Intelligente Wärmepumpen: Künstliche Neuronale Netze für effiziente und nutzerfreundliche Regelung
Wärmepumpen werden die dominierende Heiztechnologie im klimaneutralen Energiesystem der Zukunft sein. Bereits heute kommen sie in vielen verschiedenen Gebäudetypen zum Einsatz. Doch entspricht die tatsächliche Effizienz von Wärmepumpen in der Praxis nicht immer den Erwartungen – wegen falscher Anlagenauslegung, Fehlparametrierung der Regelung oder unerkannten Betriebsdefiziten. Im neuen Projekt »AI4HP« entwickeln das Fraunhofer-Institut für Solare Energiesysteme ISE und Partner aus Industrie und Forschung eine neue Generation »intelligenter Wärmepumpen«, die sich mit Hilfe von künstlicher Intelligenz an sich verändernde Randbedingungen anpasst. Bis zu 20 Prozent Energieeinsparung und CO2-Emissionsreduzierung sind damit ohne Komforteinbußen erreichbar.
Bei herkömmlichen Wärmepumpen in Wohngebäuden wird die Heizkurvenregelung nach der Installation vom Handwerker eingestellt, entsprechend der gewünschten Raumtemperatur und der Außentemperatur. Diese Regelung ist statisch und berücksichtigt weder die realen Nutzerbedürfnisse noch veränderliche Randbedingungen wie Änderungen der Nutzer(gewohnheiten) oder eine Alterung bzw. Sanierung des Gebäudes. »Dabei ist durch die fortschreitende digitale Vernetzung von Wärmepumpe und Gebäude über Smart Home Sensorik die Voraussetzung für eine selbst-lernende adaptive Regelung geschaffen. «, erklärt Dr. Lilli Frison, Projektleiterin am Fraunhofer ISE.
Deutsche und französische Experten aus den Bereichen Wärmepumpen und Energieversorgung sowie KI-Forschung arbeiten im Verbundprojekt daher an neuartigen Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) auf Basis von künstlichen neuronalen Netzen (KNN) für die adaptive Wärmepumpenregelung und -überwachung. Diese neuen KI-gestützten Wärmepumpen bieten erstmals neue Funktionalitäten und Interaktionen mit einer sich verändernden Umgebung. Damit sollen sie zum einen dem Benutzer die höchstmögliche Energieeffizienz und den besten Komfort bieten. Andererseits sollen sie Wartungsarbeiten erleichtern und Leistungseinbußen durch frühzeitige Fehlererkennung vermeiden. Durch den Einsatz der KI-Methoden erwartet das Projektteam bis zu 20 Prozent Energieeinsparung und CO2-Emissionsreduzierung ohne Komforteinbußen.
»Dafür sollen neuartige maschinelle Lernmethoden aus dem Forschungsbereich Inkrementelles Lernen entwickelt werden, damit die KI schnell einsatzfähig ist und im laufenden Betrieb autonom und adaptiv weiter lernt«, so Dr. Frison.
Ziel ist, die KI-Methoden kostengünstig auf eine große Anzahl unterschiedlicher Gebäudetypen übertragen zu können, in denen die Daten zudem oft von Sensoren mit geringer Präzision und Zuverlässigkeit stammen. Entwickelt wird die KI-Pipeline für die Anwendungsfälle »adaptive Heizkurvenregelung«, »adaptive Regelung von Warmwasserwärmepumpen auf Basis von Lastprognosen« und »adaptive Fehlererkennung und -diagnose«. Im nächsten Schritt werden diese Wärmepumpenregelungen in einer simulativen Testumgebung integriert und in Labortests und Pilotgebäuden validiert.
Das dreijährige Projekt wird vom Bundesministerium für Bildung und Forschung BMBF im Förderbereich »Künstliche Intelligenz- Deutsch-Französische Kooperation« gefördert (Förderkennzeichen: 01IS21081A). Partner in dem Verbundprojekt sind neben dem deutschen Wärmepumpenhersteller Stiebel-Eltron GmbH & Co. KG die KI-Forschungsinstitute CEA List (Laboratory for Integration of Systems and Technologies), das Laboratoire de Psychologie et NeuroCognition (LPNC) der Université Grenoble-Alpes sowie das französische Energieversorgungsunternehmen EDF R&D.
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