KI-gestützter Modelltransfer für die energetische Optimierung von Retrofit-Fernwärmenetzen

Januar 2026

Kurzbeschreibung

Förderkennzeichen: 40231/01-24/2

Laufzeit: 12/25 - 12/27

Ziel des Projekts AURA – KI-gestützter Modelltransfer für die energetische Optimierung von Retrofit-Fernwärmenetzen ist die Entwicklung eines neuen Ansatzes für den Wissenstransfer in der Fernwärmeversorgung. AURA ermöglicht es, Optimierungspotenziale, die bislang nur in datenreichen Fernwärmesystemen identifizierbar waren, auch in datenarmen Netzen nutzbar zu machen. Damit leistet das Projekt einen wichtigen Beitrag zur Dekarbonisierung der Wärmeversorgung im Gebäudesektor, indem die energetische Optimierung von Fernwärme-Hausstationen für Mitarbeitende von Versorgungsunternehmen deutlich vereinfacht wird.

In Deutschland werden über 1,3 Millionen Gebäude mit Fernwärme versorgt, überwiegend über ältere Bestandsnetze. Durch den gesetzlich vorgeschriebenen Wärmezähler-Retrofit (FFVAV) liefern moderne Wärmezähler stündliche Messwerte statt nur eines Jahreszählers. Diese Umrüstung dient primär der unterjährigen Verbrauchserfassung, eröffnet jedoch zusätzliche Analysepotenziale.

Fehlerbilder an Hausstationen und Gebäuden, die in detaillierten Regler-Zeitreihen sichtbar sind, spiegeln sich grundsätzlich auch in den Zählerdaten wider. Dort werden sie jedoch häufig von unterschiedlichen Betriebssituationen und Regelungsvorgängen überlagert, sodass eine manuelle Ferndiagnose zeitaufwendig ist und viel Erfahrung erfordert.

AURA setzt hier an: Mithilfe intelligenter Mustererkennung sollen relevante Fehlerbilder automatisiert aus Zählerdaten extrahiert werden – auch in Retrofit-Netzen mit geringerer zeitlicher Auflösung. Die dafür entwickelten Modelle werden auf synthetisch generierten Datensätzen trainiert und anschließend mit realen Zählerdaten der beteiligten Netze validiert und optimiert.