systemen, Verbrauch und Verhalten) und KI-Verfahren können helfen neue Energiedienstleistungen zu ermöglichen, den Netzbetrieb zu optimieren und eine stärkere Verbreitung von Technologien für nachhaltige Energieversorgung zu fördern. Im Rahmen des Projekts soll das Potenzial aus vorhandenen Energiedaten für solche Anwendungen nutzbar gemacht werden. Die im Einsatz getestete Big-Data-Analytics (BDA) Toolbox des Projekts wird Haushalte und Energieversorger mit Machine-Learning-Technologie unterstützen, um die Sektorkopplung voranzutreiben.

Gefördert durch das Bayerische Verbundforschungsprogramm, Förderlinie Digitalisierung – Informations- und Kommunikationstechnologie

Projektlaufzeit: 01.07.2021 – 30.09.2024

Beteiligte Personen an der Universität Bamberg: Konstantin Hopf (Principal Investigator), Felix Haag (Projektmitarbeiter)

Projektpartner:

• Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
• BEN Energy GmbH
• Consolinno Energy GmbH
• Stadtwerk Haßfurt
• Hoval GmbH

Gesamtbudget des Projekts: 1’486’731 € (Förder- und Industriebeitrag), davon 218’500 € für die Universität Bamberg