Die Heizung mit Künstlicher Intelligenz regeln

Kategorie(n): Bauen und Gebäude, Energietechnik | Lebenswegphase(n): Nutzung

Mit Solarthermie gespeiste Heizungen in Gebäuden arbeiten bisher nach einer programmierten Regelung, die von verschiedenen Parametern abhängt. Damit lassen sich nicht alle Betriebsbedingungen abdecken. Forscher des Fraunhofer-Instituts für Solare Energiesysteme ISE entwickelten daher ein Regelungskonzept, das auf künstlicher Intelligenz mit neuronalen Netzen beruht und somit lernfähig ist. Es prognostiziert im Regelungsbetrieb die Entwicklung von Raumtemperatur, Solarertrag und Speicherladezustand und passt sich etwa an das lokale Klima und den Wärmedämmstandard an. Das alles geschieht ohne vorherige Simulation, die neuronalen Netze erlernen die entsprechenden Abhängigkeiten selbstständig. Dazu gehören auch äußere Einflüsse wie die passive solare Erwärmung des Gebäudes oder der Betrieb eines Kaminofens. Besonders relevant ist die Reduktion der Betriebszeiten der fossilen Nachheizung, wenn die notwendigen Speichertemperaturen realistisch prognostiziert werden können.

Im Vergleich zur optimierten konventionellen Regelung bei Bestandsgebäuden werden mindestens 7 Prozent Energie-Einsparpotenzial angenommen, gegenüber nicht optimierten Regelungen sind es 12 Prozent und mehr.


Quelle(n):

Informationsdienst Wissenschaft

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