Auf Mastodon ansehenDie Umstellung von fossiler Heizung auf Wärmepumpe (bei mir eine Luft/Wasser Wärmepumpe) ist eine Investition in die nächsten zwanzig Jahre. Als Ingenieur möchte ich solche Entscheidungen nicht nach Bauchgefühl treffen, sondern auf Messdaten und einfachen physikalischen Zusammenhängen. Für die Auslegung einer Wärmepumpe benötigt man die Heizlast des Gebäudes. Liegt keine aktuelle Heizlastberechnung mehr vor, kann man sie aus dem realen Verhalten der bestehenden Heizung empirisch bestimmen.
In diesem Artikel zeige ich, wie ich die Heizlast unseres Hauses aus dem Gasverbrauch und einigen Temperaturmessungen abgeleitet habe. Die Methode kombiniert einen optischen Gaszähler mit AI on the Edge, Home Assistant als Datensammler, CSV-Export und Analyse mit etwas Ingenieurhirn und einem LLM als Werkzeug sowie offene Wetterdaten von MeteoSchweiz.
Das ist bewusst kein Ersatz für eine normgerechte Heizlastberechnung. Es ist eine pragmatische, datenbasierte Abschätzung, die für die Auswahl einer passenden Wärmepumpe sehr hilfreich ist.
Hinweis zur Nutzung von LLM
Einige Diagramme habe ich mit ChatGPT erstellt. Für mich sind LLM Werkzeuge, ähnlich wie ein Compiler oder ein Tabellenkalkulationsprogramm. Die kognitive Leistung kommt weiterhin vom Menschen. Als erfahrener Softwareentwickler könnte ich alle Auswertungen auch selbst programmieren. Für einmalige, projektbezogene Analysen ist der Zeitaufwand dafür jedoch relativ hoch.
Ein LLM kann Daten filtern, einfache Regressionen berechnen und Diagramme erstellen. Die Interpretation der Resultate und vor allem die Plausibilitätsprüfung müssen aber zwingend beim Menschen bleiben. Wer diese Verantwortung abgibt, arbeitet unsauber.
Messung des Gasverbrauchs mit AI on the Edge und Umrechnung in Leistung
AI on the Edge ist ein Open Source Projekt, das mit einem kleinen ESP32 Modul und einer Kamera analoge Zähler optisch ausliest. Viele Gaszähler haben Ziffernwalzen oder Zählwerke mit gut erkennbaren Markierungen. Das Modul macht in einem einstellbaren Intervall ein Foto, erkennt den Stand des Zählers mit Bildverarbeitung und publiziert den Zählerstand zum Beispiel per MQTT. Der Vorteil dieses Systems ist, dass keine elektrische Modifikation am Gasgerät nötig ist, es auch bei alten Kesseln eingesetzt werden kann und die Daten direkt in Home Assistant übernommen werden können. Im Betrieb erhält man eine Zeitreihe des Gaszählerstandes V in Kubikmetern.
Von Volumenstrom zu thermischer Leistung
Um die Heizlast abzuschätzen, interessiert nicht nur der Gasverbrauch pro Tag, sondern die momentane Leistung der Heizung.
Aus den aufgezeichneten Zählerständen V(t) kann man einen Volumenstrom bestimmen
- Volumenänderung:
ΔV=V(t2)−V(t1)in Kubikmetern - Zeitintervall:
Δt=t2−t1 inStunden - Volumenstrom:
V˙=ΔV/Δtin Kubikmetern pro Stunde
Der Gasversorger gibt auf der Rechnung den Brennwert H in Kilowattstunden pro Kubikmeter an (ca. 11 kWh/m3). Damit ergibt sich die momentane thermische Leistung des Kessels zu P=V˙*H. Wenn V˙ in Kubikmetern pro Stunde und H in Kilowattstunden pro Kubikmeter angegeben sind, erhält man P direkt in Kilowatt.
