Forschung

AURA gestartet: Ferndiagnose für datenarme Wärmenetze

Das Projekt AURA wurde genehmigt und ist am 5. Dezember 2025 gestartet. Es soll Optimierungspotenziale aus datenreichen Wärmenetzen auch in datenarmen Bestandsnetzen nutzbar machen.

05.12.2025 • 3 Min. Lesezeit • von Christian Rühmann

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AURA gestartet: Ferndiagnose für datenarme Wärmenetze

Das Projekt AURA - Advanced Utilization for Resilient Assessments - wurde genehmigt und ist am 5. Dezember 2025 offiziell gestartet. Gemeinsam mit dem Projektkonsortium arbeitet Naotilus daran, einen neuen Weg des Wissenstransfers in der Fernwärmeversorgung zu schaffen.

Worum es in AURA geht

Ziel von AURA ist es, Optimierungspotenziale, die bisher vor allem in hochdigitalisierten und datenreichen Wärmenetzen sichtbar werden, auch in datenarmen Retrofit-Netzen nutzbar zu machen. Im Mittelpunkt steht eine Methode, mit der sich Fehlerbilder und Ursachen aus einfachen Zählerdaten automatisiert erkennen lassen.

Damit soll die energetische Optimierung von Fernwärme-Hausstationen für Mitarbeitende von Versorgungsunternehmen deutlich einfacher werden. Gerade in Bestandsnetzen fehlt heute oft die Zeit, um aus Zählerdaten belastbare Ferndiagnosen abzuleiten.

Warum das relevant ist

In Deutschland werden mehr als 1,3 Millionen Gebäude mit Fernwärme versorgt, ein großer Teil davon über ältere Bestandsnetze. Durch den gesetzlich angestoßenen FFVAV-Retrofit stehen in immer mehr Gebäuden stündliche Wärmezählerdaten zur Verfügung. Diese Daten helfen nicht nur bei der Verbrauchserfassung, sondern zeigen auch Auffälligkeiten wie hohe Rücklauftemperaturen oder Volumenströme.

Die eigentliche Fehlerursache lässt sich in datenarmen Netzen jedoch oft nur mit viel Erfahrung, Zeit und zusätzlicher Vor-Ort-Begehung bestimmen. Genau hier setzt AURA an: Ferndiagnosen sollen schneller, skalierbarer und wirtschaftlicher möglich werden.

Methodischer Ansatz

Historische Daten aus mehr als 3000 hochdigitalisierten Hausstationen werden numerisch ausgewertet.
Vorhandene Algorithmen aus dem AGFW-Umfeld und die Expertise des Projektkonsortiums bilden die fachliche Grundlage.
Aus den Ergebnissen werden Trainingsdaten mit reduzierter Datenqualität erzeugt und gelabelt, wie sie in Retrofit-Netzen typischerweise vorliegen.
Darauf aufbauend werden intelligente Modelle trainiert, validiert und für die Erkennung typischer Fehlerbilder optimiert.

Erwarteter Nutzen

Mit AURA entsteht eine generalisierende Lösung für unterschiedliche Wärmenetze und Gebäudetypen. Versorger sollen Fehlerursachen künftig besser priorisieren, Optimierungsmaßnahmen fundierter bewerten und Gebäudeeigentümer gezielter in die Entstörung einbinden können.

So lassen sich Lastspitzen, Temperaturen und Volumenströme auch bei begrenzter Datenlage wirksamer optimieren. Für ein Wärmenetz mit 1 TWh jährlicher Wärmelieferung wird ein Einsparpotenzial von mindestens 12.500 Tonnen CO2 pro Jahr erwartet.