{"id":42722,"date":"2025-02-24T09:02:32","date_gmt":"2025-02-24T08:02:32","guid":{"rendered":"https:\/\/spacewell.com\/unkategorisiert\/artificial-intelligence-in-energy-management-new-forecast-tool\/"},"modified":"2025-07-22T15:41:48","modified_gmt":"2025-07-22T13:41:48","slug":"artificial-intelligence-in-energy-management-new-forecast-tool","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/spacewell.com\/de\/ressourcen\/blog\/artificial-intelligence-in-energy-management-new-forecast-tool\/","title":{"rendered":"K\u00fcnstliche Intelligenz im Energiemanagement: Neues Prognosetool"},"content":{"rendered":"<div class=\"gb-container gb-container-aae68dfd gb-container-5731d80c\">\n\n<p>K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) macht \u00fcberall Schlagzeilen &#8211; von Privatpersonen, die ChatGPT f\u00fcr allt\u00e4gliche Aufgaben nutzen, bis hin zu Unternehmen, die ihre eigenen KI-Engines entwickeln. Dabei wird jedoch oft \u00fcbersehen, dass es KI und maschinelles Lernen (ML) schon seit geraumer Zeit gibt und dass es bereits vor der Ver\u00f6ffentlichung von ChatGPT zahlreiche Anwendungen in der Praxis gab.   <\/p>\n\n\n\n<p>Wenn es sich nicht um einen Chat handelt, k\u00f6nnen wir manchmal nicht erkennen, ob das, was wir sehen, durch KI-gesteuerte Prozesse berechnet wurde, da diese Systeme grunds\u00e4tzlich auf statistischen und mathematischen Modellen beruhen.<\/p>\n\n\n\n<p>In diesem Artikel sehen Sie einige konkrete Beispiele daf\u00fcr, was KI f\u00fcr das Energiemanagement bedeutet, darunter unser neues Prognosemodul, und Sie haben die M\u00f6glichkeit, sich f\u00fcr unser n\u00e4chstes Webinar anzumelden.  <\/p>\n\n\n\n<!--HubSpot Call-to-Action Code --><span class=\"hs-cta-wrapper\" id=\"hs-cta-wrapper-d98b9fc1-6dfc-4e8b-b5b3-caed4a492b95\"><span class=\"hs-cta-node hs-cta-d98b9fc1-6dfc-4e8b-b5b3-caed4a492b95\" id=\"hs-cta-d98b9fc1-6dfc-4e8b-b5b3-caed4a492b95\"><!--[if lte IE 8]><div id=\"hs-cta-ie-element\"><\/div><![endif]--><a href=\"https:\/\/cta-redirect.hubspot.com\/cta\/redirect\/437281\/d98b9fc1-6dfc-4e8b-b5b3-caed4a492b95\"><img decoding=\"async\" class=\"hs-cta-img\" id=\"hs-cta-img-d98b9fc1-6dfc-4e8b-b5b3-caed4a492b95\" style=\"border-width:0px;\" src=\"https:\/\/no-cache.hubspot.com\/cta\/default\/437281\/d98b9fc1-6dfc-4e8b-b5b3-caed4a492b95.png\" alt=\"Webinar Energieprognose\"\/><\/a><\/span><script charset=\"utf-8\" src=\"https:\/\/js.hscta.net\/cta\/current.js\"><\/script><script type=\"text\/javascript\"> hbspt.cta.load(437281, 'd98b9fc1-6dfc-4e8b-b5b3-caed4a492b95', {\"useNewLoader\":\"true\",\"region\":\"na1\"}); <\/script><\/span><!-- end HubSpot Call-to-Action Code -->\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-machine-learning-and-ai-in-energy-management\">Maschinelles Lernen und KI im Energiemanagement<\/h2>\n\n\n\n<p>Eine der einfachsten Formen von ML ist ein lineares Regressionsmodell &#8211; Y = Ax + B &#8211; das den meisten Ingenieuren bekannt ist. Wie Sie sich vorstellen k\u00f6nnen, umfasst die Disziplin eine Vielzahl von anspruchsvolleren Ans\u00e4tzen, einschlie\u00dflich neuronaler Netze. <\/p>\n\n\n\n<p>Wie h\u00e4ngt nun k\u00fcnstliche Intelligenz mit dem Energiemanagement zusammen?<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Der Sektor Energiemanagement kann von KI-gesteuerten L\u00f6sungen stark profitieren<\/strong>. Zu den wichtigsten Bereichen, in denen sich KI-Modelle als unverzichtbar erweisen, geh\u00f6ren: <\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Erstellung einer Baseline<\/strong> zur Einhaltung von Protokollen wie dem International Performance Measurement and Verification Protocol (IPMVP) zum Nachweis von Energieeinsparungen.