Die Energiewirtschaft befindet sich durch steigende Energiepreise, strengere Klimaziele und den Druck zur Gebäudesanierung in einem tiefgreifenden Wandel. Noch ist der aktuelle Immobilienstand für ca. 40 % der verursachten CO₂-Emissionen in Deutschland verantwortlich.
Kann KI hier als treibende Kraft wirken, indem sie durch datenbasierte Bestandsanalysen, gezielte Sanierungsmaßnahmen und optimierte Energieberatung nachhaltige Einsparungen ermöglicht?
In diesem Artikel erfahren Sie alles Wichtige über die Anwendungsbereiche der künstlichen Intelligenz im Themenbereich Energie und mit welchen Vorteilen, aber auch Herausforderungen Sie aktuell rechnen können.
Künstliche Intelligenz für eine faire Kostenaufteilung bei Sanierungen
Welchen Nutzen KI bei Haussanierungen haben kann, zeigen zwei interdisziplinäre Forschungsprojekte der Universität Bielefeld.
Beide Projekte verfolgen das Ziel, Menschen bei der Planung, Bewertung und fairen Kostenaufteilung energetischer Sanierungsmaßnahmen zu unterstützen.
Sie nutzen KI, um die komplexen Entscheidungen nachvollziehbarer zu machen und Streitigkeiten zu vermeiden.
Intel-MOD – die intelligente Modernisierungsplattform
Das Projekt Intel-Mod wird durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz gefördert sowie aus dem Energieforschungsprogramm der Bundesregierung finanziert.
Ziel ist es, mithilfe von KI eine Plattform zu entwickeln.
Diese soll sowohl Vermietern als auch Mietern und Wohnungseigentümern dabei helfen, energetische Sanierungsmaßnahmen zu planen und deren Auswirkungen nachvollziehbar darzustellen.
Dabei soll sie veranschaulichen, welche Kosten und Einsparungen durch Modernisierungen möglich sind.
Zudem berechnet sie transparent, wie Ausgaben durch faire Mieterhöhungen nach § 559 BGB zwischen Vermietern und Mietern aufgeteilt werden können.
Die Plattform soll außerdem zeigen, wie umweltfreundlich eine Maßnahme wirkt – sprich, wie energieeffizient ein Gebäude danach ist oder wie viel CO₂ eingespart wird.
KIMM – KIgestützte Entscheidungen treffen
Auch das Forschungsvorhaben KIMM (KI-gestützte Modernisierung an Mietwohnungsbaubeständen) soll Menschen dabei unterstützen, Wohngebäude energetisch zu modernisieren und die Kosten zu planen sowie fair zu verteilen.
Geschehen soll dies durch die Methode des funktionalen Kostensplittings, basierend auf den Erhaltungskosten (etwa durch Reparaturen) und den Kosten, die durch die energetische Maßnahme entstehen.
So sollen die Wirtschaftlichkeit und mögliche Mieterhöhungen nach §559 BGB für jeden Einzelfall mithilfe eines intelligenten Helfers Schritt für Schritt beurteilt und so Streitfällen entgegengewirkt werden.
Anwendungsbereiche im Gebäudebestand
Auch in der Energiewirtschaft unterstützt KI dabei, die Energieeffizienz bestehender Gebäude durch den Einsatz Algorithmus-basierter Strategien zu verbessern.
Dadurch werden sowohl die Gebäudeanalyse, darauf basierende Sanierungspläne als auch die Erstellung von Energieausweisen effizienter und genauer.
Automatisierte Bestandsanalyse
Bei einer Bestandsanalyse sollen Schwachstellen im Gebäude erkannt werden, um Energieverluste zu verdeutlichen und zielgerichtete Sanierungsmaßnahmen durchzuführen.
KI-Systeme können besonders bei der Datenerfassung und -verarbeitung von Bedeutung sein.
Vorhandene Gebäudedaten wie Grundrisse, Fotos oder Sensordaten können dadurch leichter aufgezeichnet werden, und Feuchtigkeitsschäden, Risse oder andere schlecht isolierte Bereiche können automatisch erkannt werden.
Dadurch muss nicht mehr jeder Raum durch einen Menschen geprüft werden, was Zeit und eventuelle Fehler minimiert.
Stattdessen werden kritische Stellen durch die KI markiert und können dann durch den Handwerker oder Berater sorgfältig inspiziert werden.
