Zukunft: Forschende erreichen mit KI gesteuerten Wärmepumpen höhere Effizienz

© Fraunhofer ISE

Freiburg- Das Fraunhofer-Institut für Solare Energiesysteme ISE forscht an einer neuen Generation von intelligenten Wärmepumpen, die sich mithilfe von künstlichen neuronalen Netzen an ihre Umgebungsbedingungen anpassen. Umfangreiche Simulationsergebnisse versprechen ein Energieeinsparungspotenzial von 5 bis 13 Prozent bei erhöhtem Komfort.

Im Rahmen des binationalen Projekts »AI4HP« hat das Fraunhofer ISE gemeinsam mit Stiebel Eltron und den französischen Forschungspartnern CEA List (Laboratory for Integration of Systems and Technologies) und Laboratoire de Psychologie et NeuroCognition LPNC sowie dem Industriepartner EDF R&D den Einsatz von neuronalen Netzen beim Wärmepumpen-Einsatz untersucht.

Aktueller Stand: Regelung von Wärmepumpen mit festen Heizkurven
Bisher werden Wärmepumpen für den Heizbetrieb im Wohnbereich hauptsächlich mit Heizkurven geregelt, die bei der Installation fest eingestellt werden. Die Heizkurven sind jedoch in den meisten Fällen nicht optimal auf das jeweilige Gebäude abgestimmt, was nur durch eine zeitaufwendige Kalibrierung erreicht werden könnte, so das Fraunhofer ISE.

Des Weiteren berücksichtigen Heizkurven weder kurz- noch langfristige Veränderungen wie die Sonneneinstrahlung, die Nutzungsgewohnheiten der Bewohnerinnen und Bewohner sowie die Alterung oder Renovierung des Gebäudes. Das spezifische Verhalten eines Gebäudes, wie es sich beispielsweise unter Sonneneinstrahlung verhält, erlernt die künstliche Intelligenz (KI) durch die Analyse kontinuierlich erfasster Messwerte.
»KI-Methoden müssen robuster und skalierbarer werden, um kostengünstig in einer Vielzahl unterschiedlicher Gebäude implementiert werden zu können«, so Dr. Lilli Frison, Projektleiterin am Fraunhofer ISE. »Darüber hinaus werden nur zuverlässige und vertrauenswürdige Methoden, die einen sicheren Betrieb gewährleisten, von Wärmepumpenherstellern und ihren Kunden akzeptiert«, ergänzt ihr Kollege Simon Gölzhäuser.

KI-Steuerung ermöglicht Flexibilität und Selbstkalibrierung: Optimale Vorlauftemperatur der Wärmepumpe
Im Unterschied zu den starren Heizkurven bieten KI gestützte Systeme ganz neue Möglichkeiten, um die jeweiligen spezifischen Gebäude- und Betriebskonfigurationen abzubilden. Künstliche neuronale Netze sind für diesen Zweck aufgrund ihrer Fähigkeit geeignet, komplexe und hochgradig nicht-lineare Zusammenhänge sehr genau abbilden zu können. Im Rahmen des Projekts »AI4HP« hat das Forschungsteam ein neuronales Netz basierend auf Konzepten zur Zeitreihenvorhersage entwickelt.

Die neuartige Grundstruktur befähigt das Netzwerk, historische und zukünftige Input-Daten zu verknüpfen. Mit dieser Architektur kann der zeitliche Verlauf der Raumtemperatur abgeschätzt werden. Der entwickelte intelligente Wärmepumpenregler verwendet ein künstliches neuronales Netz als digitale Abbildung des thermischen Gebäudeverhaltens zusammen mit einem echtzeitfähigen Optimierungsalgorithmus, um die Vorlauftemperatur der Wärmepumpe optimal zu regeln.

Feldtest bestätigt positive Ergebnisse – Energieeinsparung von durchschnittlich 13 Prozent
Der neue KI-Wärmepumpenregler wurde in umfangreichen Simulationstests evaluiert, bei denen drei verschiedene Gebäude aus unterschiedlichen Baujahren und mit verschiedenen energetischen Sanierungszuständen jeweils für eine Heizsaison simuliert wurden. Beide Fragestellungen, sowohl bezüglich der Selbstkalibrierung als auch der Anpassung an neue Umgebungsbedingungen, konnten positiv beantwortet werden. Je nach Gebäude zeigen die Ergebnisse eine signifikante Energieeinsparung von durchschnittlich 13?Prozent im Vergleich zur standardmäßig eingestellten Heizkurve.

Die Einsparung wird insbesondere durch eine bessere Übereinstimmung der Referenzraumtemperatur mit der Solltemperatur erreicht, so das Fraunhofer Institut. Eine weitere Energieeinsparung ist zu erwarten, wenn der Regler so erweitert wird, dass auch die Effizienz-Charakteristik der Wärmepumpe einbezogen wird.

Innerhalb des Projekts fokussierte sich der französische Projektpartner auf den optimierten Betrieb von Warmwasser-Wärmepumpen. Der intelligente Algorithmus für die Betriebsoptimierung wurde in einer Klimakammer im Rahmen eines Hardware-in-the-Loop-Laborversuchs anhand einer echten Wärmepumpe und eines realen Verbrauchsprofils getestet. Die Ergebnisse lassen den Schluss zu, dass die KI-Vorhersage in Verbindung mit einer optimierten Steuerung der Wärmepumpe das Potenzial hat, den Stromverbrauch für die Warmwasserbereitstellung um bis zu 8 Prozent zu senken.