In Home Assistant legt man sich dafür typischerweise zwei Sensoren an. Ein Sensor für den Zählerstand in Kubikmetern und ein Template Sensor, der daraus einen Volumenstrom und anschliessend die Leistung berechnet. Damit steht die thermische Leistung des Gasbrenners als Zeitreihe zur Verfügung.
Datensammlung mit Home Assistant
Home Assistant eignet sich sehr gut als zentrales Messsystem für das Heizungsprojekt, denn neben dem Gasverbrauch interessieren insbesondere die Vorlauf- und Rücklauftemperatur der Heizung, die Aussentemperatur, die Innentemperatur in einem Referenzraum sowie die aus dem Gasverbrauch berechnete Heizleistung.
Diese Grössen lassen sich mit üblichen Sensoren erfassen. Die Werte werden in Home Assistant als Entitäten geführt. Für unsere Auswertung ist wichtig, dass die historischen Daten über einen längeren Zeitraum verfügbar sind.
Home Assistant speichert standardmässig Langzeitstatistiken mit einer stündlichen Auflösung. Für die Bestimmung der Heizlast ist diese Auflösung ausreichend, solange das Heizsystem träge genug ist und keine zu schnellen Lastsprünge auftreten. Bei Gasthermen, die auch Brauchwarmwasser aufbereiten, entstehen jedoch kurze Phasen mit maximaler Kesselleistung. Diese Ereignisse müssen später in der Auswertung erkannt und herausgefiltert werden.
Wichtig ist ausserdem, dass die Heizkurve während des Messzeitraums nicht laufend verändert wird. Sonst überlagert man die physikalischen Zusammenhänge mit der eigenen Regelstrategie.
Export als CSV, Analyse mit Hirn und Plotten mit ChatGPT
CSV Export aus Home Assistant
Für die Auswertung wählt man in Home Assistant im Bereich Verlauf den gewünschten Zeitraum, typischerweise einen oder mehrere kältere Monate mit durchgehendem Heizbetrieb. In der Verlaufsansicht fügt man alle relevanten Entitäten hinzu. Im Menü der Verlaufsansicht kann der Datensatz als CSV exportiert werden. Dieses CSV enthält pro Entität Spalten mit Zeitstempel und Messwert.
Die Datei sollte man sich zunächst in einem Editor oder Tabellenkalkulationsprogramm ansehen. In meinem Fall waren dabei gut zu erkennen: Phasen mit Brauchwarmwasserbereitung, in denen der Kessel konstant mit rund 12 Kilowatt arbeitet, Zeitbereiche, in denen zusätzlich mit dem Schwedenofen geheizt wurde, sowie einzelne Ausreisser durch Messfehler oder Kommunikationsprobleme. Diese Punkte müssen in der weiteren Auswertung entsprechend berücksichtigt werden.
Filtern und Plotten mit ChatGPT
Das Filtern der Daten und das Erstellen erster Diagramme lässt sich heute direkt mit einem LLM erledigen, ohne selbst Python oder R zu programmieren. Wichtig ist, dass der Prompt klar beschreibt, welche Berechnungen durchgeführt und welche Daten verworfen werden sollen.