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Vorhersage des<\/strong> Energieverbrauchs oder der Produktion.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Erkennen von Anomalien und Ineffizienzen<\/strong> in Geb\u00e4uden.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Lernen von Geb\u00e4udeverhalten<\/strong> unter bestimmten Umgebungsbedingungen.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Angesichts der Tatsache, dass es diese verschiedenen Anwendungsf\u00e4lle schon seit vielen Jahren gibt und sie oft mit <em>einfachen <\/em>Modellen angegangen wurden, stellt sich die Frage: Wann sollten wir uns f\u00fcr diese <em>einfachen<\/em> Modelle wie lineare Regressionen entscheiden und wann sollten wir fortschrittlichere Ans\u00e4tze w\u00e4hlen?<\/p>\n\n\n\n<p>Bestimmte Vorschriften schreiben oft die Verwendung bestimmter Modelle vor. Nach den IPMVP-Richtlinien m\u00fcssen beispielsweise mehrere lineare Modelle (Ax+By+Cz+&#8230;+D) verwendet werden, um die Einsparungen zu quantifizieren, selbst wenn andere Methoden bessere Ergebnisse liefern k\u00f6nnten, d.h. fortgeschrittenes maschinelles Lernen ist noch nicht erlaubt. Um diesen Prozess zu erleichtern, hat Spacewell Energy die ABC-App entwickelt, die die Erstellung solcher Gleichungen vereinfacht.  <\/p>\n\n\n\n<p>Wenn es jedoch keine gesetzlichen Einschr\u00e4nkungen gibt, ist es wichtig, die Genauigkeit und die investierten Ressourcen abzuw\u00e4gen. So w\u00e4re es beispielsweise ineffizient, ein hochkomplexes Modell zu verwenden, um eine Korrelation zwischen zwei Variablen zu erkl\u00e4ren, z. B. um zu pr\u00fcfen, ob es eine Korrelation zwischen Heizgradtagen (DD) und Stromverbrauch gibt. Stattdessen <strong>lohnen sich fortschrittlichere Modelle, wenn die Beziehung zwischen Inputs und Outputs nicht eindeutig ist<\/strong>, zum Beispiel bei Energieprognosen.    <\/p>\n\n\n\n<p>Dennoch haben einige Kunden Bedenken ge\u00e4u\u00dfert, dass sie das Modell, das die Ergebnisse berechnet, nicht <em>kontrollieren <\/em>k\u00f6nnen. Bei einer einfachen Basislinie k\u00f6nnen sie die Eingaben ausw\u00e4hlen, die Modelle selbst kalibrieren und leicht sehen, wie sich eine \u00c4nderung der Eingaben auf die Ergebnisse auswirkt. Bei komplexen ML-Modellen ist dies jedoch nicht m\u00f6glich, da sie manchmal wie eine Blackbox funktionieren. Da die Modelle selbst mehrere Dimensionen haben k\u00f6nnen, lassen sie sich nicht grafisch oder durch eine Gleichung darstellen und manchmal ist es schwierig, die Auswirkungen der einzelnen Eingaben auf die Ausgaben zu erkennen.     <\/p>\n\n\n\n<p>Deshalb <strong>setzen wir bei Spacewell Energy fortschrittliches maschinelles Lernen in den Anwendungsf\u00e4llen ein, in denen es zur L\u00f6sung eines bestimmten Problems erforderlich ist oder deutlich bessere Ergebnisse liefert<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-a-practical-example-new-forecasting-tool-in-spacewell-energy\">Ein praktisches Beispiel: Neues Prognosetool in Spacewell Energy<\/h2>\n\n\n\n<p>Spacewell Energy hat vor kurzem ein Prognosetool auf den Markt gebracht, das den Verbrauch und die Produktion von Ressourcen (Strom, Gas, Wasser) f\u00fcr die n\u00e4chsten 10 Tage vorhersagen kann und dabei auch meteorologische Daten ber\u00fccksichtigt.  <\/p>\n\n\n\n<p>Unter Ber\u00fccksichtigung aller Informationen, die im vorherigen Abschnitt mitgeteilt wurden, wollten wir den <strong>Unterschied in den Ergebnissen zwischen einfachen und komplexen Modellen<\/strong> sehen. Zu diesem Zweck haben wir vier Prognosemethoden \u00fcber 12 Monate hinweg verglichen: <\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Am einfachsten: <\/strong>Lineare Regression (Ax + By + Cz + (&#8230;) + D)<\/li>\n\n\n\n<li>Polynomielle Regression (Ax + Bxy + <sup>Cz2<\/sup> + (&#8230;) + D)<\/li>\n\n\n\n<li><strong>H\u00f6chst komplex: <\/strong>Zwei komplexere KI-Modelle, die in unserem Prognosetool angeboten werden:\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Bestes KI-Modell im Tool (das Modell mit dem geringsten Fehler).<\/li>\n\n\n\n<li>Das KI-Modell mit der schlechtesten Leistung im Tool (das Modell mit dem h\u00f6chsten Fehler).<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Die Ergebnisse zeigten, dass das KI-Modell mit der besten Leistung die Vorhersagefehler im Vergleich zu anderen Methoden <strong>um 28 % reduzierte<\/strong>. Au\u00dferdem war es das Modell, das in allen 12 Monaten, in denen die vier Modelle bewertet wurden, die beste Vorhersage lieferte: <\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/lh7-rt.googleusercontent.com\/docsz\/AD_4nXeSOMe7W6uUoNI6dSIW9P9nTV53H77fsBYVWQg_9SitxPnasUYNT4mWKG5X8PI-ittMyy2uoe6CZfPyJ57M3fdtiicBQpooOJN9gXvOynm950sEKiruc1oT5uvlGzW-hvAmeHvBQg?key=LZz4WR7USqkKPfhnv4WlD3iZ\" alt=\"\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p>Der prozentuale Fehler hilft Ihnen vielleicht nicht zu verstehen, wie viel besser ein Modell im Vergleich zu dem anderen ist. Um dies zu verdeutlichen, haben wir den Unterschied zwischen den Modellen auch grafisch dargestellt. Unten sehen Sie den Unterschied zwischen dem KI-Modell mit der besten Leistung und den anderen, wobei das erste Modell als einziges der realen Verbrauchskurve folgen kann:    <\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/lh7-rt.googleusercontent.com\/docsz\/AD_4nXeHG9CNXZebOdA5XG0Sfv99dCXCWFeKltqMrWw_PB-WaY46Zn8_RzYMbsVWDtQBWgY-HaJ1Z7cFPoO9Tmf33Sma9fGoLkKkoFm04hW5d_K3AlbUK5Iwn9-K2DcfJ5b-hOixXW-Q?key=LZz4WR7USqkKPfhnv4WlD3iZ\" alt=\"\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p>In diesem Fall haben wir uns f\u00fcr die komplexen KI-Modelle entschieden, da die Ergebnisse, die sie lieferten, deutlich besser waren als die der einfacheren Modelle.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-other-applications-of-artificial-intelligence-in-energy-management\"><strong>Andere Anwendungen von K\u00fcnstlicher Intelligenz im Energiemanagement<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>Bei Spacewell Energy verf\u00fcgen wir nicht nur \u00fcber die Vorhersagefunktion, sondern auch \u00fcber weitere KI-basierte Produkte:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Optimieren<\/strong>: unsere Engine zur Erkennung von Anomalien<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Detect<\/strong>: unser Benchmarking-Tool, das hilft, niedrig h\u00e4ngende Fr\u00fcchte im Portfolio eines Unternehmens zu identifizieren<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Stromoptimierung<\/strong> (derzeit nur in Spanien): Unser Tool, das Nutzern hilft, den besten Stromvertrag f\u00fcr ihre Geb\u00e4ude zu finden, um die Stromkosten zu minimieren<\/li>\n\n\n\n<li><strong>ABC<\/strong> (Automatische Baseline-Erstellung): Unser Tool, mit dem Sie Baselines erstellen k\u00f6nnen, die mit dem IPMVP-Protokoll kompatibel sind.