Wenn der Algorithmus das Solarpotenzial bestimmt

Wo macht ein Solardach Sinn? Wo ein Wärmeverbund? Ein Tool wertet über 40 Millionen Daten aus der ganzen Schweiz aus und hilft Energiefachleuten und Immobilien-Managern bei Entscheiden. Zentral dabei: «Machine Learning».

«Wir wissen, wo die Energiewende stattfindet.» Das sagen die Betreiber der Plattform «Swiss Energy Planning» (SEP). Die Online-Plattform bietet Entscheidungsgrundlagen für Energielösungen. Hinter SEP steht das Team von geoimpact.

Vom Baujahr bis zum Energietarif

Das Unternehmen arbeitet mit einer Vielzahl von Daten. Es sind Daten zum Baujahr von Gebäuden, zu Renovationen, zum Status von Bauvorhaben, zum Tarif der Energieversorger, zur Nutzung von Gebäuden, zum Potenzial von Solarpanels etc. Über 40 Millionen Daten aus der ganzen Schweiz sind es, welche bei geoimpact zusammenlaufen.

Lernfähiges Tool

Viele Daten bedeuten viele Informationen und bessere Entscheide – in der Theorie.
Doch in der Praxis ist oft nicht einfach zu erkennen, wie man sich diese Daten zunutze machen kann.
Da setzt das Tool von Thilo Weber an, der als Datenwissenschaftler bei geoimpact arbeitet. Das SEP-Tool wertet nicht nur Daten aus und spuckt – je nach Parameter, den man eingibt – die immer gleiche Lösung aus, was frustrierend sein kann, wenn die Lösung dann nicht zum Erfolg führt. Das neue Tool erkennt Muster und lernt mit jeder neuen Fragestellung dazu. «Machine Learning» macht das möglich.

Wer profitiert davon?

Gedacht ist das SEP-Tool für Anbieter von Cleantech-Lösungen, für Energiefachleute, für Immobilien-Manager und Energieversorgungsunternehmen.

Was bietet das Tool konkret?

Ein Beispiel: Ein Photovoltaik-Anbieter sucht neue Absatzkanäle. Dabei nützen ihm Informationen zum Solarpotenzial eines Standortes nur bedingt. Den Entscheid für die Installation einer Solaranlage beeinflussen noch andere Faktoren. Der Einspeisetarif zum Beispiel oder das Baujahr des Gebäudes. Diese Faktoren berücksichtigt das Tool.
Entpuppt sich der Vorschlag des Tools doch als Misserfolg, wird das bei den künftigen Auswertungen miteinberechnet. Dank «Machine Learning» soll der Photovoltaik-Anbieter den Erfolg versprechendsten Absatzort erhalten. Getreu dem Motto der geoimpact-Leute: «Wir wissen, wo die Energiewende stattfindet.»

Brigitte Mader, Kommunikation Bundesamt für Energie