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Zwei Drittel der deutschen Heizungsanlagen laufen nicht effizient. Das hat der Bundesverband der Deutschen Heizungsbauer bei einer Untersuchung herausgefunden. Das Problem: Immobilienbesitzer können daran kaum etwas ändern.

Bislang braucht es spezialisierte Ingenieure, um eine Anlage mit Sensoren zu versehen, die erfassten Messdaten auszuwerten und richtige Rückschlüsse zu ziehen. Das ist aufwendig und im Zweifel auch teuer.

Mit dem Projekt KI-Nergy will das Hamburger Start-up ENER-IQ das ändern. Am 21. November geht es mit einer Kick-Off-Veranstaltung in Würzburg los. Das Gründerteam verbindet IT und Handwerk und will jetzt beides zusammenbringen und mit einer Heizungs-KI Emissionen senken.

„Bei den meisten Heizungen gibt es keine Sensoren. Passen beispielsweise die Schaltzustände nicht, müssen das bislang Fachleute überprüfen. Wir wollen, dass Sensoren und eine Künstliche Intelligenz das herausfinden“, erklärt Mitgründer Sven Rausch die Idee.

Künstliche Intelligenz für Heizungen

Eine fehlerhafte Programmierung, defekte oder falsch montierte Bauteile erhöhen den Energieverbrauch bei gleichbleibender Wärmeleistung. Erkennen können das oft nur Spezialisten.

Grob geschätzte 20 Millionen Heizanlagen in Deutschland händisch zu überprüfen, ist allerdings unmöglich. Mit KI könnten zumindest deutlich mehr Anlagen als bisher auf ihre Effizenz untersucht werden. Deshalb will ENER-IQ zusammen mit dem Energieberatungsunternehmen SEnerCon und der Universität Würzburg in dem Forschungsprojekt 20 Anlagen überprüfen, auswerten und parallel eine Software anlernen, die künftig selbst Effizienzverluste meldet.

Der Name KI-Nergy beschreibt, worum es geht: „Wir wollen das mit einer Analyse-KI machen“, erklärt Rausch. Deshalb sind mit den Professoren Frank Puppe und Dietmar Seipel gleich zwei Würzburger Experten für KI-Methoden und Expertensysteme an Bord. Solche Systeme können Daten überwachen, interpretieren und Diagnosen stellen, sogar Handlungsempfehlungen geben. Idealerweise braucht es dann nur noch einen Handwerker, der diese umsetzt. Die Handwerkskammern sehen bei spezialisierten Experten im Wärmebereich schon länger einen Fachkräftemangel – mit KI-Nergy könnten auch weniger gut ausgebildete Installateure die komplexe Optimierung der Heizanlage vornehmen, hofft Rausch.

Effizienzsteigerungen von 15 Prozent

Mit 20 Anlagen unterschiedlicher Komplexitätsgrade wird das Projekt starten. Projektpartner, wie etwa die Vermieter von Mehrfamilienhäusern, stellen diese zur Verfügung. Sie verpflichten sich damit, auch Empfehlungen der KI oder der beteiligten Forscher umzusetzen. Schließlich wollen diese prüfen, ob das automatisierte Programm auch sinnvolle Erkenntnisse liefert.

„Unsere Ingenieure können die Effizienz einer Heizanlage um zehn, 15 Prozent steigern. Diese Größenordnung würden wir gerne auch mit unserer KI erreichen. Die größten Herausforderungen bestehen darin, unser langjähriges Expertenwissen in Algorithmen zu überführen - und dass jede Heizungsanlage ein Unikat ist“, sagt Mitgründer Günter Wolter.

So sollen am Ende die Emissionen sinken. Zwar stieg der Anteil Erneuerbarer am Endenergieverbrauch für Wärme und Kälte von 10,8 (2008) auf 13,8 Prozent (2017), so Zahlen der Arbeitsgruppe Erneuerbare Energien-Statistik. Aber der wichtigste Energieträger für Heizanlagen bleibt Gas, mit den verbundenen Emissionen. Effizienzsteigerungen wirken sich daher direkt auf die CO2-Bilanz aus.

Bevor KI-Nergy dabei helfen kann, müssen die beteiligten Entwickler aber erst einmal die Software entwerfen. 2021 folgt die Hardware: Die Projektpartner wollen dabei vor allem schon am Markt erhältliche Sensoren verbauen. Und dann über zwei Winter die 20 Anlagen optimieren und dabei die KI anlernen.

Bis 2023 läuft das Projekt, das vom Bundeswirtschaftsministerium im Rahmen des 7. Energieforschungsprogramms gefördert wird und an dessen Ende nicht nur eine trainierte KI stehen soll. „Wir würden uns wünschen, dass die Hersteller von Heiztechnik künftig mehr Sensoren verbauen – das würde die Überprüfung deutlich günstiger machen“, erklärt Rausch. Langfristig könnte die KI auch für andere Anwendungszwecke angepasst werden, etwa um größere Wärmenetze oder kleinere Anlagen zu überprüfen.

Förderkennzeichen: 03EN1011A, 03EN1011B, 03EN1011C
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Letzte Aktualisierung: 15. November 2019

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