Das Fraunhofer-Institut für Solare Energiesysteme ISE hat in einer Studie gemeinsam mit dem niedersächsischen Unternehmen Stiebel Eltron sowie dem französischen Forschungspartner CEA List untersucht, wie sich der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) zur Verbesserung der Effizienz von Wärmepumpen einsetzen lässt. Die Untersuchung ist ein Teil des AI4HP-Projektes des Fraunhofer ISE und kam zu einem deutlichen Ergebnis. Künstliche Intelligenz kann Wärmepumpen deutlich effizienter betreiben, da sie sowohl fehlerhafte Geräteeinstellungen verhindern kann als auch den optimalen Betrieb für das Heizsystem sicherstellt.
Fraunhofer ISE: Wärmepumpe arbeitet mit KI effizienter
Die neue Generation an intelligenten Wärmepumpen, die das Fraunhofer ISE während der Studien betrachtete, setzt auf ein künstliches, neuronales Netzwerk. Mithilfe der KI passen sie sich an ihre Umgebungsbedingungen an, wobei sie selbstständig aus veränderten Bedingungen lernen können. Dadurch steigert sich nicht nur ihre Energieeffizienz, sondern auch der Nutzerkomfort deutlich. Umfangreiche Simulationen beziffern ein Energieeinsparpotenzial von 5 bis 13 Prozent. Einen ersten erfolgreichen Feldtest in einem realen Gebäude könnte das Fraunhofer ISE ebenfalls durchführen.
Das Potenzial von smarten Wärmepumpen für die Zukunft ist groß. Je benutzerfreundlicher sich die Systeme automatisch an den Nutzer und ihren Aufstellort anpassen können, desto größer ist das Einsparpotenzial. Erste Vorstöße auf diesem Gebiet gab es bereits für Wärmepumpen, die sich im Handel befinden. So verfügen Wärmepumpen von AIRA etwa über eine smarte Funktion, die sie konkrete Wetterdaten sowie Wettervorhersagen berücksichtigen lässt. Andere Wärmepumpen lernen bereits durch das Verhalten ihrer Nutzer und prägen sich wichtige Faktoren wie Duschroutinen ein. Dennoch regeln in vielen Haushalten bisher Heizkurven den Betrieb der Wärmepumpe.
Heutzutage sind hauptsächlich Heizkurven im Einsatz
Häufig sind diese Heizkurven dabei nicht ideal auf das jeweilige Gebäude abgestimmt. Dazu verändern die wenigsten Nutzer sie, nachdem die Heizungsbauer die Einstellungen vorgenommen haben. Die zeitaufwendige Kalibrierung der Heizkurven führt man nicht für jedes Gebäude durch. Selbst, wenn im eigenen Haus die idealen Bedingungen eingestellt wurden, gibt es dennoch Faktoren, die die Heizkurven nicht berücksichtigen können. Dazu zählt etwa eine Veränderung der Sonneneinstrahlung oder der Nutzungsgewohnheiten der Bewohner. Genau hier kommen die Vorzüge der KI ins Spiel. Das System lernt automatisch und erfasst dank konstant erhobener Messwerte Veränderungen im Wohngebäude oder im Nutzerverhalten. Dadurch kann die Feinabstimmung wesentlich individueller auf das einzelne Gebäude erfolgen. Im Vergleich zur standardmäßig eingestellten Heizkurve liegt das Einsparpotenzial für Wärmepumpen mit KI bei durchschnittlich 13 Prozent.
Damit sich die KI-Methoden jedoch für den großflächigen Einsatz lohnen, müssen einige Bedingungen geschaffen werden. »KI-Methoden müssen robuster und skalierbarer werden, um kostengünstig in einer Vielzahl unterschiedlicher Gebäude implementiert werden zu können«, so Dr. Lilli Frison, Projektleiterin am Fraunhofer ISE. »Darüber hinaus werden nur zuverlässige und vertrauenswürdige Methoden, die einen sicheren Betrieb gewährleisten, von Wärmepumpenherstellern und ihren Kunden akzeptiert«, fügt ihr Kollege Simon Gölzhäuser hinzu. Den neuen KI-Wärmepumpenregler hat das Fraunhofer ISE nicht nur in Simulationen umfangreich getestet. Auch ein realer Feldtest im Wohngebäude lieferte bereits die Bestätigung für die Effizienz des KI-Reglers. Dort ließ sich im Vergleichszeitraum anhand des COP (Coefficient of Performance) sogar eine Steigerung von 25 Prozent feststellen. Nun müssen weitere Langzeittests in Wohngebäuden folgen, um mehr Daten über unterschiedliche Gebäudetypen zu sammeln. Die bisherigen Daten sind jedoch vielversprechend. Den größten Nutzen für Verbraucher dürften in Zukunft hauptsächlich die mit der KI möglichen Automatisierungen bringen.
Das ist doch nur eine Smarte Regelung für den Wärmeerzeuger! Diese Erkenntnis betrifft somit jeden Wärmeerzeuger wie Gas Öl und Holz. Denn man Regelt die erzeugte Wärmezufuhr. Was sich ja nicht ändert ist der Wärmeverlust über die Gebäudehülle oder die Wärmeverteilung (Speicher, Leitungen und Heizkörper, Flächenheizung.). Niedertemperaturheizung (nur diese ist effizienz) heizt eh den Boden und die Wände und ist damit sehr sehr träge, weil die Wärme in m3 Baumaterialien steckt. Somit benötigt eine fussbodenheizung eh etliche Stunden 8-20 bis man da eine Veränderung spüren kann. Diese Art von Heizung sollen eh 24h durchlaufen, damit die effizient über niedrige Vorlauftemperaturen erhalten bleibt.
Für die Lebensdauer ist das auch nicht hilfreich. Was anstrengender, 100m sprinten und dann 20sec Pause machen oder kontant laufen. Der verschleif auf die Gelenke auch berücksichtigen.
Außerdem hieß diese Art der Regelung vor ein paar Jahren noch smarte raumregler mit anwesendheitserkennung….
worin liegt nun der Unterschied zum frauenhofer AI super neuronalen Netzwerk? Wo ist der Mehrwert? Oder ist das einfach ein werbeartikel? Dann sollte er auch so deklariert werden