Das Smart Meter Pilotprojekt SM500 Einsparpotenziale, Nachhaltigkeit und weiterer energiewirtschaftlicher Nutzen

Das Smart Meter Pilotprojekt SM500 Einsparpotenziale, Nachhaltigkeit und weiterer energiewirtschaftlicher Nutzen Serafin von Roon (1), Anna Gruber (1), Tim Buber (1), Johannes Frei (2), Martin Schönach (2) (1) Forschungsgesellschaft für Energiewirtschaft mbh, Am Blütenanger 71, D-80995 München, 0049-89-158121-0, sroon@ffe.de, www.ffegmbh.de (2) Vorarlberger Kraftwerke AG Kurzfassung: Im Vorarlberger Pilotprojekt SM500 wurden die Auswirkungen von intelligenten Stromzählern (Smart Meter) bei gleichzeitigem Einsatz von Feedback- und Beratungsinstrumenten auf den Stromverbrauch privater Haushalte ermittelt. Rund 500 Haushalte wurden hierzu Anfang 2011 mit Smart Metern ausgestattet und diesen Verbrauchern standen verschiedene Feedback- und Beratungsinstrumente zur Verfügung. Im Rahmen der wissenschaftlichen Begleitung wurden die Einsparpotenziale der eingesetzten Instrumente ermittelt. Es konnte festgestellt werden, dass bei zunehmender Beratungstiefe und Intensität der Elemente höhere Einsparungen erzielt wurden. Darüber hinaus konnten die Daten für einen Vergleich der bis dato verwendeten Standardlastprofile und des tatsächlichen Verbrauchs in der Region Vorarlberg verwendet werden. Keywords: Smart Meter, intelligente Stromzähler, Energieeffizienz, Standardlastprofil 1 Motivation In Österreich gibt es etwa 5,5 Millionen Stromzähler /ECON-01 10/. Mit der 2012 erlassenen Intelligente Messgeräte-Einführungsverordnung /AUS-01 12/ wurden die Netzbetreiber verpflichtet, bis Ende 2019 mindestens 95 % der an ihre Netze angeschlossenen Zählpunkte mit intelligenten Messgeräten auszustatten. Vom Einsatz der Smart Meter wird eine Reihe von Vorteilen erwartet. Große Hoffnungen bestehen in Bezug auf Verbrauchseinsparungen, da beispielsweise durch das zeitlich hoch aufgelöste Erfassen des Leistungsbedarfs Verbraucher für den eigenen Stromverbrauch sensibilisiert werden. Hierdurch können Verbrauchsschwerpunkte und Ansätze zur Energieverbrauchsreduktion erkannt werden. Mögliche Vorteile für den Energieversorger könnten eine verbesserte Lastplanung, neue Ansätze zur Tarifgestaltung, die strategische Ausrichtung als Energiedienstleister und die Kundenbindung sein. Im dem Pilotprojekt SM500 der Vorarlberger Kraftwerke wurden die Auswirkungen intelligenter Stromzähler und die gleichzeitige Anwendung von Feedback- und Beratungsinstrumenten auf den Stromverbrauch privater Haushalte ermittelt. Seite 1 von 12

2 Methodische Vorgehensweise 2.1 Das Pilotprojekt SM500 Der Durchführungszeitraum des Pilotprojektes erstreckte sich von Ende 2010 bis Mitte 2012. Die Smart Meter wurden im ersten Quartal 2012 installiert. Da die Verbrauchswerte der Vergleichsgruppe V2 nur einmal im Jahr abgelesen wurden, wurde der Auswertungszeitraum von April 2011 bis März April 2012 den Kriterien von möglichst vielen installierten Smart Metern und einer belastbaren Datenbasis der Vergleichsgruppe V2 am meisten gerecht. Zur Ermittlung der Verbrauchsreduktion durch Smart Meter und die Feedback- und Beratungselemente wurden fünf Gruppen definiert. Die S1-Gruppe setzte sich aus Haushalten mit Smart Metern mit den Feedbackinstrumenten e klar-meter und e klar- Stromtagebuch zusammen. Den Kunden der S2-Gruppe wurde zusätzlich ein monatlicher personalisierter Energiebericht zugeschickt. Die ergänzende persönliche Energieberatung