Manuel Katholnigg
Energy Management Technologies, Technische Universität München
Kurzbeschreibung meines Forschungsprojekts
Wer von der Energiewende profitiert, entscheidet heute zunehmend die Software. Mit immer komplexeren Tarifen bestimmen die Algorithmen, die Batterien, Gebäude und Fabriken steuern, wer echte Einsparungen erzielt und wer nicht. Doch um diese Einsparpotenziale vollständig zu heben, müssen Vorhersage und Steuerung zusammengedacht werden: Bisherige Algorithmen behandeln sie getrennt, trainieren Prognosemodelle allein auf statistische Fehler und ignorieren die finanziellen Konsequenzen ihrer Vorhersagen. Meine Forschung schließt diese Lücke mit Algorithmen, die Vorhersage und Steuerung vereinen, direkt auf finanzielle Ergebnisse optimieren und ohne Neutraining auf neue Tarifstrukturen übertragbar sind. Lokal auf dem Gerät ausgeführt, eliminieren sie zudem Cyberrisiken zentraler Cloud-Lösungen und übersetzen die vollen Potenziale der Energiewende in finanzielle Vorteile für Haushalte, Gewerbe und Industrie.
Manuel Katholnigg – Technische Universität München | LinkedIn