Solarthemen: Mithilfe einer Heizungssteuerung mit künstlicher Intelligenz (KI) auf Basis eines neuronalen Netzwerkes lässt sich der Energieverbrauch einer solarthermisch unterstützten Heizungsanlage in einem 50er-Jahre-Wohnhaus um 12 Prozent verringern.
Das haben Wissenschaftler des Fraunhofer-Instituts für Solare Energiesysteme (ISE) festgestellt. Im gleichen Gebäude könnten aufwändige konventionelle Methoden einer besseren Heizungseinstellung die Energieeffizienz nur um 5 Prozent verbessern. Die Regelung auf Basis von neuronalen Netzen, die selbstständig die Raumtemperatur einstellt, lernt eine Regelstrategie zu entwickeln, ohne dass eine aufwändige Simulation des Gebäudes notwendig ist. Die entscheidende Größe ist dabei die Prognose der Raumtemperatur und des Ladezustandes des Solarspeichers. Diese Prognose erstellt das neuronale Netz aufgrund der Daten über die Außentemperatur, die Sonneneinstrahlung und die Vorlauftemperatur. Das neuronale Netz kennt zudem die Uhrzeit und das Datum und kann mithilfe von Wetterprognosen den Solarertrag und passive solare Gewinne identifizieren. Aus all diesen Daten regelt es dann die optimale Vorlauftemperatur ein. So erstellt die Regelung automatisch die optimale Heizkurve und schaltet die Nachheizung ein, wenn nötig. Wolfgang Kramer vom ISE berichtete beim Solarthermie-Symposium in Bad Staffelstein in dieser Woche, dass das neuronale Netz zwar nicht alles prognostizieren könne, beispielsweise wann die Bewohner das Fenster öffnen. Dennoch erreiche es eine sehr hohe Genauigkeit. In einem moderneren Niedrigenergiegebäude aus dem Jahr 2008 fiel der Effekt der KI-Steuerung deutlich geringer aus. Hier war mit konventionellen Methoden eine 2-prozentige Verbesserung möglich, während mit KI-Hilfe 3 Prozent Effizienzgewinn erreicht wurde. Der Insbrucker Professor Wolfgang Streicher hatte schon vorab kommentiert: „Nur dumme Gebäude brauchen künstliche Intelligenz.“ Text: Jens Peter Meyer, Guido Bröer
