*RC3-Vorspann-Musik*
Herald: Aber und damit herzlich willkommen wieder an diesem Morgen zur About-Future-
Stage. Wir haben jetzt hier einen ganz interessanten Talk über DIY-Heizenergie-
Optimierung mit einem neuronalen Netzwerk von Jens Dorfmüller hier zu meiner
Rechten. Jens hat auch die Folien unter seiner Website wwwjens.dorfmüller.de, mit
ü oder mit u ist egal. Ja Jens, wie bist du darauf gekommen, einen Talk über
Heizenergie-Optimierung zu machen? Jens: Ich habe mich vor zweieinhalb Jahren
habe ich einen Smart Meter eingebaut bekommen und habe mich damit beschäftigt,
was man damit machen kann. Und daraus hat sich im Laufe von zweieinhalb Jahren ein
bisschen größeres Projekt entwickelt. Und jetzt war ich.. ist das Projekt in einem
Zustand, wo ich sag: Na ja, jetzt könnte man es eigentlich auch mal zeigen und
gucken, ob es für andere Leute interessant ist, ob andere Leute vielleicht auch noch
Ideen haben, was man weiter damit machen könnte. Ja und so habe ich gedacht, melde
ich mal einen Talk an und es freut mich sehr, dass ich heute hier in München sein
darf und mal wieder auf einer Bühne stehen darf.
Herald: Wunderbar. Ich würde sagen, damit übergebe ich gleich an dich und wir sind
gespannt, was du uns zu erzählen hast. Jens: Super, guten Morgen zusammen. So,
ich fange gleich mit meiner ersten Folie an. Die ganze Geschichte hat bei mir
angefangen, vor gut zweieinhalb Jahren, als ich einen Smart Meter eingebaut
bekommen habe und ich mich damit beschäftigt habe: Was kann man denn
eigentlich damit machen? Und als ich mich damit beschäftigt habe, habe ich dann
festgestellt Na ja, dieses Smart Meter überträgt alle paar Sekunden den
Zählerstand und die aktuell bezogene Leistung. Und zwar macht sie das über eine
Infrarot-Schnittstelle, die da drauf ist. Auf der Folie, auf dem Bild sieht man
diese Infrarot-Schnittstelle, abgedeckt durch so einen gelben Messkopf, den ich da
draufgesetzt habe. Darunter sitzt die LED. Diese Infrarot-LED kann man mit einer
einfachen Diode, mit einer einfachen Foto- Diode mit einer Infrarot-Foto-Diode
abgreifen und kann die zum Beispiel über die Infrarot-Schnittstelle, über eine
GPIO-Schnittstelle eines Raspberry PI auslesen. Oder ich habe ein bisschen die
faule Variante genommen. Ich habe jemanden gefunden, der in der Kleinserie so ein
Messkopf gebaut hat und der die quasi mit USB-Schnittstelle angeboten hat. Vorteil
wenn man das Ding so semiprofessionell kauft, dann dann wird da auch gleich noch
nen Magnet-Ring mit eingebaut, der das dann auf der Schnittstelle festhält und
das ganze optisch abdichtet. So, damit kann ich jetzt den Zählerstand auslesen.
