Wohnungsunternehmen, Bestandshalter und Immobilienverwalter stehen unter hohem Kostendruck. Eine aktuelle Untersuchung des Fraunhofer IPA zeigt: Mithilfe künstlicher Intelligenz lassen sich Stromkosten um bis zu 17 Prozent reduzieren – insbesondere beim Betrieb von Wärmepumpen, Batteriespeichern und Ladeinfrastruktur.
Steigende Energiepreise, ambitionierte Klimaziele und zunehmende regulatorische Anforderungen zwingen die Immobilienwirtschaft dazu, den Gebäudebetrieb effizienter zu gestalten. Gleichzeitig entstehen durch die Digitalisierung neue Möglichkeiten, Energie nicht nur einzusparen, sondern deutlich intelligenter einzusetzen.
Eine aktuelle Untersuchung des Fraunhofer-Instituts für Produktionstechnik und Automatisierung (IPA) zeigt nun, welches Potenzial in künstlicher Intelligenz steckt. Die Forschenden entwickelten eine KI-basierte Strompreisprognose, die günstige und teure Strompreisfenster deutlich präziser erkennt als herkömmliche Verfahren. In Simulationen konnten die Stromkosten um bis zu 17 Prozent gesenkt werden.
Für die Immobilienwirtschaft ist diese Entwicklung besonders interessant. Immer mehr Wohnquartiere und Mehrfamilienhäuser verfügen über Wärmepumpen, Batteriespeicher, Ladepunkte für Elektrofahrzeuge oder andere steuerbare Verbraucher. Diese Anlagen müssen nicht rund um die Uhr laufen, sondern können gezielt in kostengünstigen Zeitfenstern betrieben werden.
Gerade Wohnungsunternehmen profitieren von dieser Flexibilität. Dynamische Stromtarife werden in den kommenden Jahren an Bedeutung gewinnen und Gebäude zunehmend zu aktiven Energiesystemen machen. Wer seine Energieverbräuche intelligent steuert, kann Betriebskosten dauerhaft senken.
Besonders groß ist das Potenzial bei Quartierslösungen. Hier können Wärmepumpen bevorzugt in günstigen Stromphasen betrieben, Batteriespeicher gezielt geladen und Ladeinfrastrukturen wirtschaftlicher gesteuert werden. Das reduziert Energiekosten und kann sich langfristig positiv auf die Nebenkosten der Mieterinnen und Mieter auswirken.
Die Studie macht außerdem deutlich, dass die Qualität der Prognosen entscheidend ist. Es reicht nicht aus, Strompreise nur durchschnittlich genau vorherzusagen. Entscheidend ist, die wirtschaftlich relevanten Zeitfenster zuverlässig zu identifizieren.
Für Immobilienunternehmen ergibt sich daraus eine konkrete Handlungsaufgabe: Bestehende Energiemanagementsysteme sollten um intelligente Prognosemodelle ergänzt werden. Wer heute bereits Wärmepumpen, Batteriespeicher, Photovoltaik oder Ladeinfrastruktur betreibt, verfügt häufig schon über erhebliche Flexibilitätspotenziale.
Künstliche Intelligenz entwickelt sich damit zu einem wichtigen Werkzeug für die Wohnungswirtschaft. Denn die Zukunft energieeffizienter Gebäude liegt nicht allein in neuer Technik, sondern in deren intelligenter Steuerung.
