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Die Autoren verschiedener Studien weisen ein Potential zur Energieeinsparung nach, wenn den Menschen der Energieverbrauch möglichst unmittelbar und detailliert angezeigt wird. Ziel dieses Projekts ist es, das Einsparpotential an elektrischer Energie zu prüfen, wenn der Energieverbrauch aufgeschlüsselt nach einigen wichtigen Geräten aufgezeigt wird. Dazu wenden wir die Methoden des Non-Intrusive Appliance Load Monitoring (NIALM) an.
Der im Projekt verfolgte NIALM-Ansatz basiert auf Technologien aus dem Bereich des maschinellen Lernens. Insbesondere mit Deep-Learning-Algorithmen wie «Recurrent Neural Networks» und «Convolutional Neural Networks» konnten bereits vielversprechende Ergebnisse erzielt werden, da diese künstlichen neuronalen Netze erstaunliche Fähigkeiten im Erkennen und Extrahieren von Mustern aufweisen.