Simulation und Prognose
Künstliche Intelligenz kann in Zukunft auch vermehrt dazu genutzt werden, digitale Modelle eines Gebäudes zu erstellen, um Sanierungsvorschläge zu testen, bevor echte Arbeiten stattfinden.
Basierend auf 3D-Modellen, häufig auch Building Information Modeling (BIM) genannt, können verschiedene Sanierungsszenarien ausprobiert werden.
Dazu gehören etwa der Einbau einer neuen Wärmepumpe, einer Solaranlage oder ein Fenstertausch.
Die KI kann dann Energie- und Kosteneinsparungen sowie CO₂-Reduktionen prognostizieren.
Dies sorgt für mehr Sicherheit bei der Planung und kann Eigentümer, aber auch Energieberater dabei unterstützen, kosten- und energieeffiziente Entscheidungen zu treffen.
Vorausschauende Wartung
KI kann auch dabei unterstützen, Daten von Geräten zu sammeln und auszuwerten, um dann Wartungen sowie Reparaturen vorherzusagen.
Dafür messen Sensoren Werte an Heizungen, Lüftungen, Klimaanlagen oder Stromsystemen bezüglich Pumpendrehzahl, Energieverbrauch oder Filterzustand.
Oft sind solche Daten kontinuierlich, weshalb KI-Programme dafür sorgen, aktuelle Daten mit früheren Mustern zu vergleichen, um auf Abweichungen oder Probleme zu schließen.
Eigentümer, Hausmeister und Vermieter können dann informiert werden, bevor es zu schwerwiegenden Ausfällen kommt.
KI in der Energieberatung
Durch den zunehmenden Einsatz von KI verändern sich auch Prozesse in der Energieberatung deutlich.
Viele Aufgaben, die früher zeitintensiv und von Hand erledigt werden mussten, lassen sich heute dadurch effizienter gestalten.
Zudem stellt sich die Frage, wie sich die Rolle eines Energieberaters in einer zunehmend automatisierten Energiewirtschaft auch in Zukunft entwickelt.
Vorteile
Viele genannte Anwendungsbereiche von KI-Tools sind alltägliche Aufgaben, die von Energieberatern durchgeführt werden.
In Zukunft können Energieberater diese Aufgaben durch entsprechende Systeme schneller lösen und anschaulich visualisieren, damit Kunden Entscheidungen besser nachvollziehen können.
Neben Sanierungsfahrplänen können auch Fördermöglichkeiten einfacher identifiziert und genauere Vorhersagen zum Energiebedarf, zu Kostenentwicklungen und zu Einsparpotenzialen getroffen werden.
Auch der Vergleich verschiedener Maßnahmen kann automatisiert stattfinden, sodass in kurzer Zeit die beste Lösung für Kunden gefunden werden kann.
Liegen Verbrauchsdaten einzelner Kunden vor, etwa durch ein Smart-Meter-Gateway, sind durch KI auch Muster im Energieverbrauch erkennbar und maßgeschneiderte Angebote schneller erstellbar.
Ebenso können Energieberater in Zukunft administrativ durch Künstliche Intelligenz entlastet werden.
Oft fallen repetitive Verwaltungsaufgaben, wie das Ausfüllen von Formularen oder das Übertragen von Daten an.
Ein Computer kann tausende Datensätze pro Sekunde verarbeiten und besonders trainierte Modelle machen dabei weniger Fehler als ein Mensch.
Dies ist eine enorme Erleichterung für Energieberater, die sich stattdessen wichtigen strategischen Entscheidungen widmen können.
Ersetzt künstliche Intelligenz Energieberater?
Auch wenn KI in der Energiewirtschaft viele Aufgaben schneller und datenbasierter erledigen kann als ein Mensch – Sanierungsmaßnahmen sind komplexe Entscheidungen, die menschliche Erfahrung und Intuition voraussetzen.
Der menschliche Austausch ist und bleibt ein wichtiger Teil der Energieberatung.
Kunden wünschen sich eine Ansprechperson, die ihnen bei Fragen zur Seite steht und Empfehlungen geben kann.
Studien zeigen ebenfalls, dass für 85 % der Kunden ein guter Kundenservice ein wichtiges Auswahlkriterium bei der Wahl eines Anbieters ist.
Nutzt ein Unternehmen ausschließlich digitale Ansprechpartner, führt dies oft zu Frustration und Kundenverlusten.
Deshalb werden Energieberater auch in Zukunft eine wichtige Rolle bei der Sanierungsplanung, Energieausweiserstellung und Beantragung von Förderungsmitteln spielen.
