Final_Sebastian Deuchert_Artan Morina_Medina Hujdur_Yin Long_KI-basierte Optimierung von Wärmenetzen mit der ÜZ Mainfranken

Final_Sebastian Deuchert_Artan Morina_Medina Hujdur_Yin Long_KI-basierte Optimierung von Wärmenetzen mit der ÜZ Mainfranken

Wenn Monteure von der Vergangenheit profitieren

Ein Monteur steht vor einer Heizungsanlage. Die Heizung funktioniert und trotzdem geht irgendwo Energie verloren. Die Ursache bleibt auf den ersten Blick verborgen. Genau hier setzt ein gemeinsames Forschungsprojekt der ÜZ Mainfranken und der Universität Würzburg an. Mithilfe Künstlicher Intelligenz (KI) soll die Erfahrung aus tausenden vergangenen Problemfällen genutzt werden, um Monteure künftig gezielt bei der Fehlersuche zu unterstützen.

Das Projekt auf einen Blick

ÜZ Mainfranken × Universität Würzburg

KI für effizientere Wärmenetze

Das gemeinsame Forschungsprojekt untersucht, wie Künstliche Intelligenz auffällige Betriebszustände in Wärmenetzen frühzeitig erkennen und Fachkräfte bei der Analyse unterstützen kann.

Die KI wird aktuell mit historischen Problemfällen trainiert und für zukünftige Einsätze weiterentwickelt.
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📊
⚙️
🔍
⚡ KI
🤝

Projektpartner

ÜZ Mainfranken
Universität Würzburg

🎯

Ziel

Auffälligkeiten in Wärmenetzen früher erkennen.

🧠

Ansatz

Die KI lernt aus historischen Problemfällen und erkennt wiederkehrende Muster.

🛠️

Nutzen

Unterstützung von Monteuren und Fachkräften bei der Fehlersuche.

Wärmeversorgung im Wandel

Ob Mehrfamilienhaus, Schule oder Unternehmen – überall dort, wo viele Gebäude gleichzeitig mit Wärme versorgt werden, spielen Wärmenetze eine zentrale Rolle. Sie gelten als wichtiger Baustein der Energiewende und helfen dabei, Energie effizienter zu nutzen.

Gleichzeitig steigt jedoch die Komplexität der Systeme. Tausende Messwerte, unterschiedliche Verbrauchsverhalten und zahlreiche technische Komponenten machen die Überwachung der Netze zunehmend anspruchsvoll.

Für Netzbetreiber wird es daher immer wichtiger, Probleme möglichst frühzeitig zu erkennen.

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Das Projektziel ist, unsere Wärmenetze mithilfe von KI effizienter zu betreiben, denn mit steigender Effizienz werden Kosten reduziert und Treibhausgase gemindert.

Frank Wendel, ÜZ Mainfranken

Frank Wendel

Energie- und Kommunalmanagement

ÜZ Mainfranken

Doch wie sehen diese Herausforderungen eigentlich im Alltag aus? Ein Blick auf den Arbeitsalltag der Monteure zeigt, warum versteckte Auffälligkeiten häufig erst spät entdeckt werden.

Wenn kleine Fehler große Auswirkungen haben

Ein Monteur steht vor einer Heizungsanlage. Auf den ersten Blick scheint alles zu funktionieren. Die Wärmeversorgung läuft und trotzdem stimmt etwas nicht. Ein Blick auf die Messwerte zeigt eine erhöhte Rücklauftemperatur. Irgendwo im System geht unnötig Energie verloren. Doch wo?

Genau solche Situationen gehören zum Alltag beim Betrieb von Wärmenetzen. Die eigentliche Herausforderung besteht häufig nicht darin, einen Defekt zu beheben, sondern ihn überhaupt zu erkennen. Viele Auffälligkeiten entwickeln sich schleichend und bleiben zunächst unbemerkt.

Bereits kleine Fehlstellungen oder ungünstige Einstellungen können die Effizienz des gesamten Wärmenetzes beeinträchtigen. Die Folge sind höhere Energieverluste und ein größerer Aufwand bei der Fehlersuche.

Genau an diesem Punkt beginnt das Projekt: Mithilfe Künstlicher Intelligenz sollen auffällige Muster in historischen Betriebsdaten erkannt werden, damit Monteure bei zukünftigen Einsätzen gezielter unterstützt werden können.

Kurz gesagt: Viele ineffiziente Betriebszustände verursachen zunächst keine sichtbare Störung. Genau deshalb ist es für Netzbetreiber wichtig, auffällige Muster frühzeitig zu erkennen.