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>In unserem n\u00e4chsten Webinar am 20. M\u00e4rz k\u00f6nnen Sie mehr \u00fcber unser Prognosetool, Optimise, Detect und ABC erfahren.<\/p>\n\n\n\n<p>KI ist schon viel l\u00e4nger Teil der Energiemanagement-Landschaft, als vielen bewusst ist. Sie unterst\u00fctzt alles von der Erstellung von Baselines bis zur Erkennung von Anomalien. Obwohl Vorschriften wie IPMVP einfachere Methoden wie die multiple lineare Regression erfordern, gibt es zahlreiche Belege daf\u00fcr, dass <strong>komplexere Modelle diese traditionellen Ans\u00e4tze \u00fcbertreffen k\u00f6nnen, wenn es keine gesetzlichen Beschr\u00e4nkungen gibt<\/strong>. Die Komplexit\u00e4t dieser L\u00f6sungen mit dem Bed\u00fcrfnis nach Transparenz in Einklang zu bringen, bleibt eine zentrale Herausforderung, da fortschrittliche maschinelle Lernmodelle oft schwer zu visualisieren und zu interpretieren sind.  <\/p>\n\n\n\n<p>Nichtsdestotrotz <strong>veranschaulichen<\/strong> die <strong>Ergebnisse aus der Praxis die eindeutigen Vorteile der KI-gest\u00fctzten Innovation<\/strong>. Das Prognosetool von Spacewell Energy hat beispielsweise eine bemerkenswerte Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit um 28 % gezeigt, als ein fortschrittlicheres Modell anstelle von einfacheren Methoden verwendet wurde. Auch wenn einige Anwender zun\u00e4chst z\u00f6gern m\u00f6gen, L\u00f6sungen zu \u00fcbernehmen, die sie nicht vollst\u00e4ndig dekonstruieren k\u00f6nnen, best\u00e4tigen die deutlichen Effizienz- und Zuverl\u00e4ssigkeitsgewinne, dass diese hochmodernen KI-Techniken in vielen F\u00e4llen den effektivsten Weg nach vorne bieten.  <\/p>\n\n\n\n<p>Um weiter \u00fcber KI im Energiemanagement und die neue Prognosefunktion zu sprechen, veranstalten wir am 20. M\u00e4rz ein neues Webinar. Melden Sie sich noch heute an, um \u00fcber die neuesten Trends und Innovationen auf dem Laufenden zu bleiben.   <\/p>\n\n\n\n<!--HubSpot Call-to-Action Code --><span class=\"hs-cta-wrapper\" id=\"hs-cta-wrapper-87d938df-6566-449a-9792-de9b1b973f13\"><span class=\"hs-cta-node hs-cta-87d938df-6566-449a-9792-de9b1b973f13\" id=\"hs-cta-87d938df-6566-449a-9792-de9b1b973f13\"><!--[if lte IE 8]><div id=\"hs-cta-ie-element\"><\/div><![endif]--><a href=\"https:\/\/cta-redirect.hubspot.com\/cta\/redirect\/437281\/87d938df-6566-449a-9792-de9b1b973f13\"><img decoding=\"async\" class=\"hs-cta-img\" id=\"hs-cta-img-87d938df-6566-449a-9792-de9b1b973f13\" style=\"border-width:0px;\" src=\"https:\/\/no-cache.hubspot.com\/cta\/default\/437281\/87d938df-6566-449a-9792-de9b1b973f13.png\" alt=\"Webinar KI im Energiemanagement\"\/><\/a><\/span><script charset=\"utf-8\" src=\"https:\/\/js.hscta.net\/cta\/current.js\"><\/script><script type=\"text\/javascript\"> hbspt.cta.load(437281, '87d938df-6566-449a-9792-de9b1b973f13', {\"useNewLoader\":\"true\",\"region\":\"na1\"}); <\/script><\/span><!-- end HubSpot Call-to-Action Code -->\n\n\n\n<p>Anmerkung des Herausgebers: Dieser Artikel wurde von J\u00falia Bayascas, Produktmanagerin bei Spacewell Energy, verfasst.<\/p>\n\n<\/div>\n<p><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) macht \u00fcberall Schlagzeilen &#8211; von Privatpersonen, die ChatGPT f\u00fcr allt\u00e4gliche Aufgaben nutzen, bis hin zu Unternehmen, die ihre eigenen KI-Engines entwickeln. 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