风电场和太阳能发电厂在能源转型的成功以及气候保护方面发挥着核心作用。然而，这些可再生能源也会在能源网络中造成破坏性波动，因为当我们消费时它们并不总是产生能量。这个问题可以通过互连系统和基于人工智能 (AI) 的创新能源服务的组合来解决，例如预测控制或需求侧管理。格拉茨理工大学 (TU Graz) 软件技术研究所的智能能源系统和网络物理系统研究小组正在研究提高能源系统效率和智能的方法，同时也考虑到人与人之间的相互作用.
人与技术之间的互动是最近完成的 FFG 资助的 GameOpSys 项目的重点。Gerald Schweiger 领导的研究小组与模拟专家 Niki Popper 及其公司 dwh 合作，开发了以用户为中心的创新能源服务技术。为此目的开发了一个移动应用程序，旨在通过类似游戏的元素（游戏化）激励用户收集有关其自身能源消耗（电力、供暖和制冷）的数据。这些数据——连同来自智能电表和智能家居设备的数据——形成未来创新能源服务的基础。或者正如 Gerald Schweiger 所说：“在未来，我们获得的数据可以帮助我们将来自可变可再生资源的可用能源与地点、时间和数量的能源需求相匹配。”
该应用程序在对上奥地利州和布尔根兰州的家庭的第一次实地研究中成功进行了测试。参与的前提是现有的带有智能电表的设备，因为自己的用电量数据是项目开发的人工智能算法的重要输入。随着时间的推移，该应用程序能够根据智能电表数据和用户的特质和偏好来预测家庭能源消耗。
GameOpSys 解决了未来智能能源系统的两个关键方面：例如，可以通过物联网基础设施自动控制加热和冷却设备、洗衣机或汽车充电站等智能设备，以节省能源或仅在例如以较低价格提供电力的时间投入运行。
实现这些想法是 Horizo​​n2020 项目 Smart2B 的目标，Schweiger 和他的团队将参与其中。“Smart2B 建立在 GameOpSys 的开发之上，并与物联网技术相辅相成，使更高级别的能源系统、不同设备、用户和能源服务之间能够进行通信。该项目将于 2021 年 5 月开始，”施威格说。
然而，在该应用程序能够以完全商业规模推出之前，仍有进一步的问题需要澄清，特别是与数据使用和隐私相关的问题。Gerald Schweiger 解释说：“人工智能需要数据；一方面，我们需要澄清如何以及谁可以自动访问智能电表数据。另一方面，还需要隐私概念，让用户能够完全透明地控制自己的数据。 ”