Low Energy Living Analytics (LELA)

Die Forderung nach sparsamem und nachhaltigem Umgang mit Energie sowie der wachsende Wettbewerbsdruck unter den Energieversorgern verlangen ein effizientes Energiemanagement innerhalb moderner Energiesysteme (Smart Grids). Zu diesen gehören auch die privaten Haushalte, die als Energieendverbraucher aktiv oder passiv in das System der Netzsteuerung innerhalb der Smart Grids eingebunden werden und zunehmend einem eigenmotivierten ökologischen Interesse folgend, aktiv Energie sparen. Diese Dissertation beschreibt den Einsatz und Nutzen bekannter Basiskonzepte aus dem Umfeld von Business Intelligence zur Unterstützung der Endverbraucher im Bereich des privaten Energiemanagements. Unter der Zielstellung den Energieverbrauch nachhaltig zu senken, werden unter dem Schlagwort "Low Energy Living Analytics" (LELA) alle informationstechnischen Komponenten subsumiert, die den privaten Endverbraucher bei seinen Entscheidungsprozessen im Kontext des Energieverbrauches unterstützen. Die Basis analytischer Systeme stellt hierbei eine zentrale Datenbereitstellungskomponente dar, die die informationszielgerichtete Aufbereitung relevanter Daten, die bedarfsgerechte Informationsversorgung sowie die Bereitstellung umfassender Analysefunktionalitäten ermöglicht. Die systematische Herleitung informatorischer Anforderungen sowie das konzeptuelle Design eines zentralen Data Warehouse und der darauf aufbauenden Data Marts, als zusätzliche multidimensionale Teildatenbestände, stellen die wesentlichen Schwerpunkte dieser Publikation dar.