Künstliche Intelligenz (KI) für Wärmepumpen

Die Wärmepumpen der neuen Generation sind da: KI-gesteuerte Systeme steigern die Energieeffizienz und senken die Energiekosten um 5 bis 13 %. Dies belegen Simulationsergebnisse des Fraunhofer ISE (Institut für Solare Energiesysteme), die im Zeitraum von September 2021 bis August 2024 durchgeführt wurden. Mit dem Einsatz noch fortschrittlicherer KI-Methoden könnten zukünftig sogar bis zu 20 % Energieeinsparung und eine entsprechende Reduzierung der CO2-Emissionen erreicht werden. 

Erfahren Sie in diesem Beitrag mehr über die Funktionsweise intelligenter Wärmepumpen, die durch dynamische Anpassung nicht nur den Energieverbrauch optimieren, sondern auch den Wohnkomfort steigern.

Inhalt:

Statische Heizkurven bei Wärmepumpen 

Künstliche Intelligenz für Wärmepumpen zur Effizienzsteigerung

Erfolgreiche Simulationstests mit KI-geregelter Wärmepumpe

KI-geregelte Wärmepumpen: Intelligente Steuerung als Zukunftstechnologie

Dynamische Anpassung: Wärmepumpen im Einklang mit ihrer Umgebung

Neue Ansätze für maschinelles Lernen in der Wärmepumpentechnologie

Herausforderungen und Perspektiven: KI in der Wärmepumpensteuerung

Statische Heizkurven bei Wärmepumpen 

Um den Energieverbrauch im Gebäudesektor nachhaltiger zu gestalten, gelten Wärmepumpen schon seit längerer Zeit als Schlüsseltechnologie. Der Wirkungsgrad herkömmlicher Wärmepumpen übersteigt den von Gasheizungen um das Drei- bis Fünffache. 

Trotz dieser erfreulichen Tatsache geht beim Heizen mit einer Wärmepumpe noch einiges an Energie verloren. Das Problem bei Wärmepumpen ist deren feste Programmierung mit statischen Heizkurven, die bei der Installation der Wärmepumpe festgelegt werden. Obwohl man diese Heizkurven mittels manueller (und zeitaufwendiger) Kalibrierung optimieren könnte, berücksichtigen sie weder kurz- noch langfristige Veränderungen wie Sonneneinstrahlung, Nutzerverhalten sowie den energetischen Zustand eines Gebäudes.

Von statischen zu dynamischen Heizkurven: Effizienzsteigerung bei Wärmepumpen

Bei einer statischen Heizkurve wird die Vorlauftemperatur unabhängig von kurzfristigen Änderungen oder individuellen Bedürfnissen nach einem festen Schema geregelt. Beispielsweise könnte bei -10 °C Außentemperatur eine Vorlauftemperatur von 50 °C und bei 0 °C eine Vorlauftemperatur von 40 °C festgelegt sein.

Um Energieeffizienz und Komfort zu steigern, werden statische Heizkurven in modernen Wärmepumpensystemen zunehmend durch dynamische oder anpassungsfähige Regelungen ersetzt. Diese passen die Vorlauftemperatur flexibel an aktuelle Gegebenheiten an und ermöglichen so eine präzisere Steuerung sowie eine effizientere Energienutzung. Solche Ansätze zeigen, wie wichtig es ist, bestehende Technologien weiterzuentwickeln, um den Anforderungen einer nachhaltigen Zukunft gerecht zu werden.

Künstliche Intelligenz für Wärmepumpen zur Effizienzsteigerung

Um die Energieeffizienz von Wärmepumpen zu verbessern, sollten sie sich im laufenden Betrieb idealerweise auf die aktuellen Gegebenheiten vor Ort einstellen können. Genau hier setzt das AI4HP-Projekt (Artificial Intelligence for Heat Pumps bzw. Künstliche Intelligenz für Wärmepumpen) des Fraunhofer Instituts an, an dem auch der deutsche Wärmepumpenhersteller Stiebel Eltron sowie mehrere Forschungspartner aus Frankreich teilgenommen haben.

