Intelligente Abtausteuerung ermöglicht Energieeinsparung bis 40 %

Zeitgesteuerte Abtauungen sind ineffizient

Abtauen nach Zeitschaltuhr oder festen Intervallen, deren Zeitpunkt und Dauer nach Erfahrungswerten des Kälteanlagenbauers in die Anlagensteuerung fest einprogrammiert wird, können nicht alle Eventualitäten im realen Betrieb berücksichtigen. Was passiert genau bei einer Abtauung? Im Idealfall soll die Wärme des Abtausystems direkt in das Eis gelangen, es auf 0 °C erwärmen und schmelzen, sowie das Schmelzwasser aus dem Kühlraum abführen. Die technische Realität ist viel komplizierter: Der Wärmeübertrager ist – wenn überhaupt – nicht gleichmäßig mit Eis bedeckt, die Wärmeverteilung des Abtausystems ist ungleichmäßig, und unregelmäßig offenstehende Türen im Kühlraum tragen ständig neue warme feuchte Luft in das System ein.

Eine zeitgesteuerte Abtauung wird somit immer entweder zu viel oder zu wenig abtauen. Wird zu viel abgetaut, erwärmt man einen Kühlraum, der eigentlich kalt sein soll, und verschwendet Energie. Wird zu wenig abgetaut, bildet sich sehr viel Eis, was unkontrolliert wächst sowie thermische Verluste und Schäden verursacht.

Direkte Eisdetektion macht Kältetechnik smarter

Materialtechnisch ist Eis an Verdampfern ein Werkstoff, der sehr nah an seiner Schmelztemperatur operiert. Seine mikrophysikalischen Eigenschaften sind sehr komplex und gleich mehrere Messprinzipien mussten geschickt kombiniert werden, um eine direkte Eisdetektion zu ermöglichen. Coldsense Technologies aus Hamburg ist es gelungen, die Vermessung von elektromagnetischem Feld, Temperatur und Wärmeflüssen zu einem indus­triellen Eissensor zu vereinen. Er prüft das Vorhandensein von Eis, misst die Eisdicke und kann zwischen Wasser und Eis unterscheiden. Sowohl Abtaustart als auch Abtaudauer können damit viel besser optimiert
werden.

Eine einfache Detektion über Temperaturfühler, wie es bei der Bedarfsabtaung oft der Fall ist, führt zu Fehlinterpretationen. Solche Paketfühler können nicht unterscheiden, ob ein Temperaturanstieg aus offenen Türen, Eisbildung oder Störungen im Expansionsventil herrührt.

Das Nutzerverhalten muss berücksichtigt werden

Noch besser wird die Vorhersage der Eis­bildung, wenn das Nutzerverhalten des Kühlraums oder Frosters berücksichtigt wird. Dazu gehören insbesondere Informationen zu Türöffnungen, Temperaturverteilung im Raum, sowie speziell bei Frostern der Produktdurchsatz.

Abbildung 1 veranschaulicht die Auswirkung des Nutzerverhaltens auf den Stromverbrauch einer Kälteanlage. Jeder Datenpunkt repräsentiert den Stromverbrauch pro Tag bei einer mittleren Außentemperatur aus Wetterdaten. Bei reiner Wetterabhängigkeit der Kälteanlage würde man nur einen Kurvenverlauf erkennen.

Tatsächlich identifizieren wir zwei Kurven: An den Werktagen mit logistischem Betrieb ist der Stromverbrauch bei gleicher Außentemperatur viel größer als an Wochenenden und Feiertagen ohne signifikante Lagerbewegung.

Mit Methoden des maschinellen Lernens können nun Prognosen erstellt werden, die das Nutzerverhalten berücksichtigen, und eine genaue Planung der Abtaustrategie ermöglichen. Das ist im nachfolgenden Praxisbeispiel zu sehen.

Praxisbeispiel Kälteanlage mit Elektro-Abtauung: 38 % Energie gespart.

Ausgangslage: Ein mittelständisches Unternehmen betreibt eine TK/NK-Verbundkälteanlage mit fünf Verdichtern (53 kW elektrische Leistung) und fünf Verdampfern (87 kW Kälteleistung). Die Abtauung erfolgte mittels Elektroheizstäben (54 kW). Jahresverbrauch vor der Systemumstellung: ca. 340.000 kWh. Zentrale Herausforderungen waren anhaltende Eisbildung und Temperaturinstabilitäten trotz zeitgesteuerter Abtauung. Einzelne Verdampfer tauten bis zu 6-mal täglich für je 30 Minuten ab – unabhängig vom tatsächlichen Bedarf.

Systeminstallation und Anlernphase: Zunächst wurde die Anlage mit dem Coldsense-System ausgestattet: sechs Eissensoren, drei Umweltsensoren (Temperatur/Feuchtigkeit) und drei Türsensoren im TK-Bereich. Die zentrale Steuereinheit wertet alle Daten in Echtzeit aus und steuert die Kälteanlage direkt.