Ein ausführlicher Prompt könnte zum Beispiel so aussehen:
Ich habe hier einige CSV Dateien mit Daten von einem Winterheizbetrieb mit der Gasheizung. Kannst du mir zwei Plots erstellen? Einer mit polynomialen und einer mit linearen Regressionslinie und allen Messpunkten (Messpunkte mit geringer Deckkraft und als kleine Kreise dargestellt). Für alle physikalischen Grössen eine Regressionslinie erstellen. Auf der linken Y-Achse (Bereich 2–6 kW, Textfarbe schwarz) soll die Leistung P sein (Orange), auf der X-Achse (Bereich –10 °C bis +15°C) ist die Aussentemperatur AT. Auf der rechten Y-Achse (Bereich 0…40 °C positiv Werte, wichtig) sollen die Temperatur von Vor- und Rücklauf (vlt rot, rlt, blau) und die Innentemperatur (grün) sein. Die Leistungsdaten P müssten noch bereinigt werden. Die Ausschläge > 6 kW und alle Werte < 2.5 kW sollen nicht berücksichtigt werden. Auf alle Messpunkte mit einer Leistung > 4 kW bei einer Aussentemperatur von > 0 °C sollen nicht berücksichtigt werden. Auf alle Messpunkte mit einer Leistung < 3.5 kW bei einer Aussentemperatur von < 0 °C sollen nicht berücksichtigt werden. Auch die Ausschläge der Vorlauftemperatur vlt und der Rücklauftemperatur rlt > 40°C sollen nicht berücksichtigt werden. Zusätzlich hätte ich gerne noch eine Leistungskurve "Peff" (hell Orange gestrichelt) mit dem Faktor 0.9. Legende rechts oben.
Mit einem solchen Prompt erhält man eine komplette Auswertung mit Diagramm und numerischen Werten. Die Parameter und Filterbedingungen muss man natürlich an das eigene System anpassen. In meinem Datensatz waren zum Beispiel trotz Filtern noch Punkte enthalten, in denen zusätzlich mit Holz geheizt wurde. Solche Effekte sieht man in der Visualisierung und kann sie im Zweifel noch einmal nachschärfen.
Zusätzlich habe ich eine zweite Kurve eingezeichnet, bei der ich von einem Wirkungsgrad der Gastherme von 0.9 ausgegangen bin. Das hilft, die thermische Energieabgabe an das Heizsystem von der im Gas enthaltenen Energiemenge zu unterscheiden.
Für einen schnellen ersten Eindruck genügt oft schon ein viel kürzerer Prompt:
Das sind Daten von einem Winter mit Gasheizung. Ich benötige eine Kurve mit der Leistung der Gasheizung in abhängigkeit der Aussentemperatur. Bitte filtere die Lesitungsdaten vorher. Es hat viele unplausible werde drin.
Damit erhält man nicht die perfekte Datenreinigung, aber meist eine erstaunlich brauchbare erste Abschätzung.
Ein Detail am Rande. In einem der erzeugten Diagramme war die rechte y-Achse mit negativen Werten beschriftet, obwohl die Temperatur positiv war. Auch wurden die Messpunkte mit Kreuzchen eingezeichnet, obwohl ich explizit Kreise verlangt habe. Solche formalen Fehler muss man erkennen und entsprechend interpretieren.
Ich habe die Auswertung später noch einmal manuell mit einer eigenen Python Umgebung wiederholt und eine lokal gewichtete lineare Regressionslinie (LOWESS, Locally Weighted Scatterplot Smoothing) eingesetzt. Das Resultat wurde optisch sauberer und die Filterung präziser, dafür hat mich diese Variante einen ganzen Abend gekostet. Für eine pragmatische Abschätzung reicht die schnellere Analyse mit LLM in vielen Fällen aus. Entscheidend ist wie immer die Plausibilitätsprüfung.
Aussentemperatur am eigenen Ort berücksichtigen
Mit der beschriebenen Methode kennt man nun die Heizlast des Gebäudes als Funktion der Aussentemperatur. Für die Auswahl einer Wärmepumpe reicht das allein noch nicht. Wichtig ist, die lokalen klimatischen Bedingungen zu berücksichtigen.
Es ist wenig sinnvoll, eine Wärmepumpe konsequent auf eine Aussentemperatur auszulegen, die statistisch fast nie auftritt. Gleichzeitig soll sie auch an sehr kalten Tagen noch genügend Leistung liefern, mindestens mit Unterstützung eines elektrischen Heizstabs.
Überdimensionierung
In der Praxis werden Wärmeerzeuger häufig deutlich überdimensioniert. Das reduziert zwar das Risiko, dass es jemals kalt im Haus wird, schadet aber der Effizienz der Wärmepumpe. Viele Geräte laufen dann im Teillastbereich mit häufigen Starts und Stopps. Das führt zu schlechteren Jahresarbeitszahlen und höherem Verschleiss.