Vielleicht noch einen Hinweis für Leute, die das nachmachen wollen. Man muss erst
die Schnittstelle freischalten, da gibt es eine PIN, die man da eintippen, eingeben
muss. Das ist ganz lustig über Morsezeichen, mit einer Taschenlampe muss
man die eingeben und dann kann man den vollen, die Ausgabe des vollen Datensatz
freischalten. Das habe ich dann gemacht und ich habe ein Projekt gefunden im
Internet volkszähl.org, dieses Projekt liefert letztendlich die ganze Software,
mit der man das dann auslesen kann, die die Daten aufbereiten kann. Dieses Projekt
steht, besteht letztendlich aus mehreren Programmen. Das eine, erste Programm ist
der vzlogger. Der liest quasi den Datenstrom mit, teilt ihn auf in
verschiedene Kanäle, also in den Kanal, Zählerstand-Hauptzeit, Zählerstand-
Nebenzeit und den aktuellen Verbrauch. Der kann aber auch puffern. Das heißt, wenn
mein Server, auf dem die Daten gespeichert werden, mal down ist, dann puffer der
zwischen, so lange bis der wieder ub ist und schickt dann die Daten rüber. Dieses
Programm, vzlogger, schickt die Daten dann an eine Middleware, die auf meinem Server
läuft. Das ist im Prinzip eine Schnittstelle, ein ganz einfacher http-
request, über den das übertragen wird. Diese Middleware hat dann die Aufgabe, die
die Messwerte zu empfangen und sie letztendlich in die Maria-DB, die im
Hintergrund läuft, zu schreiben. Und dann gibt es noch das Web Frontend. Das ist
letztendlich das, wie man das Ganze bedient. Die nimmt dann die Daten aus der
Maria-DB und stellt sie grafisch dar. Und damit kann man schon ganz interessante
Dinge machen. Hier zum Beispiel ist.. ist der Strom, der Stromverbrauch, der normale
Stromverbrauch von unserem Haus. Und jetzt sieht man unten die Zeitskala und oben
aufgetragen die Leistung, die abgerufen wurde. Jetzt habe ich folgendes Ereignis
mal mit geplottet: Hier sieht man, was der Stromverbrauch ist vom Haus, wenn das
Deckenlicht im Wohnzimmer an ist. So, dann bin ich hergegangen, habe die Leselampe
neben dem Sofa angemacht. Man sieht der Stromverbrauch steigt. Dann habe ich das
Decken Licht ausgemacht und habe gedacht naja, jetzt spare ich Strom, weil ich nur
noch weniger Licht verbrauche. Dann habe ich aber mal mein Handy rausgezogen, habe
die Oberfläche aufgerufen und habe geguckt und habe festgestellt: Ich habe gerade
genau das Gegenteil gemacht. Ich habe mehr Strom verbraucht. Man sieht, das Ganze
kann man rückgängig machen: Wenn ich das Licht wieder anmache und die Leselampe
aus, dann verbrauche ich auf einmal wieder weniger Strom. Wenn man drüber nachdenkt:
ganz logisch. Die Deckenlampe ist eine moderne LED-Lampe, wo die meiste Energie
in Licht verwandelt wird und die Leuchte neben dem Sofa ist noch eine alte Halogen-
Standleuchte, die verbrennt eben.. die erzeugt nicht nur Licht, sondern auch eine
Menge Wärme und verbraucht deswegen mehr Strom. Seitdem ist die Stehlampe ehrlich
gesagt auch ein bisschen in Ungnade gefallen. Sie wird deutlich weniger
eingeschaltet. So, jetzt wollt ich mal ein bisschen mehr damit machen. Vorteil von
dieser von dem Projekt volkszaehler.org ist, dass diese http-Schnittstelle sehr
sehr gut dokumentiert ist und man relativ einfach auch andere Dinge da reinhängen
kann. Ich habe zum Beispiel noch ein paar Temperatur-Sensoren da reingehängt. Das
sind einfache Platin-Messwiderstand- Temperatursensoren. Ich habe mir von
Adafruit einen Verstärker dafür gekauft, den kann ich dann.. da kann ich dann die
Temperatur über die SPI-Schnittstelle mit einem RaspberryPI0 auslesen und ich kann
ein einfaches Python-Script schreiben. Das sind wirklich nur 15 Zeilen und kann das
dann an den vzlogger übergeben. Also hier rechts dargestellt sieht man dann auch wie
das ganze aussieht. Also der Temperatursensor ist über ein vieradriges
Kabel an den Verstärker angebunden, über SPI dann an an den RaspberryPI0. Da geht
es dann an den vzlogger und über WLAN hängt der an meinem Server. Gut, eine
weitere Datenquelle, die mich interessiert hat, war die Heizung. Da habe ich ein
bisschen den Nachteil, da gibt es keine gut dokumentierte freie Schnittstelle.
