Ausgew?hlte Forschungsprojekte

DigiSWM – KI und fortgeschrittene Datenanalysen für ein Zusammenspiel von Strom, W?rme und Mobilit?t

Die Integration erneuerbarer Energietr?ger im Privatbereich wird insbesondere durch die Kopplung der Verbrauchssektoren Strom, W?rme und Mobilit?t erm?glicht. Um die enormen Potentiale zu heben, müssen Energiel?sungen 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 k?nnen helfen neue Energiedienstleistungen zu erm?glichen, den Netzbetrieb zu optimieren und eine st?rkere Verbreitung von Technologien für nachhaltige Energieversorgung zu f?rdern. 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.

Gef?rdert durch das Bayerische Verbundforschungsprogramm, F?rderlinie Digitalisierung – Informations- und Kommunikationstechnologie

Projektlaufzeit: 01.07.2021 – 30.09.2024

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

Projektpartner:

Gesamtbudget des Projekts: 1’486’731 € (F?rder- und Industriebeitrag), davon 218’500 € für die Universit?t Bamberg