Eine leicht unterdimensionierte Wärmepumpe ist in vielen Fällen sinnvoller. Im Extremfall kann ein elektrischer Heizstab für wenige Stunden pro Jahr zugeschaltet werden. In meinem konkreten Projekt hat die Wärmepumpe eine thermische Nennleistung von 5 Kilowatt bis etwa minus 15 Grad. Zusätzlich steht ein Heizstab mit 3 Kilowatt zur Verfügung.
Jahresstunden pro Temperaturbereich mit Meteo Schweiz Daten ermitteln
Um das sinnvoll zu dimensionieren, lohnt sich ein Blick auf die Statistik der Aussentemperatur. Meteo Schweiz stellt auf dem Open Data Portal historische Temperaturreihen von vielen Messstationen zur Verfügung. Für die eigene Auslegung wählt man eine Station mit ähnlicher Höhenlage und möglichst in der Nähe des Wohnorts und lädt sich die CSV Datei herunter.
Die Auswertung kann man wiederum einem LLM übergeben. Ein typischer Prompt könnte so aussehen:
Ich hätte gerne eine Kurve mit dem Durchschnitt über alle Jahre. Bitte als Balkendiagramm. X-Achse 1 °C. Y-Achse: Jahresstunden. Beschriftung X-Achse in 5 °C Schritten. Tiefste Temperatur -15 °C. Gitternetz aber für 1°C. Bei -5°C eine senkrechte rote Linie einzeichnen. Bei 15° C bitte eine senkrechte rote Linie einzeichnen. Zwischen den Balken soll eine kleine Lücke sein, damit sie visuell besser erkennbar sind.
Das resultierende Diagramm zeigt sehr anschaulich, wie selten wirklich tiefe Temperaturen auftreten. In vielen Lagen in der Schweiz gibt es nur wenige Stunden pro Jahr mit Temperaturen unter minus 10 Grad. Die Wärmepumpe sollte daher vor allem im Bereich von ungefähr minus 5 bis plus 15 Grad effizient arbeiten und gut modulieren können.
Aus der Kombination von Heizlastkurve und Temperaturhäufigkeit lässt sich abschätzen welche thermische Leistung bei moderaten Minusgraden dauerhaft bereitstehen muss und wie viel Reserveleistung mit einem Heizstab für sehr kalte Ausnahmetage sinnvoll ist.
Fazit
Mit den beschriebenen Auswertungen kann man die Auslegung einer neuen Wärmepumpe auf den aktuellen Zustand des eigenen Gebäudes abstimmen. Statt pauschal zu überdimensionieren, basiert die Entscheidung auf Messdaten des bestehenden Systems und realen Temperaturstatistiken.
Dabei sollte man geplante energetische Sanierungen nicht vergessen. Eine Dachsanierung oder neue Fenster können die Heizlast schnell um zwanzig Prozent oder mehr reduzieren. Wer solche Massnahmen absehen kann, sollte sie in der Auslegung berücksichtigen und die Wärmepumpe eher auf den zukünftigen Zustand optimieren.
Besonders erfreulich ist, dass ein grosser Teil der benötigten Werkzeuge und Daten frei verfügbar ist, nämlich AI on the Edge als Open-Source-Projekt für die Messung am Gaszähler, Home Assistant als zentrale Plattform für Sensorik und Langzeitdaten sowie frei verfügbare historische Wetterdaten von MeteoSchweiz.
Hinzu kommt ein LLM als flexibles Analysewerkzeug, das Diagramme erstellt und einfache Modelle fitten kann. Für einmalige Projekte ist das oft effizienter als eine komplette Eigenimplementierung. Der entscheidende Schritt bleibt die kritische Plausibilitätsprüfung durch den Menschen.
