{"id":10151,"date":"2020-01-30T15:59:05","date_gmt":"2020-01-30T14:59:05","guid":{"rendered":"https:\/\/www.umweltperspektiven.ch\/?p=2797"},"modified":"2022-02-09T11:06:15","modified_gmt":"2022-02-09T10:06:15","slug":"smarte-waerme-selbstlernende-heizungssteuerung","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.organisator.ch\/de\/sustainability\/2020-01-30\/smarte-waerme-selbstlernende-heizungssteuerung\/","title":{"rendered":"Smarte W\u00e4rme: Selbstlernende Heizungssteuerung"},"content":{"rendered":"
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Herk\u00f6mmliche Thermostate schalten sich erst ein, wenn es k\u00fchler wird. Die intelligente Steuerung kann vorausschauend heizen und spart dadurch Energie. (Bild: Unsplash)<\/figcaption><\/figure>\n

Heizsteuerungen in Fabrikhallen, Flughafenterminals oder B\u00fcrohochh\u00e4user werden vielfach schon heute mit automatisierten \u00abvorausschauenden\u00bb Technologien best\u00fcckt. Diese arbeiten mit speziell f\u00fcr das Geb\u00e4ude berechneten, vorprogrammierten Szenarien und sparen den Betreibern eine Menge an Heizenergie. Doch f\u00fcr einzelne Wohnungen und Privath\u00e4user ist eine solche Einzelprogrammierung zu teuer.<\/p>\n

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Einer Gruppe von Empa-Forschern gelang im letzten Sommer erstmals der Beweis, dass es auch einfacher geht: Die intelligente Heiz- und K\u00fchlsteuerung muss nicht unbedingt programmiert werden, sie kann ebenso gut selbst aus den Daten vergangener Wochen und Monate sparen lernen. Programmierende Fachleute sind nicht mehr n\u00f6tig. Mit diesem Kniff ist die Spartechnik bald auch f\u00fcr Familien und Singles verf\u00fcgbar.<\/p>\n

Das entscheidende Experiment fand im Empa-Forschungsgeb\u00e4ude NEST statt. Die Forschungsunit \u00abUMAR\u00bb (Urban Mining and Recycling) bietet daf\u00fcr optimale Voraussetzungen: Eine grosse Wohnk\u00fcche ist symmetrisch von zwei Studentenzimmern eingerahmt. Beide Zimmer sind je 18 Quadratmeter gross. Die gesamte Fensterfront schaut nach Osts\u00fcdost \u2013 zur Vormittagssonne\u00a0\u2013 hin. In der UMAR-Unit l\u00e4uft Wasser durch eine Deckenverkleidung aus Edelstahl und sorgt f\u00fcr die gew\u00fcnschte Raumtemperatur. Die Heiz- und K\u00fchlleistung l\u00e4sst sich f\u00fcr die einzelnen R\u00e4ume \u00fcber die jeweilige Ventilstellung berechnen.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n

Schlauer k\u00fchlen \u2013 dank Wetterbericht<\/strong><\/p>\n

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Da Projektleiter Felix B\u00fcnning und sein Kollege Benjamin Huber nicht auf die Heizperiode warten wollten, starteten sie bereits im Juni 2019 ein K\u00fchl-Experiment. Die Woche vom 20. bis 26. Juni begann mit zwei sonnigen, aber noch relativ k\u00fchlen Tagen, dann kam ein bew\u00f6lkter Tag, zum Schluss brannte die Sonne \u00fcber D\u00fcbendorf und jagte die Aussentemperatur bis knapp an die 40-Grad-Grenze. In den beiden Schlafzimmern sollte die Temperatur tags\u00fcber die Marke von 25 Grad, nachts die Marke von 23 Grad nicht \u00fcberschreiten. Ein herk\u00f6mmliches Thermostatventil besorgte die K\u00fchlung in einem Zimmer. Im anderen Zimmer arbeitete die experimentelle Steuerung, die B\u00fcnning und Huber mit ihrem Team entworfen hatten. Die k\u00fcnstliche Intelligenz war mit Daten der letzten zehn Monate gef\u00fcttert worden \u2013 und sie kannte die aktuelle Wettervorhersage von MeteoSchweiz.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n

Mehr Komfort mit \u00bc weniger Energie<\/strong><\/p>\n

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Das Ergebnis fiel \u00fcberaus deutlich aus: Die intelligente Heiz- und K\u00fchlsteuerung hielt sich deutlich genauer an die Kom- fortvorgaben und brauchte hierf\u00fcr rund 25\u00a0Prozent weniger Energie. Dies lag vor allem daran, dass am Vormittag, wenn die Sonne in die Fenster schien, vorausschauend gek\u00fchlt wurde. Das mechanische Thermostat im Zimmer gegen\u00fcber reagierte hingegen erst dann, wenn die Temperatur durch die Decke ging. Zu sp\u00e4t, zu hektisch und mit voller Leistung. Im November 2019, in einem k\u00fchlen Monat mit wenig Sonne, viel Regen und Wind, wiederholten B\u00fcnning und Huber das Experiment. Nun ging es um die Heizenergie in den beiden Zimmern. Bei Redaktionsschluss dieses Heftes lief die Auswertung noch. Doch B\u00fcnning ist sicher, dass seine vorhersagende Heizungsregelung auch hier Punkte sammelt.<\/p>\n

Er und sein Team haben bereits den n\u00e4chsten Schritt vorbereitet: \u00abUm das System im realen Umfeld zu testen, haben wir einen gr\u00f6sseren Feldversuch in einem Mehrfamilienhaus mit 60 Wohnungen geplant. Wir werden vier dieser Wohnungen mit unserer intelligenten Heiz- und K\u00fchlsteuerung ausr\u00fcsten.\u00bb Auf die Ergebnisse ist B\u00fcnning schon sehr gespannt. \u00abIch glaube, dass neue, auf Machine Learning basierende Regler eine riesige Chance sind. Mit dieser Methode k\u00f6nnen wir mit relativ einfachen Mitteln und den gesammelten Daten eine gute, energiesparende Nachr\u00fcstungsl\u00f6sung f\u00fcr bestehende Heizungen konstruieren.\u00bb<\/p>\n<\/div>\n