Intelligente Fernwärme und -kälte für erhöhte Energieeffizienz
Wenn die Europäische Union das Ziel ihres Energiefahrplans zur Verringerung von Treibhausgasen um 80-95 % bis 2050 (im Vergleich mit den Werten von 1990) erreichen will, muss sie die Pläne für erhöhte Energieeffizienz beschleunigen. Ein nachhaltiger und langfristiger Ansatz für Fernwärme und -kälte ist Teil der Umsetzung einer solchen Transformation. Das EU-finanzierte Projekt InDeal bietet eine Lösung, bei der Fernwärme und -kälte unter den Gebäuden eines Netzwerks (lokaler Mix aus Wohn- und Geschäftsgebäuden) verteilt wird. Das plattformbasierte Online-System ermöglicht eine Überwachung von Produktionsanlagen und Umspannwerken über 24 Stunden am Tag und an sieben Tagen in der Woche. Durch den Einsatz von intelligenten Zählern mit künstlicher Intelligenz (KI) wird außerdem die Effizienz erhöht, indem Überproduktion um 30-50 % verringert wird. Begleitet wurde es von der Entwicklung von Kurzzeit-Wettervorhersagen zur Bedarfsvorhersage und Speichermodellen auf der Grundlage von Deep-Learning-Algorithmen. Zusätzlich wurden zwei Lösungen zur Energiegewinnung für die Stromversorgung der Sensoren entwickelt. Darüber hinaus wurde im Rahmen des Projekts ein Isoliermaterial mit um 11 % verringerter Wärmeleitfähigkeit im Vergleich zum Industriestandard Polyurethan (PUR) sowie einer neuen Rohrverbindung für eine schnellere und einfachere Installation entwickelt. Intelligentes Management Die zukünftige Entwicklung von Fernwärme- und -kältesystemen muss Technologien zur Energieeinsparung und -speicherung umfassen und dabei wird die Integration dieser Technologien in ein größeres intelligentes Energiesystem, das erneuerbare Energien, Entsorgung und Speicherung abdeckt, eine zentrale Herausforderung darstellen. Darüber hinaus wird die überwiegende Mehrheit der derzeitigen Fernwärme- und -kältesysteme manuell gesteuert, was die Effizienz aufgrund des Risikos eines Versehens und nicht präziser Abläufe verringert. So kann zum Beispiel eine ungenaue Steuerung der Umgebungs- und der Wassertemperatur dazu führen, dass Gebäude zu wenig oder zu stark geheizt werden und somit Energie verschwendet wird. Im Projekt InDeal wurde KI eingesetzt, um ein besseres Verständnis und genauere Kenntnisse der physikalischen Systeme zu erlangen, womit energieeffiziente Steuerungsstrategien ermöglicht werden. „Wir waren von der Effektivität der Deep-Learning-Algorithmen bei der Modellierung der Energiekomponenten von Fernwärme- und -kältenetzen überrascht. Sie haben uns ermöglicht, zeitaufwändige Simulationswerkzeuge auf Basis von analytischen Gleichungen zu ersetzen“, sagt Dr. Serafeim Moustakidis, ein am Projekt beteiligter Forscher. Das System wurde so konzipiert, dass es bei der Mehrheit der gegenwärtig genutzten Fernwärme- und -kältesysteme einfach integriert werden kann. So kann zum Beispiel die vorgeschlagene fortschrittliche Messinfrastruktur bei den meisten Produktionsanlagen und deren Umspannwerken installiert werden und ist in der Lage, mit den meisten der dort bereits vorhandenen Messgeräte zu kommunizieren (was in der Tat alle „intelligent“ macht). Das System InDeal und seine Komponenten wurden sowohl unter Laborbedingungen als auch unter realen Bedingungen in zwei Pilotanlagen validiert (das Fernwärmenetz in Vransko, Slowenien und das Fernwärme- und -kältenetz in Montpellier, Frankreich). Auf dem Weg zu den CO²-Energielösungen für 2050 Heute gilt der Fernwärme- und kältesektor als grüne Branche, da im Schnitt 86 % der Wärme für Fernwärme in Europa aus einer Kombination von recycelten und erneuerbaren Quellen stammen. Damit wird jedoch noch nicht das volle Potential des Sektors erschlossen, da erneuerbare Energien einen Marktanteil von nur 10 % aufweisen. InDeal trägt dazu bei, die Grundlagen für die Erfüllung dieses Potentials zu schaffen. „Wir sind stolz auf das durch KI verbesserte Entscheidungshilfesystem auf Basis eines fortschrittlichen hierarchischen Steuerungs- und Modellierungssystems. Und auch darauf, dass wir eine ganzheitliche Lösung bereitstellen, mit der Herausforderungen wie Steuerungsstrategien, Werkzeuge zur Vorhersage des Energiebedarfs, neue Isoliermaterialien, Rohrleitungssysteme, Lösungen zur Energiegewinnung und intelligente Messgeräte bewältigt werden können“, sagt der Projektkoordinator Prof. Nicos Karcanias. Die nächsten Schritte des Projekts werden den Nachweis der Effizienz des Systems über längere Zeiträume (1-2 Jahre) sowie die kontinuierliche datengestützte Verbesserung der Technologie umfassen. Zu den potenziellen Kunden zählen Projektpartner, die Netzbetreiber SERM und ENERGETIKA. Das Team steht bereits mit interessierten Betreibern in Polen und Frankreich in Kontakt.
Schlüsselbegriffe
InDeal, Fernwärme, Fernkälte, Heizung, Energie, erneuerbare Energien, Entsorgung, Speicherung, intelligente Messgeräte, künstliche Intelligenz, Algorithmen