Vor-Ort wurde bei Kunden der Gruppe S3 durchgeführt. Die Kunden der Vergleichsgruppe V1 nahmen an einer Stromsparmeisterschaft teil, wovon 25 Kunden eine Energieberatung erhielten. Die Kunden der Vergleichsgruppe V2 erhielten keinerlei Feedback- oder Beratung. Im Folgenden werden die Feedback- und Beratungsinstrumente genauer dargestellt: Das zentrale Feedbackinstrument war ein Smart Meter der Yello Strom GmbH. Die Verbrauchswerte wurden im Sekundentakt erfasst. Die im Rahmen der Studie durchgeführten Verbrauchs- und Lastganganalysen basierten auf zusammengefassten 15-Minuten-Werten, die an den Server der vkw übermittelt wurden. Mit Hilfe der ergänzenden Software e klar-meter konnte der Stromverbrauch auf dem heimischen Computer live sichtbar gemacht werden. Die Werte wurden sekündlich aktualisiert. Den Smart-Meter Kunden stand zudem ein e klar-stromtagebuch im Internet zur Verfügung, in dem die historischen Verbrauchswerte (minimale Auflösung ¼-Stunden-Werte) in graphischer und tabellarischer Form dargestellt wurden. Dabei konnte der Kunde unterschiedliche Zeitbereiche, wie z.b. Tag, Woche oder Monat, wählen. Neben dem Stromverbrauch wurden die Kosten angezeigt. Deutlich weiter ging der monatliche personalisierte Energiebericht mit einer individuellen Verbrauchsauswertung. In diesem monatlichen Energiebericht wurden die Verbrauchswerte (Tageswerte, Monatswerte) dargestellt. Zudem wurde der Grundverbrauch der einzelnen Tage angegeben und es wurde nach Werk- und Wochenendtagen unterschieden. Weiter erfolgte ein Vergleich mit den historischen Verbrauchswerten der letzten Monate in graphischer und tabellarischer Form. Abgerundet wurde der persönliche Bericht mit Energiespartipps für den Haushalt. Die persönliche Energieberatung vor Ort wurde durch Mitarbeiter der Illwerke VKW durchgeführt. Diese analysierten zunächst mit Hilfe eines im Projekt entwickelten Lastganganalyse-Tools das Verbrauchsverhalten des Kunden. Im Anschluss wurde der Kunde zum Thema Energieeffizienz und Energieeinsparung beraten. Das Verbrauchsverhalten der Teilnehmer an der Stromsparmeisterschaft zwischen den Ortschaften Nütziders und Zwischenwasser wurde ebenfalls erfasst. Diese startete bereits Seite 2 von 12

vor dem Smart Meter Pilotprojekt. Zur Ermittlung der Verbrauchswerte dieser Kunden wurden monatliche Vor-Ort-Ablesungen durch Mitarbeiter der Illwerke VKW vorgenommen. Alle Kunden der S-Gruppen sowie der V1-Gruppe erhielten eine monatliche Rechnung. Die Kunden der Vergleichsgruppe V2 erhielten lediglich ihre Jahresabrechnung. Die Kunden der Vergleichsgruppe V2 wussten nicht, dass sie als Vergleichsgruppe dienten. Die Kunden wurden so ausgewählt, dass sie zur Verbrauchsstruktur der Smart-Meter- Kunden passten. Im Herbst 2009 wurde das Pilotprojekt öffentlich beworben. Interessierte Kunden konnten sich daraufhin bei den Illwerken VKW als potenzielle Teilnehmer für das Pilotprojekt melden. Aus den fast 1.000 Rückmeldungen wurden letztendlich etwa 500 private Haushaltskunden ausgewählt, die mit Smart Metern ausgestattet werden. Von diesen Kunden waren etwa 10 % Mitarbeiter der VKW Illwerke. Voraussetzungen für die Teilnahme am Pilotprojekt waren beispielsweise das Vorhandensein historischer Verbrauchswerte von mindestens zwei Jahren sowie der technischen Infrastruktur für die Installation eines Smart Meters. 