Vom kleinen Fehler zum Effizienzverlust

1
🔧

Kleine Fehlstellung

Eine Anlage ist ungünstig eingestellt oder arbeitet nicht optimal.

→
2
🌡️

Erhöhte Rücklauftemperatur

Das Wasser kommt wärmer zurück als erwartet.

→
3
⚙️

Ineffizienter Betrieb

Die Anlage funktioniert zwar, arbeitet aber nicht optimal.

→
4
📉

Höhere Verluste

Mehr Energie geht verloren und die Effizienz des Netzes sinkt.

→
5
🔍

Späte Erkennung

Das Problem wird oft erst sichtbar, wenn die Abweichung größer wird.

Oft reichen kleine Fehlstellungen oder falsch eingestellte Ventile aus, um die Effizienz eines gesamten Wärmenetzes zu verschlechtern.

Aus der Praxis: Warum Ineffizienzen schwer zu erkennen sind

Im Interview erklärt Frank Wendel von der ÜZ Mainfranken, warum schleichende Ineffizienzen im laufenden Betrieb eines Wärmenetzes häufig schwer zu erkennen sind und weshalb genau hier datenbasierte Unterstützung helfen kann.

Frank Wendel, Energie- und Kommunalmanagement, ÜZ Mainfranken

Was sind eigentlich Rücklauftemperaturen?

Ein wichtiger Hinweis darauf, wie effizient ein Wärmenetz arbeitet, ist die sogenannte Rücklauftemperatur. Sie zeigt, wie warm das Wasser ist, wenn es nach der Wärmeabgabe aus den Gebäuden zurück zum Heizhaus fließt.

Vereinfacht gesagt: Im Heizhaus wird Wasser erwärmt und über Leitungen zu den Gebäuden transportiert. Dort wird die Wärme zum Heizen oder für Warmwasser genutzt. Anschließend fließt das Wasser wieder zurück.

Je mehr Wärme in den Gebäuden genutzt wurde, desto kühler sollte das Wasser zurückkommen. Ist die Rücklauftemperatur dagegen dauerhaft zu hoch, kann das ein Hinweis darauf sein, dass die Wärme nicht optimal abgegeben wurde.

Für Betreiber von Wärmenetzen sind erhöhte Rücklauftemperaturen deshalb ein wichtiges Warnsignal: Das Netz funktioniert zwar weiterhin, arbeitet aber möglicherweise weniger effizient als es könnte.

Der Weg der Wärme: vom Heizhaus zurück ins Netz

1
🏭

Heizhaus

Hier wird Wärme erzeugt und das Wasser erhitzt.

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2
♨️

Vorlauf

Heißes Wasser wird durch das Wärmenetz zu den Gebäuden transportiert.

→
3
🏠

Gebäude

Die Wärme wird im Gebäude zum Heizen oder für Warmwasser genutzt.

→
4
🌡️

Rücklauf

Das abgekühlte Wasser fließt zurück. Ist es noch zu warm, kann das auf Ineffizienz hinweisen.

→
5
🔄

Kreislauf

Das Wasser kommt wieder im Heizhaus an und der Kreislauf beginnt von vorne.

Je kühler das Wasser zurückkommt, desto mehr Wärme wurde vorher genutzt und desto effizienter arbeitet das Wärmenetz.

Effizienter und ineffizienter Betrieb im Vergleich

✅ Effizienter Betrieb

  • ✓Die Wärme wird im Gebäude gut genutzt.
  • ✓Das Wasser kommt kühler zurück.
  • ✓Die Energieverluste bleiben gering.
  • ✓Das Netz arbeitet wirtschaftlicher und stabiler.

kühler Rücklauf

⚠️ Ineffizienter Betrieb

  • ×Die Wärme wird nicht optimal abgegeben.
  • ×Das Wasser kommt zu warm zurück.
  • ×Mehr Energie bleibt ungenutzt im System.
  • ×Es entstehen höhere Verluste und größerer Analysebedarf.

warmer Rücklauf

Wie die KI aus vergangenen Problemfällen lernt

Jeder Wartungseinsatz liefert wertvolle Erfahrungen. Über Jahre hinweg entstehen so zahlreiche Daten und dokumentierte Problemfälle. Genau dieses Wissen macht sich das Forschungsprojekt zunutze.


Statt jede neue Auffälligkeit einzeln zu betrachten, analysiert die KI historische Betriebsdaten und sucht nach vergleichbaren Mustern. Erkennt sie Ähnlichkeiten zu bereits bekannten Problemfällen, kann sie Monteure bei der Analyse unterstützen und mögliche Ursachen schneller eingrenzen.