Erfolgreiche Simulationstests mit KI-geregelter Wärmepumpe

Um die Möglichkeiten und Grenzen von KI-Wärmepumpenreglern auszuloten, wurden umfangreiche Simulationstests mit Wärmepumpen durchgeführt. Dabei untersuchen die Forscher rund um Fraunhofer ISE, wie neuronale Netze die bisher statischen Heizkurven ersetzen können.

Im Rahmen dieser Tests wurden drei verschiedene Gebäude aus unterschiedlichen Baujahren sowie mit verschiedenen energetischen Sanierungszuständen jeweils für eine Heizsaison simuliert. Ziel der Simulationstests war es, Antworten auf nachfolgende zwei Fragen zu finden:

Beide Fragen konnten nach Abschluss der Simulationstests mit „Ja“ beantwortet werden. Je nach Sanierungszustand zeigten die Ergebnisse eine deutliche Energieeinsparung dank Künstlicher Intelligenz. Durchschnittlich konnte im Vergleich zu standardmäßig eingestellten Heizkurven eine Energieeinsparung von 13 % erreicht werden.

Erster Feldtest bestätigt Simulationsergebnisse

Der KI-Heizkurvenregler wurde auch in einem realen Gebäude in einem einwöchigen Testbetrieb auf seine Funktionalität getestet. Dabei zeigte sich, dass die Solltemperatur deutlich besser erreicht wird (die mittlere Abweichung verringerte sich um mehr als die Hälfte). Auch der COP-Wert (Coefficient of Performance) verbesserte sich mit einer COP-Steigerung von 25 % signifikant.

Dieser erste Feldtest soll laut Fraunhofer ISE in weiteren und längeren Monitoring-Feldtestreihen mit unterschiedlichen Gebäudetypen weiter evaluiert werden.

Bereits im ersten Feldtest zeigte sich, dass der Algorithmus des KI-Wärmepumpenreglers innerhalb weniger Tage stabile Heizkurvenparameter entwickelte, die optimal auf das jeweilige Gebäude abgestimmt waren. Dies verdeutlicht, dass die Algorithmen nicht nur für dynamische Regelungen geeignet sind, sondern auch bei einem herkömmlichen Heizkurvenbetrieb eine Effizienzsteigerung ermöglichen können.

KI-geregelte Wärmepumpen: Intelligente Steuerung als Zukunftstechnologie

Die Steuerung von Wärmepumpen spielt eine entscheidende Rolle für deren Effizienz und den Wohnkomfort. Traditionell werden, wie eingangs erwähnt, statische Heizkurven genutzt, um die Vorlauftemperatur des Heizsystems in Abhängigkeit von der Außentemperatur zu regeln. Diese Heizkurven folgen einem festen Schema: Sinkt die Außentemperatur, steigt die Vorlauftemperatur entsprechend einer voreingestellten Kurve an. Obwohl diese Methode einfach und zuverlässig ist, reagiert sie nicht auf kurzfristige Änderungen oder individuelle Bedürfnisse. Dies kann zu einem unnötigen Energieverbrauch oder unzureichender Wärmeversorgung führen.

Hier bietet der Einsatz von Künstlicher Intelligenz einen deutlichen Vorteil. KI-Systeme analysieren kontinuierlich eine Vielzahl von Daten, wie:

• Außentemperatur
• Sonneneinstrahlung
• Luftfeuchtigkeit und sogar das
• Verhalten der Bewohner.

Auf dieser Basis analysiert die KI die gewonnenen Daten und passt die Steuerung der Wärmepumpe automatisch, dynamisch und in Echtzeit an. Dadurch wird nicht nur der Energieverbrauch optimiert, sondern auch der Wohnkomfort erhöht.

Im Gegensatz zu statischen Heizkurven arbeiten KI-gesteuerte Systeme adaptiv. Das bedeutet, dass sie lernen können, wie sich die Wärmebedarfe eines Gebäudes im Tages- oder Jahresverlauf verändern, und ihre Regelung darauf abstimmen. Beispielsweise kann die KI vorhersagen, wann ein Raum beheizt werden muss, um eine angenehme Temperatur zu gewährleisten, oder wann aufgrund von Sonneneinstrahlung weniger Heizleistung benötigt wird.

