Die Gebäudeautomation sei ein zentrales Werkzeug für die Energiewende, sagt Franz Rebmann, Referent beim Bundesindustrieverband Technische Gebäudeausstattung (BTGA). Die Gewerke kommunizieren über standardisierte Schnittstellen, tauschen Daten aus und agieren im Zusammenspiel für einen optimierten, energieeffizienten Betrieb. Entsprechende Systeme könnten daher dazu beitragen, die vorgegebenen Effizienzziele zu erreichen.
Dabei macht die rasante technische Entwicklung auch vor dem Gebäudesektor nicht halt. Im Gegenteil: Technologien wie KI und Cloud Computing eröffnen neue Möglichkeiten in der Gebäudeautomation, wie CEO Buildings Susanne Seitz von Siemens Smart Infrastructure verantwortet. Die Gebäudetechnik wird zunehmend autonomer.
„Vernetzte Sensoren, Cloud-Plattformen und KI steuern Beleuchtung, Kühlung, Heizung und Lüftung sowie Sicherheits- und Schutzsysteme kontinuierlich in Echtzeit“, sagt Seitz. Dabei kann künstliche Intelligenz ihre besonderen Stärken ausspielen. Mit ihr ist es möglich, eine Vielzahl an Daten aus unterschiedlichen Quellen in extrem hoher Geschwindigkeit auszuwerten und darin Muster zu erkennen.
Die Steuerung von Gebäudefunktionen, die früher regelbasiert vorgenommen wurde, kann sich jetzt an dem tatsächlichen Verhalten der Nutzer orientieren. Statt an starren Gebäudeparametern festzuhalten, lernen autonome Gebäude die Präferenzen einzelner Personen und Gruppen kennen und passen den Komfort kontextabhängig an. Das System ist dabei dank KI lernfähig und in der Lage, vorausschauende Entscheidungen zu treffen.
Weniger beheizte Leerflächen
Was dies konkret bedeutet, erklärt Seitz an einem Beispiel: „Ein intelligentes System weiß etwa, dass wir uns für unser Gespräch hier zu viert in diesem Raum treffen – und zwar zu welcher Uhrzeit und welche Temperatur dafür gewünscht ist.“ Auf dieser Basis werden Räume automatisch gebucht und vorbereitet.
So lässt sich ein Gebäude energieffizient betreiben. Durch die Analyse von Belegungsmustern und Wetterprognosen etwa kann der Energieverbrauch deutlich gesenkt werden. „In der Praxis führt das zu weniger beheizten Leerflächen, weniger unnötigen Wartungseinsätzen vor Ort und messbar reduzierten Emissionen“, erklärt Seitz.
Seitz betont aber, dass es wichtig sei, daneben auch den Komfort für die Menschen im Blick zu behalten, die sich in den Räumen aufhalten. „Ein autonomes Gebäude, das zwar Kilowattstunden einspart, aber keinen Komfort bietet, ist ebenso wenig zukunftsfähig wie eines, das zwar angenehm ist, dabei jedoch übermäßig viel Energie verbraucht“, sagt die Expertin. Mit intelligenter Gebäudeautomation lässt sich daher zum Beispiel im besten Fall auch die Luftqualität kontinuierlich verbessern, indem die Belüftung angepasst wird, bevor erhöhte CO₂-Werte die Konzentration beeinträchtigen.
KI steuert Energieflüsse
Der nächste Schritt in der Entwicklung sind so genannte KI-Agenten. Dies sind Systeme, die im Gegensatz zu bisherigen KI-Anwendungen nicht nur eine einzelne Aufgabe, sondern mehrere unterschiedliche zusammenhängende Tätigkeiten ausführen können. Mit ihnen ist es künftig möglich, das Zusammenspiel mehrerer unterschiedlicher Gewerke zu orchestrieren. Die Möglichkeiten, die sich dadurch ergeben, sind zurzeit noch gar nicht vollständig absehbar, meint Seitz. Siemens investiere daher gerade sehr stark in dieses Thema.
Ein Beispiel könnte sein, Energieflüsse im Gebäude mithilfe der Technologie aktiv zu steuern. Dabei kooperieren verschiedene KI-Agenten miteinander, um etwa Photovoltaikanlage, Batterie, Wärmepumpe und die Nutzung von Netzstrom automatisch aufeinander abzustimmen.
KI-Agenten werden im Forschungsprojekt EnOptl eingesetzt. Unter der Leitung des August-Wilhelm-Scheer-Instituts (AWS) und mit Beteiligung verschiedener Technologiepartner wie etwa Herstellern von Klimatechnik und Küchengeräten sollen dabei die Möglichkeiten ausgelotet werden, Energieverbräuche in einem Gebäude intelligent zu steuern. Die Gebäudetypologie, das für das Projekt ausgewählt wurde, sind Hotels.
