De energietransitie is nu al een groot thema en wordt de komende jaren alleen maar groter. Een belangrijke issue is de energievraag voorspellen om vraag en aanbod te matchen. Want je moet weten hoeveel netcapaciteit je nodig hebt om een aanbod te kunnen leveren dat matcht met de energievraag. Het liefst per wijk zodat er slim geleverd kan worden. Alleen is het opvragen van je energieverbruik lastig. Dat kan mogelijk privacy gevoelige informatie aan derde partijen geven, zoals wanneer je niet thuis bent. Zo draagt federated learning bij TNO heeft, samen met partners als Strukton, gewerkt aan een model voor het voorspellen van de engerievraag van een wijk. Dit vindt plaats op een privacyvriendelijke manier met behulp van Federated Learning. Zo hoeven de persoonlijke gegevens van de huishoudens niet worden ingezien door onderzoekers of opgeslagen op een centrale locatie, wat privacyschade voorkomt. In plaats daarvan kan nu de energievraag per wijk geanalyseerd en voorspeld worden op een privacy vriendelijke wijze. Op basis daarvan kan gekeken worden hoeveel capaciteit er nodig is. Een uitkomst! Zo kan met behulp van FL de energievraag van een wijk voorspeld worden, zonder de privacy van de burger te schenden en met als doel om een stabiele elektriciteitsvoorziening te garanderen.