So ausgerüstet können auch Heizungs Laien mit etwas technischem Interesse die relevanten Grössen ihrer Heizung verstehen und eine Wärmepumpe wählen, die weder übertrieben gross noch riskant knapp dimensioniert ist.
Ich bin kein Heizungsprofi und dieser Artikel ersetzt keine fachgerechte Heizlastberechnung. Die beschriebene Methode ist eine vereinfachte ingenieurmässige Abschätzung und berücksichtigt sicher nicht alle Einflussfaktoren. Sie basiert auf einem System mit Fussbodenheizung und relativ konstanter Leistungsabgabe. Ob sich der Ansatz in gleicher Qualität auf Radiatorenheizungen übertragen lässt, kann ich nicht sicher beurteilen, die Ergebnisse sollten daher nur als grobe Orientierung dienen und vor einer Investitionsentscheidung durch eine Fachperson überprüft werden.
Ich habe keinen besonderen Schulabschluß. Reicht es nicht, die Vorlauftemperatur mit der zugehörigen Außentemperatur zu loggen ? Dann sieht man, welche Werte man benötigt. Zudem noch den Durchschnittsverbrauch der letzen 3 Jahre. Dann sollte man doch alles haben.
Klar kannst du auch überschlagsmässig mit dem Jahresverbrauch rechnen. Besser ist es jedoch, wenn du die Werte an kalten Tagen protokollierst. Aus dem Tagesverbrauch und der Aussentemperatur lässt sich die Heizlast des Gebäudes zuverlässiger bestimmen als über den Jahresverbrauch.
Es geht darum, das Gerät optimal zu dimensionieren und nicht nur darum, das Haus warm zu bekommen. Wenn man bereits die effizienteste Art der Gebäudeheizung einsetzt, soll sie auch effizient arbeiten können. Bei einer Überdimensionierung ist das nicht der Fall.
Hallo, ist für mich sehr interessant. Ich messe aktuell auch tagesweise bei den Wintertemperaturen, und stoße dabei auf denselben Effekt, den die Diagramme Heizlast über Temperatur auch hier zeigen: Die Heizlastkurve läuft zu flach, sie durchstößt also von tiefen Temperaturen kommend nicht die Nulllinie bei der Heizgrenzztemperatur (so ja die Theorie bei der Auslegung einer WP). Auch bei mir bleibt wie hier ein erklecklicher Sockel an Heizlast, so dass ich kommend von etwa 6kW bei NAT immer noch bei etwa 3kW lande bei der Heizgrenztemperatur 15 Grad C. Selbst wenn ich großzügig ein kW für die Warmwasserbereitung als Grundlast herausrechne, bleibt immer noch ein Sockel von etwa 2kW über. Habr Ihr dafür eine Erklärung?
Grüße Uwe
Ich weiss leider nicht wie du genau die Leistung misst oder berechnest, aber bei mir war es so, dass die Gasheizung nicht weiter runter als ca. 2.4 kW regulieren konnte. So hatte ich nur Messpunkte ab 2.4 kW. An wärmeren Tagen musste die Heizung also Takten. Daraum sieht die Kurve so abgeflacht aus. Meine empirisch ermittelte Kurve stimmt also im unteren Bereich nicht wirklich. Wahrscheinlich stimmt die lineare Regression besser. Für mich waren für die Auslegung der WP auch die kalten Tage ausschlaggebend.
