Intelligente Steuerung
Um das Potenzial der KI ganz auszuschöpfen, nutzt das Anwenderprogramm die integrierte Intelligenz, um die Wärmeerzeuger selbst zu steuern. Dafür verwendet das System die Berechnungen, die zum Wärmebedarf der Einzelräume vorgenommen wurden. Vor allem in größeren Gebäuden ist die Technologie heute oft komplex, mit Blockheizkraftwerken, Gaskesseln, Wärmepumpen und mitunter auch Solarthermieanlagen. „Gerade bei Hybridsystemen hapert es häufig an der Effizienz. Das ist auch kein Wunder, denn deren Steuerung ist alles andere als trivial. Unsere Lösung stellt sicher, dass die Wärmeerzeuger möglichst energieeffizient arbeiten“, sagt Gruber. Insgesamt 15 bis 20 Prozent der Energiekosten lassen sich mit dem System problemlos einsparen, wie Praxistests in Referenzgebäuden zeigen – eine Größenordnung, die alternativ nur durch aufwendige Maßnahmen wie eine Fassadendämmung zu erreichen ist. Damit amortisiert es sich in vielen Fällen schon binnen ein oder zwei Jahren. „Wir senken die Kosten, indem wir die Fehlerquelle Mensch ausschließen“, bringt es der MRM2-Chef auf den Punkt. Kein Mensch könne die Gebäudetechnik so punktgenau und so vorausschauend steuern, wie es mit Hilfe von KI möglich ist.
Controller und Edge Computer
Steuerung mit Intelligenz, eine sichere Kommunikation für das Zusammenspiel der Gewerke – um das zu gewährleisten, setzt MRM2 bei den Schlüsselkomponenten auf Wago. Bei der neuentwickelten Lösung verwendet das Unternehmen neben Komponenten wie Netzteilen oder Displays den PFC200-Controller und den Edge Computer. „Der Controller ist sehr leistungsstark und bietet zudem ein hohes Maß an Flexibilität. Viele unterschiedliche I/O-Module lassen sich sowohl für die kabelgebundene als auch für die drahtlose Kommunikation problemlos anrasten“, erklärt Johannes Siegle, der bei MRM2 die Entwicklung des neuen Systems leitet. Bei der Installation in den Referenzgebäuden setzt das Unternehmen KNX-Module von Wago ein, da es dort bereits entsprechende Bussysteme im Bestand gab.
Der PFC200 sammelt die Daten ein und überträgt sie in eine Datenbank auf dem lokalen Edge Computer. Dort sind auch die Machine-Learning-Modelle installiert, die mit den Daten die Präsenzprognosen erstellen. Alternativ wäre es auch möglich, Datenbank und KI in eine Cloud auszulagern. Die Vorhersagen werden dann zum PFC200 zurückgespielt. Ergänzt unter anderem durch Wetterprognosen und meteorologische Ist-Daten leitet ein Algorithmus auf dem Controller daraus die nötigen Steuersignale ab. „Vereinfacht gesagt: Der Edge Computer liefert die Intelligenz, der PFC200 organisiert die Kommunikation“, so Siegle.
Datenbank und Machine-Learning-Modelle laufen in Softwarecontainern auf dem Edge Computer. „Für uns ist wichtig, dass die Hardware Docker-fähig ist, weil wir die KI nur so umsetzen können, wie wir uns das vorstellen. Denn schließlich sind die Prognosen ziemlich rechenintensiv“, erläutert Siegle. Der Experte lobt zudem die Anwenderfreundlichkeit: „Wir Automatisierer kommen bekanntlich aus der SPS-Welt. Dennoch haben wir uns bei der Arbeit mit dem Edge Computer sehr schnell zurechtgefunden.“
Vom Industriegebäude ins Wohnhaus
Wickie M hat MRM2 sein neues System getauft. Nach intensiver Erprobung in zwei Referenzgebäuden startet nun der Vertrieb. Das Unternehmen hat dabei zunächst vor allem Planer und Betreiber von Büro- und Industriegebäuden im Visier. „In seiner derzeitigen Konfiguration ist Wickie M für Gebäude ab etwa zwanzig beheizten bzw. klimatisierten Räumen sinnvoll“, sagt Geschäftsführer Gruber. Mittelfristig will er das System so weiterentwickeln, dass auch private Haushalte damit Heizkosten einsparen können – per Plug&Play soll Wickie M dann auch in Ein- und Mehrfamilienhäusern für mehr Energieeffizienz sorgen.
