Anwendung von Data Mining Methoden zur Charakterisierung des Gas-Verbrauchsverhaltens von Haushalten auf Basis der Ergebnisse einer Smart Metering Studie

Um Energie im Bereich des Wohnens einzusparen, werden zumeist nur die bauphysikalischen Gegebenheiten betrachtet und verbessert. Dabei ist davon auszugehen, dass das Verbrauchsverhalten der Haushaltsbewohner ebenfalls einen großen Einfluss auf den Gesamtenergieverbrauch hat. Das Institut für numerische Methoden und Informatik im Bauwesen der TU Darmstadt arbeitet im Rahmen des Projekts „SmartER Game“ daran das Verbrauchsverhalten durch Serious Gaming zu verbessern. Das Projekt soll die Verbrauchsverhalten verschiedener Energieformen beinhalten, bisher ist jedoch ausschließlich das Verbrauchsverhalten für Strom berücksichtigt. Zur Einbindung des Gasverbrauchverhaltens muss zunächst der Zusammenhang zwischen dem Verbrauchsverhalten und dem tatsächlichen Gasverbrauch ermittelt werden. In der vorliegenden Arbeit werden Haushalte aufgrund ihrer Nutzercharakteristik in Verbrauchsklassen hinsichtlich ihres Gasverbrauchs aufgeteilt. Als Grundlage dienen die Aufzeichnungen und Umfragen der irischen „Comission for Energy Regulation“ aus den Jahren 2009 bis 2011. Es werden sowohl die Verbrauchsdaten als auch die aus den Umfragedaten hervorgehenden Nutzercharakteristiken betrachtet und mit Data Mining-Methoden analysiert. Als Resultat der Analyse entstehen Gruppierungen, die die Daten zusammenfassen. Diese Gruppierungen werden als Verbrauchsklassen betrachtet. Die Ergebnisse dieser Analyse zeigen, dass unter Betrachtung des zugehörigen Gasverbrauchs das Clustering der Umfragedaten andersartige Verbrauchsklassen als bei den Verbrauchsdaten erzeugt. Die Verbräuche der Umfrage-Verbrauchsklassen sind zwar unterschiedlich hoch, gleichen sich aber in ihrem Verlauf der Morgen- und Abendspitzen. Anders ist es bei den Verbrauchsklassen der Verbrauchsdaten. Deren Verbrauchsklassen variieren in der Ausprägung der Spitzen stark, es gibt z.B. eine Verbrauchsklasse, bei der keine Morgenspitze zu erkennen ist. Somit eignen sich die Verbrauchsdaten besser zur Bestimmung unterschiedlicher Verbrauchsklassen. Eine Analyse der Verbrauchsdaten-Verbrauchsklassen bezüglich ihrer aus der Umfrage hervorgehenden Nutzercharakteristik hat keine starken Unterschiede zwischen den Verbrauchsklassen aufzeigen können. Damit ist kein direkter Zusammenhang zwischen den Umfragedaten und diesen Verbrauchsklassen herzustellen. Auch ein direkter Vergleich der Umfragedaten- zu den Verbrauchsdaten-Verbrauchsklassen verlief ohne neue Erkenntnisse