Basierend auf der Annahme, dass alle Haushalte über eine Beleuchtung verfügen, werden bei Haushalten ohne Angaben zu Glühbirnen neben der Nutzungshäufigkeit auch fehlende Werte zur Geräteanzahl ersetzt. Da ein ursprünglich angenommener Zusammenhang zwischen Wohnfläche und Anzahl an Glühbirnen nicht vorhanden ist (Grafik 11), werden fehlende Angaben durch den Median aller anderen Haushalte ersetzt. Übersicht 4
Median der Geräteanzahl und Nutzungshäufigkeit nach Gebäudeart Geräte 1- bis 2-Familienhäuser Mehrfamilienhäuser Anzahl Nutzung Anzahl Nutzung Kühlschrank (ohne Gefrierfach) 1
1
Kühlschrank (mit Gefrierfach) 1
1
Gefriergerät 1
1
E-Herd 1 7×/Woche 1 5×/Woche Waschmaschine 1 3×/Woche 1 3×/Woche Wäschetrockner 1 3×/Woche 1 2×/Woche Geschirrspüler 1 5×/Woche 1 4×/Woche Fernseher 2 4 h/Tag 1 3 h/Tag Computer 1 3 h/Tag 1 5 h/Tag Spielkonsole 1 1 h/Tag 1 1 h/Tag Glühbirnen 14 4 h/Tag 10 4 h/Tag Q: STATISTIK AUSTRIA. Grafik 11
Zusammenhang zwischen Wohnfläche und Anzahl an Glühbirnen nach Gebäudeart
Q: STATISTIK AUSTRIA.
5
10
15
20
25
0
200
400
600
0
1- bis 2-Familienhäuser
Mehrfamilienhäuser
Energieverwendung privater Haushalte 2025–2026
Weiterführende Informationen
22
2.5 Energieeffizienzklassen harmonisieren
8 eur-lex.europa.eu/legal-content/DE/TXT/PDF/?uri=OJ:L:2019:315:FULL
Zusätzlich können Nutzer:innen die Energieeffizienzklassen der vorhandenen Geräte angeben. Da
die Energieeffizienzklassen durch die Rahmenverordnung zur Energieverbrauchskennzeichnung (EU)
2017/13698 ab 2021 verpflichtend erneuert wurde, müssen die Energieeffizienzklassen für ältere und neu -
ere Geräte harmonisiert werden. Dabei werden Energieeffizienzklassen, die in der neuen Klassifizierung
nicht mehr existieren (A+++ bis A+), in das neue Schema übertragen. Zudem wird sichergestellt, dass für
Geräte, die älter als 5 Jahre sind, die veralteten, jedoch in der neuen Rahmenverordnung identisch be-
zeichneten Effizienzklassen korrekt in das neue Schema übersetzt werden (Übersicht 5). Für alle Geräte,
für die keine Energieeffizienzklasse angegeben ist, wird ein Mittelwert der gerätespezifischen Parameter
verwendet.
Übersicht 5
Harmonisierung der angegebenen Energieeffizienzklassen
Bedingung Angegebene
Energieeffizienzklasse
Harmonisierte
Energieeffizienzklasse
Altes Energielabel A+++ B
A++ C
A+ D
Gerätealter >5 Jahre A E
B F
C G
D G
Q: STATISTIK AUSTRIA .
2.6 Modellierung der haushaltsspezifischen
Energieverwendung
Die Energieverwendung der Haushalte wird basierend auf den Angaben durch die Nutzer:innen der
Energiespar-Checks Homepage zu Haushalts- und Gerätevariablen modelliert. Dafür wird für alle Variablen
die Energieverwendung pro Fläche, Person oder Nutzung auf Grundlage recherchierter Parameter ver -
wendet (Kapitel Parameter und Nutzungsverhalten).
Wirkungsgradkorrektur
Der Wirkungsgrad αET beschreibt, wie viel der zugeführten Energie in nutzbare Wärme umgewandelt wird.