Hallo Remo,
dann verstehe ich Deine Umsetzung nicht so ganz: Du mißt doch das verbrauchte Gasvolumen über Zeitintervall und errechnest daraus die Leistung. Wenn Deine Heizung also unter 2,4kW zu takten beginnt, müßte sich bei vernünftiger Wahl des Zeitintervalls (über mehrere Takte) doch das Ganze ausmitteln und auch Leistungen kleiner 2,4kW als Mittelwert auswerfen. Ich lese übrigens ganz konservativ meinen Gaszähler im Abstand einiger Stunden ab und rechne dann daraus auf die Leistung um (bin kein Digital Native, nur ein alter Elektroing.) Mein Kessel ist ein Brenntwertkessel der ersten Stunde (Viessmann Mirola), der kann leider nicht modulieren und taktet mit seinen 18kW hübsch im 5min-Zyklus vor sich hin, und das seit 30 Jahren. Ich bewundere die Standfestigkeit der dort verbauten Kontakte :-) . Leider finde ich wenig belastbares Material, was denn so ein Taktmonster noch an Nutzungsgrad schafft, um aus dem Gasverbrauch dann auf die wahre Heizlast umzurechnen (ich nutze da aktuell den Faktor 0,85 auf Brennwert bezogen).
Ich habe alle 0er rausgefilterr, darum stimmt sie Kurve nicht. Die 0er kamen daher, dass ich immer in 5 Minuten Schritten direkt die Leistung abgeleitet habe, quasi Live. Beim takten bei hohen Aussentemperaturen resultierte diese Kurve. Der Datenbestand war leider auch noch durch andere Faktoren etwas verfälscht. Wie gesagt, die lineare Regression stimmt annähernd. Die untere Modulationsgrenze ist für die Auslegung m. M. n. auch nicht so relevant. Du solltest sowieso eine WP nehmen sie so weit wie möglich runter modulieren kann. Es ist wichtiger die WP nicht zu gross zu wählen.
Jetzt nach ein paar Monaten mit WP und Wärmenengenzähler schätze ich, das meine 25 Jahre alte Gasheizung einen Wirkungsgrad von ca. 0.9 hatte.
Hallo Remo,
durch das Rausfiltern der Phasen mit 0 Leistung (also der inaktiven Zeiten beim Takten) wird natürlich das Ganze verfälscht. Ich hätte da eher längere Mittelwerte gebildet. Die Heizungen sind ja träge, da ändert sich nicht unbebedingt etwas im Viertelstundenabstand. Bei mir scheint übrigens der alte Kessel (zwar Brennwert, aber nicht modulierend) noch deutlich ineffektiver zu arbeiten als die neuen modulierenden. Wir haben ja in Deutschland wieder mal neue Effizienzlabel bekommen, die durften die Schornsteinfeger verteilen, damit die Hausbesitzer direkt sehen konnten, wie effizient ihr Schätzchen im Heizkeller arbeitet. Das Ganze basiert auf einer Herstellerdatenbank, und da kommt für meinen Kessel ein Nutzungsgrad von 80% (brennwertbezogen) heraus. Das ist natürlich weit von den früheren Werbeversprechen der Hersteller entfernt, die haben ja gerne mit Werten von 108% bezogen auf Heizwert, also nahezu 100% auf Brennwert bezogen, geworben...
Da ich eine Hocheffizienzpumpe als Umwälzpumpe (Grundfos Alpha Pro) nachgerüstet hatte, kann ich anhand der dort angezeigten Leistung (die gibt den aktuellen Verbrauch direkt aus) und den hydraulischen Diagrammen auf den Volumenstrom umsetzen. Wenn ich das nach Messung von Vor- und Rücklauftemperatur wieder in die gelieferte Heizleistung umrechne, sehe ich da eher nur 65% Nutzungsgrad :-(
Mal schauen, was ich dann konkret beim Einsatz der WP finde. Ich versuche halt nur bestmöglich abzusichern, dass eine 7kW WP reicht (diese Heizlast ergibt sich nach Eurer Schweizer Formel und auch wenn ich meine Verbrauchsdaten in den Herstellerdatenbanken als Planungsgrundlage eingebe). Heizlast berechnet nach DIN war deutlich mehr: 9,7kW. Allerdings werden da alle 'Worst Cases' aufeinandergetürmt (maximales Lüften bei tiefster Temperatur, keine Wärmegewinne durch Personen, Hausgeräte oder Solarstrahlung, unbewohntes Nachbarhaus bei Reihenhäusern etc.).