Erst kürzlich hat der Hersteller Vissmann die API zum Auslesen auch wirklich
freigegeben und einigermaßen dokumentiert. Zum Glück gibt es aber eine OpenSource-
Schnittstelle, eine OpenSource-API auf GitHub, die bereits.. die es schon länger
gibt und die mir das Leben da ereinfacht: Da kann ich eben über diese API die Daten
von meiner Heizungsanlage auslesen und aus der Cloud auslesen und damit in meinem
volkszaehler.org einspielen. Die Daten, die ich da abgreifen. Das sind vor allen
Dingen die Außentemperatur. Ich kann auslesen, ob die Heizung aktiv ist oder ob
sie, ob sie im Sommer ausgeschaltet ist. Und was ganz interessant ist: Ich kann
lesen, ob die Heizung gerade Warmwasser- Aufbereitung macht oder ob sie mein Haus-
Fußbodenheizung betreibt. So, damit kann ich jetzt schon eine bisschen, bisschen
interessantere Auswertung machen. Ich kenne also die Leistungsaufnahme meiner
Heizung zu jedem Zeitpunkt und ich kenne den Betriebszustand zu jedem Zeitpunkt.
Und jetzt kann ich mir einfach ausrechnen, wie viel Strom ich eigentlich für.. zum
Heizen brauche und wie viel ich für die Warmwasser-Aufbereitung brauche. Also hier
sieht man jetzt einen Plot über die letzten zweieinhalb Jahre. Jeder Balken
ist eine Woche. In Blau sieht man die Energie, die ich zum Heizen benutzt habe
und in Orange sieht man die Energie, die zum Warmwasser-Aufbereitung benutzt wurde.
Ich kann dann auch sehen, ich kann daraus relativ schnell sehen, in welcher Woche
ich wie viel, wie viel wie viel Geld ausgegeben habe zum Heizen. So, ich kann
aber auch auftragen, wie viel Energie brauche ich gegenüber bei welcher
Temperatur? Und da kriegt man schon was Interessantes raus, da sieht man relativ
schnell eine eindeutige Korrelation. Je wärmer es ist, umso weniger Energie
brauche ich zur Warmwasser-Aufbereitung. Das ist relativ einfach erklärbar. So eine
Luft-Wasser-Wärmepumpe, die hat eine eine schlechtere Effizienz, wenn es kalt ist.
Wenn ich mir das jetzt angucke, könnte ich jetzt, ist es eine der Ideen, die ich
habe, was ich in Zukunft ausprobieren will. Ich könnte jetzt sagen, ich guck mir
die Wettervorhersage an und verlege versuche die Wasser Warmwasser-
Aufbereitung in die Zeit am Tag zu legen, in der es wärmer ist. Und in der kalten
Zeit, vor allen Dingen in der Nacht, da unterdrücke ich dann die Warmenwasser-
Aufbereitung bis in die frühen Morgenstunden. Ja, das ist eine Idee. So,
dann habe ich aber auch zu Hause noch einen Komfort-Ofen, einen Holzofen im
Wohnzimmer, den ich betreibe. Und was mich jetzt dann interessiert hat, ist: Wie viel
Strom spare ich eigentlich dadurch, dass ich hin und wieder mit Holz heizen? Auch
da habe ich mal einen einfachen Plot versucht. Ich habe einfach die Temperatur
aufgetragen und dann dagegen die Energie, die ich zum Heizen mit meiner Was.. mit
meiner Luft-Wärmepumpe brauche. Jeder Punkt hier, jeder Punkt ist quasi eine
Woche, der Mittelwert einer Woche. Und man sieht in den Wochen, wo ich markiert habe,
dass ich den Ofen relativ häufig anhatte, dort scheint der Stromverbrauch
tatsächlich ein bisschen reduziert zu sein. Ob jetzt der Holzofen an war oder
nicht, das kann ich eben an meine Temperatur-Sensoren messen. Da sehe ich,
wenn.. wenn die Temperatur-Sensoren nur die Umgebungstemperatur anzeigen, dann war