Dynamische Anpassung: Wärmepumpen im Einklang mit ihrer Umgebung

Das Ziel des AI4HP-Projektes ist die Entwicklung neuartiger Methoden der Künstlichen Intelligenz. Dabei liegt der Fokus auf dem Einsatz von schrittweisem Lernen mit künstlichen neuronalen Netzen (KNN) zur adaptiven Steuerung und Überwachung von Wärmepumpen.

Die neuen, KI-gestützten Wärmepumpen integrieren erstmals innovative Funktionalitäten und Interaktionen mit einer sich verändernden Umgebung. Dadurch wird nicht nur höchste Energieeffizienz erreicht, sondern auch Wartungsarbeiten erleichtert sowie Leistungseinbußen durch eine frühzeitige Fehlererkennung vermieden.

Neue Ansätze für maschinelles Lernen in der Wärmepumpentechnologie

Damit KI-Wärmepumpenregler erfolgreich in Wärmepumpensystemen eingesetzt werden können, müssen sie noch an Robustheit und Skalierbarkeit gewinnen. Nur so lassen sie sich kostengünstig in einer großen Anzahl unterschiedlicher Gebäude implementieren.

Der erste Teil des Fraunhofer-Projekts konzentrierte sich auf die Entwicklung neuartiger maschineller Lernmethoden aus dem Bereich des schrittweisen Lernens für Zeitreihendaten. Diese Methoden sollen gewährleisten, dass künstliche neuronale Netze in einer sich verändernden Umgebung autonom und anpassungsfähig (adaptiv) lernen können, ohne dabei den gesamten Satz vergangener Daten speichern oder früheres Wissen verlieren zu müssen.

Im Rahmen des Projekts wurde eine anpassungsfähige KI-Pipeline entwickelt, die drei zentrale Anwendungsfälle adressiert: die „adaptive Heizkurvenregelung“, die „adaptive Regelung von Warmwasserwärmepumpen auf Basis von Lastprognosen“ sowie die „adaptive Fehlererkennung und Fehlerdiagnose“. Diese Pipeline wird direkt in die Wärmepumpensteuerung integriert und sowohl in Labortests als auch in Pilotgebäuden überprüft. Durch den Einsatz dieser fortschrittlichen KI-Methoden wird eine Energieeinsparung von bis zu 20 % erwartet, verbunden mit einer entsprechenden Reduzierung der CO₂-Emissionen.

Herausforderungen und Perspektiven: KI in der Wärmepumpensteuerung

Die Integration von Künstlicher Intelligenz in die Steuerung von Wärmepumpen zeigt vielversprechende Ergebnisse, birgt jedoch auch Herausforderungen. Eine der zentralen Aufgaben ist die Sicherstellung der Genauigkeit des KI-Gebäudemodells. Ungenauigkeiten in den Berechnungen können die Effizienz der Wärmepumpe beeinträchtigen und somit den Energieverbrauch erhöhen oder den Wohnkomfort mindern.

Um die Technologie weiterzuentwickeln und ihre Praxistauglichkeit zu steigern, sind langfristige Feldstudien erforderlich. Diese Studien müssen in verschiedenen Gebäudetypen durchgeführt werden, um die Leistungsfähigkeit der KI-Modelle unter realen Bedingungen zu testen und zu optimieren. Mit weiteren Entwicklungen in den Bereichen maschinelles Lernen und neuronale Netze könnte diese Technologie schon in nächster Zukunft einen bedeutenden Beitrag zur Reduzierung von Energieverbrauch und CO2-Emissionen leisten.

Sie haben noch Fragen zu KI und Wärmepumpen oder energieeffiziente Heizsysteme? Auch wenn Sie mehr über die Mitgliedschaft in der Energiegemeinschaft erfahren möchten, freuen wir uns, Ihnen weiterhelfen zu können.

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Hinweis: Das Titelbild wurde mit Hilfe einer Künstlichen Intelligenz erzeugt.