Somit neige ich zur alten Ingenieursweisheit: Wer viel mißt, mißt Mist :-) und versuche bestmöglich über meine Messungen am Objekt die Chose abzusichern.
Grüße Uwe
Danke Uwe für deine ausführliche Beschreibung.
Nach den paar Monaten Erfahrungen kann ich sagen, dass meine WP die meiste Zeit bei 40% - 60% der thermischen Leistung läuft. Als es sehr kalt war (bis -15°C) lief sie am Anschlag und der Heizstab wurde ein paar mal eingeschaltet. Der bringt nochmals zusätzlich 3 kW. Da der Heizstab aber nur paar Stunden lief diesen Winter, ist das Kostentechnisch zu vernachlässigen. Eine optimale Auslegung ist so, dass du >95% mit der WP heizt und wenn nötigt noch der Heizstab hilft. Ich finde das Diagramm mit der Verteilung der Temperaturen übers Jahr ziemlich hilfreich.
Liebe Grüsse Remo
Hallo Remo,
genau wie Du es beschreibst, möchte ich die WP auch eher etwas knapp auslegen, damit sie nicht so schnell ins Takten gerät. Bei uns ist NAT etwa -12 Grad C, wenn der Bivalenzpunkt dann bei etwa -5 - -7 Grad C liegt, wäre das optimal. Leider sind im Protfolio aller großen Hersteller bei uns (Bosch/Buderus, Viessmann, Vaillant etc). entweder die kleinen Modelle bis 7kW verfügbar (im Grunde per SW von max. 4 - max. 7kW geregelte identische HW), die modulieren recht weit runter. Dann kommt ein großer Sprung ab 10kW aufwärts, das sind dann von der HW her größere Modelle, die aber wiederum nicht tief runter modulieren können. Daher möchte ich gerne in der 7kW-Klasse bleiben. Ich hatte die letzten Jahre zwischen 14.000 und 17.000kWh Verbrauch, da war dann im Winter auch WW drin, im Sommer per Solarthermie. Welche Grunddaten hattest Du für die Auslegung der WP? Es scheint ja bislang gut zu passen...
Grüße Uwe
Wir hatten einen Verbrauch von ca. 10'000-12'000 kWh inkl. Warmwasser und eine NAT von - 10°C. Ich denke auch, dass eine 7 kW ausreichen dürfte. Was nicht zu unterschätzen ist, ist die Luftfeuchtigkeit. Um den Gefrierpunkt und bei hoher Luftfeuchtigkeit muss das Gerät regelmässig den Verdampfer abtauen. Das Kostet Zeit und Energie die nicht zum Heizen des Hauses benutzt werden kann. Bei uns nahe am Bodensee hat es häufig Nebel und das kommt öffters vor. Nicht desto trotz reichen die 5 kW gut aus.
Hallo Remo,
da bei Euch unten würde ich auch gerne wohnen, das ist eine idyllische Gegend und man ist schnell mal in Italien. Ich selbst wohne zwischen Braunschweig und Magdeburg, da ist es im Prinzip eher zu trocken, also kaum Nebel. Kommt also der kleinen 7kW entgegen. Danke für Deine Unterstützung bei der Entscheidungsfindung,
viele Grüße aus dem hohen Norden
Uwe
Wenn man sich die Daten von image-2.png anschaut sieht es so aus als wären zumindest zwei kurven ünerlagert. Hatten sie eine Nachtabsenkung aktiv? Das würde dies erklären. Möglicherweise wäre es dann sinnwoll die beiden Kurven getrennt zu analysieren.
Ja, es gab eine Nachtabsenkung. Wie erwähnt gab es noch andere Störgrössen. Für mich am relevantesten war die benötigte Heizleistung bei tiefen Temperaturen. Jetzt nach dem ersten Winter mit Wärmepumpe und besserere Messtechnik kann ich die Ergebise der Analyse bestätigen.