Softwarelösung »AD Net Heat« für Fernwärme – Dynamische Simulation für die Netze von morgen

Mit Digitalem Zwilling Fernwärmenetze überwachen und optimieren

Unser Digitaler Zwilling versetzt Versorgungsunternehmen in die Lage – auch unter immer komplexeren Betriebsbedingungen mit dezentraler Einspeisung – dauerhaft einen effizienten Netzbetrieb zu gewährleisten und dabei seine Stabilität und Versorgungssicherheit sicherzustellen. 

»AD Net Heat« simuliert und optimiert Betrieb von Fernwärmenetzen

Gegenwärtige Software zur Betriebsunterstützung von Heizkraftwerken beschäftigt sich entweder mit dem optimalen Einsatz der lokalen Betriebsmittel, wobei das Wärmenetz nur als strukturlose Senke behandelt wird. Oder es wird Software zur ortsaufgelösten hydro-thermischen Simulation der Wärmenetze verwendet, die aber in der Regel weder dynamische Laufzeiteffekte abbildet noch Betriebsoptimierungen zulässt. Hier setzt »AD Net Heat« an.

Die dynamische Simulation des Fernwärmenetzes hat enorme Vorteile: Der Netzbetreiber kann mithilfe der Software zu jeder Zeit sowohl die Temperatur als auch die Strömungsverhältnisse an jedem Ort im Fernwärmenetz auslesen. Damit regelt er die am Kraftwerk bereitgestellte Vorlauftemperatur und den in das Netz gepumpten Massenfluss und verhindert so beispielsweise, dass Gaskessel zur Wärmeproduktion teuer zugeschaltet werden müssen.


Mathematik hinter der Software schafft Digitalen Zwilling

Klassische Methoden zur Lösung der schwankenden thermohydraulischen Gleichungen sind zu ungenau bzw. aufwändig, um im Live-Betrieb des Fernwärmenetzes Regelungsvorschläge bereitzustellen. 

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Dynamische Simulation des Innenstadt-Netzes der Technischen Werke Ludwigshafen. Temperatur im Fernwärmenetz. © Fraunhofer ITWM

Aus diesem Grund haben wir für »AD Net Heat« ein eigenes effizientes numerisches Verfahren zur Lösung der Gleichungen auf dem Leitungsnetzwerk entwickelt, mit dem sich Optimierungshorizonte von mehreren Tagen bewältigen lassen. Auf Basis der Software schaffen wir einen Digitalen Zwilling real existierender Fernwärmenetze. Dieser koppelt eine effiziente dynamische Strömungssimulation mit einer robusten Verbrauchsprognose durch künstliche Neuronale Netze, modellprädiktiver Regelung und moderner Mess-Sensorik. Dank des modellbasierten Ansatzes ist der Digitale Zwilling selbst bei geringer Sensorabdeckung in der Lage, optimale Regelungen für den Live-Betrieb vorzuschlagen, die über den Erfahrungsschatz an bisherigen Steuerungsroutinen und Verbrauchsituationen deutlich hinausgehen. Angesichts der Dezentralisierung von Einspeisepunkten und der ständigen Erweiterung des Netzes ist diese Fähigkeit wichtiger denn je.

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Optimierte Simulation des Teilnetzes »Im Neubruch« in Ludwigshafen mit unserem Softwaretool für Fernwärme »AD Net Heat«. Gegenüberstellung mit den Daten: Vorlauftemperatur, Verbrauch und Einspeisung. © Fraunhofer ITWM

Weiterhin bietet unsere Software »AD Net Heat« enormes Potential für die Ausbauplanung von Netzen. Indem wir auf ein Modell des Netzes und die zugrunde liegenden thermohydraulischen Gleichungen zurückgreifen, können wir im Gegensatz zu rein datengetriebenen Analysen zukünftige Ausbauszenarien bereits im Detail analysieren, bevor Messwerte aus dem Betrieb zur Verfügung stehen. Versorger können so frühzeitig fundierte Entscheidungen treffen und Ressourcen optimal nutzen.

Digitaler Zwilling unterstützt bei Transformation der Fernwärme

Der Wärmesektor steht im Zuge der fortschreitenden Energiewende vor zahlreichen technischen Herausforderungen, die Innovationen bei der Steuerung des Netzbetriebs und seines Monitorings erforderlich machen, wie z.B.

  • Einbindung von erneuerbaren Quellen und Abwärmepotentialen in die Netze
  • Dezentralisierung der Erzeugungskapazitäten mit volatiler Einspeisung
  • Dynamische Sektorkopplung und Wärmenetze als regionaler Energiespeicher für den Stromsektor
  • Anpassung des Temperaturniveaus in den Netzen aufgrund kontinuierlich sinkender Fernwärmenachfrage wegen strengerer energetischer Gebäudestandards und fortschreitender Sanierung des baulichen Bestands
  • Stetiger Ausbau und Erweiterung der Wärmenetze

Einsatzgebiete unserer Fernwärme Software »AD Net Heat«

Von Fernwärmeversorgern wird »AD Net Heat« eingesetzt für:

  • Monitoring des Netzzustands
  • Betriebsoptimierung (auch für dezentrale Einspeisung), z.B. Abfangen von Lastspitzen
  • Netzausbauplanung und Szenarienanalyse, z.B. Erweiterung des Netzes, Anschluss neuer Quellen
  • Frühzeitige Störungserkennung
  • Optimale Platzierung von neuen Einspeisepunkten
  • Optimale Platzierung von Mess-Sensorik

Dabei ist es möglich, dass wir mithilfe der Software und einer übermittelten Netztopologie Studien für gewisse Fragestellungen anfertigen oder Versorger das Monitoring des Netzwerkzustands über eine benutzerfreundliche Oberfläche eigenständig durchführen.

Die grafische Benutzeroberfläche unserer Fernwärme Software »AD Net Heat« zeigt den Digitalen Zwilling eines Fernwärmenetzes. © Fraunhofer ITWM

Technische Informationen zur Fernwärme Software »AD Net Heat«

  • »AD Net Heat« ist plattform-unabhängig und kann wahlweise unter Windows, Mac oder Linux eingesetzt werden.
  • Die Ansteuerung der Software sowie die Visualisierung von Ergebnissen ist über eine eigens programmierte Benutzeroberfläche realisiert. Die Software für Fernwärme selbst besteht aus einem C++-Rechenkern sowie einer Python-Schnittstelle.
  • »AD Net Heat« verfügt über einen automatisierten STANET-Import für Netzwerktopologien, auch der Import eines GIS-Netzmodells ist möglich.

Kooperationen

Das Softwaretool wurde seit 2015 in Zusammenarbeit mit der GEF Ingenieur AG und den Technischen Werken Ludwigshafen in vom BMWK geförderten Forschungsprojekten entwickelt.

BMWK-Förderlogo
© BMWK
Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz

Beispielprojekte

 

Digitaler Zwilling überwacht und steuert Fernwärmenetze

Im Projekt »DingFESt« entwickeln wir einen Digitalen Zwilling zur Steuerung dezentralisierter Fernwärmenetze.

 

Effizienz von Fernwärmekraftwerken

Ziel des Forschungsprojekts »DYNEFF« ist es, die Effizienz der Betriebsabläufe von Fernwärme-Heizkraftwerken durch Simulationen nachhaltig zu verbessern.

 

Prozesse von Heizwerken optimieren

Unsere Forschenden der Abteilung »Systemanalyse, Prognose und Regelung« entwickeln zudem Methoden, um Anlagen intelligent zu überwachen und zu automatisieren.