Digitaler Zwilling überwacht und steuert Fernwärmenetze

BMWK-Verbundprojekt DingFESt: Digitaler Zwilling zur flexibilisierten und effizienzoptimierten Steuerung dezentralisierter Fernwärmenetze

Im vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) geförderten Projekt »EnEff:Wärme – DingFESt« entwickeln wir gemeinsam mit der GEF Ingenieur AG und den Technischen Werken Ludwigshafen AG (TWL) einen »Digitalen Zwilling zur flexibilisierten und effizienzoptimierten Steuerung dezentralisierter Fernwärmenetze«.

Der Wärmesektor steht im Zuge der fortschreitenden Energiewende vor zahlreichen Herausforderungen: Dazu gehören neben dem stetig sinkenden Wärmebedarf die Notwendigkeit einer dynamischen Sektorkopplung und die Zunahme an dezentraler Wärmeerzeugung auch durch sogenannte Prosumer. Damit werden Betriebe bezeichnet, die nicht nur Wärme aus dem Netz beziehen, sondern selbst auch einspeisen, z.B. Abwärme aus Industrieprozessen.

Die Dezentralisierung der Wärmenetze mit volatiler, verteilter Einspeisung ist mittels klassischer Betriebsroutinen für zentrale Wärmequellen nicht mehr abbildbar. Das Potenzial von Fernwärmenetzen als regionale Energiespeicher für den Stromsektor wird bisher kaum ausgeschöpft. Die Fernwärme der Zukunft als zentraler Baustein eines nachhaltigen Energiesystems erfordert daher innovative Regelungskonzepte sowie neue kommunikative Ansätze.

Projekt DYNEFF schafft Grundlagen für DingFESt

Im abgeschlossenen Verbundvorhaben »EnEff: Wärme – DYNEEF« (Förderkennzeichen: 03ET 1346) wurde im Konsortium eine dynamische Simulation von Fernwärmenetzen (AD-Net Fernwärme) entwickelt.

Kalibrierung und Validierung erfolgten dabei anhand historischer Messdaten der TWL. Die Simulation läuft sehr performant und erreicht eine hohe räumliche Auflösung. Darüber werden auch Laufzeiteffekte und systemische Wechselwirkungen exakt dargestellt. Ferner beherrscht die Software automatisches Differenzieren (AD), womit zum einen Sensitivitäten effizient berechnet werden können und zum anderen die Anbindung eines Optimierers – z.B. zur Kraftwerksbetriebsführung – einfach möglich ist.

Regelungseinheit am Fernheizkraftwerk der TWL.
© Technische Werke Ludwigshafen AG
Regelungseinheit am Fernheizkraftwerk der TWL.

Digitaler Zwilling und moderne Mess-Sensorik

Ziel des Vorhabens »DingFESt« ist nun das Entwickeln eines hochaufgelösten Digitalen Zwillings komplexer Fernwärmesysteme. Dieser koppelt eine effiziente dynamische Strömungssimulation mit einer robusten Verbrauchsprognose durch künstliche neuronale Netze, modellprädiktiver Regelung und moderner Mess-Sensorik.

Die Messtechnik wird nach dem Minimalitätsprinzip installiert und integriert: Wie viele und welche Sensoren werden wo im Leitungsnetz minimal benötigt, um den Digitalen Zwilling in Echtzeit zu kalibrieren? Der Digitale Zwilling schlägt dann optimale Regelungen vor, die über den Erfahrungsschatz an bisherigen Steuerungsroutinen und Verbrauchsituationen deutlich hinausgehen.

Versorgungsunternehmen sollen so in die Lage versetzt werden – auch unter immer komplexeren und stärker variierenden Betriebsbedingungen – dauerhaft einen hocheffizienten Netzbetrieb zu gewährleisten, ohne dabei ihre Stabilität, Resilienz und Versorgungssicherheit zu gefährden. Der Einsatz des Digitalen Zwillings ermöglicht dann das Dezentralisieren der Erzeugungsinfrastrukturen, das signifikante Senken der Betriebskosten und maßgebliches Reduzieren der CO2-Emmissionen in der Fernwärmeversorgung. Störungen im Fernwärmenetz werden damit frühzeitig erkannt, sodass sich Wartungszyklen bedarfsgerecht anpassen lassen.

