Intelligente Wärme- und Kältenetze der 5. Generation (5GDHC) sind ein zentraler Baustein für die Energiewende in urbanen Räumen. Doch ihre Steuerung ist eine der größten wissenschaftlichen Hürden auf dem Weg zu einer nachhaltigen Zukunft. Diesem Thema widmete sich Prof. Dr.-Ing. Alexander Schlüter in seinem Vortrag auf der internationalen Konferenz SDEWES 2025. Statt eine fertige Lösung zu präsentieren, bot er eine ehrliche Bestandsaufnahme der vielschichtigen und fundamentalen Herausforderungen, die es auf dem Weg zu einer KI-gesteuerten Regelung dieser Zukunftsnetze zu überwinden gilt.
Die Vision: Ein Netz aus thermischen Prosumern
Die entscheidende Neuerung von 5GDHC-Netzen ist der Wandel vom passiven Verbraucher zum aktiven Prosumer. Anstatt dass ein zentraler Erzeuger unidirektional Wärme liefert, werden die Teilnehmer des Netzes selbst zu Akteuren: Sie können thermische Energie aus dem Netz beziehen (konsumieren), aber auch eigene Abwärme – etwa aus Industrieprozessen oder Gebäudekühlung – in das Netz einspeisen (produzieren). Dieses Paradigma schafft ein hochdynamisches, bidirektionales Energiesystem, dessen Komplexität eine klassische Steuerung unmöglich macht.
Ein ganzes Spektrum an Herausforderungen
Diese neue, durch eine Vielzahl interagierender Prosumer getriebene Dynamik bringt ein ganzes Spektrum tiefgreifender wissenschaftlicher Probleme mit sich. In seiner Präsentation legte Prof. Schlüter den Fokus darauf, dass die Entwicklung eines KI-gesteuerten Systems weit mehr ist als eine reine Programmieraufgabe. Zu den beispielhaft vorgestellten Hürden gehören unter anderem:
- Die träge Physik der Netze: Im Gegensatz zu Stromnetzen reagieren thermische Netze extrem langsam. Entscheidungen der KI haben oft erst mit großer Zeitverzögerung eine Wirkung. Für einen Algorithmus ist es eine enorme Schwierigkeit, diese komplexen Ursache-Wirkungs-Ketten korrekt zu erlernen und vorausschauend zu agieren.
- Das Dilemma der KI-Agenten (Local vs. Global Goals): Der am Lehrstuhl verfolgte Ansatz nutzt dezentrale KI-Agenten. Hierbei entsteht ein klassisches Dilemma: Wie stellt man sicher, dass jeder einzelne Agent nicht nur seine eigene Aufgabe egoistisch optimiert, sondern im Sinne des Gesamtnetzes handelt? Das Design der richtigen Anreizsysteme ("Reward Shaping") ist hierbei eine der subtilsten und zugleich wichtigsten Aufgaben.
- Die schiere Skalierung des Problems: Die Anzahl möglicher Zustände in einem Netz voller Prosumer ist astronomisch hoch. Eine KI muss in diesem riesigen Lösungsraum effizient lernen, gute von schlechten Entscheidungen zu unterscheiden. Dies kann zu extrem langen Trainingszeiten führen ("Sample Inefficiency") und erfordert hocheffiziente Algorithmen.
Diese Punkte sind jedoch nur ein Ausschnitt aus einem Dutzend identifizierter Kernprobleme, die auch gekoppelte hydraulische Dynamiken, die ständige Veränderung der Umgebungsbedingungen ("Non-Stationary Environment") und die grundlegende Frage der fehlerfreien Koordination zwischen den KI-Agenten umfassen.
Fazit: Problemverständnis als Schlüssel zum Erfolg
Der entscheidende Beitrag der auf der SDEWES 2025 vorgestellten Forschung liegt daher nicht in einer fertigen "Plug-and-Play"-Lösung, sondern in der Analyse dieses komplexen Problemfeldes. Diese Grundlagenarbeit ist zentral für die Mission des Lehrstuhls NIWI, die industrielle und urbane Transformation durch exzellente Forschung aktiv mitzugestalten.