PredictIT2.0 – Software für Betriebspunktoptimierung in Fernwärmenetzen basierend auf selbstlernenden Lastprognosemodellen

Die Mehrheit der österreichischen Betreiber*innenfirmen von Fernwärmenetzen sind KMU. Die Erfahrung zeigt, dass in diesem Bereich innovative digitale Methoden zur Steigerung der Effizienz selten bis nie Einsatz in der Praxis finden. Das Projekt PredictIT2.0 zielt auf die Entwicklung eines niederschwelligen Zugangs zur digitalen Betriebspunktoptimierung, basierend auf selbstlernenden Lastprognosemodellen in Fernwärmenetzwerken ab. Im Projekt PredictIT2.0 wird eine Software angestrebt, welche sich durch einen modularen Aufbau auszeichnet und über allgemeine Schnittstellen mit bestehenden Leitsystemen gekoppelt werden kann. Durch die Nutzung lokaler Wetterprognosedaten, sowie Wärmenetzbetriebsdaten in der Software, können zeitlich hochaufgelöste Vorhersagen für den Wärmebedarf sowohl für individuelle Abnehmer*innen als auch das Gesamtnetz erstellt werden. Dadurch soll es KMUs ermöglicht werden, die Wärmeerzeugung und Wärmespeicherung, in Hinblick auf Kosten und Emissionen, effizienter zu betreiben. Die beteiligten ACR-Institute können ihre individuellen Dienstleistungsportfolios durch die Wiederverwendung einzelner Software-Module von PredictIT2.0 attraktiv gestalten und erweitern.