2.2 Ermittlung der Einsparungen Zentrales Ziel der Untersuchung war, die Wirkung der Smart Meter sowie der Feedback- und Beratungsinstrumente auf den Stromverbrauch von privaten Haushalten zu bestimmen. Hierzu musste einerseits ein zeitlicher Vergleich mit historischen Verbrauchswerten und andererseits ein Vergleich mit Kunden durchgeführt werden, die nicht in den Genuss von Feedback- oder Beratungsinstrumenten kamen. Datenplausibilisierung Vor Beginn der Auswertung wurde eine Datenplausibilisierung der historischen Verbrauchswerte durchgeführt. Hierfür wurden für jeden Kunden die Verbräuche der Jahre 2009 und 2010 (Vergleichsjahre) und des Auswertungszeitraums miteinander verglichen. Falls zu große Abweichungen in den beiden Vergleichsjahren auftraten, die weder durch Verhaltensänderung noch durch Technikeinsatz erklärt werden konnten, wurde der entsprechende Kunde von der Auswertung ausgeschlossen. Wichen nur die Verbrauchswerte eines Jahres zu stark ab, wurde dieses Jahr aus der Betrachtung ausgeschlossen. Eine Plausibilisierung der Kundenangaben zur elektrischen Warmwasserbereitung wurde mittels einer Lastgangs- und Regressionsanalyse durchgeführt. Dabei wurde das Verhältnis des durchschnittlichen Verbrauchs in der Hochtarif(HT)-Zeit und in der Niedertarif(NT)-Zeit jedes Kunden im Sommer gebildet. Je höher der NT-Verbrauch im Vergleich zum HT-Verbrauch im Sommer war, desto größer war die Wahrscheinlichkeit einer elektrischen Warmwasserbereitung. Die elektrische Warmwasserbereitung erfolgt üblicherweise nachts, da die Kunden einen Zweitarifzähler haben und in der NT-Zeit der Preis günstiger ist. Alle Kunden, deren Verbrauch unterhalb einer definierten Grenzfunktion lag, wiesen eine elektrische Warmwasserbereitung auf (vgl. Abbildung 1). Zusätzlich wurden die Lastprofile dieser Kunden im Detail analysiert. Bei Vorhandensein einer Nachtspitze wurden diese Kunden der elektrischen Warmwasserbereitung zugeordnet. Seite 3 von 12

Durchschnitt HT [kwh/monat] 8. Internationale Energiewirtschaftstagung an der TU Wien IEWT 2013 1600 HT/NT Verbrauch Sommer 1400 1200 1000 800 600 400 200 El. WW: nein El. WW: ja Grenzfunktion Trend nein Trend ja 0-200 0 200 400 600 800 1000 Durchschnitt NT [kwh/monat] Abbildung 1: Verhältnis von HT- zu NT-Verbrauch (Sommer) jedes Kunden der Smart Meter-Gruppen, Grenzfunktion für elektrische Warmwasserbereitung Ermittlung der Verbrauchsveränderungen Die Verbräuche der einzelnen Kunden wurden auf Basis des mittleren Verbrauchs der Jahre 2009 und 2010 normiert, da sich die Verbrauchshöhe der einzelnen Kunden in den Gruppen erheblich unterschied. Ohne Normierung hätten die Verbrauchsveränderungen weniger großer Verbraucher das Einsparergebnis der gesamten Gruppe dominiert. Die Einspareffekte in den Gruppen wurden abschließend ein zweites Mal ohne Normierung berechnet. Diese Vorgehensweise führte grundsätzlich zu ähnlichen Aussagen. Aufgrund des Einflusses von saisonalen Effekten auf den Stromverbrauch war eine Datenerfassung der Smart Meter über einen Zeitraum von mindestens zwölf Monaten notwendig. Der Verbrauch von jedem Kunden im Auswertungszeitraum wurde ins Verhältnis zum mittleren Verbrauch der Jahre 2009 und 2010 des entsprechenden Kunden gesetzt. Hierdurch konnte für jeden Kunden die Verbrauchsveränderung in Prozent ermittelt werden. In Abbildung 2 ist beispielsweise die Häufigkeitsverteilung der Verbrauchsveränderung innerhalb der Smart Meter Gruppe S1 dargestellt. Es ist gut zu erkennen, dass trotz der Feedbackinstrumente eine Vielzahl an Kunden eine Verbrauchssteigerung (rote Säulen entsprechen einer negativen Einsparung) zu verzeichnen haben. Dennoch weist der Mittelwert aller Verbrauchsänderungen eine Verbrauchsreduktion auf. Die Mittelwerte der Verbrauchsveränderungen jeder Smart Meter Gruppe wurden mit dem Mittelwert der Verbrauchsveränderung der Vergleichsgruppe V2 verglichen. Lediglich die sich hieraus ergebende Differenz wurde den jeweils in den Gruppen eingesetzten Feedback- und Beratungsinstrumenten ursächlich zugeschrieben. Seite 4 von 12