Während einer mehrmonatigen Anlernphase analysierte das System das Anlagenverhalten. Die Vermessung der Eisschichtdicke zeigte, dass einige Verdampfer nahezu eisfrei betrieben wurden, während andere wiederkehrend starke Eisschichten aufbauten. Zeitgesteuerte Abtauungen führten somit zu zwei Problemen:

1. Eisfreie Verdampfer brachten durch unnötige Abtauungen kontinuierlich Wärme in den Kühlraum ein.

2. Stark vereiste Verdampfer wurden nicht vollständig enteist – zu kurze Abtauzeiten schmolzen das Eis nur an, das Wasser gefror beim Wiedereinschalten erneut.

Die Analyse zeigte zudem, dass Temperaturabweichungen nicht allein durch Türbewegungen erklärbar waren, sondern hauptsächlich durch zunehmende Vereisung entstanden. Um die Produktsicherheit zu gewährleisten, musste die Solltemperatur um mehrere Grad zusätzlich abgesenkt werden, was den Energieverbrauch entsprechend steigerte.

Dynamik der Eisbildung: Abbildung 2 zeigt einen Beispieltag im September 2025 mit Raumtemperatur, Luftfeuchtigkeit, Verdampfertemperatur und Eisschichtdicke. In der Nacht und am frühen Morgen gab es einzelne Türöffnungen mit kurzen Feuchtigkeitsspitzen ohne signifikantes Eiswachstum. Erst ab 11 Uhr, bei mehrfach aufeinanderfolgenden Türbewegungen, blieb die Feuchtigkeit anhaltend hoch. Jetzt entstand auch an den Verdampfern im hinteren Lagerbereich (fernab der Tür) rasch eine Eisschicht.

Dieses Beispiel verdeutlicht die Dynamik der Eisbildung. Trotz Schichtarbeit und erwartbarer Türöffnungszeiten ist nur unter Berücksichtigung aller Sensordaten eine präzise Aussage über das tatsächliche Eiswachstum möglich. Verschiedene Türbewegungsmuster führen zu unterschiedlichsten Eisbildungsraten. Die Coldsense-KI erkannte den rapiden Eisaufbau und leitete eine vollständige Abtauung gegen Mittag ein. Am Nachmittag und Abend folgten nur wenige Türbewegungen ohne weitere Eisbildung, entsprechend wurde nicht mehr abgetaut.

Messbare Ergebnisse nach Systemübernahme: Nach Übernahme der Abtausteuerung im August 2025 zeigten sich sofortige Verbesserungen in der Temperaturstabilität und der Effizienz der Kälteanlage. Während zuvor unregelmäßige, andauernde Temperaturabweichungen auftraten, sinken die Temperaturen nach Systemübernahme sofort deutlich ab. Die Durchschnittstemperatur im hinteren Lagerbereich pendelt sich konstant unter -22 °C ein. An Wochenenden ohne Logistikbetrieb liegt auch die Türbereichstemperatur konstant bei -22 °C. Schwankungen, dargestellt als Schattierung um den mittleren Kurvenverlauf, sind an Werktagen nun klar den Türbewegungen zuzuordnen, nicht mehr unkontrollierten Vereisungen. Besonders beeindruckend: Im September waren die Türen 31 Stunden länger geöffnet als im August. Trotz dieser höheren Belastung sank die Durchschnittstemperatur um 1 °C, und die Höchsttemperatur war um 24,3 % niedriger. Dies ist möglich, weil jeder Verdampfer genau dann vollständig enteist wird, wenn es nötig ist, ohne unnötige Wärmeeinbringung.

Fazit

Das Praxisbeispiel zeigt: Eisbildung ist zu komplex und dynamisch für starre Zeitpläne. Selbst bei Schichtbetrieb und erwartbaren Nutzungszeiten können zeitgesteuerte Systeme den tatsächlichen Bedingungen nicht gerecht werden.

Die Kombination aus direkter Eisdetektion, Umgebungssensoren und KI-basierter Steuerung ermöglicht hingegen eine intelligente Abtauung. Das System berücksichtigt in Echtzeit Nutzerverhalten, Türöffnungen, Luftfeuchtigkeit und die tatsächliche Eisbildung an jedem Verdampfer. Es taut nur ab, wenn nötig, und passt die Abtauzeit dynamisch an die Eisschichtdicke an.

Im Ergebnis ergibt sich ein deutlich reduzierter Energieverbrauch bei gleichzeitig stabileren Temperaturen und höherer Produktsicherheit. Für Betreiber bedeutet dies Kostenersparnis, weniger Störungen und mehr Planungssicherheit, ein echter Mehrwert, der die Amortisation moderner Sensorsysteme rechtfertigt.

Übrigens: Das vorgestellte System ist ebenfalls bei Ammoniak-Kälteanlagen mit Heißgasabtauung und bei modernen CO₂-Kälteanlagen mit Warmsole-Abtauung im Einsatz, und spart dort bis zu 20 % Energie.