Die vorliegende Masterarbeit widmet sich der Modellierung und Optimierung eines intelligenten Energiesystems. Das Energiesystem besteht aus einem Einfamilienhaus, einer Photovoltaikanlage, einem Batteriespeicher und einem Elektrofahrzeug. Die Analyse dieser Komponenten führt zu einer Vielzahl von Daten aus unterschiedlichen Quellen. Ziel ist es, diese umfassende Datenbasis mithilfe eines KI-basierten Regelungssystems zu verarbeiten und so die Energieflüsse optimal an die jeweiligen Betriebsbedingungen anzupassen. Im theoretischen Teil werden dazu zunächst die Ausgangslage, die technologischen Rahmenbedingungen und die Herausforderungen der Energieversorgung untersucht. Im weiteren Verlauf werden die wesentlichen Systemkomponenten, darunter Photovoltaikanlagen und Batteriespeicher detailliert betrachtet und auch Lastprofile sowie Konzepte des Energiemanagements vorgestellt, um deren Funktionsweise und Abhängigkeiten zu analysieren. Danach werden die Modellierung des Energiebedarfs, die Anforderungen an ein Simulationsmodell sowie verschiedene Optimierungsansätze, von klassischen Regelungstechniken bis hin zu KI-basierten Verfahren behandelt. Auf diese Weise werden jeweils praktikable Vorgehensweisen und Lösungen für die Umsetzung ermittelt. Im praktischen Teil liegt der Fokus auf der Entwicklung eines Simulationsmodells, das die einzelnen Komponenten´realitätsgetreu abbildet und zu einem Gesamtsystem zusammenführt. Ein ebenso wichtiger Bestandteil ist die Umsetzung einer Regelung auf Basis von Reinforcement Learning. Die Simulationsergebnisse zeigen, dass das auf künstlicher Intelligenz basierende System flexibel auf wechselnde Bedingungen reagieren und den Energiefluss im Haushalt effizient koordinieren kann.