Die KI trifft dabei keine eigenen Entscheidungen. Sie liefert Hinweise auf ähnliche Situationen aus der Vergangenheit. Die fachliche Bewertung und die endgültige Entscheidung bleiben weiterhin beim Menschen.

Vom Erfahrungswissen zur digitalen Unterstützung

Erfahrene Monteure erkennen viele wiederkehrende Probleme. Die KI unterstützt dieses Erfahrungswissen digital, indem sie frühere Problemfälle erfasst, auswertet und als Wissensbasis für neue Auffälligkeiten nutzbar macht.

1

Problem erkennen

2

Fall auswerten

3

Wissen speichern

Typische Fehlerbilder

🌡

Rücklauf

zu hoch

Erhöhte Rücklauftemperaturen

Ein typisches Fehlerbild, das sich aus früheren Fällen besser einordnen lässt.

📈

Temperatur

auffälliger Verlauf

Ungünstige Temperaturverläufe

Auffällige Muster können mit bekannten Problemfällen verglichen werden.

⚙

Anlage

falsch eingestellt

Falsch eingestellte Anlagen

Die KI hilft, ähnliche technische Konstellationen schneller wiederzuerkennen.

🔄

Betrieb

ineffizient

Ineffiziente Betriebszustände

So entsteht Schritt für Schritt eine digitale Wissensbasis für künftige Fälle.

Wie erkennt die KI Auffälligkeiten?

In vier Schritten wird sichtbar, wie die KI aus früheren Fehlerfällen lernt, Muster erkennt und Monteure bei neuen Auffälligkeiten unterstützt.

1 Datenbasis

Vergangene Probleme

Die KI wird mit historischen Betriebsdaten und bekannten Fehlerfällen trainiert.

→
2 Analyse

Muster erkennen

Die KI analysiert Gemeinsamkeiten zwischen den Problemfällen.

→
3 Auffälligkeit

Neue Auffälligkeit

Ein ähnliches Verhalten tritt erneut auf.

→
4 Hinweis

Unterstützung für Monteure

Die KI liefert Hinweise auf vergleichbare Fälle.

Wie kann KI dabei helfen, ineffiziente Muster oder Probleme im Wärmenetz sichtbar zu machen?

Frank Wendel erklärt, wie Künstliche Intelligenz auffällige Muster in Wärmenetzen sichtbar machen kann und warum datenbasierte Hinweise die Fehlersuche im Betrieb unterstützen.

Frank Wendel, Energie- und Kommunalmanagement, ÜZ Mainfranken

Wenn Forschung auf Praxis trifft

Damit eine Künstliche Intelligenz Wärmenetze sinnvoll analysieren kann, braucht es mehr als leistungsfähige Algorithmen. Entscheidend ist die Verbindung aus wissenschaftlicher Forschung und praktischer Erfahrung. Während die Universität Würzburg Betriebsdaten analysiert und geeignete KI-Modelle entwickelt, bringt die ÜZ Mainfranken ihr langjähriges Wissen aus dem Betrieb von Wärmenetzen sowie reale Problemfälle aus der Praxis ein. Erst diese enge Zusammenarbeit ermöglicht es, Ineffizienzen frühzeitig zu erkennen und neue Ansätze für einen langfristig effizienteren Betrieb von Wärmenetzen zu entwickeln.

⚡

ÜZ Mainfranken

  • Betriebsdaten aus dem Wärmenetz
  • Praxiserfahrung aus dem Alltag
  • Kenntnisse typischer Problemfälle
🎓

Universität Würzburg

  • Datenanalyse und Auswertung
  • Entwicklung von KI-Modellen
  • Erkennung versteckter Muster


Wo steht das Projekt heute?

Das Projekt befindet sich derzeit in einer frühen Entwicklungsphase. Bereits heute unterstützt die KI dabei, auffällige Heizungsanlagen im Wärmenetz gezielt zu identifizieren und relevante Informationen schneller sichtbar zu machen. Langfristig soll sie Monteure dabei unterstützen, Problemursachen schneller einzugrenzen und Wartungseinsätze effizienter vorzubereiten.

Warum sich der Aufwand lohnt

Auch wenn sich das Projekt noch in einem frühen Entwicklungsstadium befindet, zeigen erste Analysen bereits das Potenzial datenbasierter Optimierung.

Effekte

Effekte
📉

13,4 %*

geringere Netzverluste

🛡

Resilienteres Netz

mehr Stabilität

😊

Höhere
Kundenzufriedenheit

zuverlässigere Versorgung

💰

Wirtschaftlicher Nutzen

weniger Verluste, geringere Kosten

* Quelle: Unternehmensinterne Projektpräsentation der ÜZ Mainfranken und der Universität Würzburg (2026).

