Big data voorspelt terugverdienperiode van duurzame investering

Veel huishoudens overwegen maatregelen om hun woning energiezuiniger te maken. Hoge kosten en twijfels over de terugverdientijd van hun investering zorgen ervoor dat mensen lang niet altijd overgaan tot actie. Het ENPREGA-project, een gezamenlijk initiatief van de Rijksuniversiteit Groningen (RUG) en het bedrijfsleven, moet hier verandering in brengen. Onderzoeker Casper Albers en promovenda Maliheh Namazkhan, werkzaam aan de Faculteit Gedrags- en Maatschappijwetenschappen, ontwikkelen hiervoor modellen die het mogelijk maken een energieprestatiegarantie af te geven. Oftewel: een garantie dat een duurzame investering in een bepaalde periode wordt terugverdiend.

Een van de participanten in het ENPREGA-project is Susteen, een bedrijf dat energieadvies geeft aan consumenten om hun woning te verduurzamen. Susteen wil bij haar adviezen een energieprestatiegarantie gaan afgeven. Het bedrijf stelt bijvoorbeeld dat zonnepanelen in acht jaar worden terugverdiend. Lukt dit niet dan krijgt de consument een financiële compensatie. Onderzoeker Casper Albers licht toe: ‘De terugverdienperiode moet zo nauwkeurig mogelijk bepaald worden, waarbij niet alleen gekeken wordt naar de gemiddelde terugverdientijd, maar juist ook naar huishoudens waar het beter of slechter gaat.’ Albers ontwikkelt daarom statistische modellen die het energieverbruik na het uitvoeren van een energiebesparende maatregel zo goed mogelijk voorspellen.

Blackboxmodel
‘Susteen beschikt al over modellen die voorspellingen doen over het gemiddelde energieverbruik’, vertelt Albers. ‘Dit zijn zogeheten expert-drivenmodellen, die ingaan op verschillende kenmerken van huizen en huishoudens en de manier waarop deze kenmerken volgens experts met elkaar samenhangen. Binnen dit onderzoek gaan wij die modellen vergelijken met blackboxmodellen, gebaseerd op big data.’ Susteen heeft namelijk voor een groot aantal huishoudens het energieverbruik gemeten en demografische, psychologische en andere eigenschappen vastgesteld (zoals gezinssamenstelling en de bereidheid om comfort in te leveren in ruil voor energiebesparing). ‘Wanneer ik deze data in de computer invoer, voorspelt deze per huishouden hoe het toekomstig energieverbruik is na een energiebesparende maatregel. Omdat we het daadwerkelijke verbruik kennen, kunnen we bovendien vergelijken of het blackboxmodel een betere voorspeller is dan het expert-drivenmodel.’

In de praktijk
Hoe kan een bedrijf als Susteen eigenlijk met het blackboxmodel werken? ‘De huishoudens krijgen een advies’, legt Albers uit. ‘Bijvoorbeeld: vervang je ramen door extra isolerende ramen. Bij dit advies staat dat de kosten 6000 euro zijn: deze investering wordt bij 95% van de huishoudens in zes jaar terugverdiend volgens de energieprestatiegarantie.’ De garantie kan zorgen over de hoge investering en de terugverdientijd bij huishoudens wegnemen, waardoor ze sneller overgaan tot vervanging. Huishoudens mogen zelf beslissen of ze het advies overnemen. ‘Consumenten kunnen ook een contract bij Susteen afnemen, waarbij ze de 6000 euro verspreid over zes jaar aan het bedrijf betalen. Susteen neemt als het ware het risico van het terugverdienen over. Huishoudens hebben dan een minder grote investering nodig om hun woning te vergroenen.’

Invloed van communicatie
Bij het ENPREGA-project zijn behalve de RUG en Susteen ook energieplatform Enelogic en energieleverancier Qurrent betrokken. Albers: ‘Zij helpen ons onder meer te onderzoeken hoe de communicatie tussen huishoudens en bedrijven kan leiden tot aanpassing van het energieverbruik.’ Bij een aantal huishoudens wordt daarom een interventie uitgevoerd, bij een aantal niet. ‘Werkt het om iemand eenmalig informatie te geven of een flyer over energiebesparing in de brievenbus te gooien? Of helpt het juist als iemand een app heeft waarin hij elke week zijn verbruik ziet? En moet je daarbij ook aangeven dat hij het beter doet dan de buren? We kijken door middel van de verschillende interventies welke manieren van communiceren het meest effectief zijn.’