KI-basierte Energieoptimierung in Nichtwohngebäuden
14.04.2026Gebäude sind in Deutschland für rund 35 % des Endenergieverbrauchs verantwortlich. Insbesondere Nichtwohngebäude tragen erheblich zum Energieverbrauch und zur Netzauslastung bei. Gleichzeitig wird ihr Beitrag zu einer kosteneffektiven Optimierung des gesamten digitalen, auf erneuerbaren Energien basierenden Energiesystems bislang wenig betrachtet.
Konkreter Anwendungsfall in Kassel
In der Studie „SET Pilot 4: KI-basierte Steuerung von Flexibilitäten im Nichtwohngebäude“ wurde die Erkenntnis gewonnen, dass die heute regulatorisch und technisch geforderte Infrastruktur für eine KI-basierte, markt- und netzdienliche Steuerung von Gebäudeverbräuchen zuverlässig zusammenspielt.
Bild: dena
Im Rahmen der Start Up Energy Transition (SET) Pilots hat die dena einen konkreten Anwendungsfall untersucht, um digitale Lösungen für ein flexibles Energiesystem unter realen Bedingungen zu erproben und weiterzuentwickeln: ein Bürostandort des Fraunhofer für Energiewirtschaft und Energiesystemtechnik (IEE) in Kassel. Dieser verfügt über eine Ladeinfrastruktur für Elektrofahrzeuge, eine Photovoltaikanlage (PV) und eine Wärmepumpe. Bei der Steuerung sind ein dynamischer Stromtarif, zeitvariable Netzentgelte sowie eine netzorientierte Steuerung gemäß § 14a EnWG berücksichtigt.
Das Fraunhofer IEE koordinierte das Projekt und entwickelte die KI-Algorithmen. Zwei Unternehmen als weitere Projektpartner übernahmen folgende Aufgaben: Smartplace integrierte die steuerbaren Anlagen und implementierte den KI-Agenten auf der Edge-Komponente, Teleseo stellte die Smart-Meter-Infrastruktur und eine sichere Datenübertragung bereit. Im Pilotbetrieb zeigte sich, dass die heute regulatorisch und technisch geforderte Infrastruktur für eine KI-basierte, markt- und netzdienliche Steuerung von Gebäudeverbräuchen zuverlässig zusammenspielt. So bewies bspw. der eigens entwickelte KI-Agent seine Leistungsfähigkeit, indem er Elektrofahrzeuge zu Zeiten niedriger Preise und hoher lokaler PV-Erzeugung lud und dabei effektiv mit der örtlichen Gebäudeleittechnik (GLT) kommunizierte.
Vorteile KI-gestützter Steuerungsansätze
Der SET Pilot zeigt das Potenzial KI-gestützter Steuerungsansätze in komplexen Energiesystemen, um Effizienz, Energiekostensenkung und netzdienliches Verhalten zu erreichen. Die im Projekt gewonnenen Erfahrungswerte können für den breiteren Einsatz KI-gestützter Energiemanagementlösungen bei Bürogebäuden mit ähnlichen Bestandsanlagen (PV, Wärmepumpe, Ladesäulen) dienen.
Die Auswertung zeigt zudem, dass Flexibilitäten aus Nichtwohngebäuden perspektivisch über Aggregatoren oder virtuelle Kraftwerke gebündelt und am Intraday-Markt vermarktet werden können. So ergeben sich zusätzliche Erlösmöglichkeiten und neue Rollen für Gebäudebetreiberinnen und -betreiber im Energiesystem. Philipp Richard, Bereichsleiter Digitale Technologien und Start-up Ökosystem schlussfolgert: „Eine Voraussetzung ist, dass die regulatorischen Rahmenbedingungen entsprechende Anreize setzen. Gerade die laufende Weiterentwicklung der Netzentgeltsystematik für Nichtwohngebäude mit großen Energieverbräuchen ist hier entscheidend, um Flexibilität zu ermöglichen und anzureizen.“
Über die SET-Pilots
Mit den SET Pilots wird ein Erprobungs- und Umsetzungsraum geboten, der die technologische Weiterentwicklung im Kontext der Digitalisierung der Energiewende zum Ziel hat. Der Fokus wird besonders auf Kompetenzen von Start-ups und innovative Organisationen gelegt, um Innovationen unter Nutzung der intelligenten Messsysteme (Smart Meter) in allen Anwendungsbereichen des Energiesektors voranzutreiben. Die Teilnehmenden der Pilotierungsprojekte profitieren von der Finanzierung bzw. Teilfinanzierung ihrer Pilotprojekte, von den daraus entstehenden Chancen den technologischen Ansatz zu erproben sowie von der Erweiterung ihres Netzwerks.
Die Erkenntnisse aus dem vierten SET Pilot sind zugleich eine wichtige Grundlage für die Weiterentwicklung der SET Pilots. In den kommenden zwei Pilotprojekten werden dynamische Netzentgelte sowie innovative Speicherlösungen in der Niederspannung erprobt und untersucht.