Dabei unterscheidet sich der Paramater αET basierend auf dem verwendeten Energieträger. Im Gegen-
satz zum Heizwert ist der Wirkungsgrad kein physikalischer Stoffwert, sondern ein relativer Wert, der
sich auf die gesamte eingesetzte Heiztechnologie bezieht. Für die Modellierung der Heizenergie und des
Warmwassers wird daher ein energieträgerspezifischer Korrekturfaktor ( wgkET) auf Basis des jeweiligen
Wirkungsgrads verwendet:
𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑘𝑘𝑘𝑘𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸 =1 𝛼𝛼𝛼𝛼𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸
100�
Energieverwendung privater Haushalte 2025–2026
Weiterführende Informationen 23
Heizenergie
Die Heizenergie wird anhand der Wohnfläche und des Gebäudezustands modelliert. Zusätzlich werden die
monatlichen und bundesländerspezifisch normalisierten Heizgradsummen (HGS) 9 sowie der wgkET des
verwendeten Energieträgers berücksichtigt. Die Heizenergie wird monatlich modelliert und der Jahres -
wert summiert.
Warmwasser
Die Energie für Warmwasser wird anhand der Personen im Haushalt und Liter pro Person und Jahr sowie
den Kalt- und Warmwassertemperaturen modelliert. Zusätzlich wird die spezifische Wärmekapazität
von Wasser einbezogen (cpWasser). Auch bei der Warmwasserbereitung wird der wgkET des verwendeten
Energieträgers berücksichtigt. Dabei werden Temperaturen von Tempkalt = 10 °C und Tempwarm = 60 °C sowie
cpWasser = 0,001163 kWh/(L °C) angenommen.
Kühlschrank, Gefrierschrank, Kombigeräte
Die Energieverwendung für sämtliche Kühlgeräte wird anhand der Anzahl an Geräten und deren Energie-
effizienzklassen modelliert. Dabei ist die Annahme, dass die Geräte das gesamte Jahr über eingeschaltet
sind.
Herd
Die Energieverwendung für Kochen wird anhand der Anzahl an Geräten, der Nutzungen pro Woche sowie
der Dauer pro Nutzung und der Energieeffizienzklassen modelliert. Dabei wird eine Standarddauer von
30 Minuten angenommen.
9 Summe der Temperaturdifferenzen zwischen Raumtemperatur (20° C) und Tagesmittel der Lufttemperatur, falls diese gleich oder
unter 12° C liegt.
𝐸𝐸𝐸𝐸𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻 =� 𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊ℎ𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛ä𝑐𝑐𝑐𝑐 ℎ𝑐𝑐𝑐𝑐 𝑐 𝑘𝑘𝑘𝑘𝑊𝑊𝑊𝑊ℎ 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑊𝑊𝑊𝑊 𝑞𝑞𝑞𝑞𝑞𝑞𝑞𝑞 𝑢𝑢𝑢𝑢𝑛𝑛𝑛𝑛𝑢𝑢𝑢𝑢 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑤𝑤𝑤𝑤 𝐺𝐺𝐺𝐺𝐻𝐻𝐻𝐻𝐺𝐺𝐺𝐺ä𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢𝐻𝐻𝐻𝐻𝑢𝑢𝑢𝑢 𝑐 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑤𝑤𝑤𝑤𝑐𝑐𝑐𝑐𝐻𝐻𝐻𝐻 𝑐 (1 + 𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻
2024
1
𝑛𝑛𝑛𝑛 ∑ 𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻
2000−2023
)
𝐻𝐻𝐻𝐻=12
𝐻𝐻𝐻𝐻=1