Abbildung 2: Häufigkeitsverteilung der Verbrauchsveränderungen in Gruppe S1 Belastbarkeit der Ergebnisse Es wurde die Signifikanz der beobachteten Verbrauchsveränderung in jeder Gruppe bestimmt. Die Vorgehensweise ermittelt mit welcher Wahrscheinlichkeit die beobachtete mittlere Verbrauchsveränderung µ in einer Gruppe (µ Gruppe ) auftritt, wenn angenommen wird, dass üblicherweise nur solche Verbrauchsveränderungen auftreten, wie sie in der Vergleichsgruppe V2 mit der mittleren Verbrauchsveränderung µ V2 beobachtet wurden. Für eine Gruppe mit N Stromverbrauchern wurde aus dem Pool der Vergleichsgruppe V2 N- mal ein zufälliger Wert ausgewählt. Dabei konnte ein und derselbe Wert mehrmals ausgewählt werden (Experiment mit Zurücklegen). Für den Pool wurden die Verbrauchsänderungen der Kunden in der Vergleichsgruppe V2 gemessen. Damit stand ein Pool von 605 möglichen Werten für die Auswertung zur Verfügung. Dies bedeutete z. B. für eine Smart-Meter-Gruppe mit 150 Teilnehmern (N=150), dass 150 Mal aus dem Pool der 605 Verbrauchsänderungen ein Wert zufällig ausgewählt wurde. Aus den N Ziehungen wurde anschließend der Mittelwert µ* gebildet. Dieser Vorgang wurde 1.000.000 Mal wiederholt. Abschließend wurde der gemessene Mittelwert µ Gruppe mit den auf Basis des Pools der Vergleichsgruppe V2 berechneten Mittelwerten µ* verglichen. Dazu wurde abgezählt, wie viele von den 1.000.000 berechneten µ* eine größere vorzeichengleiche Abweichung zu µ V2 aufweisen als µ Gruppe zu µ V2. Diese Anzahl wurde durch die Anzahl der durchgeführten Ziehungen dividiert. Das Ergebnis ist die Signifikanz der gemessenen Abweichung. Abbildung 3 zeigt ein Histogramm zu 1.000.000 Ziehungen, einer Gruppe mit 191 Teilnehmern, deren gemessene Abweichung bei -3,7 % liegt. Alle Ziehungen mit einer mittleren Abweichung kleiner gleich -3,7 % sind blau eingefärbt. Alle Ziehungen mit einer mittleren Abweichung größer -3,7 % sind rot eingefärbt. Das Verhältnis der Anzahl der rot eingefärbten Ergebnisse zur Anzahl der Ziehungen ist gleichbedeutend mit der Signifikanz der Abweichung. Sie liegt im Beispiel bei ca. 91,7 %. Seite 5 von 12

Abbildung 3: Verteilung der berechneten Mittelwerte µ* In Abhängigkeit der Gruppengröße variiert die Signifikanz einer Abweichung. Dieser Sachverhalt wird in Fehler! Verweisquelle konnte nicht gefunden werden. illustriert. Darin ist die Signifikanz einer Abweichung in Abhängigkeit von der Gruppengröße farblich kodiert dargestellt. Es ist zu erkennen, dass bei Gruppen mit vielen Teilnehmern bereits kleinere Abweichungen vom Mittelwert für eine hohe Signifikanz ausreichen als bei Gruppen mit wenigen Teilnehmern. Seite 6 von 12

