Optimierung von Heizungsanlagen mit Hilfe von KI

Die RAUSCH Technology GmbH mit Sitz in Würzburg brachte ein fünf Jahre dauerndes Forschungsprojekt für mehr Effizienz von Heizungsanlagen mit Hilfe künstlicher Intelligenz erfolgreich zum Abschluss. Nun befindet sich das System auf dem Weg zur Marktreife.

(firmenpresse) - Würzburg. Wie wohl kein anderer Megatrend verändert weltweit Künstliche Intelligenz (KI) in zunehmender Geschwindigkeit den technologischen Fortschritt. Ungeahnte Möglichkeiten tun sich mit selbst lernenden Systemen auf. Praktische Anwendungen mit Auswirkungen auf unser Leben stehen dabei erst am Anfang. Sehr viele Menschen haben Angst vor dem Thema, doch gibt es Bereiche, wovor sich unzweifelhaft niemand fürchten muss.

Ein konkretes Forschungsprojekt namens KI-NERGY, das sich der Optimierung von Heizsystemen großer Wohnanlagen und öffentlicher Gebäude (bspw. Schulen) mittels KI widmete, wurde im vergangenen Jahr erfolgreich abgeschlossen und ist mittlerweile auf dem Weg zur Marktreife.

Im November 2019 war der Startschuss. In einem interdisziplinären Expertenteam, bestehend aus Informatikern, Datenwissenschaftlern und Diplom-Ingenieuren um den Würzburger IT-Unternehmer Sven Rausch, nahm die Idee Gestalt an, eine umfangreiche Software zur KI-basierten, optimalen Betriebsführung von Heizungsanlagen zu entwickeln.

Um diese in der Praxis zu testen, zu komplettieren und damit ein Geschäftsmodell zu generieren, wurde daraus ein Forschungsprojekt. Dazu holte Rausch Wissenschaftler der Universität Würzburg sowie privatwirtschaftliche Betreiber und öffentliche Träger großer Wohnanlagen mit ins Boot. Ziel war die Entwicklung eines integrierten Systems, das Messdaten analysiert, Handlungsempfehlungen für Handwerker und Techniker ableitet und diese durch Simulation validiert.
Hintergrund ist der Umstand, dass der Gebäudesektor für nahezu 40 % des gesamten Energieverbrauchs verantwortlich ist und laut Bundesverband der deutschen Heizungsindustrie (BDH) rund zwei Drittel aller Heizungsanlagen bundesweit ineffizient arbeiten. Dies bedeutet, es geht um die Reduzierung von Verbräuchen und damit Kosten sowie einen beachtlichen Beitrag zum Erreichen der Klimaziele.

Obendrein weist der Mensch – in diesem Fall das für die Einstellungen der Heizanlagen zuständige Personal – erfahrungsgemäß eine ziemliche Bandbreite an Kompetenz, Gewissenhaftigkeit und Tagesform auf. "Der berühmte Ermessensspielraum oder die gerne genommene Einstellung 'Pi mal Daumen' sollte keine Option mehr sein", so Sven Rausch dazu. Nebenbei sollte die KI Verschleiß und Defekte erkennen, um Totalausfälle und größere Schäden zu vermeiden – Stichwort: Predictive Maintenance.



Fünf Projektpartner stellten ihre Anlagen zur Verfügung

Als erster Projektpartner stellte die Würzburger Wohnungsgenossenschaft eG (WWG) mehrere Wohngebäude zur Verfügung und ermöglichte die praktische Umsetzung der Optimierungsmaßnahmen. Die Joseph-Stiftung in Bamberg war ebenso ein zentraler Partner und unterstützte das Projekt durch die Bereitstellung ihrer Anlagen.

Auch die Berliner Energie Management (B.E.M.) stattete für das Forschungsvorhaben Schulgebäude mit Wärmemengenzählern aus. Weitere Projektpartner waren die Kreisverwaltung Plön sowie die Schulbau Hamburg (SBH).

