KI-gestützte Energieintelligenz für die intelligente Elektrifizierung von Wohngebäuden

In der Smart-Home- und Wohngebäudeenergiebranche entwickeln Unternehmen KI-gestützte Energieintelligenzsysteme, um die zunehmende Komplexität der Elektrifizierung und dynamischer Energieversorgertarife zu bewältigen.

Aktivität und operative Herausforderungen
Mit der zunehmenden Elektrifizierung im Wohnbereich schließen Haushalte immer häufiger Elektrofahrzeuge, Wärmepumpen, Aufdach-Solaranlagen und intelligente Haushaltsgeräte an das Stromnetz an. Die operative Herausforderung besteht darin, diese flexiblen elektrischen Lasten in Verbindung mit der zunehmenden Einführung dynamischer, zeitbasierter Stromtarife durch die Energieversorger zu verwalten. Die manuelle Koordination dieser unterschiedlichen Energieressourcen zur Optimierung von Kosten und Effizienz ist für die Mehrheit der Haushalte zu komplex geworden.

Verbesserungsziele
Das primäre Ziel ist es, Energiekosten, Kohlenstoffemissionen, Raumkomfort und elektrische Kapazität in Echtzeit autonom auszubalancieren. Der Schwerpunkt liegt auf dem Übergang von einzeln gesteuerten intelligenten Geräten zu einem kohärenten Energieintelligenzsystem für das Zuhause, das kontinuierlich lernt, Vorhersagen trifft und den Betrieb von Geräten, Energieerzeugungs- und Speichersystemen entsprechend den Präferenzen der Bewohner und den Netzbedingungen koordiniert.

Ausgewählte technische Lösung
Um diese Anforderungen zu erfüllen, entwickelte Schneider Electric seine Wiser Home AI-Technologie. Dieses KI-gestützte Energieintelligenzsystem koordiniert den Betrieb aller vernetzten Haushaltsgeräte unter Berücksichtigung von Echtzeit-Strompreisen, der Verfügbarkeit von Solarenergie, täglichen Routinen und vertraglich vereinbarten Leistungsgrenzen. Es trifft autonom im Sekundentakt Entscheidungen, macht ein manuelles Lastmanagement überflüssig und ermöglicht es den Hausbesitzern gleichzeitig, die ultimative Kontrolle über ihre Systeme zu behalten.

Bereitstellung und Unterstützung
Um die Auswirkungen der Technologie zu validieren, führte das Unternehmen umfangreiche Simulationen mit Daten aus dem Jahr 2024 durch, um den Betrieb des Systems in Wohnumgebungen in Deutschland und Dänemark zu modellieren. Die Analyse verglich die KI-basierte intelligente Energiekoordination mit herkömmlichen, nicht optimierten Energieverbrauchsmodellen über verschiedene Konfigurationen hinweg, einschließlich Häusern mit und ohne Solarstromerzeugung.

Quantifizierbare Ergebnisse
Die Simulationen zeigten, dass Haushalte, die sowohl Solarenergie als auch dynamische Tarife nutzen, in der Simulation durchschnittliche jährliche Einsparungen von bis zu 27 % in Deutschland und 23 % in Dänemark erzielten, wobei die höchsten Einsparungen in den Sommermonaten verzeichnet wurden. Auch ohne Solarerzeugung erzielten Haushalte, die dynamische Tarife nutzten, jährliche Einsparungen von bis zu 10,1 % durch die Verlagerung des Ladevorgangs von Elektrofahrzeugen und der Warmwasserbereitung in kostengünstigere Stunden. Diese Reduzierungen spiegeln den quantifizierbaren Wert der Echtzeitkoordination wider und maximieren die Effizienz der verfügbaren erneuerbaren Energien über die eigenständige Erzeugung hinaus.

Vollständiger Bericht.

Editiert von Maria Brueva, Induportals-Redakteurin – angepasst durch KI.

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