Abbildung 4: Signifikanzniveaus einer Abweichung in Abhängigkeit der Gruppengröße Tabelle 1 zeigt die Wahrscheinlichkeit, dass die gemessene Minderung des Stromverbrauchs in den Versuchsgruppen zufällig auftritt. Tabelle 1: Wahrscheinlichkeit der Ergebnisse Gruppe Einsparung Wahrscheinlichkeit, dass eine Veränderung des Stromverbrauchs auftritt, die größer der beobachteten Veränderung der V2-Gruppe ist S1 3,72% 9,281% S2 5,84% 0,029% S3 8,38% 0,000% V1 6,90% 0,001% Die Wahrscheinlichkeit, dass Verbrauchsminderungen in der gemessenen Höhe oder darüber hinaus zufällig und somit nicht auf die Feedback- und Beratungsinstrumente zurückzuführen sind, beträgt 0,029 % bei S2, 0,000 % bei S3 und 0,001 % bei V1. Die gemessenen Verbrauchsreduktionen sind daher signifikant auf die eingesetzten Feedbackund Beratungsinstrumente zurückzuführen. Lediglich in der Gruppe S1 ist die gemessene Abweichung nicht signifikant auf die eingesetzten Feedback- und Beratungsinstrumente zurückzuführen. Seite 7 von 12

2.3 Vergleich der Standardlastprofile mit den realen Verbräuchen Auf Basis der gemessenen viertelstündlichen Leistungswerte der Smart Meter Kunden konnte der Verbrauch für so genannte Typtage berechnet werden. Der Lastverlauf der berechneten Typtage konnten mit den Standardlastprofilen verglichen werden /ECON-01 06/. Im ersten Schritt erfolgte eine Normierung der viertelstündlichen Verbrauchswerte auf den Jahresenergieverbrauch des Kunden. Für die Berechnung der Typtage wurde dann der Gesamtlastgang (Summe der normierten Einzelwerte in jeder Viertelstunde) aus allen Verbrauchswerten der Smart Meter Kunden erstellt. Es wurde danach unterschieden, ob eine elektrische Warmwasserbereitung erfolgte. Die Gesamtlast wurde anschließend in jeder Viertelstunde durch die Anzahl der Kunden dividiert, für die in dieser Viertelstunde Messwerte vorlagen. Dadurch erhielt man eine normierte durchschnittliche Last für diese Viertelstunde. Daraufhin wurde für jede Viertelstunde eines Typtages aus allen vorliegenden gleichen Viertelstunde-Werten des Zeitraums (z.b. 9:15 bis 9:30 Uhr) der Mittelwert gebildet. Für den Typtag Winter wurden die Monate Dezember bis Februar, für den Typtag Sommer die Monate Juni bis August und für den Typtag Übergang die restlichen sechs Monate zugrunde gelegt. 3 Ergebnisse und Schlussfolgerungen 3.1 Vergleich der Einsparpotenziale In Tabelle 2 sind die ermittelten Verbrauchsveränderungen zusammengefasst. Der Einspareffekt, welcher den jeweiligen Beratungs- und Feedbackinstrumenten zugeordnet werden kann, entspricht lediglich der zusätzlichen Einsparung im Vergleich zur Verbrauchsreduktion in der Kontrollgruppe V2 (grüne Spalte). Tabelle 2: Verbrauchseinsparungen in den Untersuchungsgruppen Gruppe Feedback- & Beratungsinstrumente Verbrauchserfassung Anmerkung Einsparung i. Vgl. zu 2009 & 2010 (inkl. VKW-Mitarbeiter) zusätzliche Einsparung i.vgl. zu V2-Gruppe (inkl. VKW-Mitarbeiter) S1 S2 Anzeige im Sekundentakt Webportal mtl. Rechnung wie S1 + mtl. personalisierter Energiebericht 1/4-stündlich 1/4-stündlich Ein Teil der Smart-Meter- Kunden waren VKW-Mitarbeiter. 3,38 % (3,72 %) 6,62 % (5,84 %) 0,63 % (0,97 %) 3,87 % (3,09 %) S3 wie S2 + Energieberatung 1/4-stündlich 8,43 % (8,38 %) 5,68 % (5,63 %) V1 V2 ()* inklusive vkw Mitarbeiter mtl. Rechnung mtl. vor-ort Ablesung monatlich jährlich Stromspar- Meisterschaft Auswahl passend zu S1-S3 & V1 6,90 % 4,15 % 2,75% FfE Die Einsparungen allein durch den Einsatz eines Smart Meters und der dazugehörigen Feedbackinstrumente sowie einer monatlichen Rechnungsstellung (S1-Gruppe) waren mit 0,6 % nur geringfügig und statistisch nicht signifikant. Das zusätzliche monatliche Versenden Seite 8 von 12

