Mit dem zunehmenden Ausbau der erneuerbaren Energien steigen die Anforderungen an die deutschen Stromnetze um ein Vielfaches. Grund hierfür ist hauptsächlich die Stromerzeugung aus den volatilen und schwer prognostizierbaren Quellen Wind und Sonne. Während Stromnetzbetreiber zukünftig vermehrt in Regelungstechnik und Energiespeicher investieren müssen, kommt auf den privaten Endverbraucher die Verantwortung zu, sein Verbrauchsverhalten der Erzeugung anzupassen. Nur so ist es möglich, langfristig eine stabile Netzauslastung ohne fossile Energieträger zu erreichen. In der nachfolgenden Bachelorarbeit werden zunächst grundlegende Begriffe, Technologien und Akteure des Smart Grids sowie die relevanten rechtlichen Grundlagen erklärt. Es folgt die Analyse bereits durchgeführter Projekte auf Möglichkeiten des Lastmanagements. Bei diesen handelt es sich um die im Rahmen der E-Energy Initiative des Bundes geförderten Projekte MeRegio und eTelligence. Der Fokus der Evaluierung liegt dabei vor allem auf der Art der Information und Motivation des Endverbrauchers. Beide Projekte strebten durch dynamische Tarife und monetäre Anreize eine Änderung des Verbrauchsverhaltens der Kunden an. Bei dem Projekt eTelligence wurden die Kunden zusätzlich noch durch ein umfangreiches, personalisiertes Beratungssystem bei ihrem energieeffizienten Verhalten unterstützt. Aus den Erkenntnissen der beiden Projekte und dem, vom Institut für Numerische Methoden und Informatik im Bauwesen der TU Darmstadt betreuten, SmartER Game wurde ein Konzept zur Steigerung der Energieeffizienz durch die Integration intelligenter Netzte sowie Endverbraucher-Feedback entwickelt. Eine Kernproblematik der evaluierten Projekte ist die starke Interaktionsabnahme mit der Feedback-Technologie nach der initialen Motivationsphase. Um dem entgegen zu wirken, werden im Konzept dieser Bachelorarbeit sowohl Methoden aus den Bereichen der Gamification als auch der Hausautomatisierungssysteme diskutiert. Ziel des Konzeptes ist es, den Kunden bei seiner Entwicklung zum Smarten Verbraucher zu unterstützten. Dieser zeichnet sich durch einen reflektieren Umgang mit Energie und der grundsätzlichen Bereitschaft, sein Verbrauchsverhalten der Netzsituation anzupassen, aus. Hierfür wurde im letzten Abschnitt dieser Bachelorarbeit ein Teil des Konzeptes in Form eines Demonstrators umgesetzt. Grundlage für diesen ist eine bedienerfreundliche, plattformübergreifende Python-Flask Web-App in Kombination mit den frei verfügbaren Strommarktdaten der Plattform SMARD (Bundesnetzagentur). Zur Visualisierung der Netzauslastung wurden eine Darstellung der Stromerzeugungs- und verbrauchswerte für die vergangenen 24 und kommenden vier Stunden sowie eine Stromampel implementiert. Weiter wurde eine einfache Haushaltsverwaltung erstellt, mit deren Hilfe der Nutzer Geräte verwalten und steuern lassen kann. Der hierfür implementierte Prozessmanager ermittelt, basierend auf den Nutzereingaben und der Auslastungsprognose des Stromnetzes, den optimalen Zeitpunkt, um den Prozess durchzuführen. In Kombination mit flexiblen Tarifen kann so ein ökonomischer Vorteil für den Endverbraucher geschaffen werden, ohne dass dieser viel Zeit oder Aufwand in die Anpassung seines Verhaltens investieren muss. Somit wird beim Nutzer eine langfristige Motivation zur Steigerung seiner Energieeffizienz erreicht. Gleichzeitig werden private Haushalte durch solche automatisierten Lastanpassungen für Netzbetreiber berechenbarer und können besser in das intelligente Stromnetz der Zukunft integriert werden.