Expertise im Fokus: Smarte Gebäude der Zukunft

Wie hilft Künstliche Intelligenz dabei, die Wärmeregulierung in Gebäuden zu optimieren?

Der Einsatz künstlicher Intelligenz ist vor allem dort hilfreich, wo große Datenmengen vorliegen. Genau das ist in der Technischen Gebäudeausrüstung (TGA) der Fall: Moderne Messsysteme erfassen fortlaufend zahlreiche Betriebsdaten. Der entscheidende Punkt ist, diese Daten nicht nur zu sammeln, sondern Zusammenhänge zu erkennen und sie gezielt für die Regelung von beispielsweise Heizsystemen nutzbar zu machen. Im Unterschied zu klassischen Regelungen, die überwiegend auf aktuellen Zuständen basieren, können so deutlich mehr Einflussgrößen berücksichtigt werden.

In meinem untersuchten Fall geht es konkret um eine prädikative Regelung einer Wärmepumpe. Mit Hilfe von KI kann die Wärmeerzeugung vorausschauend erfolgen, indem die Steuerung künftige Entwicklungen der Außentemperatur, des Wärmebedarfs und auch externer Faktoren wie des Strompreises einbezieht. In Kombination mit einem Speichersystem kann die erzeugte Wärme zudem zeitlich entkoppelt bereitgestellt werden. Dadurch läuft die Wärmepumpe nicht erst dann an, wenn Wärme unmittelbar benötigt wird, sondern arbeitet insgesamt gezielter und effizienter.

Welche Rolle spielen Daten und Prognosen in einer KI-gestützten Steuerung?

Daten und Prognosen bilden die Grundlage einer solchen Steuerung. Ohne Daten kann eine KI nicht sinnvoll arbeiten, und ohne Prognosen fehlt die Möglichkeit, überhaupt vorausschauend zu steuern.

In meinem Fall der Wärmeregulierung lagen externe Prognosen wie zum Beispiel Wetterdaten oder Strommarktdatenbereits vor. Diese liefern wichtige Signale für die Regelung, etwa in welchem Zeitraum Strom günstig verfügbar. Was jedoch gefehlt hat, war eine verlässliche Vorhersage des zukünftigen Wärmebedarfs des Gebäudes, und genau hier kommt die KI zum Einsatz.

Auf Basis realer historischer Betriebsdaten aus mehreren Jahren wurde ein Modell aufgebaut, das den zukünftigen Wärmebedarf prognostizieren kann. Entscheidend ist dabei die Qualität dieser Prognose: Je genauer der zukünftige Wärmebedarf bekannt ist, desto besser können die Einsatzzeiten der Wärmepumpe an externe Signale angepasst werden. Damit trägt die KI gezielt dazu bei, die Effizienz der Regelung zu steigern.

Welche Vorteile bietet eine intelligente Wärmeregelung für Gebäude und Energiesystem?

Für das Gebäude selbst liegen die Vorteile vor allem im wirtschaftlichen Betrieb. Durch die intelligente Regelung werden externe Signale wie Strompreise berücksichtigt und gezielt Zeiträume für den Einsatz der Wärmepumpe ausgewählt. Dadurch kann der Strombezug in günstigere Zeitfenster verlagert werden, was zu einer Senkung der Energiekosten führt.

Darüber hinaus ergeben sich auch Vorteile für das Energiesystem. Durch die gezielte Verschiebung von Lasten wird der Energiebezug aus typischen Lastspitzenzeiten, etwa morgens und abends, verlagert. Stattdessen erfolgt der Betrieb verstärkt in Zeiträumen mit geringerer Netzlast, die häufig mit einem höheren Anteil erneuerbarer Energien einhergehen. Somit wird die Integration erneuerbarer Energien aktiv unterstützt und das Stromnetz entlastet, wodurch Gebäude zunehmend zu aktiven Teilnehmern der Energiewende werden.

Warum sind variable Strompreise und Speichersysteme für diesen Ansatz so wichtig?

