Wer Gebäude energieeffizient betreiben und den Nutzern zugleich größtmöglichen Komfort bieten will, braucht einen Hausmeister mit viel Erfahrung und umfangreichem Wissen. Doch auch der hat irgendwann Feierabend. Experten am Fraunhofer IIS/EAS arbeiten deshalb an selbstlernenden Systemen für die gesamte Gebäudetechnik. Sie errechnen die Nutzerprofile für einzelne Räume und klimatisieren sie so intelligent, dass im Extremfall bis zu 70 Prozent der bisherigen Energiekosten entfallen. Mindestens ebenso wichtig: Bewohnern und Besuchern bieten sie Tag wie Nacht ein Optimum an Effizienz und Komfort.

Wer schon einmal für seine Wohnung Heizkosten nachzahlen musste, lernt schnell ein paar einfache Regeln: Heize nicht, wenn das Fenster gekippt oder offen ist. Denke daran, die Thermostate zurückzudrehen, wenn du gehst. Oder: Reduziere die Heizleistung möglichst schon kurz bevor der Raum die gewünschte Wärme erreicht hat. Denn nur so lassen sich Nebenkosten senken und die Heizeffizienz steigern.

Für ein ganzes Mehrfamilienhaus, das Bürogebäude oder die Uni ist so etwas jedoch einfacher gesagt, als getan. Zum einen fehlen uns oftmals das Detailwissen und der Überblick über die komplexen technischen Anlagen zur Heizung, Kühlung, Lüftung oder Energiespeicherung. Vor allem sind wir aber als Einzelner – wenn wir ehrlich sind – meist auch zu bequem, uns dieser und einer Vielzahl weiterer Regeln konsequent zu unterwerfen. Und wenn wir uns beispielsweise in den Räumen unserer Arbeitgeber oder in öffentlichen Gebäuden aufhalten, gehört der Gedanke an die Energiekosten in der Regel nicht zu den Top Ten auf unserer To-Do-Liste. In großen Gebäuden gibt es deshalb Hausmeister (beziehungsweise die moderne Variante: die Facility Manager), die beispielsweise die Heizung und Lüftung regeln.

Unabhängig davon, ob diese Aufgabe in Privaträumen vom Bewohner selbst oder in größeren Gebäuden vom Facility Manager übernommen wird: In der Regel ist es immer ein Mensch, der »nach Gefühl« das regelt, was einem selbst oder anderen Behaglichkeit gewährleisten und gleichzeitig die Kosten klein halten soll. »Moderne Heizungs- und Klimatechnik, die vielleicht noch Energie speichert und erzeugt, erfordert hohes Detailwissen, um sie optimal zu betreiben«, sagt Jürgen Haufe, Chief Scientist am Fraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen IIS, Institutsteil Entwicklung Adaptiver Systeme EAS. Falsche Einstellungen können sich für Privathaushalte teuer auswirken und für öffentliche Gebäude gilt das umso mehr. Es kommt darauf an, den Energiebedarf für verschieden genutzte Räume zu verschiedenen Tages- und Jahreszeiten schon im Voraus möglichst genau zu kennen und dann die Klimatechnik ideal darauf einzustellen. Das kann kein Mensch leisten, sei er auch noch so erfahren und wissend, denn »dabei müssen beispielsweise die richtigen Vorlauftemperaturen, Vorheiz- oder Vorkühlzeiten, die Wetterlage und die Komfortwünsche der Nutzer berücksichtigt werden. Der aktuelle Betriebszustand der Klimatechnik spielt eine Rolle. Und welcher Teil des Gebäudes im Schatten liegt oder von der Sonne beschienen wird, muss bei einer Betrachtung des gesamten Systems auch mit einbezogen werden.«

Ein Bürogebäude in Madrid dient als Pilotprojekt für selbstlernende Building Energy Management Systeme (BEMS). Quelle: ©Ferrovial Agroman S.A. Madrid, Spain

Genau hier setzt das Projekt »SEEDS« (Self-learning Energy Efficient Buildings and Open Spaces) an, bei dem neben dem Fraunhofer IIS/EAS weitere deutsche Firmen sowie Partner aus Spanien, Großbritannien und Norwegen beteiligt waren. »Das von uns entwickelte SEEDS-System lernt mit Hilfe sogenannter Neuronaler Netze die Nutzungsprofile der Räume in einem Gebäude oder sogar ganzer Gebäudegruppen im Laufe einiger Monate gut und immer besser kennen und kann anhand dieses ›Wissens‹ sowie weiterer Daten die Gebäudetechnik ideal regeln«, erklärt Haufe. Anhand von Faktoren wie dem Wochentag, der üblichen Anwesenheit- und Abwesenheitszeiten in einem Raum und beispielsweise auch der Entwicklung des Wetters prognostiziert SEEDS also die zu einem bestimmten Zeitpunkt in einem bestimmten Raum zu erwartende Belegungssituation – und bereitet die Steuerung der einzelnen Anlagen zur Energiespeicherung, -wandlung und -erzeugung darauf vor: Ist mit kaltem Wetter zu rechnen und hat das System gelernt, dass sich in einem Raum nur am Vormittag Menschen aufhalten, verhält sich die Klimaanlage entsprechend. Steigen an einem Tag im Winter die Temperaturen höher als üblich oder ist beispielsweise Feiertag, wird das Verhalten daran angepasst.

Berücksichtigt werden dabei auch die Lage des Raumes (Nordseite oder Südseite mit möglicher Sonneneinstrahlung) und Daten etwa zur Luftfeuchtigkeit oder Informationen, dass bestimmte Fenster geöffnet, gekippt oder geschlossen wurden. Zudem bezieht SEEDS auch die Zeit mit ein, die benötigt wird, um einen bestimmten Raum zu klimatisieren oder wann die Leistung – trotz Anwesenheit von Menschen – reduziert werden kann, weil die vorhandene Temperatur bis zum erwarteten Verlassen des Raumes ausreicht. »Durch eine von SEEDS optimierte Steuerung der Gebäudetechnik können unseren Abschätzungen zufolge 20 bis 30 Prozent Energie eingespart werden. In Sonderfällen wie Turn- und Kaufhallen rechnen wir sogar mit höheren Einsparungen.«

Das Add-on bringt neue Intelligenz in das Gebäude

Bei SEEDS müssen weder neue Heizungs- noch Lüftungsanlagen eingebaut werden: »Es ist ein Add-on für bestehende Systeme zur Gebäudesteuerung«, betont der Forscher. Herzstück ist eine Software, die über Standardschnittstellen nachrüstbar ist. In ersten Pilotprojekten ist das System bereits erfolgreich getestet worden. Bevor sie es allerdings zur Marktreife bringen, wollen die Forscher unter anderem in einem Folgeprojekt zunächst weitere Nachweise für die deutliche Reduktion des Ressourcenverbrauchs durch SEEDS erbringen. (jmu)

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