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Investigating Synthetic Data for Machine Learning Applications in Smart Homes

Electrical consumption data contain a wealth of information, and their collection at scale is facilitated by the deployment of smart meters. Data collected this way is an aggregation of the power demands of all appliances within a building, hence inferences on the operation of individual devices cannot be drawn directly. By using methods to disaggregate data collected from a single measurement location, however, appliance-level detail can often be reconstructed. A major impediment to the improvement of such disaggregation algorithms lies in the way they are evaluated so far: Their performance is generally assessed using a small number of publicly available electricity consumption data sets recorded from actual buildings. As a result, algorithm parameters are often tuned to produce optimal results for the used datasets, but do not necessarily generalize to different input data well.

We propose to break this tradition by presenting a toolchain to create synthetic benchmarking data sets for the evaluation of disaggregation performance in this work. Generated synthetic data with a configurable amount of concurrent appliance activity is subsequently used to comparatively evaluate eight existing disaggregation algorithms.

Christoph Klemenjak

Instead of attempting to compile a benchmarking corpus from existing data sets, we present a methodological way to synthetically create data sets of definable disaggregation complexity. A high degree of realism can be accomplished by using accurate models of existing appliances and user activities. By forwarding synthetically generated data of gradually increasing levels of concurrent appliance activity to state-of-the-art disaggregation algorithms, we determine their sensitivity to specific data characteristics in a much more fine-grained way.

ANTgen – the AMBAL-based NILM Trace generator

We present a toolchain, ANTgen, that generates synthetic macroscopic load signatures for their use in conjunction with NILM (load disaggregation) tools. By default, it runs in scripted mode (i.e., with no graphical user interface) and processes an input configuration file into a set of CSV output files containing power consumption values and the timestamps of their occurrence, as well as a file summarizing the events that have occurred during the simulation). If you find this tool useful and use it (or parts of it), we ask you to cite the following work in your publications:

Andreas Reinhardt and Christoph Klemenjak. 2020. How does Load Disaggregation Performance Depend on Data Characteristics? Insights from a Benchmarking Study. In Proceedings of the Eleventh ACM International Conference on Future Energy Systems (e-Energy ’20). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, 167–177.

Learn more about the authors Andreas Reinhardt and Christoph Klemenjak

Energy Informatics in Klagenfurt at a Glance

In the present day, the electric power grid faces an evolutionary step towards the smart grid. The smart grid is defined as the enhancement of the electric power grid with information and communication technology. This sort of digitisation will enable a bidirectional flow of energy and information within the power grid and provide several novel applications and allow to unlock the full potential of renewable energy technologies. To cope with the challenge of digitisation in power grids, key elements of future energy systems have to be explored and furthermore, computational methods have to be developed and refined.

The Smart Grids group, located at the University of Klagenfurt, contributes to this challenge by investigating how power meter readings can be analysed to discover solutions to sustainably increase the energy efficiency of energy systems.  

“We carried out a measurement campaign in eight selected households to track power consumption of individual electrical appliances for over one year. The main outcome was the GREEND dataset, which was analysed to gain further insights into energy consumption behaviour”, says Andrea Monacchi, the coordinator of the campaign. 

On basis of such data, policies can be formulated to improve energy efficiency by shedding of standby losses, postponement to off-peak periods, replacement of inefficient appliances, and operation curtailment. The networked power meter (smart meter) represents the key element in the transition towards the smart grid since such measurement equipment provides feedback to the users, other appliances, and the electric utility.  

“The smart meter is a vital tool for researchers to record the energy consumption of households and industrial buildings. On basis of the collected data, computational methods and effectivity of efficiency measures are evaluated”, states Christoph Klemenjak. “We developed an open-hardware smart metering board called YoMo, which is an extension unit for the Arduino platform. The YoMo is designed to monitor current flow and voltage level, as well as active, reactive, and apparent power at the feed point of households.”

In general, smart meters serve several purposes such as billing of consumed energy, providing immediate feedback to the users, or switching loads. Smart metering and fine-grained energy data are one of the major enablers for the future smart grid and an improved energy efficiency in smart homes. On the one hand these fine-grained measurements will lead to improved energy consumption habits, on the other hand the fine-grained data produces many questions with respect to privacy issues. To ensure both, household privacy and smart meter information, load hiding techniques were introduced to obfuscate the load demand visible at the household energy meter.  