𝑐 𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑘𝑘𝑘𝑘𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸
𝐸𝐸𝐸𝐸𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊 =𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃 ∗ 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃 𝑢𝑢𝑢𝑢𝑃𝑃𝑃𝑃𝑢𝑢𝑢𝑢 𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽ℎ𝑃𝑃𝑃𝑃 ∗ 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑝𝑝𝑝𝑝 𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊 ∗ (𝑇𝑇𝑇𝑇𝑃𝑃𝑃𝑃𝑇𝑇𝑇𝑇𝑝𝑝𝑝𝑝𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊 − 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑃𝑃𝑃𝑃𝑇𝑇𝑇𝑇𝑝𝑝𝑝𝑝𝑘𝑘𝑘𝑘𝑊𝑊𝑊𝑊𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘 ) ∗ 𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑘𝑘𝑘𝑘𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸 𝐸𝐸𝐸𝐸𝐾𝐾𝐾𝐾𝐾𝐾𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘 =�𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑘𝑘𝑘𝑘𝑊𝑊𝑊𝑊ℎ 𝐻𝐻𝐻𝐻 𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝑘𝑘𝑘𝑘𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝑘𝑘𝑘𝑘 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑊𝑊𝑊𝑊 𝐽𝐽𝐽𝐽𝑇𝑇𝑇𝑇ℎ𝑝𝑝𝑝𝑝 𝑘𝑘𝑘𝑘 𝐻𝐻𝐻𝐻=1
𝐸𝐸𝐸𝐸𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊 =�𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑁𝑁𝑁𝑁𝑢𝑢𝑢𝑢𝐿𝐿𝐿𝐿𝑁𝑁𝑁𝑁𝑢𝑢𝑢𝑢𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑊𝑊𝑊𝑊 𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑐𝑐𝑐𝑐ℎ𝑒𝑒𝑒𝑒 𝑛 52 𝑛 𝐷𝐷𝐷𝐷𝑇𝑇𝑇𝑇𝑢𝑢𝑢𝑢𝑒𝑒𝑒𝑒𝑝𝑝𝑝𝑝 𝑛 𝑘𝑘𝑘𝑘𝑊𝑊𝑊𝑊ℎ𝐻𝐻𝐻𝐻 𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑊𝑊𝑊𝑊 𝑀𝑀𝑀𝑀𝐿𝐿𝐿𝐿𝑛𝑛𝑛𝑛𝑢𝑢𝑢𝑢𝐿𝐿𝐿𝐿𝑒𝑒𝑒𝑒 𝐻𝐻𝐻𝐻 𝐻𝐻𝐻𝐻=1
Energieverwendung privater Haushalte 2025–2026
Weiterführende Informationen24
Geschirrspüler, Waschmaschine, Trockner
Die Energieverwendung für Geschirrspüler, Waschmaschine und Trockner wird anhand der Anzahl an
Geräten, der Nutzungen pro Woche und der Energieeffizienzklassen modelliert.
Glühbirnen, Computer, Fernseher, Spielekonsole
Die Energieverwendung für Glühbirnen, Computer, Fernseher und Spielekonsolen wird anhand der Anzahl
an Geräten, der Nutzung in Stunden pro Tag und der Energieeffizienzklassen modelliert.
Parameter und Nutzungsverhalten
Sämtliche Parameter, darunter z. B. der wgkET, der Wasserverbrauch pro Person oder der Energiever -
brauch pro Nutzung, basieren auf externen Quellen einer Internetrecherche bei Interessenverbänden,
NGOs, Bundesämtern und Geräteherstellern. Für jeden Parameter wird aus mehreren Quellen ein Mittel -
wert gebildet, der als finaler Wert in die Modellierung eingeht (Tabellen 8–21). Die eingesetzten Para-
meter und Annahmen werden während der Modellierung durch das durch die Nutzer:innen angegebene
Nutzungsverhalten beeinflusst (Übersicht 6). Das Nutzungsverhalten beeinflusst dabei die zugrunde
liegenden Parameter und Annahmen, sodass diese entweder energiesparender oder energieintensiver
ausfallen.