er offensichtlich aus und wenn die deutlich über der Raumtemperatur liegen,
dann war der an. So, jetzt habe ich mich gefragt, kann ich das eigentlich auch noch
genauer ausrechnen? Und da habe ich mir jetzt folgende Idee überlegt: Ich nehme
ein neuronales Netzwerk, trainiere das auf die Außentemperatur, die Temperatur des
Ofens und den Betriebsmodus der der Heizung. Und wenn ich das trainiert habe,
dann manipuliert ich die Ofen-Temperatur, die dieses neuronale Netzwerk sieht,
einfach so, dass ich so tue, als ob der Ofen nie angewiesen wäre. Und jetzt
postuliere ich, dass die Differenz zwischen der Vorhersage mit dem Holzofen
und die Vorhersage ohne den Holzofen, das müsste ungefähr meine gesparte elektrische
Energie sein. So, so, sieht jetzt, sehen die eingangs Größen für das neuronale
Netzwerk aus. Man sieht also hier die Außentemperatur, dass es eben nicht nur
die aktuelle Außentemperatur, sondern eben auch die von den Zeitslots vorher. Ich
mittel immer über Zeitslots von 6 Stunden, das heißt, ich betrachte hier die die
Außentemperatur bis zu 24 Stunden rückwärts. Dasselbe mache ich mit dem
Ofenspeicher mit dem Ofen. Dann nehme ich eben auch nicht nur die aktuelle
Temperatur, sondern gucke mir auch bis.. gucke mir auch drei Slots zurück an. Denn
bei dem Betriebszustand der Heizung, da gucke ich mir jetzt nur an Ist die Heizung
aktuell an oder ist sie im Spar-Modus? Oder ist gerade die EVU-Sperre vielleicht
noch ein Wort zu der EVU-Sperre: Das ist eben ein Recht, was mein Energieversorger
hat. Mein Energieversorger darf mir sagen, dass an bestimmten Zeiten am Tag meine
Heizung ausbleiben muss. Da hält sich die Heizung halt auch dran. Und das hat
natürlich auch einen massiven Einfluss darauf, wie viel Strom meine Heizung
verbraucht. So die aus... die Größe, auf die ich das neuronale Netzwerke trainiere,
ist letztendlich die Heizenergie. Das ist die, die das Integral über die Leistung
ohne die Warmwasser aufbereitung. So sieht dann das neuronale Netzwerk aus. Ich habe
hier, dass das Input-Layer mit 11 Größen, einen Hidden-Layer mit 24 Neuronen dann im
Hidden-Layer 2:16, im Hidden-Layer 3:12 und dann habe ich nachher einen Output-
Layer und das Netzwerk ist fully connected. Man sieht hier an der Anzahl
der Linien, hier gibt es sehr, sehr viele Parameter, sehr viel freie Parameter, mit
der ich, mit dem ich das neuronale Netzwerke trainieren kann. Für mich als
Physiker ist dieses neuronale Netzwerk erst einmal einfach nur eine Funktion mit
insgesamt 905 Freiheitsgraden, also ein F(a1..a905) und dann noch die
Eingangsgrößen hier und die Ausgangsgröße ist der Energieverbrauch. So und jetzt
habe ich Datensätze für dieses x1 bis x11 von Datensatz 1 bis.. im Moment sind es
über 23600 Stück, die ich da reinstecken will in diese Funktion. Und rauskommen
soll der Energieverbrauch für jeden dieser einzelnen Datensätze. So, jetzt ganz kurz:
Wie komme ich zu diesen Datensätzen? Hier sieht man jetzt aufgeplottet die Zeit, das
sind zwei Tage. Man sieht hier in der Ockerfarbe den den den Stromverbrauch der
Heizung und man sieht hier zum Beispiel in in Pink, das ist jetzt schwer zu erkennen,
hier in Pink ist markiert, wo Warmwasser- Aufbereitung war. Das wird rausgerechnet.
