Erhöhte Lastverschiebung durch selbstlernende Algorithmen im Energiebereich

Um die Energiewende zu schaffen, bedarf es einer Vielzahl von Anstrengungen. Eine ist die Ausnutzung des Lastenverschiebungspotenzials, welches durch den Einsatz von erneuerbaren Energien immer mehr an Bedeutung gewinnt. Dies bedingt eine Veränderung und Steuerung des Verhaltens von Energieerzeugern und -verbrauchern. Die hierfür notwendigen Anreize können z.B. über dynamische Stromtarife gesetzt werden. Auf der Basis von Verbrauchsinformationen, wie sie bspw. von Smart-Metern zur Verfügung gestellt werden, eröffnen sich im Zusammenspiel mit Heimautomationsanlagen neue Möglichkeiten für eine Lastenverschiebung im privaten Umfeld. Um die Kundenakzeptanz zu erhöhen, muss sowohl die Auswertung der Verbrauchsinformation als auch die Auswahl des Tarifs automatisch erfolgen können. Eine automatisierte Ausschöpfung des Lastenverschiebungspotenzials kann nur erfolgreich sein, wenn Anreize gesetzt werden (hier durch dynamische Stromtarife) und wenn auch technisch wenig interessierte Nutzer diese verwenden können. Daher kommen auf Verbraucherseite maschinelle Lernalgorithmen zum Einsatz, die ohne aktive Eingriffe des Nutzers den Stromverbrauch optimieren und sich an Veränderungen anpassen können, ohne für den Nutzer negative Entscheidungen zu treffen.