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Die Entwicklung von Technologien entspricht sehr oft der Metapher eines Samenkorns, das keimt und wächst: Zunächst muss eine Idee (das Samenkorn) vorhanden sein, die dann aber auch die richtigen Bedingungen (Boden, Wasser, Temperatur, Licht) braucht, um wachsen zu können.
Bei der Disaggregationstechnologie ist der Markt momentan noch nicht vorhanden, um die notwendigen Bedingungen zu schaffen, damit diese Idee wachsen kann.
Die Vorteile der Disaggregation liegen auf der Hand: Sie bringt Licht in die Blackbox der intelligenten Zählerstände. Die Aufschlüsselung ermöglicht, alle «Zuflüsse», wie z. B. Boiler, Kühlschrank und Fernseher, zu sehen, die den gesamten “Fluss” des Zählerstands eines Haushalts ausmachen. Wenn wir wissen, wie viel und wie lange jeder einzelne Zufluss verbraucht, können wir seine Effizienz optimieren (z. B. weniger oder zu weniger verbrauchsintensiven Tageszeiten nutzen, Standardeinstellungen ändern oder durch effizientere Geräte ersetzen). Mehr Informationen = mehr Wissen und Möglichkeiten, wirksame Änderungen vorzunehmen.
Es ist jedoch weniger klar, wer für diese Technologie bezahlen soll und welches Geschäftsmodell die weitere Entwicklung dieser Innovationen ermöglicht. Technisch gesehen ist die Disaggregation recht komplex, da es sich nicht um eine Standardtechnologie handelt und die Entwicklung noch im Gange ist und einige große Herausforderungen zu bewältigen hat: Jedes Haus besteht aus unterschiedlichen Geräten, unterschiedlichen Verbrauchern mit unterschiedlichen, täglichen Mustern. Der “Fingerabdruck” eines einzelnen Geräts ist in den Verbrauchsdaten nicht zu erkennen, so wie wir auch nicht wissen, woher ein einzelner Tropfen Wasser in einem Fluss stammt.
Eine Kombination von Messwerten jedoch ermöglicht den Entwicklern, einzigartige Ereignisse in den Verbrauchsdatenmustern zu isolieren und sie mit bestimmten Geräten in Verbindung zu bringen. Während dies bei einigen Geräten einfacher ist, wie z. B. bei einem Kühlschrank oder einer Wärmepumpe, die über einen Tag hinweg ein erkennbares Verbrauchsmuster aufweisen, ist es bei anderen Geräten schwieriger, die zufällige Nutzung der Geräte als einzelne Verbräuche zu erkennen.
Eine weitere Schwierigkeit besteht darin, ähnliche Geräte anhand ihrer elektrischen Fingerabdrücke zu unterscheiden. Motoren, die in Wärmepumpen und Kühlschränken eingesetzt werden, haben andere elektrische Eigenschaften als nicht rotierende Maschinen. Aber innerhalb jeder Gruppe ist es schwierig, sie voneinander zu unterscheiden. Ein Internet-Router z.B. hat einen sehr ähnlichen elektrischen Fingerabdruck wie eine LED-Glühbirne. Und wenn ein großes Gerät wie eine Wärmepumpe in Betrieb ist, überdeckt dieses die Fingerabdrücke kleinerer Geräte wie Fernseher, Computer oder Glühbirnen, die zur gleichen Zeit in Betrieb sind.
Um eine angemessene Genauigkeit zu gewährleisten, wurde die Disaggregation im Rahmen von Social Power Plus auf Heizung, Nicht-Heizung und Standby beschränkt, denn eine falsche Zuordnung der Verbräuche könnte zu Anpassungen im Haushalt führen, die den Verbrauch erhöhen anstatt vermindern.
Weitere Informationen über die Disaggregationstechnologie, ihr Potenzial und ihre Herausforderungen, die im Rahmen des Projekts für die Aufschlüsselung des Wärmepumpenverbrauchs entwickelt wurde, finden Sie hier bei CLEMAP.
Im Rahmen des Projekts Social Power Plus konnten mehrere Teilnehmer mit einer reduzierten, aber dafür genaueren Aufschlüsselung des Energieverbrauchs für Heizung und Nichtheizung schlecht funktionierende Wärmepumpen optimieren, Heizkessel durch kleinere und effizientere Versionen ersetzen, die Einsparungen durch den Austausch von Halogenlampen durch LEDs ermitteln und die automatische Heizungseinstellung in Badezimmern und Waschräumen anpassen.
Sie fragen sich vielleicht «Aber wenn es nur darum geht, so lange zu forschen und zu entwickeln, bis jemand herausfindet, wie man alle Stromverbräuche ablesen kann, warum ist die Forschung oder der Markt dann noch nicht so weit?» Gute Frage, und die Antwort ist leider, dass die Marktbedingungen zu wenig günstig sind, um weiterhin Ressourcen (Zeit, Geld und Gehirnschmalz) in diese Richtung zu investieren.
Die Technologie mag zwar für Haushalte, die Stromkosten sparen oder die Umweltbelastung verringern wollen, interessant sein aber die Energieversorgungsunternehmen arbeiten noch nicht mit dieser Art von Daten, um ihre eigenen Geschäftsmodelle weiter zu entwickeln (z. B. um die Netzbelastung durch Echtzeit-Feedback an die Kunden zu steuern) und entwickeln die Technologie daher noch nicht selbst. Häufig wird diese Lücke durch staatliche Forschungsförderung geschlossen. Mit der Unterstützung der lokalen Akteure, wie z. B. der Energieversorgungsunternehmen, könnten mehr Informationen über Infrastrukturen und Anlagen (z. B. wo ein PV-Anlage installiert ist oder eine E-Auto-Ladestation vorhanden ist) eingespiesen werden, was eine zielgerichtetere und genauere Disaggregation unterstützen könnte.
Auch ist das Potenzial der Technologie noch nicht wirklich bekannt (ein klassisches Huhn-Ei-Problem). Projekte wie Social Power Plus, an denen einige vorausschauende Energieversorgungsunternehmen beteiligt sind, die bereit waren, ein Risiko einzugehen, werden es uns ermöglichen, abzuschätzen, wie hoch das tatsächliche Einsparungspotenzial sein kann, wenn disaggregierte Informationen bereitgestellt werden. Die Ergebnisse des Projekts werden dem Bundesamt für Energie, welches das Projekt finanziert hat, unterbreitet werden, und es ist zu hoffen, dass das Potenzial erkannt wird und weitere Anstrengungen zur Entwicklung der Disaggregationstechnologie finanziert werden.
Mit der Unterstützung des privaten Sektors und vom Staat können die richtigen Bedingungen geschaffen werden, um dieser Technologie zum Durchbruch zu verhelfen.