Prädiktive Regelung am Heizkörper-Thermostat

viboo

Das Empa-Spin-off viboo hat einen selbstlernenden Algorithmus zur Regelung des Raumklimas entwickelt. Damit lassen sich Gebäude vorausschauend kühlen oder heizen und so rund ein Drittel Energie einsparen. Nach erfolgreichen Experimenten werden gerade erste Pilotprojekte mit Industriepartnern umgesetzt.

Kompakt zusammengefasst
■ Empa-Forscher haben einen selbstlernenden Algorithmus entwickelt, über den sich die Raumtemperatur (u. a.) mit smarten Thermostaten vorausschauend und damit Energie sparend regeln lässt.
■ Dem Algorithmus genügen rudimentäre Daten von lediglich zwei Wochen, um ein Modell des Gebäudes zu erstellen. Die Integration kann mittels Cloud-Anbindung erfolgen.
 

In der Regel werden die Nutzer die Thermostate so einstellen, dass die thermische Behaglichkeit immer gegeben ist. Gleichzeitig werden die Wärmesysteme heute so konzipiert bzw. parametrisiert, dass Abweichungen von der Wunschtemperatur schnell wieder kompensiert werden. Insgesamt führt das auch dazu, dass das Energieeinsparpotenzial durch Fremdwärmegewinne nicht vollständig genutzt werden kann.

All das kostet unnötig viel Energie und schlussendlich Geld. Die Lösung: Ein Thermostat, der in die Zukunft blickt und die Heizleistung zum Einhalten einer konstanten Temperatur vorausschauend regelt.

Vorausschauen, um Energie zu sparen

Den Blick in die Kristallkugel ermöglicht ein Spin-off der Empa, das sich aktuell (Stand: Januar 2022) in der Gründungsphase befindet. Das Unternehmen nennt sich viboo, was für „viable intelligent building operation optimization“ steht. Die Gründer Felix Bünning und Benjamin Huber haben im Laufe ihrer Forschung an der Empa einen Algorithmus entwickelt, der es erlaubt, Gebäude prädiktiv zu regeln.

Das Erstaunliche dabei: Es genügen Daten, wie die Ventilpositionen und Messungen der Raumtemperatur, von lediglich zwei Wochen, um ein Modell des Gebäudes zu erstellen. In Kombination mit Vorhersagen zur lokalen Außentemperatur und zur globalen Sonneneinstrahlung berechnet der Algorithmus dann eigenständig bis zu 12 h im Voraus den idealen Energieaufwand, um das Gebäude zu heizen oder zu kühlen. Damit entfallen hektische, reaktive Regelungen, was deutlich weniger Energie benötigt.

Bünning: „Das Potenzial ist enorm. Experimente im NEST haben gezeigt, dass mit dem Ansatz eine Energieeinsparung zwischen 26 und 49 % erreicht werden kann.“ Die Forscher nutzten das Forschungs- und Innovationsgebäude von Empa und Eawag auf dem Empa-Campus, um den Algorithmus in einer realen Umgebung zu testen und weiterzuentwickeln. Die Feldversuche erzeugten Interesse seitens der Industrie, und den Forschern wurde klar, dass ihr Algorithmus von der Forschung auf den Markt gebracht werden sollte.

Pilotprojekt mit Danfoss

„Wir fokussieren uns aktuell auf die Hersteller von Thermostaten für Wohngebäude. Viele dieser Unternehmen haben bereits smarte Thermostate im Angebot. Mittels einer Cloud-Anbindung können wir unseren Algorithmus in diese integrieren“, erklärt Bünning.

Ein erster Partner ist Danfoss. Gemeinsam mit dem Unternehmen setzt viboo nun das erste Pilotprojekt in einem herkömmlichen Gebäude um. Dabei werden die Thermostate im Verwaltungsgebäude der Empa durch Smart-Thermostate ersetzt, auf denen der viboo-Algorithmus läuft. Anhand der Raumklima-Daten erstellt dieser zunächst das Gebäude-Modell. Danach übernimmt der Algorithmus die Regelung der Heizung über vier Monate hinweg. Im Zentrum steht dabei die Frage: Wie effizient regelt der Algorithmus verglichen mit der Standard-Lösung? Dies wird Aufschluss darüber geben, wie hoch das Einsparpotenzial bei älteren Gebäuden ist.

Neben dem Pilotprojekt laufen bereits Gespräche mit anderen Industriepartnern. Beispielsweise wird viboo den Algorithmus in einem neuen Gebäude in Zürich direkt in das Gebäudeautomationssystem integrieren und so die Regelung im gesamten Bürogebäude optimieren.  www.viboo.io

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