Leistung normiert 8. Internationale Energiewirtschaftstagung an der TU Wien IEWT 2013 eines personalisierten Energieberichts mit Verbrauchsauswertungen (S2-Gruppe) verursachte einen besonders hohen Sprung bei den erzielten Einsparungen auf 3,9 %. Etwa gleich hohe Einsparungen in Höhe von 4,2 % konnten die V1-Kunden der Stromsparmeisterschaft ohne den Einsatz von Smart Metern erzielen. Da bei den V1-Kunden monatlich der Ableser erschien, könnte der regelmäßige Impuls von außen ähnlich wie beim personalisierten Bericht in der S2-Gruppe maßgeblichen Einfluss auf den Einsparerfolg haben. Dies sollte in weiteren Untersuchungen genauer betrachtet werden. Die höchsten Einsparungen von 5,7 % konnten durch den personalisierten Energiebericht in Ergänzung zu einer Vor-Ort-Energieberatung (S3-Gruppe) erreicht werden. 3.2 Standardlastprofile im Vergleich zum realen Verbrauch Bei der Berechnung der Typtage auf Basis der Smart Meter Messwerte wurde wie folgt differenziert: Werktag (Mo-Fr), Samstag, Sonntag Verbraucher mit und ohne elektrischer Warmwasserbereitung Sommer, Winter, Übergangszeit Es ergeben sich somit (3 x 2 x 3=) 18 verschiedene Typtage. Grundsätzliche Erkenntnisse aus der Auswertung werden im Folgenden anhand der Typtage für den Werktag (Mo-Fr) aufgezeigt (vgl. Abbildung 5 und Abbildung 6). Des Weiteren wird beispielhaft mit zwei Vergleichen zwischen dem berechneten Typtag und dem Typtag nach dem Standardlastprofil verdeutlicht, welche Unterschiede bestehen (vgl. Abbildung 7 und Abbildung 8). Wochentag ohne el. WW-Bereitung 2,5 2 Winter Sommer Übergang 1,5 1 0,5 0 00:00 02:00 04:00 06:00 08:00 10:00 12:00 14:00 16:00 18:00 20:00 22:00 00:00 Uhrzeit Abbildung 5: Berechnete Typtage für Verbraucher ohne elektrische Warmwasserbereitung im Versorgungsgebiet Vorarlberg für Werktage (Mo-Fr) Der Lastverlauf der Verbraucher ohne elektrische Warmwasserbereitung ist in den Nachtstunden nahezu unabhängig von der Jahreszeit. Je kälter und dunkler die Jahreszeit ist, desto ausgeprägter sind die Morgen- und Abendspitzen. Dies ist vermutlich auf den Seite 9 von 12

Leistung normiert Leistung normiert 8. Internationale Energiewirtschaftstagung an der TU Wien IEWT 2013 Beleuchtungsbedarf und auf die häufigere Anwesenheit zurückzuführen. Zudem fällt auf, dass die Abendspitze im Winter deutlich früher auftritt. Wochentag mit el. WW-Bereitung 2,5 Sommer Winter 2 Übergang 1,5 1 0,5 0 00:00 02:00 04:00 06:00 08:00 10:00 12:00 14:00 16:00 18:00 20:00 22:00 00:00 Uhrzeit Abbildung 6: Berechnete Typtage für Verbraucher mit elektrischer Warmwasserbereitung im Versorgungsgebiet Vorarlberg für Werktage (Mo-Fr) Die oben beschriebenen Effekte können in ähnlicher Weise bei den Verbrauchern mit elektrischer Warmwasserbereitung beobachtet werden. Jedoch sind in den Nachtstunden zwei Ladefenster für die Erwärmung des Wassers klar zu erkennen. Auffällig ist, dass an den Wintertagen auch außerhalb der Morgen- und Abendspitze fast kontinuierlich ein Mehrverbrauch zu beobachten ist. Dies könnte auf den Stromverbrauch der Umwälzpumpen der Heizungen zurückzuführen sein. Wochentag Sommer 2,5 2 1,5 SM-Gruppen Standardlastprofil 1 0,5 0 00:00 02:00 04:00 06:00 08:00 10:00 12:00 14:00 16:00 18:00 20:00 22:00 00:00 Uhrzeit Abbildung 7: Vergleich des berechneten Typtags mit dem Standardlastprofil für Verbraucher ohne elektrische Warmwasserbereitung im Winter für Werktage (Mo-Fr) Der Vergleich des Lastverlaufs am berechneten Typtag mit dem Typtag des Standardlastprofils zeigt zunächst, dass der grundsätzliche Lastverlauf gut getroffen ist. Bei genauerer Betrachtung fällt jedoch auf, dass in der Realität die Mittagsspitze etwa eine Stunde früher auftritt und die Nachtabsenkung bei weitem nicht so ausgeprägt ist, wie es Seite 10 von 12