Schlüsselaspekt: Platzierung der Sensoren

Die meisten Fernwärmenetze verfügen über wenig bis keine Sensorik, sodass selten reale Messdaten aus dem Netz zur Verfügung stehen, um eine Simulation zu kalibrieren und zu validieren – sowie damit einen Digitalen Zwilling des Netzes zu erstellen. Aus diesem Grund ist eine intelligente Platzierung von Sensoren in der Netztopologie notwendig, die

  • einen hohen Informationsgehalt zur Identifikation von unbekannten Modellparametern für die Simulation liefert, z.B. Wärmeübergangs- oder Rauheitskoeffizienten der Rohre,
  • und aus wirtschaftlichen Gründen möglichst wenige Messpunkte benötigt.

Die optimale Sensorplatzierung basiert auf den Sensitivitäten der thermischen und hydraulischen Variablen an den Netzknoten bezüglich der unbekannten Modellparameter, die als Ableitungen durch AD-Net Fernwärme leicht bestimmt werden können. Das Problem der Sensorplatzierung können wir als Problem der Versuchsplanung (»Design of Experiments«) auffassen, wobei die Messungen an einem Netzknoten ein einzelnes Experiment darstellen. Damit können wir die Frage der Sensorplatzierung in ein kontinuierliches Optimierungsproblem umwandeln und es als konvexes Problem mit bekannten Methoden lösen.

Das entwickelte Verfahren erlaubt es, bereits vorhandene Messpunkte bei Verbrauchern oder in der Netztopologie zu berücksichtigen, und liefert zusätzlich eine Rangfolge aller vorgeschlagenen Punkte nach ihrem Informationsgehalt für die Parameteridentifikation.

Beim Anwenden auf das Fernwärmenetz der TWL in Ludwigshafen berechnete der Algorithmus nachvollziehbare Vorschläge für die Platzierung von Messpunkten in der Netztopologie. Dabei liegt die Anzahl der Punkte in einer Größenordnung, für die der Verbau der entsprechenden Mess-Sensorik auch aus wirtschaftlichen Gesichtspunkten realisierbar ist.

Optimale Sensorplatzierung
© Fraunhofer ITWM
Fernwärmenetz der TWL: Optimale Sensorplatzierung (Rot: im Vorlauf, Cyan: im Rücklauf) zur Ermittlung von zwölf verschiedenen Wärmeübergangskoeffizienten der Rohre, sofern auf die Daten vorhandener Messstellen an Verbrauchern (Gelb) zugegriffen werden kann.
Fernwärmenetz der TWL: Orange Einfärbung aller Rohre im Vorlauf, in denen der am häufigsten vorkommende Wärmeübergangskoeffizient auftritt, der genauer zu identifizieren ist. Rote Kreise markieren die ermittelten optimalen Sensorpositionen im Vorlauf.
© Fraunhofer ITWM
Fernwärmenetz der TWL: Orange Einfärbung aller Rohre im Vorlauf, in denen der am häufigsten vorkommende Wärmeübergangskoeffizient auftritt, der genauer zu identifizieren ist. Rote Kreise markieren die ermittelten optimalen Sensorpositionen im Vorlauf.

Ein Vergleich der vorgeschlagenen Messpunkte mit dem Auftreten der verschiedenen Koeffizienten zeigt, dass die Punkte jeweils am Ende langer Leitungsabschnitte liegen, in denen ein einzelner Koeffizient isoliert auftritt.
 

Unsere Projektpartner

  • GEF Ingenieur AG
  • Technische Werke Ludwigshafen AG
     

Förderung und Projektlaufzeit

Das Projekt wird vom BMWK gefördert, ist auf drei Jahre angelegt und läuft vom 01.01.2021 bis 31.12.2023.