Energiemanagement: KI kriegt's geregelt

Von Künstlicher Intelligenz und Energie ist heute auffallend häufig in einem Atemzug zu hören. Die Rede ist dabei meistens von dem extrem hohen Energiebedarf, den die mit umfangreichen KI-Anwendungen beschäftigten Rechenzentren erfordern. KI-Tools als gewaltige Energiefresser – dies ist die eine Seite der Medaille.

Gleichzeitig wird aber KI auch dazu eingesetzt, durch intelligente Steuerung und Regelung Energieeffizienz zu steigern und den Energieverbrauch auf den verschiedensten Gebieten spürbar zu senken.

Daten als Grundlage für intelligentes Energiemanagement

Das gilt etwa in der produzierenden Industrie, wo KI-Lösungen Energieeinsparungen durch Prozessverschlankung, vorausschauende Wartung oder optimierte Arbeitsplatzorganisation erzielen. Und auch beim Betrieb von Gebäuden, ein besonders energieintensiver Bereich mit hohen Ineffizienzen, kann KI über ein intelligentes Energiemanagement erheblich und nachhaltig zur Senkung des laufenden Energiebedarfs beitragen.

Auf all diesen Einsatzfeldern stellt KI eine erweiterte Stufe der Automatisierung dar, die vor allem durch ihre Fähigkeit, im Einsatz "dazuzulernen", eine neue technologische Ebene definiert. Charakteristisch für derartige Lösungen ist es, extrem hohe Datenvolumen in kürzester Zeit zu analysieren und anschließend unter vorgegebenen Gesichtspunkten aufzubereiten – etwa als zeitliche Verläufe von technischen und physikalischen Parametern wie Vebrauchs-, Wetter- oder Marktumfelddaten.

KI in Heizung, Kühlung und Gebäudesteuerung

Schwellenwerte wie das Überschreiten von Wartungsfristen oder Belastungsgrenzen sowie die unterschiedlichsten Kenngrößen von Wirtschaftlichkeitsüberlegungen lassen sich als automatisierte Reportinggrundlage und Entscheidungshilfe nutzen.

Voraussetzung ist allerdings eine saubere Datenbasis – die durchgehende Digitalisierung der beteiligten Prozesslandschaft und als deren Fundament eine moderne Sensorik. Es versteht sich daher von selbst, dass Altbauten hier einen Nachrüstungsbedarf haben und bei Neubauten von Anfang an in entsprechende Technologie investiert werden muss.

Neben "Next-Level-Gebäudeautomation" können KI-gestützte Energiemanagementlösungen vor allem bei Betriebs- und Wartungsprozessen sowie für Verbrauchsoptimierung und -prognosen von großem Nutzen sein – und nicht zuletzt spielen sie eine gewichtige Rolle bei der Umsetzung der Vorgaben der Energiewende. Verbrauchsminimierung ist der natürlichste Weg zum Klimaschutz.

Intelligente Klimatisierung durch KI im Gebäude

In diesem Zusammenhang leuchtet unmittelbar ein, dass KI bei der Optimierung des großen Energieverbrauchsfaktors Klimatisierung einschließlich Heizung und Lüftung ein weites Anwendungsspektrum findet.

Temperatur, Luftfeuchtigkeit und Luftqualität lassen sich durch intelligente Steuerung und Regelung für jeden Raum und jedes Gebäude individuell abstimmen. Moderne Sensorik und der Einsatz lernfähiger Systeme erlauben es, auf der Basis historischer Messdaten (beispielsweise zu Nutzungsgewohnheiten), des Bauzustands sowie aktueller Werte für Außentemperatur oder Lichteinstrahlung energetisch optimale Leitwerte zu definieren, die wiederum in sich selbst aktualisierende Modelle einfließen und zu Prognosezwecken herangezogen werden können.

Anhand dieser Informationen lassen sich adaptive Regelungsstrategien umsetzen, die den Energieeinsatz minimieren. Die hierfür erforderliche Sensorenvielfalt in Kombination mit maschinellem Lernen unterstützt auch das Last- und Gerätemanagement durch vorausschauende Analyse auf der Grundlage von Daten zu Verbräuchen, Verschleiß oder Betriebszuständen. Algorithmen erkennen Muster, identifizieren ineffiziente Verbraucher oder Lastspitzen und schlagen Optimierungen (beispielsweise die Verschiebung von Geräteeinsätzen in den Nachtbetrieb) vor. Energieverluste und Ausfallzeiten lassen sich dadurch minimieren.

KI ersetzt klassische Energiemanagementsysteme zunehmend

Verstärkt wird dieser Effekt weiter durch KI-gestützte Analyse des Nutzerverhaltens, die Anregungen für eine Anpassung der Gerätenutzung oder der Heizgewohnheiten ermöglicht.

"Lernfähige" KI-gestützte Monitoring-Dashboards sorgen für Transparenz bezüglich der vielfältigen Energieflüsse im Gebäude und erlauben es den Betreibern, Eigentümern und Facility Managern, sich im Dschungel gesetzlicher Vorschriften oder Förderkriterien erfolgreich zu bewegen. Die Planung effizienter energetischer Sanierungen und der Integration von erneuerbaren Energieträgern ist ein weiteres Anwendungsfeld für KI-Lösungen im Energiemanagement von Gebäuden.