Herausforderungen beim Einsatz von KI
Der Einsatz von KI bringt großes Potenzial mit sich, dennoch zeigen sich in den praktischen Anwendungen noch einige Herausforderungen.
Wer also künstliche Intelligenz erfolgreich integrieren will, sollte diese Probleme kennen.
Unvollständige Daten
Um typische Muster zu erkennen, benötigt KI ausreichend und korrekte Daten.
Sind Beispieldaten unzureichend, falsch oder veraltet, kann dies zu ungewollten Schlussfolgerungen führen.
Weichen etwa die Gebrauchsdaten eines Gebäudes ab, glaubt die KI, das Gebäude brauche weniger oder mehr Energie als in Wirklichkeit.
Darauf aufbauend verfasst sie unpassende Prognosen und Vorschläge in Bezug auf den Energieverbrauch.
Dies kann auch Modernisierungsempfehlungen und Energieausweise verfälschen.
Hohe Investitionskosten
Besonders bei alten Gebäuden ist die Erfassung erforderlicher Datensätze erschwert.
Häufig existieren keine smarten Zähler und Strom-, Wasser- oder Wärmemessungen erfolgen noch analog.
Das heißt, damit Gebäude digital erfasst werden können, muss erst die entsprechende Sensorik installiert werden, was häufig höhere Kosten verursacht und Projektzeiten verlängert.
Auch KI-Softwares selbst sind teuer, denn die spezialisierten Algorithmen müssen erst auf einzelne Gebäude und Anlagen angepasst werden und auch die Wartung dieser Systeme benötigt geschultes Personal.
Bei größeren, modernen Gebäuden rechnen sich die Investitionskosten durch KI-gestützte Optimierungen relativ schnell durch Einsparungen bei Energie, Wartung und Betrieb.
Bei Einfamilien- und Mehrfamilienhäusern oder älteren Gebäuden ohne die benötigte digitale Infrastruktur muss gegebenenfalls erst geprüft werden, inwiefern sich die Investitionshöhe mit dem möglichen Nutzen langfristig rechnet.
Datenschutz & Sicherheit
In der Energiewirtschaft werden oftmals viele sensible Daten erhoben, verarbeitet und gespeichert.
Wenn KI-Systeme auf diese Daten zugreifen, ist es wichtig, dass technische und rechtliche Sicherheit gewährleistet werden.
Die Datenschutz-Grundverordnung der EU legt fest, dass personenbezogene Daten nur unter bestimmten Bedingungen verarbeitet werden dürfen.
Dafür müssen etwa Einwilligungen von betroffenen Personen vorliegen und Daten dürfen nicht länger als nötig gespeichert werden.
Daher muss auch die technische Infrastruktur gegen Angriffe und Missbrauch von Kundendaten geschützt werden, um das Risiko von rechtlichen und imagebezogenen Schäden zu vermeiden.
Haftungsfragen
Zudem ist noch nicht geregelt, wie bei Haftungsfragen vorgegangen werden soll.
Auch KI-Systeme sind nicht fehlerfrei.
Wenn dann autonom fehlerhafte Entscheidungen getroffen werden, stellt sich die Frage, wer für Schäden, Ausfälle und dadurch entstehende Kosten haftet – der Hersteller der KI-Software, der Datenlieferant oder der Energieberater?
Auch bei Datenschutzverletzungen etwa durch Hackerangriffe ist die Frage, wer die rechtliche Verantwortung trägt.
Da diese, auf KI basierenden Prozesse, teilweise nicht nachvollziehbar sind, ist auch die Haftung schwer zu bestimmen.
In Zukunft müssen also noch Regelungen entwickelt und umgesetzt werden, die auch in der Energiewirtschaft für Transparenz und Risikominimierung im Umgang mit KI sorgen.
Fazit: Künstliche Intelligenz für eine nachhaltige Sanierung und Beratung
Der Einsatz von künstlicher Intelligenz ist ein praktisches Hilfsmittel, um Sanierungsmaßnahmen und die Energieberatung nachhaltig zu optimieren.
Sie ermöglicht datenbasierte Gebäudeanalysen und verbessert Vorschläge sowie faire Kostenverteilungen bei Sanierungsmaßnahmen.
Dennoch müssen noch Herausforderungen im praktischen Umgang bewältigt werden, wie unvollständige Daten, Datenschutzfragen und hohe Investitionskosten, um das volle Potenzial von KI für eine noch effizientere Energiewirtschaft auszuschöpfen.
