Machine-Learning unterstützt bei der Dekarbonisierung der Energieversorgung von Unternehmen
Im laufenden Projekt SEMonline, gefördert durch den Klima- und Energiefonds, entsteht eine Web-Applikation, die es Unternehmen ermöglicht, Potenziale zur Dekarbonisierung der eigenen thermischen Energieversorgung auszuschöpfen. Dazu geben Benutzer*innen Daten zur Branche, zum Haupt-Energieträger und zum Energie-, Wärme- und Kältebedarf ein und erhalten entsprechende Vorschläge für Maßnahmen. Grundlage dafür bildet ein umfangreicher Datensatz aus Energie-Audit Daten, welcher bereits branchenspezifische Maßnahmenvorschläge inklusive Umsetzungsbewertung beinhaltet. Mittels Methoden des Machine-Learning wird mit diesem Datensatz ein Algorithmus trainiert, der Maßnahmenvorschläge für die konkrete Situation des Benutzers / der Benutzerin liefert, welche in ähnlichen Situationen bei anderen Unternehmen in der Vergangenheit bereits als sinnvoll bewertet wurden.
Der große Vorteil des Machine-Learning-basierten Recommender-Algorithmus ist die Möglichkeit zur Weiterentwicklung: je mehr Benutzer*innen die Web-Applikation verwenden und die Maßnahmenvorschläge bewerten, desto zielgerichteter können zukünftige Maßnahmenvorschläge sein.
Im zweiten Schritt ermöglicht die Web-Applikation die Quantifizierung des Einsparungspotenzials aufgrund der spezifischen Maßnahmenvorschläge. Dazu werden konkrete Umsetzungen, wie z. B. die Integration einer Photovoltaik-Anlage im Unternehmen, berechnet und auf Basis von möglichst wenigen Eingabedaten quantifiziert. Dadurch können die Maßnahmenvorschläge in der Web-Applikation direkt bewertet werden und für den Benutzer / die Benutzerin ergibt sich ein umfassendes Bild des individuellen Handlungsspielraumes.
Die Web-Applikation befindet sich aktuell in der Entwicklungsphase und wird im Jänner 2024 zur Verfügung stehen.
Projektkoordinator
Projektpartner
KEM Energie-Erlebnisregion Hügelland
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