AI Assisted Smart Energy Manager - AASEM
Slim energiebeheer met artificiële intelligentie
AASEM is een slimme, AI-gestuurde energiemanager die energieverbruik en -opwekking in gebouwen automatisch optimaliseert. Het project helpt gezinnen en bedrijven om energiekosten te verlagen, piekverbruik te vermijden en maximaal gebruik te maken van lokaal opgewekte energie.
De uitdaging van slim energiebeheer en energiedata
Met de invoering van de digitale meter in 2019 kwam een grote hoeveelheid energiedata beschikbaar. Voor veel gebruikers was en is het echter moeilijk om deze data correct te interpreteren en er concreet voordeel uit te halen. Het gevolg is dat energie vaak wordt verbruikt of geïnjecteerd op ongunstige momenten, wat leidt tot hogere kosten. Tegelijk vraagt slim energiebeheer een continue opvolging en technische kennis, iets wat voor veel gezinnen en bedrijven niet haalbaar is.
AASEM vertrekt vanuit deze uitdagingen en focust op het slim afstemmen van energieverbruik, energieproductie en opslag, zodat gebruikers minder betalen voor energie én bijdragen aan een duurzamer energiesysteem. Zo creëert AASEM impact op economisch, ecologisch en maatschappelijk vlak.
Doelstelling: de ontwikkeling van een AI-gestuurde slimme energiemanager
Het doel van AASEM is de ontwikkeling van een eenvoudig te installeren, onafhankelijke, AI-gestuurde slimme energiemanager die:
• energieverbruik en -opwekking automatisch optimaliseert
• energiepieken helpt vermijden en het capaciteitstarief beperkt
• fabrikant-onafhankelijk werkt en eenvoudig te integreren is
• inzetbaar is in zowel nieuwe als bestaande gebouwen
• compact, betrouwbaar en gebruiksvriendelijk is
Concrete aanpak en resultaten: van hardware tot AI
AASEM wordt volledig in-house ontworpen, ontwikkeld en geproduceerd, van elektronica tot testing en software. Het project is opgebouwd uit zes samenhangende werkpakketten (WP) die samen leiden tot een gevalideerde, AI-gestuurde slimme energiemanager.
WP 1 – Voorstudie en architectuur
In dit werkpakket worden de relevante communicatieprotocollen, energiestromen en gebruiksscenario’s in kaart gebracht. Op basis daarvan wordt een toekomstgerichte technische architectuur vastgelegd die inzet op compatibiliteit met bestaande installaties en eenvoudige integratie.
WP 2 – Hardwareontwikkeling
Er wordt een compacte, robuuste hardwaremodule ontwikkeld die eenvoudig kan worden geïntegreerd in een standaard elektriciteitskast. De focus ligt op betrouwbaarheid, fabrikant-onafhankelijkheid en schaalbaarheid naar verschillende toepassingen.
WP 3 – Software en gebruikersinterface
Dit werkpakket focust op de ontwikkeling van de embedded software en een gebruiksvriendelijke configuratie- en bedieningsomgeving. De software verzamelt en verwerkt energiedata en stuurt aangesloten toestellen aan op basis van slimme regels en optimalisaties.
WP 4 – Artificiële intelligentie
Artificiële intelligentie wordt ingezet om energieverbruik en -productie te voorspellen en automatisch te optimaliseren. De AI-modellen zijn zelflerend en passen zich aan het energiegedrag en de context van de gebruiker aan om optimaal te renderen.
WP 5 – Testen en validatie
De ontwikkelde oplossing wordt uitgebreid getest in realistische omgevingen, zowel in residentiële, commerciële als industriële gebouwen als bij externe gebruikers. De focus ligt op performantie, gebruiksgemak, betrouwbaarheid en meetbare energiebesparing.
WP 6 – Valorisatie en kennisdeling
De resultaten van het project worden actief gedeeld via demonstraties, events, thematafels en samenwerkingen met bedrijven en sectororganisaties. Daarnaast worden concrete valorisatietrajecten verkend, zoals dienstverlening en verdere ontwikkelingsprojecten.