𝐸𝐸𝐸𝐸𝑊𝑊𝑊𝑊𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢𝑊𝑊𝑊𝑊ℎ𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻 =�𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 𝑢𝑢𝑢𝑢𝐿𝐿𝐿𝐿𝑁𝑁𝑁𝑁𝑢𝑢𝑢𝑢𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑊𝑊𝑊𝑊 𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑐𝑐𝑐𝑐ℎ𝑒𝑒𝑒𝑒 𝑛 52 𝑛 𝑘𝑘𝑘𝑘𝑊𝑊𝑊𝑊ℎ𝐻𝐻𝐻𝐻
𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝑢𝑢𝑢𝑢𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢𝐻𝐻𝐻𝐻 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑊𝑊𝑊𝑊 𝑛𝑛𝑛𝑛𝑢𝑢𝑢𝑢𝐿𝐿𝐿𝐿𝑁𝑁𝑁𝑁𝑢𝑢𝑢𝑢𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛
𝐻𝐻𝐻𝐻
𝐻𝐻𝐻𝐻=𝐻𝐻𝐻𝐻
𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘𝐸𝐸𝐸𝐸 =�𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑘𝑘𝑘𝑘𝑊𝑊𝑊𝑊ℎ 𝐻𝐻𝐻𝐻
𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝑘𝑘𝑘𝑘𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝑘𝑘𝑘𝑘 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑊𝑊𝑊𝑊 𝐻𝐻𝐻𝐻𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝑛𝑛𝑛𝑛𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝑛𝑛𝑛𝑛 𝑛 𝑁𝑁𝑁𝑁𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝑁𝑁𝑁𝑁𝐿𝐿𝐿𝐿𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑊𝑊𝑊𝑊 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑛𝑛𝑛𝑛 𝑛 365
𝐻𝐻𝐻𝐻
𝐻𝐻𝐻𝐻=1
Energieverwendung privater Haushalte 2025–2026
Weiterführende Informationen 25
Übersicht 6
Implementierung des Nutzungsverhaltens
Energieverwendung Nutzungsverhalten Implementierung in Modellierung Quelle
Heizenergie Heizkörper nicht verdeckt Verringerung kWh pro Nutzung
um 2,5 %
Annahme
Absenkung Raumtemperatur
in der Nacht
Verringerung kWh pro Nutzung
um 5 %
Annahme
Absenkung der Raum tempera tur
bei Abwesenheit
Verringerung der Heiztage
um 21 Tage
Basierend auf
25 Urlaubstagen
Warmwasser Verwendung von Sparaufsätzen Verringerung der Liter pro Person
um 15 %
Externe Quelle
Während des Zähneputzen Was -
ser abdrehen
Verringerung der Liter pro Person
um 3 %
Annahme
Niedrigere Boilertemperatur Verringerung Tempwarm auf 50 °C Annahme basierend auf
Empfehlungen zur Vor-
beugung von Legionellose
Kühlschrank/
Gefrierschrank
Abstand zwischen Gerät und
Wärmequelle
Verringerung kWh pro Nutzung
um 6 %
Externe Quelle
Erhöhte Gerätetemperatur Verringerung kWh pro Nutzung
um 9 %
Externe Quelle
Herd Nutzung von Nachwärme Verringerung Dauer um 5 min Annahme
Passende Deckel für Töpfe Verringerung Dauer um 5 min Annahme
Geschirrspüler Verwendung von
ECO-Programmen
Verringerung kWh pro Nutzung
um 40 %
Externe Quelle
Waschmaschine Verwendung von
ECO-Programmen
Verringerung kWh pro Nutzung
um 40 %
Externe Quelle
Wäschetrockner Ausreichendes Schleudern
von Wäsche
Verringerung kWh pro Nutzung
um 30 %
Externe Quelle
Glühbirnen Verwendung von
Energiesparlampen
Geringerer kWh pro Nutzung
Parameter
Tabelle 11
TV Verwendung von
Stand-By-Modus
Geringe kWh bei Nichtnutzung Tabelle 19
Computer Verwendung von
Stand-By-Modus
Geringe kWh bei Nichtnutzung Tabelle 20
Konsole Verwendung von
Stand-By-Modus
Geringe kWh bei Nichtnutzung Tabelle 21
Q: STATISTIK AUSTRIA .
Energieverwendung privater Haushalte 2025–2026
Weiterführende Informationen26
2.7 Aufteilung des Bereiches „Sonstiges“ des MZ-Energie
10 Gower, J. C. (1971), “A general coefficient of similarity and some of its properties”. Biometrics, 27, 623–637.
Um mit Hilfe der modellierten Energieverwendung den Bereich „Sonstiges“ des MZ-Energie in detaillierte
Verwendungszwecke aufzuteilen, werden zwei unterschiedliche Ansätze verfolgt: Statistical Matching
sowie der Einsatz statistischer Modelle.