Basis ist ein Energiemanagementsystem, an das verschiedene Smart Nets angebunden sind. In einem solchen intelligenten Netz werden Geräte unabhängig von ihrer physischen Position zu virtuellen Stromkreisen zusammengefasst. „Alles, was beispielsweise zur Klimatechnik zählt, wird als ein Netz zusammengefasst – auch wenn die Geräte auf unterschiedlichen Messleitungen im Energiemanagement-System ankommen“, erklärt Thomas Bleistein vom AWS-Institut.
KI-Agenten steuern innerhalb dieser Netze, zu welchem Zeitpunkt welche Geräte betrieben werden. Ein übergeordnetes KI-System – der so genannte Orchestrator – koordiniert das Ganze, um aus Energieeffizienzsicht das Hotel bestmöglich zu betreiben. Ziel ist eine Optimierung des Primärenergiebedarfs und eine Glättung von Lastspitzen. Letzteres ist in Nichtwohngebäuden von besonders großer Bedeutung. Denn im gewerblichen Bereich werden die Energiekosten vom Arbeitspreis und vom Leistungspreis beeinflusst, der wiederum von der höchsten Lastspitze abhängt, die im Abrechnungsintervall auftritt.
Klimatechnik heizt schon mal vor
In dem Projekt werden bisher die Bereiche Klimatechnik, Wäscherei und Küche intelligent gesteuert und erneuerbare Energien wie Photovoltaik einbezogen. Durch die Kombination kann die übergeordnete KI etwa regeln, wann der beste Zeitpunkt ist, ein Zimmer für Gäste vorzutemperieren. „Gibt es zum Beispiel einen Überschuss an Solarenergie, können wir die Klimatechnik ansteuern, um einen Raum schon mal vorzuheizen oder vorzukühlen“, erklärt Bleistein.
Bezieht der Gast sein Zimmer und möchte es weiter aufwärmen, meldet die Raumluftanlage, dass sie mehr Leistung benötigt. Diese Daten bezieht der Orchestrator in die Optimierung ein. Um Lastspitzen abzufangen, lässt sich außerdem regeln, dass es keine Überschneidungen von besonders energieintensiven Prozessen gibt – also beispielsweise der Trockner in der Wäscherei nicht parallel zu bestimmten Kochvorgängen läuft.
„Der Orchestrator bekommt im 15-Minuten-Takt Rückmeldung von den einzelnen KI-Agenten und erstellt Prognosen zu eventuellen Lastspitzen“, erläutert Bleistein. Auf dieser Basis kann er gegebenenfalls nachsteuern, um die Lastspitzen zu glätten.
Die Daten für ihre Arbeit erhält die KI aus dem Energiemanagementsystem, den angebundenen Geräten und der Hotelmanagement-Software, aus der etwa hervorgeht, wie die Zimmer belegt sind. Die Informationen aus den einzelnen Geräten werden über die Cloud-Systeme der jeweiligen Hersteller abgerufen.
Energieverbrauch sinkt um zehn bis 30 Prozent
Ohne künstliche Intelligenz ließe sich das Konzept, wie es im Projekt EnOptl erprobt wird, nicht umsetzen. „Durch die KI lassen sich die hochkomplexen Zusammenhänge abstrahieren. Und sie gibt Entscheidungsvorschläge, die sonst durch die Datenflut nicht möglich wären“, sagt Bleistein. Schließlich müssten sehr viele Daten für die einzelnen Entscheidungen zusammengeführt werden. Viele Zusammenhänge seien ohne KI gar nicht erkennbar.
Welchen Nutzen das bringt, zeigt sich in der konkreten Anwendung des Gesamtsystems im Hotelkompetenzzentrum in Oberschleißheim. Dort haben Technologiepartner wie MKN und Mitsubishi Electric ihre Produkte installiert, um neue Entwicklungen zu testen. Die intelligente Gebäudeautomation lässt sich so unter Realbedingungen erproben. „Erste Berechnungen zeigen, dass sich etwa in der Klimatechnik der Energieverbrauch durch unser Konzept um zehn bis 30 Prozent reduzieren lässt“, berichtet Bleistein. „Im Bereich der Küche gehen wir davon aus, dass wir die Spitzenlast um 20 bis 30 Prozent senken können.“
Größte Hürde ist der Datenaustausch
Die Hotellerie ist laut Bleistein als Anwendungsfall ausgesucht worden, weil in dieser Branche die Anforderungen besonders hoch sind – vor allem, weil man eine höhere Fluktuation durch die Gäste einberechnen muss. Die Ergebnisse des Projekts ließen sich aber problemlos auf andere Nichtwohngebäude übertragen. „Wenn man mit einer intelligenten Gebäudeautomation, wie wir sie entwickeln, Energie in Hotels einspart und die Flexibilität erhöht, dann sollte dies in anderen Bereichen erst recht möglich sein“, sagt Bleistein. „Wahrscheinlich wird es in Bürogebäuden sogar einfacher sein, ein entsprechendes Konzept umzusetzen. Besonders die Steuerung der Klimatechnik, die ja mit bis zu 50 Prozent der größte Verbraucher ist, lässt sich eins zu eins übertragen.“
Neben dem Nutzen zeigt das Projekt EnOptl auch die Herausforderungen, die es bei einer umfassenden Gebäudeautomation zu bewältigen gibt. „Die größte Hürde ist sicher der Datenaustausch mit den Herstellern – also die Frage, wie man die Schnittstellen zu deren Cloud-Services herstellt“, sagt Bleistein. „Das lösen wir im Moment damit, dass wir nur Ist-Werte beziehen und Soll-Werte an die Hersteller geben.“ Das heißt, das KI-System greift nicht selbst steuernd beispielsweise auf ein Klimagerät zu, denn dies wird von den Technikanbietern in der Regel nicht gewünscht. Stattdessen wird nur der Soll-Wert an den Hersteller weitergegeben, der diesen dann nach einer Überprüfung bei seinem Produkt umsetzt.