Und hier in Rot sieht man die Temperatur des Ofens. Und jetzt gehe ich her und
teile das einfach in Sechs-Stunden-Slots auf und mittel die Werte für jeden dieser
Sechs-Stunden-Slots. Wenn ich das ausrechene würde ich ungefähr auf, wenn
ich das so mache über die ganze Zeit, über die ganzen zweieinhalb Jahre würde ich,
glaube ich, auf 6000 Datensätze kommen. Jetzt mache ich noch ein bisschen..
schummeln ich noch ein bisschen. Ich schiebe diese Zeit-Slots einfach immer um
eine Stunde weiter und so kann ich wesentlich mehr Datensätze generieren mit
denselben Daten, die ich letztendlich habe. Das hilft mir sehr beim Trainieren
des Netzwerks und erhöht die Genauigkeit. So, jetzt habe ich das neuronale Netzwerk.
Ich habe die Daten. Jetzt ist die einzige Aufgabe, die noch fehlt: Ich muss das
trainieren. Trainieren läuft normalerweise so, ich ich lege initiale Parameter fest.
Dann schätze ich die die Datensätze. Ich berechne den Fehler, die Ableitung des
Fehlers. Dann werden verbesserte Parameter bestimmt und so läuft das iterativ immer
weiter, solange, bis der Fehler klein genug ist. Und dann sage ich: Das
neuronale Netzwerk ist trainiert. So, das sind jetzt die Ergebnisse. Hier habe ich
jetzt mal aufgetragen, wie viel Energie mein Ofen bei welcher Außentemperatur
spart, das ist in rot aufgetragen. In schwarz sieht man noch, was passiert, wenn
ich meine Heizung im Urlaubs-Modus betreibe. Aber wir konzentrieren uns jetzt
hier auf die rote Linie und da sieht man je tiefer die Temperatur ist, umso mehr
Energie spart er. Und zum Beispiel hier so bei minus 5, zwischen minus zwischen 0 und
minus 5 Grad gibt es so ein Peak. Da spart mir mein Holzofen, da trägt er bis zu 0,5,
bis zu 0,5 Kilowatt zur Heizung bei. So das Modell an sich, wenn ich das
aufintegriere über den ganzen Zeitraum, dann sagt das Modell relativ gut den
realen Energieverbrauch voraus. Das überschätzt den Energieverbrauch leicht um
0,21%. Ich habe auch, ich habe das mehrmals wiederholt. Ich habe mal über 100
Stück über 100 Läufe gemittelt und da komme ich auf eine Standardabweichung auf
3,2%. Das finde ich schon relativ gut für den Ansatz. So, die Energieersparnis, die
das Modell voraussagt, ist im Durchschnitt 6,.., ja ungefähr 6,4% und die
Standardabweichung dort ist auch so gering, dass ich sag: Ja, dem Wert kann
man vertrauen. Und insgesamt sagt das Modell mir voraus, dass ich mit dem
Betrieb des Holzofen so ca. 575 Kilowattstunden an elektrischer Energie
gespart habe oder in Stromkosten ca. 135 Euro. Gut. Wie kann man das einschätzen?
