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

Die systematische Auswertung der Betriebsdaten von Fernwärmeanlagen birgt ein enormes, aber kaum genutztes Potenzial zur Systemoptimierung. Im Projekt DataDrivenLM wird mit einem datenbasierten Ansatz und domainübergreifenden Datenquellen eine Last- und Prognosemodellierung erstellt.

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, ge-stiegene 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


Auftraggeber

Klima- und Energiefonds

Projektkoordination

Güssing Energy Technologies http://www.get.ac.at/

Projektpartner

BLUE SKY Wetteranalysen Traunmüller u. Reingruber OG https://www.blueskywetter.at/

Forschung Burgenland GmbH https://www.forschung-burgenland.at/

PEWO Energietechnik GmbH https://www.pewo.com

Schneid Gesellschaft m.b.H. www.schneid.at

TB Harald Kaufmann GmbH https://www.nahwaerme.at

Status

laufend