Abgeschlossene Forschungsprojekte

Energy Data Analytics: Steigerung der Servicequalität und der Energieeffizienz im Privatkundenbereich

Energieversorgungsunternehmen haben eine große Kundenbasis, aber ihr Wissen über die Kunden ist gering. Dieser Umstand behindert einerseits die Entwicklung von innovativen, zielgruppenspezifischen Produkten und Dienstleistungen und schmälert andererseits die Gewinne der Versorger. Unsere Softwarelösungen helfen Energieversorgern, ihre Kunden zur Teilnahme an Energieeffizienzkampagnen zu motivieren und entsprechende Dienstleistungen zu vermarkten.

In diesem Projekt entwickeln wir Machine-Learning-Algorithmen weiter, welche Haushaltseigenschaften (Wohnungsgröße, Anzahl der Bewohner oder Geräte, usw. ) oder die Bereitschaft von Kunden für eine Teilnahme an Energieeffizienz- oder Lastverschiebungskampagnen mit Hilfe von Lastkurven, Standortinformationen und anderen Datenquellen vorherzusagen. Unsere Softwarewerkzeuge stellen Einblicke in die Kundenbasis skalierbar und kosteneffizient zur Verfügung und lösen dabei außerdem weitere bedeutende unternehmensrelevente Probleme: Die Effektivität von Energieeffizienzkampagnen, die Steigerung des Kundenwertes und die Adoption damit verbundener Dienstleistungen.

Gefördert durch das Eurostars Programm der EU

Projektlaufzeit: 01.11.2015 - 30.10.2018

Projektmitarbeiter an der Universität Bamberg: Konstantin Hopf

Projektpartner:

Gesamtbudget des Projekts: 818’840 € (Förder- und Industriebeitrag)

Smart Meter Data Analytics für Massenmarkttaugliche Energiedienstleistungen

Intelligente Stromzähler ermöglichen die Erfassung von Lastprofilen einzelner Haushalte. Ziel des Projektes ist es, Verfahren des machinellen Lernens zu entwickeln, um relevante Haushaltscharakteristika automatisiert aus Lastprofilen abzuleiten. Die gewonnenen Informationen dienen Energieversorgern als Grundlage für Energieberatungsleistungen und zur Optimierung der Vertriebsaktivitäten. Aus den Ergebnissen soll bis 2016 eine Software entstanden und im Einsatz sein.

Gefördert durch die Kommission für Technologie und Innovation, Schweiz

Projektmitarbeiter an der Universität Bamberg: Konstantin Hopf, Dr. Mariya Sodenkamp

Projektlaufzeit: 01.05.2014 - 30.04.2016

Projektpartner:

Förderbeitrag: CHF 442'560

Smart-Meter-Datenanalyse für automatisierte Energieberatungen (SMEC)

Kommunikationsfähige Stromzähler ermöglichen die Erfassung individueller Lastprofile mit hoher zeitlicher Auflösung (typisch in 15-Minuten-Intervallen). Projektgegenstand ist die Weiterentwicklung von Methoden des maschinellen Lernens, um aus Lastprofilen automatisiert Merkmale von Haushalten abzuleiten, welche für eine individuelle und spezifische Energieberatung von Nutzen sind. Dadurch lassen sich IT-unterstützte und skalierbare Effizienzkampagnen realisieren.

Gefördert durch das Bundesamt für Energie, Schweiz

Projektmitarbeiter an der Universität Bamberg: Konstantin Hopf, Ilya Kozlovskiy, Dr. Mariya Sodenkamp

Projektlaufzeit: 01.04.2014 - 31.01.2016

Projektpartner:

Förderbeitrag: CHF 353'450

DAIAD

Das EU-Projekt DAIAD beschäftigt sich mit dem Aufbau und der Erprobung einer IT-Infrastruktur zur Erfassung und Analyse des (Warm)Wasserverbrauch in privaten Haushalten. Gemeinsam mit der Amphiro AG (CH), WaterWise (UK), dem Athena Research (GR), dem Fraunhofer Institut für "Systems and Innovation Research" (Fraunhofer) und der Stadt Athen stattet die Forschergruppe aus Bamberg Haushalte mit energieautarken und kommunikationsfähigen Wärmemengenzählern aus und erprobt Konzepte zur Motivation eines nachhaltigen Nutzerverhaltens.

Gefördert durch das Seventh Framework Programme for Research der EU

Projektleiter: Prof. Dr. Thorsten Staake ; Dipl.-Kffr. Anna Kupfer

Projektlaufzeit: 01.03.2014 - 31.08.2017

Projektpartner:

 Förderbeitrag: EUR 3'202'288

 

Datenanalytik für Kundensegmentierung und Engagement

Kundenzufriedenheit und Vertrauen sind die Basis für langfristig erfolgreiche und nachhaltige Beziehungen zwischen den Versorgungsunternehmen und den Verbraucher. Ziel des Projektes ist es, reichhaltige Verfahren der Datenanalyse von Verbrauchs- und Verhaltensdaten zu entwickeln, um die Segmentierung von Stromverbrauchskunden im privaten Haushaltsbereich zu ermöglichen. Die gewonnenen Informationen dienen Energieversorgern als Grundlage für zielgerichtete Effizienzinterventionen und Vertrauen schaffender Dialog mit den Kunden durch die intelligente Verknüpfung von Kundendaten.

Gefördert durch RWE AG

Projektmitarbeiter an der Universität Bamberg: Ilya Kozlovskiy, Dr. Mariya Sodenkamp

Projektlaufzeit: 01.10.2013 - 01.12.2014

Projektpartner: BEN Energy AG

Sense4EN

Das Projekt Sense4EN wird von der Europäischen Union im Rahmen der ClimateKIC-Initiave gefördert. Der Lehrstuhl für Energieeffiziente Systeme erarbeitet und erprobt gemeinsam mit der ETH Zürich, der TU Berlin und Vattenfall Konzepte zur Reduktion des Wärmeenergieverbrauchs (insbesondere Warmwasser) mittels intelligenter Verbrauchsanzeigen.