Wie KI dabei hilft, Klimaziele im Gebäudesektor zu erreichen (Quelle: metr/BildSchoen)
Der Gebäudesektor steht im Zentrum der Klimapolitik: Bis 2045 sollen CO2-Emissionen auf nahezu null reduziert werden. Angesichts hoher Kosten und langer Bauzeiten können energetische Sanierungen allein diese Ziele nicht erreichen. Eine drastische Verringerung des Energieverbrauchs ist deshalb unverzichtbar – für die Klimaziele ebenso wie für bezahlbares Wohnen und den schonenden Umgang mit Ressourcen.
In deutschen Mehrfamilienhäusern entfallen fast 90 % des Energieverbrauchs auf Raumwärme und Warmwasser. Dennoch laufen viele Heizungsanlagen auf ineffizienten Werkseinstellungen und sind oft überdimensioniert oder schlecht konfiguriert. Zudem beträgt das Durchschnittsalter der Anlagen in Deutschland 14 Jahre, und sie werden selten fernüberwacht, was sie zu „Blackboxen“ im Heizungskeller macht. Die Folgen sind vermeidbare Energieverluste, unnötig hohe Heizkosten und eine zusätzliche Belastung für die Umwelt. Erschwerend kommt hinzu, dass Gebäudemanagern oft die Zeit und Ressourcen fehlen, die Systeme regelmäßig zu prüfen und zu optimieren.
Heizungsanlagen smart betreiben
Digitale Lösungen können hier schnell und kosteneffizient Abhilfe schaffen. Der Einsatz von IoT-Technologie und KI macht Heizungsanlagen intelligenter: Sensoren messen kontinuierlich zentrale Parameter wie Vor- und Rücklauftemperaturen oder den Energieverbrauch. Diese Daten werden an eine zentrale Plattform übermittelt, wo sie analysiert und ausgewertet werden. Das System erkennt Abweichungen, identifiziert Verbesserungspotenziale und generiert gezielte Handlungsempfehlungen.
Damit die KI präzise Empfehlungen aussprechen kann, müssen zunächst Daten über einen gewissen Zeitraum in der Heizperiode erfasst werden. Für die Analyse der Nachtabsenkung reichen häufig bereits ein bis zwei Wochen Heizbetrieb aus – abhängig davon, wie detailliert die Auswertung erfolgen soll. Diese Datenerhebung erfolgt typischerweise in der Heizperiode zwischen Oktober und April, wenn die Heizungen in Betrieb sind.
Datengestützte Handlungsempfehlungen
Die Analyse von Regler- und Sensordaten spielt eine zentrale Rolle bei der Überwachung und Optimierung von Heizungsanlagen. Sie eröffnet die Möglichkeit, ineffiziente Betriebsabläufe, defekte Komponenten und suboptimale Einstellungen frühzeitig zu identifizieren. Ein IoT-Gateway, das zuvor im Heizungskeller installiert wird, übermittelt die Betriebsdaten an ein webbasiertes Dashboard, wo ein Machine-Learning-Algorithmus diese in Echtzeit analysiert. Bei Über- oder Unterschreitung zuvor definierter Schwellwerte, Auffälligkeiten oder Optimierungspotenzial generiert das System automatisch Handlungsempfehlungen für Gebäudeverwalter. Auf Basis dieser können gezielte Optimierungen vorgenommen werden, etwa die Anpassung der Vorlauftemperatur oder die Beseitigung technischer Störungen.
Dabei kommt der Mustererkennung eine zentrale Bedeutung zu: Erkennt die KI beispielsweise eine dauerhaft erhöhte Vorlauftemperatur oder eine fehlende Nachtabsenkung, spricht sie präzise Empfehlungen zur Anpassung und Optimierung aus. Auch bei der Detektion zu niedriger Temperaturen bei der Trinkwasserzirkulation bietet die KI hilfreiche Unterstützung, denn durch die Erhöhung der Zirkulationstemperatur kann das Risiko von Legionellenbefall verhindert werden.