Hier die beiden Wärmequellen verglichen einerseits meine Luft-Wasser-Wärmepumpe,
auf der anderen Seite der Holz-Kaminofen. So Energieträger bei der Luft-Wasser-
Wärmepumpe ist Strom. Inzwischen beziehe ich da nur noch Ökostrom. Die Kosten hatte
ich gesagt, 135 Euro und die eingesparte Energie 575 Kilowattstunden. So, das ist
aber der Stromverbrauch der Wärmepumpe. Und das, was an Heizenergie dann wirklich
zu Hause ankommt, ist höher. Da gibt es eben einen Umrechnungsfaktor, der sagt,
wie viel Energie wirklich im Haus ankommt, denn die Wärmepumpe erzeugt ja nicht
Wärmeenergie, sondern sie pumpt die Wärmeenergie einfach von außen in das Haus
hinein und der Holzofen wurde betrieben bei einer Durchschnittstemperatur von 5
Grad. Und da liegt der "Coefficient of Performance" meiner Luft-Wasser-Wärmepumpe
so ca. bei 4,7. Das heißt, das was an Heizenergie bei mir im Haus ankommt oder
angekommen wäre von diesem, von der eingesparten Energie ist das 4,7 fache. So
auf der anderen Seite habe ich den Holz- Kaminofen. Da habe ich in den zweieinhalb
Jahren ca. 4 Schüttraummeter Buchenholz verbrannt. Hier sieht man, wie viel das
ist. Das sind zwei Meter Buchenholz, das heißt das doppelte. Von dem habe ich ca.
in dem Ofen in der Zeit verbrannt. Bezahlt habe ich dafür wesentlich mehr als für für
den Strom, den ich gespart habe. Die Energie, die dieses Holz hat, sind ca.
fünfeinhalb Kilowatt, 5500 Kilowattstunden. Jetzt hat der Ofen
natürlich auch eine gewisse Effizienz. Die wird angegeben bei ca. 82%. Das heißt auch
davon kommt natürlich nicht alles bei mir im Haus an. Jetzt, wenn man guckt, ist
eine Differenz von fast 2000 Kilowattstunden. Das wirkt erst mal
relativ groß. Aber an sich liege ich da in der richtigen Größenordnung. Die möglichen
Ursachen für die Differenz, die da noch ist, zum einen unterschätze ich
wahrscheinlich noch den Effekt von meinem Holzofen, denn ich mittel nur ich gucke
nur bis zu 24 Stunden zurück. Und wenn der Ofen mal ordentlich läuft und auch die
Wände vom Haus erhitzt, dann ist der Effekt wahrscheinlich noch wesentlich
länger. Und zum anderen: die die Effizienz von 82% erreiche ich garantiert nicht zu
Hause, denn der Ofen steht nur in einem Raum und der heizt genau einen Raum. Und
da kommt nicht alles im ganzen Haus an. Auch da könnte man wahrscheinlich
verbessern. So was schließe ich daraus. Zum einen: Wirtschaftlich ist der Betrieb
meines Holzofens definitiv nicht rentabel. Denn wenn wir, wenn draußen Temperaturen
so jenseits der Minus 10 Grad sind, dann macht es wahrscheinlich auch
wirtschaftlich Sinn, den zu betreiben. Da muss man einfach bedenken Der "Coefficient
of Performance" einer Wärmepumpe sinkt drastisch, wenn man in Richtung minus 10
Grad geht. Ich habe mal aus dem Datenblatt hergeleitet. Leider sieht man das.. leider
wird das für die Temperatur nie angegeben, weil die Werte dann relativ schlecht sind.
Deswegen habe ich mir die aus dem Datenblatt mal hergeleitet.
Schätzungsweise bei minus 10 prozent... bei minus 10 Grad Celsius ist der
"Coefficient of Performance" wahrscheinlich nur noch bei 2,5.
