Intelligente Regelungssysteme für Wärmepumpen: Dissertation zu datengestützter prädiktiver Regelung in der Gebäudetechnik

Dr. Manuel Koch zeigt in seiner Dissertation am INEB FHNW und dem Laboratoire d’Automatique an der EPFL wie intelligente Regelsysteme praxistauglich in der Gebäudetechnik (Heizen, Lüften, Kühlen) eingesetzt werden können – mit einem besonderen Fokus auf dem netzdienlichen Betrieb von Wärmepumpen.

Herzliche Gratulation an Manuel Koch zum Doktortitel! Im Interview erzählt er, wie seine Dissertation "Applications of Data-Driven Predictive Control to Building Energy Systems" am INEB und an der EPFL entstanden ist – und was sie für die Praxis bedeutet.

Das Forschungsprojekt wurde mit Unterstützung der J-Plus Stiftung für Energieeffizienz ermöglicht – herzlichen Dank für die Förderung der anwendungsorientierten Forschung im Bereich energieeffizienter Gebäudetechnik.

Manuel, was war dein akademischer bzw. beruflicher Weg bis zur Dissertation am INEB an der FHNW?

Ich habe an der ETH Zürich Maschinenbau studiert und war anschliessend an der FHNW in Muttenz drei Jahre wissenschaftlicher Mitarbeiter. In dieser Zeit entstand die Idee für meine Doktorarbeit, mit der Unterstützung von Dominique Kunz, Jürg Bichsel und Ralph Eismann und Parantapa Sawant. Schliesslich konnte Colin Jones, Professor für Regelungstechnik an der EPFL, als Direktor der Doktorarbeit gewonnen werden, welche ich von 2020 bis 2025 verfasste.

Was hat dich ursprünglich motiviert, in diesem Forschungsbereich zu arbeiten? Und worum geht es in deinem Forschungsbereich genau?

Wir befassen uns am INEB schon seit Langem mit der Regelungstechnik von Gebäuden. Dabei haben wir bemerkt, dass viele Studien auf diesem Gebiet gute Resultate erzielen, die Methodik dahinter aber nicht immer besonders praxistauglich ist. Die Motivation meiner Dissertation war es, diese Methoden auf die besonderen Anforderungen im Gebäudebereich anzupassen.  

Was genau macht diese intelligenten Regelsysteme intelligent? 

Es gibt viele Ansätze in diesem Bereich, wir haben uns jedoch mit datengestützter prädiktiver Regelung befasst. Dabei wird aus Messdaten ein mathematisches Modell extrahiert, welches das Verhalten des Gebäudes in Abhängigkeit verschiedener Einflüsse abbildet. In unserem Fall meistens die Raumtemperatur in Abhängigkeit des Wetters und der Heizleistung. Kombiniert man dieses Modell mit einer Wettervorhersage und einem Optimierungsalgorithmus, kann man die Heizleistung vorausschauend so anpassen, dass eine gewünschte Raumtemperatur gehalten wird. 

Und was hat das mit dem netzdienlichen Betrieb von Gebäuden zu tun? 

Was ich oben beschrieben habe, ist ein einfaches Beispiel, um das Prinzip des Reglers zu veranschaulichen. In meiner Dissertation habe ich diese Methodik auch auf deutlich komplexere Probleme angewandt. Eines davon ist der netzdienliche Betrieb von Wärmepumpen in Gebäuden. Dabei geht es darum, den Betrieb der Wärmepumpen auf Zeitfenster zu verschieben, für die eine Überproduktion von Strom erwartet wird, um das Stromnetz im Gleichgewicht zu halten. Zum Beispiel wenn es besonders sonnig oder windig ist, was zu einer erhöhten Produktion von Solar- oder Windstrom führt. Da die Stromnetzbetreiber ihren Betrieb vorausschauend planen müssen, ist der Einsatz der vorausschauenden Regler auf Seiten der Wärmepumpen essenziell. 

Was ist deiner Meinung nach das wichtigste Ergebnis deiner Dissertation? Und welche praktischen oder gesellschaftlichen Auswirkungen könnten sich daraus ergeben?

In der Dissertation zeigen wir, dass die besagten intelligenten Regler auch dann noch sehr gut funktionieren, wenn man zu Gunsten der Praxistauglichkeit von der theoretisch idealen Form abweichen muss. Für die nächsten Schritte braucht es jedoch mehr Feldstudien in real bewohnten Gebäuden, um die Praxistauglichkeit der Methoden, welche mittels Simulationen und Labor-Experimenten ausgearbeitet wurden, zu validieren und gegebenenfalls weiter zu verbessern. Das ist nicht nur ein Auftrag an die Forschenden, sondern auch ein Auftrag an die Finanzinstrumente: Feldstudien sind aufwändiger und kostenintensiver als Simulationen oder Laborversuche – liefern aber entscheidende Erkenntnisse für den Praxistransfer und die Energiewende.

Gibt es konkrete Anschlussprojekte oder Anwendungsfelder, in denen du deine Ergebnisse vertiefen oder weiterentwickeln möchtest?

Ich würde sehr gerne die vorhin angedeuteten Feldstudien als wissenschaftlicher Mitarbeiter an einem anwendungsorientierten Forschungsinstitut durchführen.  

Gibt es ein persönliches Learning, welches Du mit uns teilen möchtest?

Aus der Grundlagenforschung an der EPFL und ETH Zürich kommt eine Fülle von fundierten Lösungsansätzen für praktische Probleme. Diese sind jedoch nicht immer leicht zu verstehen und müssen unter Umständen für ein konkretes Problem etwas angepasst werden. Private Unternehmen haben nicht immer die Kapazität, dies selbst zu tun. Unsere Fachhochschulen sind jedoch prädestiniert dafür, diese Lücke im Technologietransfer zu füllen. 

Vielen Dank Manuel, für das Interview! Wir wünschen dir viel Erfolg und weitere spannende Forschungserlebnisse!

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