Beta-Phase gestartet: Das kann die inexogy-Geräteerkennung

inexogy erweitert die eigenen Services und Produkte kontinuierlich, um Smart Meter als wichtige Technologie zur Digitalisierung der Energiewende für Verbraucher attraktiv zu machen. Seit einigen Wochen nun läuft der Rollout der Geräteerkennungs-Funktion. Diese Funktion ist im Web-Portal vieler User der inexogy SLP-Zähler – unserer normalen Zähler für Haushaltskunden – bereits als Beta-Version zu finden – gut erkennbar am Glühbirnen-Symbol.
Geräteerkennung durch Nonintrusive Load Monitoring (NILM)
Unsere Geräteerkennung kann in der Regel schon zwischen 50 und 70% des Stromverbrauchs entschlüsseln. Die Kerntechnologie dafür ist das Nonintrusive Load Monitoring (NILM).

Wichtiger Hinweis

Im Juli 2024 wurde die Geräteerkennung aus dem Energieportal ausgeschaltet. Die Funktion wird auch aus unseren Apps entfernt. Mehr über die Hintergründe und Folgen können Sie in unserem Forum nachlesen.

Geräteerkennung?!

Unter Geräteerkennung verstehen wir die Möglichkeit, genau zu erfahren, welches spezifische Haushaltsgerät zu einem beliebigen Zeitpunkt wie viel Strom verbraucht hat. Technisch möglich ist das, weil jedes Gerät seine ganz individuellen Spuren hinterlässt. Trivial ist es bei vielen Geräten allerdings nicht – weil sich beispielsweise die Spuren von Glühbirnen und Halogen-Spots nicht so deutlich unterscheiden, wie die einer sparsamen LED.

Dieser elektrische Fingerabdruck ist bei manchen Gerätetypen leichter zu erkennen, bei anderen Gerätetypen deutlich schwieriger. Aus diesem Grund haben wir uns dazu entschlossen, die Geräteerkennungs-Funktion seit Januar 2018 Schritt für Schritt mehr User zur Verfügung zu stellen. Dabei ist bei den Kunden, die die Funktion bereits haben, zwischen 50 und 70 Prozent des Haushaltsverbrauchs schon exakt bestimmten Geräten zuordenbar.

Geräteerkennung (NILM) aufrufen

Welche Geräte werden erkannt?

Das obere Bild des inexogy Portals zeigt einige der typischen Geräte im Haushalt, die bereits erkennbar sind. Der Herd, der 1,36 Kilowattstunden verschlungen hat, um ein leckeres Abendessen zuzubereiten, etwa. Oder der Kühlschrank, der immer mal wieder für kurze Zeit anspringt – oder die Geschirrspülmaschine, die nach dem Essen gegen 20 Uhr angeschaltet wurde und 0,773 Kilowattstunden brauchte.

Aktuell unterstützen wir die Erkennung von:

Was kann die Geräteerkennung (NILM) von inexogy
  • Grundlast
  • Backofen
  • Durchlauferhitzer
  • Kühlschrank
  • Waschmaschine
  • Spülmaschine
  • Wäschetrockner


Weitere Geräte sind in Vorbereitung und werden aktuell noch unter [ ? ] zusammengefasst.

Die automatische Geräteerkennung ist ein noch sehr junges Forschungsgebiet. Im Gegensatz etwa zur Spracherkennung stehen erst seit Kurzem genügend hochaufgelöste Smart Meter Daten zur Verfügung, um die ebenfalls erst in den letzten Jahren entwickelten maschinellen Lernverfahren darauf anzuwenden.

inexogy ist einer der Vorreiter auf diesem Gebiet. Gemeinsam mit anderen Unternehmen, Forschungsinstituten und Universitäten arbeiten wir in mehreren Projekten intensiv daran, die automatische Geräteerkennung weiter zu verbessern.

Dennoch bleibt die automatische Geräteerkennung eine gewaltige Herausforderung. Deshalb freuen wir uns umso mehr, dass wir in der Regel schon zwischen 50 und 70% des Stromverbrauchs entschlüsseln können. Wir werden auch weiterhin intensiv daran arbeiten, diese Erkennungsquote weiter zu verbessern.

Wie erhalte ich die Geräteerkennungs-Funktion?

Unter der Voraussetzung, dass Sie einen SLP-Zähler von inexogy besitzen und einen Zugang zum Web-Portal haben: Schreiben Sie uns eine E-Mail, dass Sie an der Funktion interessiert sind. Dann werden wir Sie in einer der nächsten Freischaltrunden berücksichtigen. Stellen Sie bitte zuvor sicher, dass Sie noch nicht freigeschaltet sind (Glühbirnen-Symbol). Leider wird aktuell unsere Geräteerkennung mit den inexogy Zweirichtungszählern für Energieerzeuger oder den RLM-Zählern nicht unterstützt.

Falls Sie schon Zugang zu Ihrer Testversion haben, und Sie Fragen und Anregungen zur Geräteerkennungs-Funktion haben, freuen wir uns natürlich auch auf Ihre E-Mail.

Autor: Pablo Santiago

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