Einsparpotenziale heben – Daten deuten, Szenarien definieren, umsetzen für datenbasierte Optimierung
Moderne Energie-Analyse 2025 nutzt verschiedene Datenquellen für umfassende Verbrauchsoptimierung. Die intelligente Verknüpfung dieser Quellen ermöglicht präzise Einsparungsstrategien.
kWh: Energieverbrauch | kW: Leistung | Autarkiegrad: Eigenverbrauchsquote | Kosten: Wirtschaftlichkeit
Tag-, Wochen- und Jahreszyklen verstehen: Zyklische Muster erklären, Ursachen einordnen und Visualisierungen für nachhaltige Optimierung nutzen.
Schlüsselthemen: Zyklische Muster, Ursachen-Analyse, Visualisierung
Vollständiger Artikel →Spitzenlasten identifizieren und durch intelligente Steuerung reduzieren ohne Komfortverlust. Praxisnahe Szenen für Lastmanagement.
Schlüsselthemen: Lastspitzen, Steuerung, Komfort, Szenarien
Vollständiger Artikel →Grundlastquellen systematisch identifizieren und Maßnahmen für dauerhafte Verbrauchsreduktion entwickeln.
Schlüsselthemen: Grundlast-Analyse, Dauerlast, Einsparungen
Vollständiger Artikel →Szenarien als Regelbündel für Energieeffekte: Test- und Verbesserungslogik für robuste Automatisierungen.
Schlüsselthemen: Szenarien, Regeln, Testing, Verbesserung
Vollständiger Artikel →Geräte-Optimierung für PV-Eigenverbrauch: Lastverschiebung funktioniert und welche Geräte sich eignen für maximale Kostensenkung.
Schlüsselthemen: Lastverschiebung, Eigenverbrauch, Geräte-Auswahl
Vollständiger Artikel →Aufbau von Reports, wichtige KPIs und Abweichungsinterpretation für kontinuierliche Lernschleifen und Optimierung.
Schlüsselthemen: Reporting, KPIs, Abweichungsanalyse, Lernzyklen
Vollständiger Artikel →Größte Verbraucher identifizieren und gezielt optimieren: Attribution ist zentral für Fehlzuweisungs-Vermeidung.
Schlüsselthemen: Verbraucher-Ranking, Attribution, Fehlzuweisung
Vollständiger Artikel →Korrelationsmethoden für kausale Zusammenhänge: Geräteverhalten, Wetter und Verbrauch intelligent verknüpfen.
Schlüsselthemen: Korrelation, Kausalität, Datenverknüpfung
Vollständiger Artikel →Methode: Statistische Verfahren zur Verbrauchsprognose
Datenbasis: 15-Min-Intervalle über 12 Monate
Ergebnis: Verbrauchstrends und Vorhersagen
Anwendung: Budgetplanung, Lastprognose
Methode: Pearson-Korrelation zwischen Verbrauch und Einflussfaktoren
Datenbasis: Wetterdaten, Saisons, Feiertage
Ergebnis: Einflussstärke verschiedener Faktoren
Anwendung: Optimierungshebel identifizieren
Methode: K-means zur Verbraucher-Segmentierung
Datenbasis: Verbrauchsmuster, Geräte-Profile
Ergebnis: Verbraucher-Typologien
Anwendung: Zielgerichtete Optimierung
Live-Übersicht zeigt Energiequellen (Solar 8 kWh, Grid 4.8 kWh), Verbraucher (Home 9.8 kWh) und Batterie-Status für optimale Laststeuerung.
Kühlschrank, Router, Standby-Geräte
8-12 kWh/Tag
Boiler, Durchlauferhitzer, Wärmepumpe
15-25 kWh/Tag
Waschmaschine, Spülmaschine, Trockner
10-20 kWh/Tag
Heizung, Klimaanlage, Wärmepumpe
Variable 5-40 kWh/Tag
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