Leistung normiert 8. Internationale Energiewirtschaftstagung an der TU Wien IEWT 2013 durch das Standardlastprofil unterstellt wird. Noch größere Abweichungen sind bei den Kunden mit elektrischer Warmwasserbereitung zu beobachten (vgl. Abbildung 8). Wochentag Winter 2,5 2 SM-Gruppen Standardlastprofil 1,5 1 0,5 0 00:00 02:00 04:00 06:00 08:00 10:00 12:00 14:00 16:00 18:00 20:00 22:00 00:00 Uhrzeit Abbildung 8: Vergleich des berechneten Typtags mit dem Standardlastprofil für Verbraucher mit elektrischer Warmwasserbereitung im Winter für Werktage (Mo-Fr) Besonders auffällig ist, dass das Standardlastprofil für Verbraucher mit elektrischer Warmwasserbereitung lediglich ein Ladefenster unterstellt, die Messwerte hingegen zeigen, dass in der Nacht zwei Spitzen zur Warmwassererwärmung auftreten. Des Weiteren ist die Last in der Zeit von etwa 4:00 bis 6:00 Uhr nahezu doppelt so hoch wie im Standardlastprofil unterstellt. Der Vergleich der Standardlastprofile mit den auf Basis der Messdaten ermittelten Verbrauchsprofilen der Smart Meter Kunden zeigt, dass die grundsätzliche Charakteristik gut getroffen wird, jedoch in einzelnen Zeitbereichen systematische Unterschiede bestehen. Es wird eine tiefergehende Untersuchung dieser Unterschiede und die hieraus resultierenden Konsequenzen für die Marktteilnehmer empfohlen. Bei spürbaren Auswirkungen für die Marktteilnehmer durch die Abweichungen von den Standardlastprofilen könnten auf Basis weiterer Smart Meter Daten aktualisierte Standardlastprofile definiert werden. 4 Zusammenfassung und Fazit Zusammenfassend kann festgestellt werden, dass bei zunehmender Qualität und intensiverer Nutzung der Beratungselemente höhere Einsparungen erzielt wurden. Allein der Einsatz eines Smart Meters mit monatlicher Rechnungsstellung hat die Einsparungen im Vergleich zur Referenzgruppe nur geringfügig erhöht, so dass die Einsparungen nicht signifikant auf diese Feedbackinstrumente zurückzuführen war. Interessant war der Sprung bei den Einsparungen, der durch das monatliche Versenden eines zusätzlichen personalisierten Energieberichts mit Einspartipps ausgelöst wurde. Dieser Effekt sollte bei weiteren Projekten tiefergehender untersucht werden. Erwartungsgemäß ließen sich besonders hohe Einsparungen erzielen, wenn eine Vor-Ort-Energieberatung durch professionelle Berater vorgenommen wurde. Seite 11 von 12

Der Vergleich berechneter Lastverläufe mit den Standardlastprofilen zeigt, dass eine Aktualisierung und Anpassung der verwendeten Standardlastprofile vorgenommen werden sollte. Literatur ECON-01 10 E-Control: Statistikbroschüre 2010, Wien 2010 ECON-01 06 E-Control: Verordnung der Energie-Control GmbH betreffend Zuordnung, Erstellung und Anpassung von standardisierten Lastprofilen (Lastprofilverordnung 2006), Wien, 2006 AUS-01 12 Bundesgesetzblatt für die Republik Österreich: Intelligente Messgeräte- Einführungsverordnung IME-VO ausgegeben am 24.04.2012, Wien 2012 FFE-99 12 Gruber, A.; von Roon, S.; Schwentzek, M.; Frei, J.; Schönach, M.: Energy Saving Potentials of Private Electricity Consumption by Feedback and Consulting in: 12th IAEE European Energy Conference, Venedig, 2012 Seite 12 von 12