Grundsätzlich ist eine Gebäudeautomation dieser Art laut Bleistein auch in Bestandsgebäuden umsetzbar. Dafür sorge vor allem der modulare und dezentrale Ansatz – also, dass jeder Bereich seine eigenen Flexibilitätspotenziale beispielsweise per KI selbstständig ermittelt und an das Energiemanagementsystem weitergibt. „Wenn man sich in einem bestehenden Gebäude eine Klimatechnik oder eine neue Küchentechnologie anschafft, kann man diese an eine bereits vorhandene Energiemanagement-Software anbinden und sorgt damit für Transparenz. Und auf dieser Basis kann man dann steuern und somit optimieren.“ Voraussetzung sei natürlich, dass es in dem Gebäude eine grundlegende Digitalisierung gibt.
Entscheidungen müssen erklärbar sein
Wichtig ist jedoch bei jeder Automatisierung, dem intelligenten System die Kontrolle nicht komplett zu überlassen. Das hebt Susanne Seitz von Siemens hervor. Ein Nutzer oder eine Nutzerin sollte jederzeit Einfluss auf die Umgebung nehmen können. Die Möglichkeit, Einstellungen selbst ändern zu können, sei unverzichtbar. „Manueller Input – über ein Dashboard, eine App oder eine Sprachschnittstelle – muss in den Lernprozess der KI einfließen und darf nicht ignoriert werden“, sagt Seitz.
Auch im Projekt EnOptl spielt der Mensch noch die entscheidende Rolle. „Die KI gibt Empfehlungen und der Hotelier kann stets selbst entscheiden, ob er diese annimmt oder nicht“, sagt Bleistein. Eine wichtige Komponente in dem Konzept ist daher, dass das Handeln der KI erklärbar ist. „Das System zeigt dem Nutzer, warum ein bestimmter Vorschlag zur Steuerung sinnvoll ist und wo es gegebenenfalls noch etwas Spielraum für flexible Entscheidungen gibt. Auf diese Weise findet eine solche Lösung auch die nötige Akzeptanz bei den Anwendern.“
Bleistein glaubt, dass man schon in den kommenden ein bis zwei Jahren dank KI viel häufiger ein Zusammenspiel der verschiedenen Komponenten in Gebäuden und Energiesystemen erleben wird. Dadurch werde man viel stärker zu Transparenz und Optimierungen kommen. „Es wird dabei wohl weniger darum gehen, die Primärenergie an sich zu reduzieren. Denn viele Studien zeigen, dass der Energieverbrauch weiter steigen wird“, sagt Bleistein. Im Fokus werde vor allem stehen, Lastspitzen zu kappen und Energie möglichst flexibel und dynamisch zu nutzen.
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Intelligenztest für Gebäude
Wer wissen möchte, wie fähig ein Gebäude ist, um auf die Anforderungen der Bewohner intelligent zu reagieren, kann dafür den so genannten Smart Readiness Indicator (SRI) heranziehen. Mit diesem Bewertungsinstrument lässt sich der digitalen Reifegrad eines Gebäudes messen. Konkret basiert die Bewertung auf drei Schlüsselkapazitäten, die abgefragt werden:
- Energieeffizienz und Betrieb: Wie gut kann das Gebäude seine technische Ausstattung wie etwa Heizung, Lüftung und Beleuchtung auf Basis des tatsächlichen Bedarfs optimieren?
- Anpassung an die Bedürfnisse der Nutzenden: Inwieweit ist das Gebäude in der Lage, Komfort, Raumklima und gesundheitliche Parameter wie etwa den CO2-Gehalt der Luft automatisiert zu steuern?
- Flexibilität für das Energiesystem: Kann das Gebäude den Energieverbrauch zeitlich verschieben, Energie speichern oder ins Netz zurückspeisen, um auf Netzsignale zu reagieren?
Weitere Infos:
GEB Podcast Gebäudewende
Mit der Rolle von KI und den Trends und in der Gebäudeautomation -beschäftigt sich auch Folge 47 des Gebäude-wende-Podcasts. Experten und Expertinnen beantworten etwa die Fragen, wie Auto-matisierung künftig voraus-schauend wird, welche besonderen Anforderungen Bestandsgebäude stellen und wie sich mit Energie-management die Energiekosten senken lassen. Hier reinhören:
https://t1p.de/geb260405