Die nächste Generation der WP-Steuerung lernt. Statt starrer Heizkurven analysiert ein Algorithmus das Nutzerverhalten, die Wettervorhersage und den Strompreis und passt die Heizung automatisch an. Erste Hersteller bieten das 2026 schon an, die meisten WP können per Software-Update nachgerüstet werden. Das Sparpotenzial gegenüber einer manuell eingestellten Heizkurve: 5 bis 15 Prozent Strom.
Was KI-Steuerung kann
Die klassische WP-Regelung arbeitet mit einer statischen Heizkurve: Bei X Grad Außentemperatur liefert sie Y Grad Vorlauf. Das funktioniert, ist aber nicht optimal, weil die Heizkurve nicht weiß, dass morgen die Sonne scheint und die Wohnung durch die Fenster aufgewärmt wird. Oder dass heute Abend Gäste kommen und die Tür ständig aufgeht. Oder dass der Strompreis um 14 Uhr bei 5 Cent liegt.
Eine KI-basierte Regelung berücksichtigt: Die Wettervorhersage (Temperatur, Sonnenschein, Wind für die nächsten 24 bis 48 Stunden). Das gelernte Heizverhalten des Hauses (wie schnell es abkühlt, wie viel Solargewinne durch die Fenster kommen). Den aktuellen und prognostizierten Strompreis (bei dynamischem Tarif). Den PV-Ertrag (bei eigener Solaranlage). Und die Anwesenheit der Bewohner (über Smart-Home-Sensoren oder Zeitpläne).
Aus diesen Daten berechnet der Algorithmus die optimale Vorlauftemperatur und den optimalen Heizzeitplan. Nicht eine starre Kurve, sondern eine dynamische Anpassung in Echtzeit.
Was das bringt
In Feldtests und bei Early Adopters zeigen sich Einsparungen von 5 bis 15 Prozent gegenüber einer manuell optimierten Heizkurve. Bei 4.000 bis 6.000 kWh WP-Stromverbrauch: 50 bis 225 Euro pro Jahr.
Der größte Effekt kommt von der Wettervorhersage-Integration. Wenn die Steuerung weiß, dass morgen ein sonniger Tag wird (Solargewinne durch die Fenster), kann sie heute Abend weniger heizen. Und wenn sie weiß, dass übermorgen ein Kälteeinbruch kommt, kann sie vorheizen, solange der Strom noch billig ist.
Bei dynamischem Stromtarif wird es besonders spannend: Die KI verschiebt den WP-Betrieb automatisch in die günstigsten Stunden, ohne dass der Bewohner sich darum kümmern muss.
Wer das 2026 anbietet
Viessmann (über Viessmann One): Lernende Regelung mit Wettervorhersage und PV-Integration. Für Vitocal 250-A und 252-A per Software-Update verfügbar.
Vaillant (über sensoAPP): Adaptive Heizkurve, die sich über mehrere Wochen an das Gebäude anpasst. Wettervorhersage und Strompreis-Integration in Vorbereitung.
Tado (Smart-Thermostat-Hersteller): Nachrüstlösung für jede WP. Tado lernt das Heizverhalten und steuert die WP über Raumthermostate oder die WP-Schnittstelle. Kosten: 200 bis 400 Euro.
Home Assistant (Open Source): Für technisch versierte Nutzer. Wettervorhersage, Strompreis-API, PV-Ertrag und WP-Steuerung über Modbus lassen sich zu einer eigenen KI-Regelung kombinieren. Kostenlos, aber zeitaufwendig einzurichten.
Was noch nicht funktioniert
Die Lernphase. KI-basierte Regelungen brauchen 2 bis 4 Wochen, um das Heizverhalten des Hauses zu lernen. In dieser Zeit kann die Regelung suboptimal sein (zu warm, zu kalt, oder ineffizient). Geduld ist nötig.
Die Datenqualität. Falsch platzierte Raumsensoren, fehlende Wetterstation-Anbindung oder ein ungenauer Stromzähler führen zu falschen Entscheidungen. Die KI ist nur so gut wie ihre Daten.
Die Integration. Nicht jede WP lässt sich von außen steuern. Manche Hersteller haben geschlossene Systeme, die nur die eigene App akzeptieren. Offene Schnittstellen (Modbus, EEBus) sind besser, aber nicht überall verfügbar.
Braucht man KI für die Heizung?
Nein. Eine gut eingestellte Heizkurve mit optimalem hydraulischem Abgleich bringt 80 Prozent des Effizienz-Potenzials. Die KI holt die letzten 10 bis 15 Prozent raus, und das kostet entweder Geld (smarte Thermostate) oder Zeit (Home Assistant einrichten).
Wer Technik-Enthusiast ist und dynamische Stromtarife nutzt, profitiert am meisten. Wer seine Heizung einfach nur laufen lassen will, kommt mit einer guten Ersteinstellung genauso weit. Die KI ist ein Bonus, kein Muss.
