DataDrivenLM – Verbesserung der Systemeffizienz von thermischen Netzen durch intelligente, datengetriebene Lastmanagementmethoden

Fernwärmenetze sind eine tragende Säule der bestehenden Wärmeversorgung und wesentlicher Bestandteil zukünftiger dekarbonisierter und sektorübergreifender Energiesystemlösungen.

Neben großen Herausforderungen in den letzten 20 Jahren (verminderter Heizenergieverbrauch, gestiegene Investitions- und Betriebskosten,…) kommen durch die technische Weiterentwicklung, die Senkung der Systemtemperaturen und die Integration multipler, teils fluktuierender erneuerbare Wärmequellen sowie zentraler/dezentraler Speicher viele neue Herausforderungen hinzu.

Die Erfahrung im Wärmenetzbetrieb zeigt, dass großes Potenzial in der Betriebsoptimierung und Regelung liegt und intelligente, prädiktive Regelungen durch die zunehmende Systemkomplexität zur Grundvoraussetzung zukunftsfähiger Anlagen wird. Durch moderne Datenerfassungssysteme, die zunehmend auch im FW-Bereich eingesetzt werden, stehen zeitlich hoch aufgelöste Betriebsdaten zur Verfügung. Diese können mit systematischen Analysemethoden zu einer effizienten, teilautomatisierten und zeitsparenden Systemoptimierung genutzt werden. Darüber hinaus können mit datenbasierten Ansätzen Modelle zur Abbildung und Prädiktion von Verbrauchsprofilen und Netzlasten entwickelt und für prädiktive Regelungskonzepte eingesetzt werden.

Wesentliche Forschungsarbeiten im Projekt umfassen die Potenzialanalyse von Messdaten (Verfügbarkeit, Verwertbarkeit, Qualität), das Datenpreprocessing (Homogenisierung und Plausibilitätsprüfung), die Koppelung verschiedener Datenquellen (meteorologische Daten, Gebäudedaten,…), die intelligente Auswertung und Aufbereitung von großen Datenmengen zur Generierung nutzbarer Informationen und die datengetriebene Entwicklung von modellbasierten Regelungsansätzen mit dem Fokus auf Lastmanagement. Ziel ist es, das Regelungskonzept bis zu einem regelungstechnischen Funktionsmuster voranzutreiben und erste Tests mit realen Anlagendaten durchzuführen.

Projektleitung

DI Philip Ohnewein, DI Harald Schrammel