DigiSWM ist ein vom Freistaat Bayern gefördertes Projekt, in welchem sich die Partner  dem Thema Künstliche Intelligenz und fortgeschrittene Datenanalysen für ein Zusammenspiel von Strom, Wärme und Mobilität im Privatsektor widmen.

Die Integration erneuerbarer Energieträger im Privatbereich wird insbesondere durch die Kopplung der Verbrauchssektoren Strom, Wärme und Mobilität ermöglicht. Um die enormen Potentiale zu heben, müssen Energielösungen für den Privatbereich konsequent durchdacht werden. Durch die Sektorkopplung und die dafür erforderliche Digitalisierung steigt aber auch der Anspruch an die Akteure bei Entwicklung, Parametrierung, Optimierung und Vermarktung der Technologien. Umfangreiche Energiedaten (aus Systemen, Verbrauch und Verhalten) und KI-Verfahren können dabei helfen und neue Energiedienstleistungen ermöglichen, den Netzbetrieb optimieren und eine stärkere Verbreitung von Technologien für nachhaltige Energieversorgung fördern.

Im Projekt soll das Potenzial aus vorhandenen Energiedaten für solche Anwendungen nutzbar gemacht werden. Die validierte Big-Data-Analytics (BDA) Toolbox des Projekts wird Haushalte und Energieversorger mit Machine-Learning-Technologie unterstützen, um die Sektorkopplung voranzutreiben.