Dübendorf ZH - Forscher der Empa wollen Gebäuden das Energiesparen beibringen. Dazu füttern sie eine selbstlernende Heizungssteuerung mit Daten aus dem vergangenen Jahr sowie der aktuellen Wettervorhersage. In ersten Tests erwies sich die Methode als erfolgreich.

Bürohäuser oder Fabrikhallen sind heute bereits mit vorausschauenden Heizungen ausgestattet. So sparen sie den Betreibern Energie. Allerdings sind solche Einzelprogrammierungen für Privathäuser zu teuer, erklärt die Eidgenössische Materialprüfungs- und Forschungsanstalt (Empa) in einer Mitteilung.

Forscher der Empa testen nun eine Methode, für die keine programmierenden Fachleute mehr nötig sind. Stattdessen sollen Heiz- und Kühlsteuerungen selber lernen, wie sie Energie sparen können. Nämlich aus Daten der vergangenen Wochen und Monate sowie aus aktuellen Wetterdaten. Mit solchen Daten haben die Forscher nun bereits eine selbstlernende Heiz- und Kühlsteuerung im Forschungsgebäude NEST gefüttert – mit Erfolg: Sie hielt sich deutlich genauer an die Komfortvorgaben und brauchte hierfür rund 25 Prozent weniger Energie.

Nun sollen noch weitere Tests folgen. Projektleiter Felix Bünning zeigt sich zuversichtlich: „Ich glaube, dass neue, auf Machine Learning basierende Regler eine riesige Chance sind. Mit dieser Methode können wir mit relativ einfachen Mitteln und den gesammelten Daten eine gute, energiesparende Nachrüstungslösung für bestehende Heizungen konstruieren“, erklärt er. ssp