Um mit prognosebasierten Verbrauchsdaten zu arbeiten, braucht man zunächst einen umfassenden 📈 Datensatz, der vergangene Lastgänge aufzeichnet. Dieser ist in der Regel nicht verfügbar.
Die Entwicklung der komplexen Rechensysteme zur Weiterverarbeitung außerdem e die Entwicklungs- und Anschaffungskosten unverhältnismäßig erhöhen. Zudem müssen aktuelle, hyperlokale Daten wie 🌦️ Wetterinformationen in Echtzeit verfügbar sein.
Schon kleine Veränderungen im Haushalt – etwa, wenn jemand im Urlaub ist, ein Bewohner 🤒 krank zu Hause bleibt oder das Elektroauto nicht wie gewohnt abends geladen wird – bringen die Prognosen durcheinander. Bei größeren Veränderungen, wie etwa einem Auszug eines Familienmitglieds oder der Installation eines neuen Heizsystems, verlieren alle bisherigen Verbrauchstrends ihre Gültigkeit, da sich die Rahmenbedingungen grundlegend ändern.
Insgesamt lässt sich also sagen, dass das Fehlerpotenzial bei prognosebasierten Steuerungen den möglichen Nutzen deutlich übersteigt.
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