Beitrag zur Interpretation von Lastgangdaten mit künstlicher Intelligenz

31.07.2018
Von: Prof. Dr. Jan Dünnweber, René Schindler

Im Zuge seiner Bachelorarbeit an der Fakultät Informatik und Mathematik leistet ein Studierender derzeit Vorarbeiten, um mittels künstlicher Intelligenz Lastgangdaten, die detailliert über den Stromverbrauch Aufschluss geben, zu interpretieren.

Der Studierende René Schindler (im Bild) schreibt derzeit an seiner Bachelorarbeit, die von Prof. Dr. Jan Dünnweber betreut wird.

Der Studierende René Schindler (im Bild) schreibt derzeit an seiner Bachelorarbeit, die von Prof. Dr. Jan Dünnweber betreut wird. Foto: privat

Der Studierende René Schindler leistet in seiner Bachelorarbeit Vorarbeiten zu einem interdisziplinären Projekt, das die Forschung zur Energiewirtschaft und Anwendungstechnik mit Ergebnissen aus der Informatik im Gebiet der verteilten und parallelen Datenverarbeitung vereint. Die Arbeit wird von Prof. Dr. Jan Dünnweber von der Fakultät Informatik und Mathematik der Ostbayerischen Technischen Hochschule Regensburg (OTH Regensburg) betreut. 

Moderne Smart Meter können den Stromverbrauch einzelner Anschlüsse auf die Sekunden genau (oder noch präziser) erfassen und an Datenverarbeitungssysteme übermitteln. Davon profitieren energieversorgende Firmen bei Großkunden, weil die Datenauswertung ihnen hilft, die Bereitstellung von Ressourcen dem tatsächlichen Bedarf der Abnehmerinnen und Abnehmer anzugleichen. 

In absehbarer Zeit werden auch Privathaushalte zunehmend mit vergleichbarer Hardware ausgestattet, obgleich der Funktionsumfang der verfügbaren Software zur Verarbeitung der dort gesammelten Daten derzeit noch auf Aufzeichnung und Visualisierung beschränkt ist. Das Potenzial einer Zusammenführung und Interpretation dieser Daten wird bislang kaum genutzt.

Hohe Relevanz der Ergebnisse

Die Software, die René Schindler im Rahmen seiner Bachelorarbeit entwickelt hat, speichert Messdaten zu jedem Ein- und jedem Ausschaltvorgang ab. Es geht darum, Ein- und Ausschaltvorgänge als Ereignisse zu erkennen. Diese könnten zum Beispiel als „Rechner aus“, „Ventilator an“ oder „Mittagspause“ benannt sein. Im nächsten Schritt sollen die Ereignisfolgen verallgemeinert und ebenfalls automatisiert ausgewertet werden, sodass die Software erkennt, dass die Aufzeichnung des Testgeräts aus einem Büro stammt, während eine andere in einem bestimmten Typ von Haushalt aufgenommen wurde (Familie, Single, Pendlerin oder Pendler etc.).

Solche Ergebnisse haben hohe Relevanz für das Marketing, aber auch für soziologische, ökonomische und andere planerische Fragestellungen. Wenn zusätzlich zur Lastganginterpretation - das Einverständnis der Datenliefernden vorausgesetzt - auch Web-Content-Mining-Techniken eingesetzt würden, ließe sich die Qualität der Datenauswertung weiter verbessern, da sich dann beispielsweise auch der Beruf einer Stromkundin oder eines Stromkunden oder die Gründe für eine längere Abwesenheit softwarebasiert bestimmen ließen. Aufgrund der großen Datenmengen wird die Analysesoftware mit Techniken für parallele und verteilte Datenverarbeitung implementiert.

Kooperationen und weiterführende Themen

In diesem Forschungsfeld – also bei der Verknüpfung von Web-Mining und Lastgangauswertung mittels effizienter Verfahren der künstlichen Intelligenz – kooperiert Prof. Dr. Jan Dünnweber unter anderem mit Prof. Ulrich Wagner von der Technischen Universität München, mit Kollegen der Fakultät für Informatik und Mathematik (Prof. Dr. Klaus Volbert und Prof. Dr. Christoph Skornia) und mit Kollegen der Fakultät für Elektro- und Informationstechnik (Prof. Dr. Oliver Brückl) an der OTH Regensburg. Weitere Unterstützung leisten Industriepartner: unter anderem die Münchner ESSAI Consulting AG und die Regensburger OSB AG. 

Im Anschluss an die bereits laufende Bachelorarbeit von René Schindler sind Examensarbeiten zu weiterführenden Themen möglich. Prof. Dr. Dünnweber bemüht sich derzeit um die Finanzierung einer Promotionsstelle im Umfeld des Projekts, auf die sich interessierte Masterstudierende mit entsprechenden Vorkenntnissen bereits unverbindlich bewerben können. 

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