Wo stößt KI an ihre Grenzen?

So vielversprechend die bisherigen Ergebnisse auch sind, eine Künstliche Intelligenz kann menschliche Erfahrung nicht ersetzen. Im Projekt der ÜZ Mainfranken dient Künstliche Intelligenz als Unterstützung für die Analyse. Sie kann auffällige Kundenanlagen schneller sichtbar machen und frühere Problemfälle vergleichbar machen. Die technische Einordnung und die Entscheidung über konkrete Maßnahmen bleiben jedoch weiterhin Aufgabe von Expertinnen und Experten.

Was die KI kann

✓ Muster in Betriebsdaten erkennen
✓ Problemfälle miteinander vergleichen
✓ Auffällige Anlagen sichtbar machen
✓ Hinweise für die Analyse liefern

Was die KI nicht kann

× Reparaturen selbst durchführen
× endgültige Entscheidungen treffen
× menschliche Erfahrung ersetzen
× jede Ursache eindeutig bestimmen

Datenqualität

Die Analyse ist nur so gut wie die verfügbaren Messdaten. Fehlende oder ungenaue Daten können die Auswertung erschweren.

Komplexe Systeme

Wärmenetze bestehen aus vielen technischen Komponenten. Nicht jede Ursache ist sofort eindeutig in den Daten erkennbar.

Menschliche Kontrolle

Die KI liefert Hinweise. Die finale Bewertung und Entscheidung bleiben bei den Fachkräften.

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Intelligente Wärmenetze als Teil der Energiewende

Das Projekt der ÜZ Mainfranken und der Universität Würzburg zeigt, wie datenbasierte Analysen künftig dabei helfen können, Wärmenetze effizienter zu betreiben. Langfristig könnten KI-gestützte Systeme Energieverluste reduzieren und einen wichtigen Beitrag zur nachhaltigen Energieversorgung leisten.

Heute

Historische Betriebsdaten werden analysiert, um Muster und Auffälligkeiten in Wärmenetzen sichtbar zu machen.

Nächste Schritte

Die Modelle werden weiterentwickelt, um ineffiziente Betriebszustände noch schneller und zuverlässiger zu erkennen.

Zukunft

Unternehmen können Probleme früher erkennen und gezielter reagieren. Dadurch werden Ressourcen effizienter genutzt.

Vision

Intelligente Wärmenetze unterstützen eine nachhaltige Energieversorgung und leisten einen Beitrag zur Energiewende.

Aus der Vergangenheit für die Wärmenetze von morgen

Das Projekt der ÜZ Mainfranken und der Universität Würzburg zeigt, wie praktische Erfahrung und wissenschaftliche Forschung zusammenwirken können. Mithilfe historischer Betriebsdaten lernt die Künstliche Intelligenz, wiederkehrende Muster zu erkennen und Monteure bei der Analyse von Auffälligkeiten gezielt zu unterstützen.

Auch wenn die KI menschliche Erfahrung nicht ersetzt, kann sie wertvolle Hinweise liefern und die Fehlersuche deutlich effizienter machen. So lassen sich Energieverluste reduzieren, Ressourcen schonen und Wärmenetze langfristig nachhaltiger betreiben.

Vielleicht wird die KI künftig keine Heizungen reparieren. Aber sie könnte dafür sorgen, dass Monteure schon vor dem ersten Handgriff wissen, wo sie suchen müssen. Genau darin liegt das Potenzial dieses Projekts – aus den Erfahrungen der Vergangenheit die Wärmeversorgung von morgen intelligenter zu gestalten.

Noch tiefer in das Thema eintauchen

Wenn Sie noch tiefer in das Thema eintauchen möchten, bietet dieser Podcast spannende Einblicke in das gemeinsame Forschungsprojekt der ÜZ Mainfranken und der Universität Würzburg. Erfahren Sie mehr über die Hintergründe des Projekts, die Herausforderungen im Betrieb von Wärmenetzen und die Potenziale Künstlicher Intelligenz für eine effizientere Analyse und frühzeitige Erkennung von Auffälligkeiten.

🎙️

Podcast zum Forschungsprojekt

ÜZ Mainfranken × Universität Würzburg

Der Podcast vertieft die zentralen Themen des Projekts und bietet zusätzliche Einblicke in die Analyse von Wärmenetzen, den Umgang mit historischen Betriebsdaten und die Einsatzmöglichkeiten Künstlicher Intelligenz in der Praxis.

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