Dahingegen: Die Leistung und die Effizienz des Ofens bleibt aber unabhängig von der
Außentemperatur immer gleich. Das heißt, irgendwo bei sehr tiefen Temperaturen
draußen steigt das, macht es immer mehr Sinn, diesen Ofen zu betreiben. Von der
CO2-Bilanz her kommt es ganz darauf an, was man für einen Strommix hat. Dadurch,
dass ich jetzt nur noch nur noch Ökostrom nehme, macht das da auch nicht mehr so
viel Sinn. Wenn ich die energetische Betrachtung von vorhin angucke, dann komme
ich drauf, dass die Analyse-Methode an sich scheinbar ganz gut funktioniert und
mir da auch Daten in der richtigen Größenordnung liefert. An sich lässt sich
dieser Ansatz auch übertragen eben auf andere Dinge. Die Methode lässt sich
eigentlich immer dann einsetzen, wenn man vorhersagen möchte, ob eine manchmal
verwendete Verhaltens-Methode bei dauerhafter Anwendung zu einer Einsparung
führen würde. Und dann kann man auch ausrechnen, wie groß diese Einsparung
wäre. Das könnte man zum Beispiel machen, indem man die Umwälzpumpe für die
Warmwasser-Aufbereitung mal einschaltet, mal ausschaltet, dann darauf ein Modell
trainiert und am Schluss sich dann ausrechnet: Wenn ich die dauerhaft
ausgeschaltet lassen würde, wie viel würde ich dann sparen? Oder ich könnte mir
überlegen, wenn ich die Jalousien regelmäßig bei Kälte runter lasse, alle
Jalousien runter lasse. Dann würde ich wahrscheinlich auch was sparen und ich
könnte mir gucken.. ich könnte mir angucken, wie viel diese
Verhaltensänderung nachher auch an Energie sparen würde. Gut, zum Schluss noch einmal
die Projekte, die Software und die ich die verwendet habe. Zum einen habe ich schon
erwähnt das OpenSource Projekt volkszaehler.org, was mir sehr geholfen
hat und die Viessmann App von von True Avatar auf GitHub. Zum Auswerten habe ich
sehr viel NumPy verwendet. Ich habe auf das Backend von Vissmann zugegriffen. Da
gibt es das Developer Portal, wo man dann ja die dokumentierte API findet.
Programmiersprachen habe ich das meiste in Python geschrieben, auch ein bisschen PHP
ist dabei. Machine Learning habe ich in Keras mit Tensor Flow als Backend
angewendet und als Package Manager hatte ich Anaconda und ein Buch was ich
empfehlen kann ist hier von Jörg Frochte: Maschinelles Lernen. Das hat mir sehr viel
Spaß gemacht, es zu lesen und es hat mir sehr viel gebracht zum Verständnis von
neuronalen Netzwerken. Damit bin ich fertig. Möchte mich herzlich bedanken fürs
Zuhören. Die Folien wie gesagt habe ich abgelegt auf meinem auf meiner Homepage.
Ihr könnt mich per E-Mail erreichen oder auch über Event Phone, wenn ich dann
wieder zu Hause bin, könnte mich auch über Event Phone anrufen. Vielen Dank.
Herald: Wunderbar. Wir sagen auch: Vielen Dank! Ich hoffe, es hat den
Zuschauer*innen an den Endgeräten gefallen. Wir haben eins, eins, zwei, drei
Fragen bekommen. Wir haben auch noch Zeit für eine kurze Q&A. Falls noch Fragen
aufkommen, einfach in den IRC, da kommt es am besten zu uns durch. Genau, und zwar
wurde gefragt, ob du es schon vorher mit einem einfachen physikalischen Modell
versucht hast, das einfach nur den Wärmefluss oder den Energiefluss mit
einbezieht und nicht ein komplettes neuronales Netzwerk mit 509 Parametern,
oder bzw. 11 Parameter waren es glaub ich und 509 Einstellmöglichkeiten, oder?
Jens: Das habe ich nicht probiert, weil mir relativ schnell klar wurde, dass es
eben sehr viele verschiedene Kombinationen aus verschiedenen Dingen gibt. Also
spielen eben so viele verschiedene Dinge eine Rolle, dass ich gesagt habe: Naja, da
mache ich mir das Leben einfacher. Ich probiere es mit dem neuronalen Netzwerk,
da muss ich mich nicht um die Details kümmern.
