Projekt EVEKT - Erhöhung der Verbraucherpartizipation an der Energiewende durch KI-Technologien und datenbasierte Mehrwertdienste; Teilprojekt: Sozialwissenschaftliche Begleitforschung - Technikfolgenabschätzung

Abstract

Das Forschungsprojekt EVEKT beinhaltet ein interdisziplinäres Vorhaben mit technischer, rechts- und sozialwissenschaftlicher Komponente. Inhaltlich geht es um Künstliche Intelligenz und datenbasierte Mehrwertdienste und deren Anwendung am Beispiel von Smart-Metern (intelligenten Messsystemen) in Privathaushalten. Hintergrund ist der verpflichtende Smart-Meter-Rollout in Deutschland bis 2032. Das Gesamtziel des Projektes EVEKT ist es, Haushalte im Untersuchungsgebiet, einem Reihenhauskomplex „Herzobase“ in Herzogenaurach bei Nürnberg, mit einem System auszustatten, das zur Messung des Stromverbrauchs dient und zum Stromsparen anregen soll. Die Pilotanwendung soll die Möglichkeiten und Grenzen des Einsatzes intelligenter Algorithmen zeigen, um letztlich das Konsumverhalten der Testhaushalte positiv zu beeinflussen. Die Daten aus den Smart-Metering-System werden hierzu erfasst, aufbereitet und den Verbrauchenden über datenbasierte Mehrwertdienste transparent zur Verfügung gestellt. Intelligente Algorithmen sollen den Bewohnenden nach einer Auswertungsperiode auf Grundlage der Smart-Meter-Daten Hinweise über ihr Energienutzungsverhalten und mögliche Ersparnisse liefern. Durch diese Informationen soll es erleichtert werden, das je eigene Verbrauchsverhalten zu verändern. Inhalt dieses Abschlussberichts ist eine Beschreibung des Teilprojekts zur sozialwissenschaftlichen Begleitforschung und Technikfolgenabschätzung, das an der OTH Regensburg bearbeitet wurde. Hierbei wurden ethische, rechtliche und soziale Aspekte (ELSA) in folgenden Arbeitspaketen bearbeitet. • Erstellung eines Fragebogens und Vorbereiten der sozialwissenschaftlichen Begleitforschung: Scoping Review zur Differenzierung von Verbrauchergruppen, Überblick über kurz-, mittel- und langfristige Motivatoren für eine Verhaltensänderung, Überblick über Rebound-Effekte und Entwicklung von KI- und Automatisierungsszenarien. • Durchführung und Auswertung der Bevölkerungsbefragung: Formulierung und Pretest des Fragebogens, Auftragsvergabe, Abstimmung mit dem Befragungsunternehmen, Auswertung der Bevölkerungsbefragung (n=2.027). • Betrachtung rechtlicher Aspekte: Datenschutzsorgen aus Sicht der Bevölkerung. • Chancen und Risiken der entwickelten Technologien: Technikfolgenabschätzung und Hochrechnung des Einsparpotenzials beim Stromverbrauch, bei den Kosten pro Haushalt und bei den CO2-Emissionen.