NILM für Last- und Lastspitzenmanagement

Durch die automatische Identifizierung von Stromverbrauchern und der Quantifizierung ihres Lastverschiebepotentials anhand von Smart-Meter-Daten, kann deren Nutzbarmachung als Service angeboten werden.

Kurzinformation

Departement:

Technik & Architektur

Status:

Abgeschlossen

Zeitraum:

01.12.2018 - 01.07.2020

In der Übersicht

In NILM4Bal erforschen wir, wie anhand von Smart-Meter-Daten grosse Stromverbraucher automatisch identifiziert und deren Lastverschiebepotential quantifiziert werden kann. Die bereits in Haushalten und Betrieben vorhandenen verschiebbaren Verbraucher sollen so für die Lastverschiebung nutzbar gemacht werden. Somit sind Energieversorger in der Lage, ihr Lastmanagement zu optimieren und Kosten zu sparen, ohne dass zusätzliche Investitionen in Verteilnetze notwendig werden.

Fakten

Projektart

Forschung

Beteiligte interne Organisationen
  • iHomeLab
  • ALT - Technik & Architektur
  • ALT - CC iHomeLab
Externe Projektfinanzierer
Finanzierung
  • Private / Stiftungen
  • Forschungsfinanzierung allgemein
  • Innosuisse - HSLU als Hauptforschungspartnerin (Main Research Partner)

Beteiligte Personen intern

Projektleiter/in
Co-Projektleitung
Projektmitarbeiter/in

Beteiligte Personen extern

Externe Projektmitarbeiter/in

Publikationen

    • Anonym, Autor (01.12.2020). Stromverbrauch steuern dank Künstlicher Intelligenz. Umweltperspektiven, 1.

    • Anonym, Autor (30.11.2020). Hochschule Luzern: Lastspitzen im Stromverbrauch von Haushalten. EE-News, 1.

    • Anonym, Autor (29.11.2020). Stromverbrauch steuern dank künstlicher Intelligenz. Strom: das CKW-Magazin für den Kanton Luzern / CKW, Energie und Dienstleistungen, 1.

    • Anonym, Autor (28.11.2020). KI der HSLU macht Stromverbrauch effizienter. CE Today (Online), 1.

    • Anonym, Autor (27.11.2020). Stromverbrauch steuern dank künstlicher Intelligenz. Energie Cluster, 1.

    • Anonym, Autor (26.11.2020). A Lucerne, des algorithmes aplanissent les pics de consommation. ICT Journal, 1.

    • Anonym, Autor (25.11.2020). Mit künstlicher Intelligenz den Stromverbrauch steuern. ICT Kommunikation, 1.

    • Anonym, Autor (24.11.2020). KI der HSLU macht Stromverbrauch effizienter. Netwoche, 1.

    • Anonym, Autor (23.11.2020). Algorithmen helfen beim Management von Stromlasten. Punkt 4 Info, 1.

    • Anonym, Autor (22.11.2020). Algorithmen helfen beim Management von Stromlasten. Youtility, 1.

    • Anonym, Autor (21.11.2020). Hochschule Luzern, Stromverbrauch steuern dank künstlicher Intelligenz. Innerschweiz Online, 1.

    • Wirth, Judith (20.11.2020). Stromverbrauch mit künstlicher Intelligenz steuern. Baublatt, 1.

    • Anonym, Autor (19.11.2020). KI Steuert Stromverbrauch. Gebäudetechnik News, 1.