Herald: Okay, genau die zweite Frage geht in eine ähnliche Richtung, nämlich das
bzw. dass man das neuronale Netzwerk auch als modellfreien Ansatz charakterisieren
könnte, weil da weniger Parameter und weniger Daten vonnöten würden. Hast du da
mal drüber nachgedacht? Jens: Ne habe ich so noch nicht drüber
nachgedacht. Herald: Okay. Genau, und es wurde noch
gefragt, was für eine Wärmepumpe du benutzt hast, ob die Wärme aus der Luft
oder aus dem Boden kommt, von dem, wie sie es angeordnet hat. Es kommt aber aus der
Luft. Jens: Es ist eine Luft-Wasser-Wärmepumpe.
Das heißt, die Wärmepumpe zieht die die Wärme aus der Luft raus. Auf der einen
Seite saugt sie die Luft an, auf der anderen Seite pumpt sie die kalte,
abgekühlte Luft wieder raus. Ja, natürlich könnte man die Effizienz steigern, indem
man auf eine eine andere Art von Wärmepumpe, wie zum Beispiel mit einer
Tiefbohrung die Energie aus dem aus dem Boden holen. Das würde wahrscheinlich die
Effizienz und vor allen Dingen den Effizienz-Verlust bei tiefen Temperaturen,
der wäre dann längst nicht so stark. Herald: Ich kann mir auch vorstellen, dass
der Boden ja auch einen guten Puffer oder guten Zeitpuffer bietet. Besser als die
Luft. Jens: Ja, und es gibt auch, es gibt
inzwischen Wärmepumpen, wo man sich einen großen Wassertank in in, in den Boden
einlässt und über den Winter macht man das zu Eis und im Sommer lässt man es langsam
schmelzen. Herald: Auch sehr interessant. Es gab
sogar noch Feedback über den IRC, dass der Talk sehr informativ war und es wird dir
gedankt. Jens: Vielen Dank.
Herald: Gut, wenn sonst jetzt noch nichts mehr hier eintrudelt... Ah, doch noch was.
Und zwar ob es die Leser am Stromzähler auch mit WiFi und Akku gibt, dass sie
nicht über eben diese Vier-Draht_Leitungen angeschlossen werden müssen.
Jens: Die die am Stromzähler oder die am.. Herald: die Leser am Stromzähler, ja
genau. Jens: Am Stromzähler habe ich noch keine
gesehen. Das frage ich mich auch. Warum? Wir machen überall Smart Home, machen alle
Lichtschalter per WLAN, aber ein Zähler, der auf den Zähler aufgesteckt wird und
dann per WLAN einfach so überträgt, habe ich noch nirgendwo gefunden.
Herald: Das wäre ja mal ein spannendes Bastelprojekt für die Community, ein WLAN-
und Akku- Infrarotlesegerät für den Stromzähler. Es kommt noch eine Frage.
Noch mal die gleiche Geschichte: Ein nettes kleines Modell mit gekoppelten
Wärmespeicher als Differentialgleichung hätte sehr viel weniger Parameter und die
Daten müssten nicht erst gemittelt werden. Ich glaube, du hast eine Hausaufgabe
bekommen. Gut, mal schauen. Dann sehen wir vielleicht nächstes Jahr mit einem
kleineren Modell. Jens: Mal gucken. Wenn ich wenn ich das in
einem Jahr hinkriege, dann melde ich mich für nächstes Jahr.
Herald: Gut. Genau dann würde ich sagen: Vielen Dank an alle Zuschauer*innen da
draußen. Ich hoffe es hat euch gefallen. Auch nochmal vielen Dank an Jens und ich
würde dir noch das letzte Wort lassen und dann sind wir soweit fertig.
Jens: Ja, vielen Dank euch auch fürs Organisieren. Und dann bis demnächst.
Tschüss!
*RC3-Abspann-Musik*
Untertitel erstellt von c3subtitles.de im Jahr 2022. Mach mit und hilf uns!