Variable Strompreise sind das zentrale externe Signal für die Regelung. Im Gegensatz zu klassischen Festtarifen, bei denen der Strompreis konstant bleibt, bilden variable Tarife die tatsächlichen Preisschwankungen am Strommarkt ab, die sich aus der aktuellen Erzeugungssituation ergeben. So sinken die Preise typischerweise bei einem hohen Anteil erneuerbarer Energien, etwa zur Mittagszeit bei hoher Solarproduktion oder in windreichen Nachtstunden, und steigen beim Einsatz konventioneller Kraftwerke. Diese Schwankungen können gezielt genutzt werden, um den Betrieb der Wärmepumpe in günstige Zeiträume zu verlagern.

Damit dieser Ansatz funktioniert, ist ein großzügig dimensioniertes Speichersystem erforderlich. Es ermöglicht, die erzeugte Wärme zwischenzuspeichern und zeitlich vom eigentlichen Verbrauch zu entkoppeln. Nur so kann die Wärmepumpe gezielt in Phasen niedriger Strompreise betrieben werden, ohne dass der Wärmebedarf des Gebäudes gefährdet wird.

Welche wirtschaftlichen Potenziale zeigt der Ansatz im laufenden Betrieb?

Die wirtschaftlichen Potenziale entstehen vor allem durch die gezielte Nutzung schwankender Strompreise. Die Simulationsergebnisse zeigen, dass sich durch eine intelligente, prognosebasierte Betriebsweise relevante wirtschaftliche Vorteile realisieren lassen. In Abhängigkeit von der Speichergröße konnten die Strombeschaffungskosten mit der optimierten Regelung um bis zu 16 Prozent reduziert werden; im Mittel ergeben sich Einsparungen im Bereich von etwa 7 bis 11 Prozent.

Dabei zeigt sich deutlich, dass die Höhe der Einsparungen maßgeblich von der verfügbaren Speicherkapazität abhängt. Je größer der Speicher ausgelegt ist, desto mehr günstige Zeitfenster können genutzt und teure Betriebsphasen vermieden werden, wodurch sich die Effizienz der Regelung weiter erhöht.

Wie schätzen Sie persönlich die zukünftige Entwicklung solcher KI-gestützten Systeme ein?

Aus meiner Sicht werden solche Systeme in Zukunft deutlich an Bedeutung gewinnen. Die Ergebnisse zeigen bereits heute, dass sich mit prädiktiven, KI-gestützten Regelungen konkrete wirtschaftliche Vorteile realisieren lassen, und das auf Basis vergleichsweise moderater Strompreisschwankungen. Mit dem weiteren Ausbau erneuerbarer Energien ist jedoch davon auszugehen, dass diese Schwankungen künftig deutlich zunehmen werden. Dadurch steigt auch das Potenzial, solche Systeme gezielt zur Optimierung einzusetzen.

Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die zunehmende Verfügbarkeit von Daten. In der Gebäudetechnik liegen heute bereits große Mengen an Betriebsdaten vor, die bislang oft nicht konsequent genutzt werden. KI bietet hier die Möglichkeit, diese Daten systematisch auszuwerten und für den Betrieb nutzbar zu machen.

Auch technisch ist noch viel Entwicklung möglich. KI kann künftig nicht nur für Prognosen eingesetzt werden, sondern verstärkt auch bei der eigentlichen Regelungsstrategie unterstützen, etwa bei der Auswahl optimaler Betriebszeitpunkte. Der Ansatz lässt sich grundsätzlich auf viele weitere Bereiche der Gebäudetechnik übertragen.

Gleichzeitig braucht es einen verantwortungsvollen Umgang mit dem Thema. KI ist für viele noch mit Unsicherheiten verbunden, etwa in Bezug auf Transparenz, Datenverarbeitung und Kontrolle. Umso wichtiger ist es, solche Systeme fachlich zu begleiten und nachvollziehbar einzusetzen. Dann können sie einen echten Beitrag zu einem effizienteren und zukunftsfähigen Gebäudebetrieb leisten.

* Die in diesem Interview dargestellten Inhalte und Auswertungen beruhen auf der Masterarbeit „Entwicklung einer modellprädikativen, KI-gestützten Wärmepumpen-regelung auf der Grundlage dynamischer Stromtarife für das Lastmanagement eines Einrichtungshauses“ von Jakob Ruser.