Das Projekt durchlief mehrere Phasen, um das System zusammenzubauen. Als Bausteine wurden entwickelt:
- eine zentrale Datenplattform, die es ermöglicht, Messdaten von Heizsystemen sowie Metadaten der Anlagen in Echtzeit zu erfassen, auszuwerten und zu verwalten,
- ein auf KI-Algorithmen und statistischen Auswertungen basiertes Multi-Agenten-Analyseframework, das Messdaten analysiert, bewertet und die erkannten Betriebszustände zur Optimierung des Betriebsverhaltens liefert,
- ein Decision Support System (DSS), das aus den gesammelten Betriebszuständen und Analyseergebnissen konkrete Handlungsempfehlungen ableitet. Dabei wurde ein umfassendes Set an Regeln durch Heizungsexperten aufgestellt.
- ein Simulationssystem, das als digitaler Zwilling auf Basis der Handlungsempfehlungen des DSS das Betriebsverhalten einer Heizungsanlage simuliert und final verifiziert. Dieses wird für jede Anlage individuell konfiguriert.
- ein Analysesystem, welches die energetischen Einsparungen der umgesetzten Handlungsempfehlungen klimabereinigt darstellt.

Mit diesem verknüpften System wurden die vorgeschlagenen Handlungsempfehlungen in einer sicheren Testumgebung überprüft und die Wirksamkeit der Parameteränderungen bewertet, sodass alle Abläufe geordnet und die ermittelten Empfehlungen automatisiert bereitgestellt werden konnten.

Ergebnisse

Durch die Implementierung der KI-generierten Handlungsempfehlungen wurden in den optimierten Liegenschaften durchschnittlich klimabereinigte Energieeinsparungen in Höhe von 23,74 % gegenüber einem mehrjährigen Referenzzeitraum erzielt. Dies entspricht etwa 40 MWh Energie und einer Reduktion der CO?-Emissionen um rund 8,12 Tonnen in einem nur dreimonatigen Zeitraum.

Die größten Einsparungen wurden durch eine Verbesserung der Heizkreiseffizienz und Anpassung der Regelungsparameter erzielt, was zu einer deutlichen Senkung des Raumwärmeverbrauchs führte. Gleichzeitig führte die notwendige Anpassung der Warmwassertemperaturen im Einklang mit der Trinkwasserverordnung zu einem leichten Anstieg des Energieverbrauchs für die Warmwasserbereitung. Die Simulationssysteme ermöglichten es zudem, den Erfolg der vorgeschlagenen Maßnahmen im Vorfeld abzuschätzen und so die effizientesten Maßnahmen gezielt umzusetzen.

Mittels der im Projekt erzeugten Handlungsempfehlungen wurden zudem technische Defizite aufgedeckt, die bei regulären Wartungsarbeiten ggf. nicht aufgefallen wären. Somit kann der Einsatz eines solchen Systems die Lebensdauer der Anlagen signifikant verlängern.

Die Ergebnisse des Projekts bieten eine wertvolle Grundlage für zukünftige Anwendungen und Forschungen. Die entwickelten Systeme sind skalierbar und lassen sich auf weitere Gebäude und komplexere Heizsysteme übertragen. Das Projekt zeigt, dass künstliche Intelligenz nicht nur ein vielversprechender Ansatz ist, sondern auch in der Praxis erfolgreich zur Optimierung von Heizungsanlagen eingesetzt werden kann.

RAUSCH Technology will das Analyse-Framework, das die Zeitreihen analysiert und Betriebszustände klassifiziert und bewertet, weiter ausbauen und zur Integration bei Kunden vorbereiten. Zukünftig soll das System für tausende Heizungsanlagen in Deutschland Handlungsempfehlungen generieren. Die KI-Software wird mittlerweile von Vodafone in der Plattform GK4.0 (Gebäude-Konnektivität 4.0) eingesetzt und so in die Wohnungswirtschaft gebracht.Weitere Infos zu dieser Pressemeldung:

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Datum: 28.07.2025 - 12:05 Uhr
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Bau & Immobilien

Meldungsart: Erfolgsprojekt
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Freigabedatum: 28.07.25

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