Im Ergebnis sind die Vorteile KI-gestützter Energiemanagementsysteme eindeutig: Sie steigern die Energieeffizienz, reduzieren die laufenden Kosten, erhöhen Qualität und Zuverlässigkeit der Services und erleichtern die Erfüllung der Vorgaben zu Nachhaltigkeit und Klimaschutz. Im Gegensatz zu den klassischen Energiemanagementsystemen übernehmen KI-Lösungen eine aktive, adaptive Steuerungsfunktion; sie lernen selbsttätig, analysieren Netzlasten und Verbrauchsphasen und optimieren Prozesse wie Heizen, Kühlen und Laden.

KI im Energiemanagement: Praxisbeispiele zeigen Einsparpotenziale

Energieverbräuchen über Smart Meter, Versorger­anbindungen und Rechnungen, inklusive Schätzung von Datenlücken und Plausibilitätsprüfungen zur Sicherung der Datenqualität; die Erstellung KI-gestützter Prognosen des zukünftigen Energieverbrauchs auf Gebäude- oder Portfolioebene, um Lastverläufe und Einsparpotenziale besser planen zu können; und das Erarbeiten von auf maschinellem Lernen beruhenden Sanierungs- und Modernisierungs-Empfehlungen, die Investitionsbedarf, Energieeinsparungen (bei Strom und Heizung) und potenzielle CO2-Reduktion für verschiedene Maßnahmenpakete abschätzen.

KI-Technologie untersucht dabei zum Beispiel Effekte von Effizienzmaßnahmen auf Betriebskosten, Nettobetriebsergebnis und CO2-Kosten und bewertet Risikoaspekte, um den Werterhalt der Immobilien oder die Auswirkungen von Nachhaltigkeits- und Klimaschutzstrategien auf Investitionen zu ermitteln. Darüber hinaus erleichtert die KI-gestützte Technologie das ESG-Reporting nach Standards wie GRESB, SFDR und ISSB durch standardisierte Datenmodelle und Auswertungen zu Energieverbrauch und Emissionen.

Energiemanagement: Kosten und Risiken der KI-Implementierung

Wie sieht der konkrete Nutzen KI-gestützter Gebäude- und Energiemanagementsysteme aus? Ein Praxisbeispiel zum Einsatz einer entsprechenden Lösung von Aedifion soll dies verdeutlichen. Dabei handelt es sich um ein gemeinsames Projekt von Aedifion mit BNP Paribas Real Estate Investment Management im I/D Cologne A2 in Köln. Das 2021 fertiggestellte Büro- und Geschäftshaus verfügt über 13.312 Quadratmeter Mietfläche und eine komplexe Gebäudetechnik mit Raumluft-technischen Anlagen, Betonkernaktivierung, Kältemaschinen und Fernwärme.

Trotz moderner Bauweise konnte durch den Einsatz der KI-basierten Cloud-Software der laufende Betrieb deutlich optimiert werden: Über 32.000 Datenpunkte werden kontinuierlich ausgewertet, um Heizungs-, Kühl- und Lüftungsanlagen vorausschauend und bedarfsgerecht zu steuern. Dabei ließ sich nach Angaben von Aedifion eine Gesamtenergieeinsparung von 19,43 Prozent erzielen, die Kosten konnten um 14,2 Prozent gesenkt und der CO2-Ausstoß um 117,3 Tonnen pro Jahr reduziert werden. Gleichzeitig erfüllt das Gebäude die gesetzlichen Vorgaben nach § 17a Gebäudeenergiegesetz (GEG).

KI und Energiemanagement: Büro- und Wohnimmobilien

Die angegebenen Werte sind selbstverständlich nicht beliebig zu verallgemeinern. Zu sehr hängt das Ergebnis von der jeweils gegebenen Ausgangssituation ab (Bausubstanz, Geräteausstattung, Nutzungsweise, Raumgröße usw.). Insbesondere für den Büroimmobilienbereich liegen viele Daten zum realisierten Einsparpotenzial vor. Fragt man Experten, die sich in diesem Segment auskennen, hört man übereinstimmend, dass das Einsparvolumen im Schnitt zwischen zehn und 20 Prozent beträgt; wenn es sich um besonders "smarte" Objekte handelt, auch teils erheblich mehr. Für Wohnimmobilien lassen sich durchaus ähnliche Werte finden, allerdings ist die Streuung hier viel größer.

Wo Licht ist, gibt es immer auch Schatten. Dieser Schatten besteht weniger in Begrenzung des Potenzials als im finanziellen Aufwand. KI stellt den Vermietern keinen Goldesel zur Verfügung, wie Jonas Hahn, Professor für Immobilienmanagement an der Frankfurt University of Applied Sciences, hervorhebt: "Energiemanagement gibt es nicht für lau, auch nicht auf Basis Künstlicher Intelligenz. Zwar können Energiekosten gespart werden, aber dieser Vorteil geht häufig zugunsten der Mieterschaft, nicht zugunsten der investierenden Vermieter.

