KI im Energiemanagement: Planung, Prognosen und Erklärbarkeit
KI im Energiemanagement wird oft als ein einziges Thema dargestellt. In der Praxis lässt sie sich besser als drei unterschiedliche Ebenen verstehen, die jeweils andere Probleme lösen: Planung, Prognosen und Nutzerinteraktion.
In diesem Beitrag erklären wir, wie wir diese Ebenen bei Zerofy einordnen und wo wir heute den größten praktischen Nutzen sehen.
1) Planung: entscheiden, was wann laufen soll
Im Kern von Home Energy Management steht die Planungsfrage: Welcher Fahrplan ist unter gegebenen Nebenbedingungen, Preisen, Prognosen und Nutzerpräferenzen für flexible Verbraucher optimal?
Für diesen Teil ist klassische Optimierung meist das richtige Fundament. Diese Verfahren sind genau dafür gemacht, unter expliziten Restriktionen optimale oder nahezu optimale Entscheidungen zu finden.
Darum sind moderne Energiesysteme in der Praxis keine “reinen LLM-Systeme”. Die eigentliche Scheduling-Ebene profitiert am meisten von mathematisch fundierter Optimierung.
2) Prognosen: die Eingaben für die Planung verbessern
Selbst die beste Planungsmethode ist nur so gut wie ihre Eingaben. Prognosen sind deshalb die zweite zentrale KI-Ebene.
Im Residential Energy Management sind relevante Zielgrößen unter anderem Strompreis, Hauslast und Solarproduktion. Das sind alles Zeitreihenprobleme, die häufig von multivariaten Kontextdaten profitieren. Lastprognosen im Heizkontext können z. B. mit Wettermerkmalen besser werden, während Solarprognosen stark von Sonnen- und Wolkenentwicklung abhängen.
Bei Zerofy haben wir dafür eigene Prognosealgorithmen entwickelt, die auf sehr aktuellen, domänenspezifischen Foundation-Model-Ansätzen basieren. Mehr technische Details zu diesem Stack teilen wir in einem separaten Deep-Dive.
3) Nutzerinteraktion: Optimierung verständlich machen
Die dritte Ebene ist die, die viele heute zuerst mit “KI” verbinden: interaktive Kommunikation über LLMs.
Das ist für uns aktuell ein zentraler Schwerpunkt, weil reine Optimierungsqualität allein nicht ausreicht. Ein Plan kann technisch korrekt sein und sich für Nutzer trotzdem unklar anfühlen, wenn die Begründung nicht transparent ist.
Um das zu lösen, haben wir ein LLM-basiertes Interaktionstool entwickelt, das Zerofy-Pläne im Chat-Stil erklärt. Nutzer können z. B. fragen, warum ein Gerät zu einem bestimmten Zeitpunkt geplant wurde, welche Nebenbedingungen aktiv waren oder wie Preis- und Prognoseeingaben eine Entscheidung beeinflusst haben.
Das ist ein praktischer und wirkungsvoller KI-Einsatz: nicht als Ersatz für die Optimierungs-Engine, sondern als transparente Erklärungsschicht, die Vertrauen aufbaut.
Das Feature ist bereits implementiert und aktuell in Closed Testing.
Warum diese Drei-Ebenen-Sicht wichtig ist
Wenn über KI im Energiebereich gesprochen wird, verschwimmen oft unterschiedliche Problemklassen in einer einzigen Debatte. In der Produktpraxis hilft die Trennung dieser Ebenen dabei, bessere Engineering-Entscheidungen zu treffen.
- Planung braucht robuste Optimierung unter Nebenbedingungen.
- Prognosen brauchen starke Zeitreihenmodelle.
- Interaktion braucht klare, adaptive Kommunikation.
Die Kombination aus allen drei Ebenen ist aus unserer Sicht der Weg zur nächsten Generation von Home Energy Management: Systeme, die nicht nur intelligent, sondern auch nachvollziehbar sind.