Die Deutsche Energie-Agentur (Dena) stellt mit ihrem neuen Leitfaden „KI in Fernwärme – Ein Leitfaden zur erfolgreichen Umsetzung von KI-Projekten“ eine praktische Anleitung für die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in Fernwärmenetze bereit. Gemeinsam mit den Stadtwerken Norderstedt und dem Technologieunternehmen Rausch Technology 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.
Philipp Richard, Bereichsleiter Digitale Technologien und Start-up Ökosystem bei der dena, erklärt: „KI bietet enorme Chancen, die Transformation des Wärmesektors zu beschleunigen. Der neue Leitfaden soll Unternehmen zeigen, wie sie mit Hilfe von KI ihre Planungen und Steuerungen optimieren können, um die Wärmeerzeugung präziser und kosteneffizienter zu gestalten. Eine fehlerfreie Erfassung und einheitliche Struktur der Daten sowie eine gut durchdachte Datenstrategie sind dabei entscheidend.“
Mit KI zu präziseren Prognosen
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.
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.
Frühzeitig in Daten investieren
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.
Der Leitfaden richtet sich 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.
