Wir lernen das Gebäude durch die Messung kennen und durch Machine Learning werden Einsparungspotentiale entdeckt und optimiert.

Die gewonnen Daten dienen nicht nur den Anforderungen für das ESG Reporting im Sinne der EU-Taxonomie, sondern bilden auch die Grundlage für nachvollziehbare und sinnvolle Maßnahmen wie unser effektives Lastenmanagement.

Spitzenvermeidung für eine sinnvolle Netzbereitstellung. Um diese Spitzen zu vermeiden, große Verbraucher wie Ladestationen, Energiequellen wie PV-Anlagen, die Nutzung von Speichern und die Mögliche Einspeisung ins Netz optimal zu nutzen braucht es die KI. Diese schafft die Analyse und Steuerung in der notwendigen Reaktionszeit.

Die integrierte Anomalieerkennung hilft ungewöhnliche Energieverbrauchsmuster zu erkennen und benachrichtigt nicht erst durch die Stromrechnung.

Ob Kühlung oder Heizung, die KI gestützte Heiz- und Kühloptimierung steuert optimal mit Einsparung und ohne Komfortverlust oder Beeinflussung der gewünschten Endtemperatur.