Technologie

Fernwärme-Kosten senken? Künstliche Intelligenz berechnet Wärmebedarf

Könnte Fernwärme bald günstiger werden? Künstliche Intelligenz (KI) soll dabei helfen, Fernwärme effizienter einzusetzen. Denn je präziser die Prognose des Wärmebedarfs, desto weniger Überproduktion findet statt, und desto günstiger wird es. Smarte Programme können nun Fernwärme-Kosten reduzieren. Ein neuer Leitfaden gibt Tipps für Unternehmen.
01.01.2025 16:02
Aktualisiert: 01.01.2030 11:15
Lesezeit: 2 min
Fernwärme-Kosten senken? Künstliche Intelligenz berechnet Wärmebedarf
Fernwärme-Kosten senken? KI soll dabei helfen, in dem sie den Netzverbrauch prognostiziert. (Foto: iStocks / Alexander Sikov) Foto: Alexander Sikov

Fernwärme-Kosten senken durch künstliche Intelligenz (KI)? Laut Deutscher Energieagentur (dena) ist das schon jetzt möglich. „KI bietet enorme Chancen, die Transformation des Wärmesektors zu beschleunigen“, sagt Philipp Richard, Bereichsleiter Digitale Technologien und Start-up Ökosystem bei der dena und erläutert: „Eine fehlerfreie Erfassung und einheitliche Struktur der Daten sowie eine gut durchdachte Datenstrategie sind dabei entscheidend.“

Mit KI zu präziseren Prognosen: Energieverluste vermeiden

Fernwärmeversorger müssen den Wärmebedarf ihrer Netze so genau wie möglich vorhersagen, um Energieverluste durch Überproduktion zu vermeiden. Je präziser die Prognose, desto seltener müssen ineffiziente Spitzenlastkraftwerke einspringen – ein klarer Gewinn für die Umwelt und die Kostenbilanz der Unternehmen. KI-basierte Prognosen können hier einen wesentlichen Beitrag leisten.

Die dena hat nun einen Leitfaden zusammengestellt, den Unternehmen nutzen können: „KI in Fernwärme – Ein Leitfaden zur erfolgreichen Umsetzung von KI-Projekten“. Hier lässt sich der Leitfaden kostenlos herunterladen. Er soll Unternehmen zeigen, wie sie mithilfe von KI ihre Planungen und Steuerungen optimieren können, um die Wärmeerzeugung präziser und kosteneffizienter zu gestalten. Der Leitfaden richtet sich also an Unternehmen, die KI in ihre Fernwärmesysteme integrieren möchten und bietet eine klare Projektanleitung: In sieben Schritten wird erläutert, wie aus einer Idee ein funktionierendes KI-Modell wird, das im laufenden Betrieb effizient arbeitet. Neben Best Practices gibt der Leitfaden Fernwärmeversorgungsunternehmen auch ein Rahmenwerk für die Umsetzung eigener Datenanalyseprojekte an die Hand. Gemeinsam mit den Stadtwerken Norderstedt und dem Technologieunternehmen RAUSCH Technology GmbH entwickelt, zeigt der Leitfaden Schritt für Schritt, wie KI den Weg in die Wärmeversorgung findet – mit konkreten Handlungsempfehlungen, Praxisbeispielen und wertvollen Tipps für die Umsetzung. Ziel ist es, Fernwärmeversorgungsunternehmen zu unterstützen, ihre Systeme effizienter, flexibler und klimafreundlicher zu gestalten.

Frühzeitig in Daten investieren: Das Fundament für erfolgreiche KI-Projekte in der Fernwärme

Damit KI-Projekte erfolgreich sind, empfiehlt der Leitfaden, frühzeitig in eine gute Dateninfrastruktur zu investieren. Die Pflicht zur Digitalisierung aller Wärmemengenzähler bis Ende 2026 kann dabei als Anstoß dienen, eine umfassende Datenstrategie zu entwickeln. Digitale Messtechnik liefert wertvolle Daten, die Grundlage für präzisere KI-Modelle und datenbasierte Mehrwertdienste sind. Mit einer besseren Datengrundlage liefern KI-Modelle präzisere Ergebnisse, was zu einer schnelleren Amortisation von Investitionen in die Dateninfrastruktur führen kann. Philipp Richard von der dena sagt: „Die Zukunft der Fernwärme ist digital und klimaschonend – und mit dem neuen dena-Leitfaden wird die Umsetzung von KI-Projekten deutlich einfacher.“

Das dena-Projekt „KI in Fernwärme“ wurde im Future Energy Lab durchgeführt und umfasst zehn spezifische KI-Anwendungsfälle für Fernwärme. Einen dieser Fälle, die Wärmelastprognose, haben die Stadtwerke Norderstedt erfolgreich pilotiert: Hier kommt ein KI-Modell zum Einsatz, das den Wärmebedarf für die nächsten 24 Stunden mit 25 Prozent weniger Abweichung als herkömmliche Prognoseverfahren vorhersagen kann. Diese Genauigkeit ermöglicht eine optimierte Steuerung des Wärmenetzes – Wärme wird bedarfsgerechter erzeugt und Lastspitzen können effizienter abgefedert werden.

Über das Future Energy Lab

Mit dem Future Energy Lab hat die dena im Auftrag des Bundesministeriums für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) einen Raum geschaffen, in dem Digital- und Energiewirtschaft zusammenkommen. Ziel ist es einerseits als Pilotierungslabor und Denkwerkstatt neue software- und hardwaretechnische Entwicklungen für die Sektoren Strom, Wärme und Mobilität im Bereich der Energiewende voran zu treiben. Zum anderen dient das Future Energy Lab als Plattform, um die Zusammenarbeit aller Branchenakteure zu fördern und schafft für Start-Ups einen Kreativplatz für innovative Lösungsentwicklungen. Weitere Informationen unter: future-energy-lab.de

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