Andy Gubser und seine Masterthesis bei geoimpact. Die Entwicklung eines Wärmebedarf-Modells.


Wir fördern immer wieder Arbeiten mit Masterstudent:innen, denn beide Seiten können voneinander profitieren und lernen. Ein spannendes Fachgebiet ist die Modellentwicklung im Bereich Energie und Wärme. Solche Projekte stehen in Zusammenhang mit Forschungszwecken, werden aber schlussendlich dann unseren Kunden zur Verfügung gestellt.


Die Schweiz hat sich bis ins Jahr 2050 das Ziel gesetzt, klimaneutral zu werden, um den Klimawandel entgegenzuwirken. Der Gebäudesektor ist mit rund 40% des Energieverbrauchs und für rund ein Drittel der CO2-Emissionen verantwortlich (www.dasgebaeudeprogramm.ch).


«Ich bin beunruhigt von der drohenden Klimakrise und befasse mich daher schon länger mit dem Thema Nachhaltigkeit. Deshalb wollte und will ich einen Beitrag zur Vermeidung der schlimmsten Klimafolgen leisten.» - Andy

Zu diesem Anlass wollte Andy Gubser, Masterstudent an der Hochschule Luzern, herausfinden, wie der Bedarf an Heizenergie von einzelnen Gebäuden in der Schweiz am genauesten vorhergesagt werden kann. Dazu «trainierte» er in seiner Masterthesis "Modelling the energy demand of individual buildings in Switzerland", verschiedene Machine-Learning-Modelle.


«Ich arbeite sehr gerne datenbasiert und war daher sehr bestrebt einen wichtigen Beitrag zur Thematik zu tätigen. Bereits beim ersten Treffen mit Thilo und David habe ich gespürt, dass die beiden ebenso motiviert sind wie ich selbst. Bei den Treffen sprudelten sie jeweils von neuen Ideen und haben mir stets kompetente Unterstützung angeboten. Die Zusammenarbeit hat mir sehr gefallen.» - Andy

Bild: Andy Gubser präsentiert seine Arbeit bei geoimpact in Bern, 28. Februar 2022


Machine-Learning-Modelle werden mit Daten gefüttert und können auf ein breites Spektrum von Problemstellungen angewendet werden. Ein Teil der Daten (sogenannte Trainingsdaten) wird genommen, um die Modelle zu trainieren und ein anderer Teil (sogenannte Testdaten), um diese auszuwerten, also um abzuschätzen, wie genaue Vorhersagen die Modelle für ungesehene Testbeispiele machen können. Man kann somit eine Vorhersage anstellen und die Resultate mit den tatsächlichen, echten Werten vergleichen.


Daten zum Energieverbrauch erhielt Andy von Biel, Genf und St. Gallen zusammen mit Daten von uns und dem eidgenössischen Gebäude- und Wohnungsregister GWR. Dank der Daten zum Energieverbrauch konnte er abschätzen, welches Modell die genausten Ergebnisse liefert und welches dementsprechend am geeignetsten zur Verwendung wäre.

Die Herausforderungen der Arbeit lagen in der Datenaufbereitung. Wie im oberen Abschnitt bereits erwähnt, wurden sehr unterschiedliche Datenquellen angezapft. Diese waren in unterschiedlicher Qualität vorhanden. Die Zusammenführung und Bereinigung dieser Datensätze (städtische Energiedaten und Daten des GWR) stellte sich als ziemlich komplex heraus. So gab es auffallende Unterschiede bezüglich den Wärmebedarfswerten zwischen den drei Städten, die sich nicht durch rein wetterbedingte Standortunterschiede erklären liessen. Der Grund dafür konnte aber bis zum Schluss nicht eindeutig geklärt werden.


Eine interessante Erkenntnis war auch, dass sich Andy’s Modell für alte Wohngebäude besser eignete. Ein Grund hierfür könnte sein, dass es früher eine sehr homogene Art von Bausubstanzen gab. Heute gibt es viel mehr verschiedene Materialien und so sind die Gebäude sehr heterogen im Aufbau.


Dank seiner Arbeit werden insgesamt Potenziale für die Verbesserung der Energieeffizienz und Priorisierung von Projekten im Gebäudepark Schweiz ersichtlich.


Doch wie ist er überhaupt auf uns und dieses Thema gestossen?


Die Thesis von Andy entstand in Zusammenarbeit mit der Hochschule Luzern HSLU, Philipp Schütz, David Suter und Thilo Weber.

«Im Studium war ich begeistert von der Vorlesung Data Analytics for Energy Systems and IoT bei Philipp Schütz. Es war das erste Mal, dass ich im Studium gelernt habe, wie wir mit Data Science ganz konkret zu einer nachhaltigen Welt beitragen können. Auf der Suche nach einem Thema für meine Masterthesis habe ich folglich den Kontakt mit Philipp gesucht. Er konnte mich richtig vom Thema Energiemodellierungen bei Gebäuden begeistern.» - Andy

Philipp Schütz arbeitet regelmässig im Rahmen von Forschungsprojekten mit SEP zusammen. Die Zusammenarbeit ist vielfältig, bereichernd und spannend.

«Die Masterarbeit bei geoimpact erlaubte mir das erste Mal, an einem grösseren Datenprojekt zusammen mit erfahreneren Datenspezialisten zu arbeiten. Nicht zuletzt, ermöglichte sie mir auch einen Betrag zur Swiss Energy Planning Plattform zu leisten und damit zur Energiewende im Gebäudesektor.» - Andy

Bei Kunden war und ist die Nachfrage nach einem Wärmebedarf-Modell gross, besonders bei Heizungsverkaufenden und Fernwärmenetzplanenden. Eine genaue Schätzung des Wärmebedarfs ist ein wichtiger Baustein bei der Digitalisierung von Planungsschritten, z.B. bei der Planung von neuen Wärmenetzen, bei der Priorisierung von Schlüsselkunden oder zur schnellen und unkomplizierten Erstellung von Richtangeboten.


Andy’s Arbeit hat gezeigt, wie schwierig es ist, ein genaues Heizungsmodell zu erstellen. Somit hat er die erste Grundlage für eine sehr komplexe Thematik gelegt. Das Thema bleibt bei unser aber heiss: Aktuell arbeiten wir mit Hochdruck an unserem Ziel, eine präzise Wärmebedarfsschätzung für jedes beliebige Gebäude in Swiss Energy Planning geben zu können.


Das Potenzial und der Handlungsbedarf für eine nachhaltige und effiziente Wärmeversorgung des Gebäudeparks sind nach wie vor gross. Vielen Dank Andy für deinen Beitrag zur Energiewende!

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