17. Mai 2024

Mit künstlicher Intelligenz den Energieverbrauch um 29 Prozent reduzieren

90 Prozent der Mehrfamilienhäuser in Deutschland wären laut Techem nach dem Tausch der Heizkörper "Wärmepumpen-ready". KI-basierte Tools könnten hier weiteres Optimierungspotenzial für Heizungsanlagen mit Wärmepumpen heben.

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© Getty Images/Westend61

Strom aus erneuerbaren Energiequellen wird wohl künftig den Großteil der deutschen Energieversorgung übernehmen, wobei elektrisch betriebenen Wärmepumpen eine Schlüsselrolle zukommt. Trotz eines Absatzrückgangs im ersten Quartal 2024 wird erwartet, dass ihr Anteil sowohl für Neubauten als auch für den Gebäudebestand weiter zunimmt. Hier ergeben Auswertungen des Energiedienstleisters Techem, dass dieser nach Heizkörpertausch bereits zur Hälfte bzw. mitunter sogar zu 90 Prozent für den Einsatz von Wärmepumpen geeignet ist. Diese Annahme basiert auf Daten zu Verbrauch sowie Kosten für Heizung und Warmwasser aus 1,4 Millionen deutschen Wohnungen in rund 120.000 Mehrfamilienhäusern in Deutschland.

Die Analyse von Techem zeigt weiter, dass Wärmepumpen zwar ordentliche Effizienzwerte vorweisen, jedoch meist nicht den optimalen Betriebszustand erreichen. Es liegt daher nahe, dass sowohl das Monitoring als auch die Betriebsführung von Wärmepumpen verbessert werden müssen. Hier bieten geringinvestive Lösungen wie der "Digitale Heizungskeller" von Techem einen echten Mehrwert. Dank Sensoren ermöglicht dieser ein umfassendes Monitoring sowie die Optimierung von Heizungsanlagen auf Basis künstlicher Intelligenz. Der Einsatz des "Digitalen Heizungskellers" in einem Portfolio, das ausschließlich aus Wärmepumpensystemen besteht, könnte eine durchschnittliche Reduktion des Energieverbrauchs um 29 Prozent ermöglichen.

Grundlage der digitale Lösung ist ein Monitoring mit KI-gestützter Fernüberwachung und -analyse. Dabei werden Temperatursensoren an der Heizungsanlage, ein Umgebungstemperatursensor an der Außenwand sowie ein netzbetriebenes Gateway installiert. Dieses erfasst Temperatur- und Zählerdaten der Heizung im Minutentakt und übermittelt diese anschließend an die Cloud. Auf diese Weise lassen sich in Kombination mit weiteren Daten liegenschaftsspezifische Modelle trainieren und in einem digitalen Zwilling der Heizungsanlage abbilden. Mithilfe einer KI werden eine große Vielzahl unterschiedlicher Analysen durchgeführt, aus denen sich Handlungsempfehlungen ableiten lassen. Darüber hinaus trägt die selbstlernende Technik zu einer kontinuierlichen Optimierung der Analyseverfahren bei. Durch die fortlaufende digitale Erfassung des Betriebszustandes werden auch Störungen der Heizungsanlage bereits innerhalb kurzer Zeit erkannt und automatisch gemeldet.

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