Das Fraunhofer-Institut für Solare Energiesysteme ISE hat im Projekt „AI4HP“ gemeinsam mit Partnern an einer neuen Generation von intelligenten Wärmepumpen geforscht, die sich mithilfe von künstlichen neuronalen Netzen an ihre Umgebungsbedingungen anpassen, bei verändernden Bedingungen dazulernen und dadurch Energieeffizienz und Nutzerkomfort steigern. Umfangreiche Simulationsergebnisse versprechen ein Energieeinsparungspotenzial von 5 bis 13 Prozent bei erhöhtem Komfort, was durch einen ersten Feldtest bestätigt werden konnte.
In den Simulationstests wurden drei verschiedene Gebäude aus unterschiedlichen Baujahren und mit verschiedenen energetischen Sanierungszuständen jeweils für eine Heizsaison simuliert. Je nach Gebäude zeigen die Ergebnisse eine signifikante Energieeinsparung von durchschnittlich 13 Prozent, die insbesondere durch eine bessere Übereinstimmung der Referenzraumtemperatur mit der Solltemperatur erreicht wird. Auch der einwöchige Testbetrieb in einem realen Gebäude zeigte, dass die Solltemperatur deutlich besser erreicht wird und sich der COP (Coefficient of Performance) deutlich verbesserte - gegenüber dem Vergleichszeitraum konnte der KI-Regler eine COP-Steigerung von 25 Prozent verzeichnen, heißt es. (cst)