“The load hiding technique we developed works with devices that are already in the system. By controlling these household appliances in a certain way, your power profile becomes scrambled”, Professor Elmenreich explains. 

Selected Publications 

C. Klemenjak, D. Egarter, and W. Elmenreich. YOMO-The Arduino based smart metering board. Computer Science – Research and Development (Springer), 2016. 

M. Pöchacker, D. Egarter, and W. Elmenreich. Proficiency of power values for load disaggregation. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2016. 

D. Egarter, V. P. Bhuvana, and W. Elmenreich. PALDi: Online Load Disaggregation based on Particle Filtering. IEEE Transactions on Instrumentations and Measurement, 2015. 

D. Egarter, C. Prokop, and W. Elmenreich. Load Hiding of Household’s Power Demand. IEEE International Conference on Smart Grid Communications, 2014. 

A. Monacchi, D. Egarter, W. Elmenreich, S. D’Alessandro, and A. M. Tonello. GREEND: An energy consumption dataset of households in Italy and Austria. In Proc. IEEE International Conference on Smart Grid Communications, 2014. 

The Energy Informatics Lab

Data will be one of the most important resources in the future. Among other timely research questions, activities in energy informatics explore how data provided by advanced metering infrastructure (AMI) can be utilised in the most adequate and efficient way. In order to record energy data, the Energy Informatics Lab provides a wide range of measurement instruments such as smart meters, oscilloscopes, and self-designed power meters. Furthermore, modern computer infrastructure allows to evaluate novel computational methods for prediction and user feedback for future energy systems.

The Energy Informatics lab also integrates a well-equipped soldering work station and a 3D printer, which allows the researchers to craft prototypes and custom enclosures for all kinds of measurement equipment. “Previously our students often had problems apply the theoretic concepts they learned. The Energy Informatics Lab offers the possibility to try out things in practice, which gives them a different perspective,” states Professor Wilfried Elmenreich.

More detailed information can be found in our research blogs Energy InformaticsThe Smart Grid, and on the institute’s web page Networked and Embedded Systems.

Universitätsassistentin / Universitätsassistent (prae doc)

Am Institut für Produktions-, Energie- und Umweltmanagement, Abteilung Nachhaltiges Energiemanagement, Fakultät für Wirtschaftswissenschaften, im Beschäftigungsausmaß von 100 % (Uni-KV: B1) befristet auf die Dauer von 4 Jahren. Das monatliche Mindestentgelt für diese Verwendung beträgt € 2.731,- brutto (14 x jährlich) und kann sich auf Basis der kollektiv-vertraglichen Vorschriften durch die Anrechnung tätigkeitsspezifischer Vorerfahrungen erhöhen. Voraussichtlicher Beginn des Angestelltenverhältnisses ist ehest möglich.

Der Aufgabenbereich umfasst:

  • Mitwirkung bei Forschungsprojekten der Abteilung für Nachhaltiges Energiemanagement
  • selbstständiges wissenschaftliches Arbeiten und wissenschaftliche Weiterqualifikation mit dem Ziel der Erstellung einer Dissertation
  • Mitwirkung bei Lehrveranstaltungen der Abteilung sowie Durchführung von eigenen Lehrveranstaltungen
  • Betreuung von Studierenden
  • Mitarbeit bei administrativen und organisatorischen Aufgaben der Abteilung sowie gegebenenfalls in universitären Gremien
  • Mitarbeit bei der Konzeption, Beantragung, Umsetzung und Koordination von universitären Projekten und Veranstaltungen (Drittmittelprojekte, Gastvorträge, Konferenzen etc.)
  • Mitwirkung bei der Weiterentwicklung der Abteilung für Nachhaltiges Energiemanagement

Voraussetzungen für die Einstellung:

  • abgeschlossenes Master- oder Diplomstudium der Wirtschafts- und Sozialwissenschaften (insbesondere Betriebswirtschaftslehre mit dem Schwerpunkt Finanzwirtschaft oder Marketing; Volkswirtschaftslehre) oder eines nahestehenden Studienfachs (z. B. Psychologie mit einem Schwerpunkt auf Wirtschaftspsychologie)
  • Erfahrung bei der Anwendung von empirischen Forschungsmethoden (insbesondere im Bereich quantitativer Methoden)
  • gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift

Erwünscht sind:

  • ausgeprägte Team- und Kommunikationsfähigkeit
  • Auslandserfahrung
  • Grunderfahrungen in der Lehre (z. B. Studienassistenz, Tutorium) oder ausdrückliches Interesse an universitärer Lehrtätigkeit
  • ausdrückliches Interesse an den Forschungsthemen der Abteilung für Nachhaltiges Energiemanagement (z. B. soziale Akzeptanz von erneuerbaren Energietechnologien)

Diese Stelle dient der fachlichen und wissenschaftlichen Bildung von AbsolventInnen eines Master- bzw. Diplomstudiums mit dem Ziel des Abschlusses eines Doktorats-/Ph.D.-Studiums Sozial- und Wirtschaftswissenschaften. Bewerbungen von Personen, die bereits über ein facheinschlägiges Doktorat bzw. einen facheinschlägigen Ph.D. verfügen, können daher nicht berücksichtigt werden.

Die Universität strebt eine Erhöhung des Frauenanteils beim wissenschaftlichen Personal an und fordert daher qualifizierte Frauen zur Bewerbung auf. Frauen werden bei gleicher Qualifikation vorrangig aufgenommen.

Menschen mit Behinderungen oder chronischen Erkrankungen, die die geforderten Qualifikationskriterien erfüllen, werden ausdrücklich zur Bewerbung aufgefordert.

Allgemeine Informationen finden BewerberInnen unter

Bewerbungen sind mit den üblichen Unterlagen (Anschreiben, Lebenslauf, Zeugniskopien und Arbeitszeugnisse) bis spätestens 5. April 2017 unter der Kennung 179/17 an die Alpen-Adria-Universität Klagenfurt, Dekanatekanzlei/Recruiting, ausschließlich über das Online-Bewerbungsformular unter zu richten.

Nähere Auskünfte erteilt Univ.-Prof. Dr. Nina Hampl, E-Mail:

Es besteht kein Anspruch auf Abgeltung von entstandenen Reise- und Aufenthaltskosten, die aus Anlass des Aufnahmeverfahrens entstehen.

Energie, Umweltschutz und Nachhaltigkeit im Trend

Häufigkeit der Begriffe Energie, Umweltschutz und Nachhaltigkeit in Texten (Google Ngram Viewer)

Häufigkeit der Begriffe Energie, Umweltschutz und Nachhaltigkeit in Texten (Google Ngram Viewer)

Googles Ngram-Viewer erlaubt die Analyse von Wort und Phrasenhäufigkeiten über einen umfangreichen Textkorpus der sich über ein Jahrhundert erstreckt. Wir haben die Worthäufigkeiten von den Wörtern Energie, Umweltschutz und Nachhaltigkeit untersucht.

Der Begriff Nachhaltigkeit ist dabei noch der am seltenste verwendete, die Tendenz zeigt aber stark nach oben. Dies zeigt die steigende Relevanz, bestätigt aber auch Beobachtungen von einer inflationären Verwendung des Begriffs.

Der Begriff Umweltschutz scheint seinen Höhepunkt bereits hinter sich zu haben. Umweltschutz ist sicher noch ein wichtiges Thema, aber es scheint es hier zu Substituierungen durch andere Begriffe wie zum Beispiel Nachaltigkeit zu kommen.

Interessant ist das Auf und Ab des Begriffes Energie in den letzten Jahrzehnten. Der derzeitige Abwärtstrend überrascht sicher viele, aber es ist zu beachten, dass dies von einem hohen Niveau ausgeht – “Energie” ist mit Abstand der am häufigsten verwendete der drei Begriffe.

Energie: “Die Industrie wird immer klagen”

In einem Interview mit der österreichischen Tageszeitung Die Presse weist Rolf Wüstenhagen von der Universität St. Gallen auf die gesunkenen Kosten erneuerbarer Energien als zentraler Faktor für den internationalen Klimaschutz hin. Prof. Ottmar Edenhofer fasste dies bei der Vorstellung des IPCC-Berichts in Berlin in die prägnanten Worte: „Klimaschutz kostet nicht die Welt.“

Das gesamte Interview ist hier nachzulesen!