Statistical Matching
Statistical Matching erlaubt ähnliche Haushalte in verschiedenen Datensätzen zu verknüpfen. Zur
Verknüpfung der zwei Datensätze werden dabei Variablen verwendet, die in beiden Datensätzen vor
handen sind:
• Gebäudeart und Heizenergie
• Wohnfläche und Energieverwendung Warmwasser
• Personen und Energieverwendung E-Herd
Jedem Haushalt im Empfängerdatensatz des MZ-Energie wird mit Hilfe der „Gower Distance“10 ein mög
lichst ähnlicher Haushalt aus dem Spenderdatensatz der modellierten Energieverwendung zugewiesen
(Grafik 12). Sofern mehrere Haushalte mit identischer Gower Distance vorhanden sind, wird einer der
zugewiesenen Haushalte zufällig ausgewählt. Nachdem die Datensätze verknüpft sind, wird der Bereich
„Sonstiges“ des MZ Energie entsprechend den relativen Anteilen des zugeordneten Haushalts der model
lierten Energieverwendung aufgeteilt. Nicht berücksichtigt werden dabei die Heizenergie, Warmwasser
und Energieverwendung zum Kochen, da diese direkt im MZ-Energie erhoben werden.
Energieverwendung privater Haushalte 2025–2026
Weiterführende Informationen 27
Grafik 12
Mit Hilfe von Statistical Matching verknüpfte Datensätze der modellierten Energiever
wendung und des MZ-Energie nach Variablen
Q: STATISTIK AUSTRIA.
Warmwasserbereitung in KilowaƩstunden
E-Herd in KilowaƩstunden
Anzahl Personen
Heizenergie in KilowaƩstunden
Gebäudeart (binär)
Wohnfläche in Quadratmeter
2000
4000
6000
8000
0
1000
2000
2
4
6
8
0
20 000
40 000
60 000
1.00
1.25
1.50
1.75
2.00
200
400
600
0
200
400
600
0
50.000
100.000
150.000
0
1,000
2,000
3,000
1.00
1.25
1.50
1.75
2.00
2.5
5.0
7.5
0
10,000
20,000
30,000
40,000
Modellierte Energieverwendung
Mikrozensus Energie
R²=1
R²=0,94
R²=0,78
R²=0,99
R²=0,84
R²=0,59
0
Energieverwendung privater Haushalte 2025–2026
Weiterführende Informationen
28
Statistische Modelle Die modellierte Energieverwendung dient dazu, statistische Modelle zur detaillierten Energieverwendung zu trainieren, wobei ausschließlich explanatorische Variablen verwendet werden, die in beiden Daten sätzen vorhanden sind (analog zum Statistical Matching). Dabei kommen verschiedene Algorithmen zum Einsatz, die zu einem finalen Modellensemble zusammengeführt werden: • Cubist Model Trees Random Forest • Multivariate Adaptive Regression Splines Classification And Regression Trees • Generalized Additive Model using Splines Boosted decision tree ensemble • Generalized linear models Model Averaged Neural Network Gemäß gängiger Modellierungsansätze werden alle diskreten Variablen in Dummy-Variablen umcodiert. Für alle Algorithmen wird dieselbe generelle Modellstruktur verwendet, wobei y dem relativen Anteil am Bereich „Sonstiges“ der zu modellierenden Geräteenergieverwendungen entspricht. Um das trainierte Modellensemble zu evaluieren, wird ein Cross-Validation Ansatz und der Root Mean Squared Error benutzt, bei dem ein Viertel der Haushalte als Testdatensatz zur Modellevaluierung zurück gehalten wird (Grafik 13). Zuletzt wird die detaillierte Energieverwendung der Haushalte des MZ-Energie mit Hilfe des Modellensembles geschätzt. Grafik 13
