Mit dem KI-Einsatz werde die Fernwärme Smart City-fähig, so Enercity. Denn in den meisten Wärmenetzen sei die Kundenseite bisher nicht aktiv in den Netzbetrieb eingebunden. „Das Pilotprojekt ergab nach einem Jahr rund neun Prozent Energieeinsparung und um bis zu zehn Grad/Kelvin gesenkte Netzrücklauftemperaturen. Auch der CO2-Ausstoß wurde gesenkt,“ sagt Enercity-Chefin Susanna Zapreva.
Auch die Kundenzufriedenheit sei spürbar gestiegen. Ostland-Vorstand Andreas Wahl ergänzt: „Unsere Mieter erhalten durch das Steuerungssystem angenehme und komfortable Wärme, die Energie spart und das Klima schützt". Und noch ein Vorteil: Bei Beschwerden greifen die Enercity-Sercicetechniker in Echtzeit auf reale Daten aus den Liegenschaften zurück und bieten schneller und gezielter Lösungsvorschläge an, so Wahl. Seine Wohnungsgenossenschaft verwaltet in der Region Hannover etwa 2000 Wohnungen in 254 Immobilien.
Wie die Lösung funktioniert:
Die auf KI-Technik basierende Software bindet Gebäude in den Optimierungsprozess des Fernwärmesystems ein und passt auf Basis kontinuierlicher Echtzeitmessungen die Regelung der beheizten Gebäude dynamisch an den tatsächlichen Bedarf an.
Mittels selbstlernender Steuerungssoftware können sich die Mieter über eingesparte Energiekosten freuen, die Wohnungsgenossenschaft über verbesserte Analyse- und Kommunikationsmöglichkeiten und Enercity selbst über mehr Flexibilität sowie niedrige Temperaturen im Fernwärmenetz, teilten die Hannoveraner mit.
Rücklauftemperatur entscheidend
Vor allem die Rücklauftemperatur beeinflusse die Leistungsfähigkeit einer Heizungsanlage: Wird sie von 60 auf 40 Grad Celsius abgesenkt, lasse sich die Wärmeleistung um bis zu 70 Prozent erhöhen. Je niedriger das Temperaturniveau des Wärmenetzes, desto höher könne der Anteil aus regenerativen Wärmequellen sein.
Zweite Phase: Spitzenlastoptimierung
Aufgrund der positiven Pilot-Erfahrung mit der selbstlernenden, cloudbasierten Software hat Enercity in der zweiten Phase weitere 100 angeschlossene Mehrfamilienhäuser nachgerüstet. Seither profitieren rund 2000 Bewohner von 900 Wohnungen von der KI-basierten Steuerung.
Die zweite Phase des Projekts zielt stärker auf die Spitzenlastoptimierung. Das KI-gesteuerte Programm wirkt Lastspitzen durch deren Voraussage und intelligente Regelung der Raumheizung entgegen, indem es das Heizen verschiebt, ohne das Innenraumklima zu beeinträchtigen.
Gebäude als Wärmespeicher
Dabei nutzt die Software die Gebäude selbst als verteilte Wärmespeicher. Die Verschiebung der Bedarfe und damit der Wärmeabnahmen senkt effektiv Lastspitzen, wodurch die Kosten für Kunden sinken. Enercity braucht weniger Erzeugungskapazitäten, um die Nachfrage zu befriedigen.
Damit werde Fernwärme als Wärmequelle für die Zukunft noch nachhaltiger, so Enercity. „Der Einsatz der smarten Steuerung bei dem Projekt brachte neben Energieersparnissen auch eine Spitzenlastreduktion um rund 20 Prozent. Eine derartige Spitzenlastsenkung in Gesamtnetz würde es Enercity erlauben 25 Prozent mehr Kunden ans Fernwärmenetz anzuschließen, ohne bestehende Produktionskapazitäten erweitern zu müssen“, erklärte Enercity-Chefin Zapreva.
Langfristig könne die Nutzung der Gebäude als Wärmespeicher den Einsatz von Spitzenlastkesseln, die zur Abdeckung erhöhter Nachfrage dienen, deutlich reduzieren. Der Aufwand für die Fernwärmeerzeugung in Heizkraftwerken würde weiter sinken − und damit auch der CO2-Ausstoß. (sg)
