Name des Teilnehmers: Fabian Dany
Beschreibung des IT-Forschungsprojektes: Smart Grid beziehungsweise E?Energy ist eines der zentralen Themen im Bereich erneuerbare Energien für Politik, Forschung und Wirtschaft. Es wird als ein Baustein des Energiesystems der Zukunft gesehen. Dennoch haben sich bisher kaum Smart Grid Anwendungen am Markt durchgesetzt. Es mangelt zum einen an einer intelligenten umfassenden Steuerung der verschiedenen Systeme. Zum anderen sind die Bedürfnisse potenzieller Nutzer wie auch passende Geschäftsmodelle unzureichend untersucht und adressiert.
Ziel des Projekts SEVA ist die Entwicklung eines intelligenten Geräteerkennungsalgorithmus im Smart Energy Bereich und die darauf aufbauende Ausarbeitung eines innovativen Prototypen zur effektiven energetischen Steuerung von privaten oder gewerblichen Gebäuden. Kern dabei ist die Entwicklung eines innovativen prototypisch umgesetzten Demonstrators im Smart Energy Umfeld. Hiermit sollen im Kern die Möglichkeiten der Geräteerkennung aus einer Gesamtlastkurve analysiert und mit Hilfe von Algorithmen erweitert werden, sowie ein Anwendungsfall prototypisch umgesetzt und veranschaulicht werden. Dieser Prototyp soll einen möglichen Ausgangspunkt für zukünftige Entwicklungen im Bereich der intelligenten Gebäude? und Netzsteuerung darstellen. Er soll schließlich von Forschungseinrichtungen wie von
Unternehmen aufgegriffen werden können oder gegebenenfalls zu einem Universitäts?Spin?off führen. Das Projekt gliedert sich dabei in folgende Bereiche: Zunächst erfolgt eine umfassende Analyse des status quo und eine systematische Analyse der größten Innovationspotenziale an der Schnittstelle digitaler Technologien und Energie, wobei der Fokus auf intelligenten Steuermechanismen für das Energiesystem der Zukunft liegt und auch die erfolgversprechendsten Geschäftsmodelle betrachtet werden. Darauf aufbauend erfolgt die Entwicklung eines intelligenten Geräteerkennungsalgorithmus. Dieser Algorithmus stellt den ersten Teil der technischen Neuentwicklung dar und ist die Grundlage für sich anschließende Prototypenentwicklung. Ziel ist es, herauszufinden, wie weit die automatische Geräteerkennung aus dem Elektrizitätsverbrauch eines Abnehmers (Wohneinheit, Haushalt, Bürogeb.ude, Einzelhandelsfiliale oder ähnliches) technisch möglich ist. Die dahinter stehende Forschungsfrage lautet: Wie können die wichtigsten Verbraucher eines Haushaltes oder Gewerbes aus der Gesamtlastkurve zuverlässig erkannt werden? Daran schließt sich die zweite zentrale Forschungsfrage an: Wie genau können die gewonnen Informationen (zum Vorteil der Verbraucher) eingesetzt werden? Um diese zu beantworten soll eine Anwendungsidee entwickelt, prototypisch umgesetzt und zudem ihr Marktpotenzial evaluiert werden. Ziel ist es dabei, aufbauend auf der Innovationspotenzialanalyse und dem untersuchten Algorithmus einen Prototypen zu entwickeln, der das Potenzial hat, in weiteren wissenschaftlichen Untersuchungen ausgebaut zu werden.
Software Campus-Partner: TU München, Siemens AG
Umsetzungszeitraum: 01.01.2014 – 31.12.2014
