Description: Das Projekt "Smart-Efficiency - CO2-Reduktion auf Basis automatisierter Effizienz- und Energieanalyse für Haushalte mit Hilfe von Smart Metern" wird/wurde gefördert durch: Österreichische Forschungsförderungsgesellschaft mbH (FFG). Es wird/wurde ausgeführt durch: Technische Universität Graz, Institut für Elektrische Anlagen und Netze.Durch die immer größer werdende Anzahl von elektrischen Verbrauchern in Haushalten ist es Konsumenten zurzeit nicht möglich zu erkennen, welche elektrischen Verbraucher einen wesentlichen Anteil zum Stromverbrauch haben. Haushalts-Stromkunden erhalten am Ende der Abrechnungsperiode lediglich Informationen darüber, ob sie mehr oder weniger als in der Vorperiode zu bezahlen haben. Auswirkungen durch geändertes Nutzverhalten oder durchgeführten Maßnahmen zur Energieeffizienzsteigerung sind für sie dadurch nicht nachvollziehbar. Damit besteht für Stromkunden auch keine Möglichkeit die Einflussfaktoren auf den Energiebedarf bei dem Umgang mit elektrischen Betriebsmitteln festzustellen. Ziel dieses Projektes ist es daher, eine Methode zur automatisierten Energieanalyse zu entwickeln, die Konsumenten ein visuell aufbereitetes Verfahren zur Energieverbrauchssenkung, -bewertung und -überwachung bietet. Dazu wird die Methode der Lastganganalyse verwendet, die mit Hilfe der Messdaten von Smart Metern angewendet werden soll. Die Grundidee der Methode ist es, charakteristische Lastprofile von einzelnen elektrischen Großverbrauchern aus dem Summenlastgang von Smart Metern zu filtern. Dazu gehören z.B. Kühlund Gefriergeräte, Herde, Backöfen, Waschmaschinen, Wäschetrockner, Geschirrspüler, elektrische Warmwasserbereiter und Heizungen sowie auch der Standby-Verbrauch. Die Geräte werden durch die von ihnen spezifisch verursachten Änderungen mit einem immer wieder auftretenden Muster aus dem Summenlastgang erkannt. Zusätzlich soll die Möglichkeit einer Kalibrierung durch den Endverbraucher vorgesehen werden, um Großverbraucher, die vom automatischen Algorithmus nicht erkannt oder zugeordnet werden können zu identifizieren und so die Treffsicherheit der Analyse zu maximieren. Zusätzlich werden Abweichungen der charakteristischen Lastprofile zur Bewertung von Defiziten im Nutzerverhalten herangezogen und für eine automatisierte Anzeige von Energieeinsparungsmöglichkeiten verwendet. Um Synergien nutzen zu können, ohne dass dabei hohe Kosten für den Kauf oder die Installation von Messgeräten (mit hohen Investitions- und Betriebskosten) entstehen, muss dazu im Projekt ein Prototyp entwickelt werden, der die Messdaten von intelligenten Zählern ausliest und analysiert. Kunden werden die aufbereiteten Informationen visuell dargestellt. Durch Analyse der Messdaten von insgesamt bis zu 20 Haushalten und Verifikation dieser durch Befragung der Endkunden sowie Zusatzmessungen, kann erstmalig für einen Haushalt der Energieverbrauchs automatisch visualisiert und aufgeschlüsselt, Energieeinsparungspotenziale aufgezeigt und der Einfluss des Nutzerverhalten auf den Energieverbrauch analysiert werden. Ergebnisse aus diesen Betrachtungen werden bei Konsumenten dazu beitragen das Energiebewusstsein zu prägen und das Nutzerverhalten als Einflussfaktor am Energiebedarf zu erkennen. Erkenntnisse aus diesen Ergebnissen können dazu verwendet werden ein kostengünstiges Tool zu entwickeln, d
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Origin: /Bund/UBA/UFORDAT
Tags: Graz ? Smart Meter ? Messgerät ? Synergistische Wirkung ? Kalibrierung ? Waschmaschine ? Geschirrspülmaschine ? Stand-by-Verlust ? Energieeinsparpotenzial ? Elektrizitätsverbrauch ? Filter ? Konsumverhalten ? CO2-Minderung ? Kühlgerät ? Wäschetrockner ? Warmwasserbereiter ? Berechnungsverfahren ? Betriebskosten ? Energiebedarf ? Energiebilanz ? Energieeinsparung ? Energieverbrauch ? Gewerbebetrieb ? Haushaltsgerät ? Messdaten ? Wirkungsgrad ? Tiefkühlung ? Befragung ? Energiebewusstsein ? Energieeffizienzsteigerung ? Heizung ? Empirische Untersuchung ? Nutzerverhalten ? Konsument ? Prototyp ? Stand-by ? Werkzeug ? Betriebsmittel ?
License: cc-by-nc-nd/4.0
Language: Deutsch
Time ranges: 2010-03-01 - 2012-04-30
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