Ich habe keinen eigenen Mikrocontroller verbaut, keine Eigenbauelektronik, kein 16-Sensor-Array. Was ich habe: einen 1-Wire-Bus mit Temperaturfühlern, die Schnittstelle der vorhandenen Heizungsregelung, InfluxDB, Grafana – und seitdem weiß ich was meine Heizung wirklich macht.
Was schon da war
Moderne Heizungsregelungen erfassen bereits eine Menge: Vorlauftemperatur, Rücklauf, Warmwasser-Soll und Ist, Außentemperatur, Brennerstarts, Brennerlaufzeit, Pumpenlaufzeit, Tagesverbrauch. Dazu kommen Temperaturfühler am 1-Wire-Bus – günstig, robust, direkt auslesbar. Das alles steckt bereits im System und muss nur sichtbar gemacht werden.
Der Datenweg ist simpel: Auslesen über die vorhandene Schnittstelle der Regelung plus 1-Wire-Bus, periodisches Loggen, zentrale Speicherung in InfluxDB. Kein zusätzlicher Controller, kein komplexes Sensornetz. Was vorhanden ist, wird genutzt.
Die Dashboards – nur Kernwerte
Ich habe mich bewusst auf fünf Panels beschränkt:
- Vorlauf vs. Rücklauf – Temperaturverlauf über den Tag. Zeigt sofort wenn die Spreizung zusammenbricht oder der Vorlauf unnötig hoch liegt.
- Brennerstarts pro Tag – ein Balkendiagramm. Mehr als 6–8 Starts täglich bei normaler Witterung ist ein Signal.
- Laufzeit pro Tag – Gesamtlaufzeit Brenner in Minuten. Kurze Laufzeiten kombiniert mit vielen Starts = Taktung.
- Außentemperatur vs. Vorlauf – die wichtigste Relation. Zeigt ob die Heizkurve zur tatsächlichen Witterung passt oder zu steil eingestellt ist.
- Verbrauch pro Woche – normiert auf Heizgradtage, damit saisonale Schwankungen rausgerechnet werden.
Kein Pufferschichtungsbild. Keine Detailansicht einzelner Heizkörper. Sondern die fünf Kennzahlen die wirklich etwas sagen.
Was die Daten gezeigt haben
Die ersten Wochen mit Daten waren ernüchternd – im positiven Sinn. Ich konnte jetzt sehen was vorher nur ein Gefühl war:
- Vorlauf zu hoch im Verhältnis zur Außentemperatur. Bei 8 °C draußen lief der Vorlauf auf 68 °C. Die Heizkurve war seit der Erstinstallation nie angefasst worden.
- Brenner startet öfter als gedacht. Nicht 4–5 Mal täglich wie ich geschätzt hätte, sondern 12–15 Mal. Jeder Start mit Anlaufverlusten, Abgasverlust, Verschleiß.
- Laufzeiten kürzer als sinnvoll. Durchschnittliche Laufzeit pro Start: unter 8 Minuten. Zu kurz für effizienten Brennwertbetrieb.
- Heizkurve zu aggressiv. Die Steigung war für ein unsaniertes Gebäude eingestellt – das Haus ist aber gedämmt. Das System hat dauerhaft überdimensioniert gearbeitet.
- Verbrauch nicht linear zur Außentemperatur. An manchen Tagen mit gleicher Außentemperatur deutlich mehr Verbrauch – zurückzuführen auf Wind und Sonnenstrahlung, die in der reinen Außentemperatur nicht stecken.
Was sich verändert hat
Die Konsequenzen aus den Daten waren klein im Aufwand, groß in der Wirkung:
- Heizkurve abgeflacht – schrittweise abgesenkt, Reaktion in Grafana beobachtet. Solange die Räume warm bleiben und der Rücklauf nicht zu kalt wird, weiter absenken.
- Vorlauftemperatur abgesenkt – von 68 °C auf unter 58 °C bei gleicher Außentemperatur. Brennwerteffekt verbessert, Strahlungsverluste der Leitungen reduziert.
- Startfrequenz reduziert – von 12–15 auf 5–7 Starts täglich. Durch niedrigere Heizkurve und bessere Abstimmung zwischen Sollwert und Hysterese.
- Laufzeiten verlängert – durchschnittliche Laufzeit jetzt über 20 Minuten. Effizientere Verbrennung, weniger Anlaufverluste.
- Verbrauch messbar gesenkt – im Vergleich zur Vorperiode bei ähnlichen Außentemperaturen.
Das Prinzip dahinter
Ich habe nichts am System geändert das Handwerker oder Geld erfordert hätte. Keine neue Pumpe, keine neue Regelung, kein hydraulischer Abgleich. Nur die Heizkurve angepasst – und das war nur möglich weil ich wusste was die aktuelle Kurve bewirkt.
Das ist der Kern: Gefühl durch Zahlen ersetzen. Vorher war „die Heizung läuft ja“ die Rückmeldung. Jetzt ist es ein Graph der zeigt ob sie effizient läuft oder nicht. Der Unterschied liegt nicht in der Hardware. Er liegt darin ob man hinschaut.
Kein komplexes Sensornetz. Kein Mikrocontroller. 1-Wire-Bus, vorhandene Regelungsschnittstelle, InfluxDB, Grafana – und die Daten die schon da waren, endlich sichtbar gemacht.