Root Mean Squared Error der statistischen Modelle – in Anteilen am Bereich „Sonstiges“ Q: STATISTIK AUSTRIA. Verwendete Software Das gesamte Projekt ist in der statistischen, open-source Programmiersprache R11 implementiert. Zentrale Pakete der Modellierung sind dabei tidyverse12, caret13, caretEnsemble14 und StatMatch15. 11 R Core Team (2024). R: A Language and Environment for Statistical Computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria 12 Wickham et al. (2019). Welcome to the tidyverse. Journal of Open Source Software, 4 (43), 1686 13 Kuhn, M. (2008). Building Predictive Models in R Using the caret Package. Journal of Statistical Software, 28 (5), 1–26. 14 Deane-Mayer, Z.A. (2024). caretEnsemble: Ensembles of Caret Models. R package version 4.0.1 15 D‘Orazio, M. (2025). StatMatch: Statistical Matching or Data Fusion. R package version 1.4.3 𝑦𝑦𝑦𝑦 ~ 𝐻𝐻𝐻𝐻𝑒𝑒𝑒𝑒𝐺𝐺𝐺𝐺ä𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢𝑒𝑒𝑒𝑒𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇 + 𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊ℎ𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛ä𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 + 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑃𝑃𝑃𝑃𝑊𝑊𝑊𝑊𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛+ 𝐻𝐻𝐻𝐻𝑒𝑒𝑒𝑒𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿+ 𝑊𝑊𝑊𝑊𝑇𝑇𝑇𝑇𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝+ 𝐸𝐸𝐸𝐸𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝 0,145 0,138 0,084 0,046 0,078 0,015 0,083 0,028 Beleuchtung Computer Fernseher Geschirrspüler Kühlschrank Spielekonsole Trockner Waschmaschine Energieverwendung privater Haushalte 2025–2026 Weiterführende Informationen 29
Tabellenteil Zeichenerklärung für Tabellen
- Zahlenwert ist null . Daten (noch) nicht vorhanden
- Keine Daten vorhanden bzw. geschätzt, weshalb
Österreichwerte nicht bestimmt werden können.
Energieverwendung privater Haushalte 2025–2026
Tabellenteil 30
Inhalt 1 Sanierungszustand der modellierten Haushalte nach Bundesland und Gebäudeart 32 2 Verwendete Energieträger für Heizenergie und Warmwasser der modellierten Haushalte nach Energieträger und Gebäudeart 32 3 Vorhandene Geräte in den modellierten Haushalten nach Geräteart und Energieeffizienzklasse 32 4 Modellierte jährliche Energieverwendung nach Gebäudeart, Verwendungsgruppe und Gerät – in Kilowattstunden 33 5 Vergleich der jährlichen Energieverwendung der modellierten Energiespar-Checks und des MZ nach Gebäudeart, Verwendungsgruppe und Gerät – in Kilowattstunden 33 6 Vergleich der jährlichen Energieverwendung der modellierten Energiespar-Checks und des MZ nach Gebäudeart und Verwendungszweck – in Kilowattstunden 33 7 Aufgeteilte jährliche Energieverwendung im Bereich „Sonstiges“ des MZ nach Gebäudeart und Gerät – in Kilowattstunden 34 8 Wirkungsgrad αET verschiedener Energieträger – in Prozent 34 9 Benötigte Heizenergie – in Kilowattstunden/m2/Tag 34 10 Wasserverbrauch – in Liter/Person/Jahr 35 11 Energieverbrauch Glühbirnen – in Kilowattstunden 35 12 Energieverbrauch Kühlschrank ohne Gefrierteil – in Kilowattstunden/Jahr 35 13 Energieverbrauch Kühlschrank Kombigeräte – in Kilowattstunden/Jahr 36 14 Energieverbrauch Gefrierschrank/Gefriertruhe – in Kilowattstunden/Jahr 36 15 Energieverbrauch E-Herd – in Kilowattstunden 36 16 Energieverbrauch Geschirrspüler – in Kilowattstunden/Waschgang 37 17 Energieverbrauch Waschmaschine – in Kilowattstunden/Waschgang 37 18 Energieverbrauch Wäschetrockner – in Kilowattstunden/Waschgang 37 19 Energieverbrauch Fernseher – in Kilowattstunden 38 20 Energieverbrauch Computer – in Kilowattstunden 38 21 Energieverbrauch Spielekonsolen – in Kilowattstunden 38 Energieverwendung privater Haushalte 2025–2026 Tabellenteil 31