Die Energiemanagementsysteme müssen implementiert und gewartet werden, es entsteht einmaliger und auch laufender Aufwand, der bezahlt werden will. Während in Gewerberaummietverträgen in einem Nachtrag dazu verhandelt werden kann oder spätestens bei der nächsten Neuvermietung das System zum Standard gemacht und umgelegt werden kann, sind bei Wohnraum einige Hürden mehr zu nehmen. So oder so: Ohne Zustimmung und (Zahlungs-)Bereitschaft der Mieterschaft wird es nicht gehen."

Investitions- und Risikofaktoren bei KI im Energiemanagement

In der Tat: Die Implementierung KI-gestützter Energiemanagementsysteme geht mit Investitionen für Hardware (Sensorik etc.), Software, Schulung und Integration in bestehende Infrastrukturen einher – wobei die Nutzung von Cloud-Lösungen die Rechnung günstiger gestalten kann. Gerade bei Bestandsgebäuden können Nachrüstungen und Schnittstellenanpassungen erheblich Geld kosten. Zudem können – insbesondere bei "Black-Box-Lösungen" – Abhängigkeiten von Technologieanbietern entstehen, wenn proprietäre Schnittstellen oder Datenformate einen Systemwechsel erschweren. Sorgfalt bei der Auswahl des Anbieters und der Vertragsgestaltung ist also angebracht.

Auf technischer Ebene besteht das allgemeine Risiko, dass hochautomatisierte vernetzte Systeme bei Fehlfunktionen oder Cyberangriffen großflächige Störungen verursachen, weil viele Entscheidungen zentral bzw. durch wenige Modelle gesteuert werden. Die Verarbeitung feingranularer Verbrauchsdaten wirft darüber hinaus Datenschutz- und Überwachungsfragen auf, die vor jeder Implementierung geprüft werden sollten. Ein verantwortungsvolles Energiemanagement mit KI erfordert somit klare technische und institutionelle Rahmenbedingungen, die Transparenz, Sicherheit und Nachhaltigkeit im Auge behalten.

Und noch eine Frage stellt sich: Welche Auswirkungen haben KI-Lösungen auf die beruflichen Tätigkeitsfelder der beteiligten Personen? Klassische Aufgaben des Energiemanagements – manuelle Auswertung von Zählerständen, statische Berichte, einfache Lastganganalysen – werden zunehmend automatisiert und in Dashboards überführt, die Empfehlungen in Echtzeit liefern. Dadurch verlagert sich die Rolle von Energiemanagerinnen und -managern weg von der reinen Datensammlung hin zur Bewertung und Umsetzung von Handlungsempfehlungen.

Berufsbilder und Kompetenzwandel durch KI im Immobilienmanagement

Gleichzeitig entstehen neue (höher qualifizierte) Berufsbilder an der Schnittstelle von Energie-, Daten- und Softwarekompetenz, etwa Spezialisten für Energiedaten, KI-Systemingenieurinnen und -ingenieure oder Fachkräfte für Cybersecurity. Bestehende Berufe werden nicht einfach ersetzt, sondern in ihrer Anforderungstiefe verändert: Gebäudetechniker oder Beschaffungsverantwortliche müssen verstärkt digitale Tools verstehen, Kennzahlen interpretieren und mit automatisierten Regelstrategien interagieren. Qualifizierung und Weiterbildung sind daher zentrale Voraussetzungen, damit Beschäftigte die Systeme kritisch nutzen statt lediglich überwachen.

Carolin Dose, Managing Director of Asset Management, HIH Real Estate, sieht daher generell keine Tendenz zu gravierenden Arbeitsplatzverlusten, sondern eher eine Kompetenzverschiebung: "KI-Systeme können im Asset Management vor allem repetitive Aufgaben wie die Auswertung von Gebäude- und Wartungsdaten, das strukturierte Dokumentenmanagement sowie den automatisierten Datenabgleich übernehmen. Dadurch werden weniger ganze Berufsbilder überflüssig, sondern vor allem manuelle Sachbearbeitung und reine Datenerfassung reduziert. Die Rolle des Asset Managers verschiebt sich hin zu Analyse, Steuerung und strategischer Entscheidungsfindung."

Auch Dr.-Ing. Johannes Fütterer, CEO von Aedifion, betont diesen entscheidenden Aspekt: "In einem zunehmend dynamischen, datengetriebenen Marktumfeld wird der Reifegrad im Umgang mit KI so zu einem strategischen Differenzierungsmerkmal. Denn KI wird sich weiterentwickeln – von einer unterstützenden Technologie hin zu einem steuernden Element, das konkrete Handlungsvorschläge liefert und Entscheidungsprozesse vorbereitet." KI macht also nicht arbeitslos, erzwingt aber eine Verschiebung und Ausweitung des persönlichen Kompetenzspektrums.

Das ist ein Beitrag aus der Ausgabe 01/26 der "Immobilienwirtschaft"

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