Vorausschauende Steuerung mit Wetterdaten
Die Analyse von Regler- und Sensordaten spielt eine zentrale Rolle bei der Überwachung und Optimierung von Heizungsanlagen. (Quelle: metr/BildSchoen)
Installation eines virtuellen Außentemperatursensors am Heizungsregler zur vollautomatischen Optimierung der Heizungsanlage. (Quelle: metr/BildSchoen)
Die Optimierung von Heizungsanlagen durch die Einbindung von Wettervorhersagedaten ist ein weiterer Ansatz zur Reduktion des Energieverbrauchs. Dabei werden Wettervorhersagedaten, wie aktuelle Temperatur, Sonneneinstrahlung, Windgeschwindigkeit und Luftfeuchtigkeit, direkt in die Steuerung der Heizungsanlage integriert. Auf Basis dieser Informationen wird die Heizleistung vorausschauend angepasst.
Konkret bedeutet dies, dass die Heizung bei einem kurzfristigen Temperaturabfall nicht sofort reagiert, sondern berücksichtigt, dass das Gebäude nicht unmittelbar auskühlt. Dadurch wird unnötiges Nachheizen vermieden, die Raumtemperatur bleibt konstant, und ineffiziente Heizphasen werden reduziert.
Ein häufiges Problem vieler Heizungsanlagen ist die ungünstige Platzierung des Außenfühlers, beispielsweise an der Nordseite des Gebäudes. Dort gemessene niedrigere Temperaturen führen oft dazu, dass die Vorlauftemperatur unnötig hoch eingestellt wird.
Eine vollautomatische Heizungsoptimierung mit einem virtuellen Temperatursensor löst dieses Problem. Der Sensor liefert optimierte Werte direkt an den Heizungsregler, basierend auf präzisen Live-Wetterdaten und weiteren relevanten Einflussfaktoren. Diese Werte entsprechen den tatsächlichen Bedingungen und ersetzen die ungenauen Messungen eines falsch platzierten Außenfühlers. Dadurch wird die Heizungssteuerung gezielt angepasst, die Effizienz gesteigert und der Energieverbrauch gesenkt.
Die Düsseldorfer Beamten-Wohnungs-Baugenossenschaft (BWB) beispielsweise setzt den Heizungswächter in über 20 ihrer Gebäude ein, um umfassende Transparenz über den Betriebszustand der Heizungsanlagen zu gewinnen und Störungen sowie Fehleinstellungen zu identifizieren. Die Daten sind über ein zentrales Dashboard für die BWB zugänglich, wodurch ressourcenintensive Anlagen jederzeit erkannt und datenbasierte Optimierungen durchgeführt werden können. Dadurch konnte die BWB ihre Energieverbräuche im Rahmen des Pilotprojekts bereits um 24 % reduzieren.
Ein großer Vorteil digitaler Lösungen ist ihre Anpassungsfähigkeit. In einem Mehrfamilienhaus in Düsseldorf wurde die Nachtabsenkung durch KI optimiert, was zu einer signifikanten Reduzierung des Energieverbrauchs führte. In anderen Gebäuden identifizierten die Sensoren überdimensionierte Heizkessel und zu hohe Temperaturspreizungen.
KI im Gebäudemanagement: Daten, Transparenz und Vertrauen
Die Modernisierung von Heizungsanlagen muss nicht zwangsläufig aufwendig oder kostspielig sein. Digitale Lösungen wie KI-Systeme ergänzen bestehende Ansätze und sind kurzfristig einsetzbar. Sie ermöglichen Einsparungen, die umgehend realisiert werden können und leisten einen entscheidenden Beitrag zur Energieeffizienz und Nachhaltigkeit.
Eine der größten Herausforderungen beim Einsatz von KI ist die Datenbasis. Um verlässliche Empfehlungen zu geben, müssen Daten über einen längeren Zeitraum gesammelt und plausibilisiert werden. Die metr-Plattform nutzt fortschrittliche Algorithmen, um Datenlücken zu schließen und Fehlerquoten zu minimieren.
Dabei ist Transparenz entscheidend: Gebäudeverwalter erhalten nicht nur Empfehlungen, sondern auch eine Begründung, wie diese abgeleitet wurden. Durch die Kombination aus Echtzeitüberwachung, intelligenten Analysen und automatisierten Empfehlungen wird nicht nur Energie gespart, sondern auch der Komfort für die Bewohner erhöht.