Wärmewende: Mit KI zur effizienten Fernwärme

Auch in der Fernwärme könnte KI zu mehr Effizienz beitragen.
SWM/Stefan Obermeier



Die Diskussionen um die Wärmewende und die damit verbundene Transformation zu einer klimaneutralen Wärmeversorgung sind uns noch alle im Bewusstsein. Eine wesentliche Rolle soll dabei die Fernwärme spielen.



Allerdings hat die Fernwärme hierzulande nicht unbedingt den besten Ruf: Verbraucher klagen über zu hohe Kosten, viele Netze gelten als ineffizient, oft wird der Wirkungsgrad bemängelt, Störungen führen zu tagelangen Ausfällen, wegen ungenauer Bedarfsprognosen sind teure Spitzenlastkraftwerke erforderlich – um nur einige Kritikpunkte zu nennen.



Leitfaden für KI-Nutzung



Doch das soll sich nun alles ändern. Mit Künstlicher Intelligenz sollen die Fernwärmenetze effizienter und klimafreundlicher werden. Dazu hat die Deutsche Energie-Agentur (dena) den Leitfaden „KI in Fernwärme – Ein Leitfaden zur erfolgreichen Umsetzung von KI-Projekten“ erstellt. Mit von der Partie waren die Stadtwerke Norderstedt und das Technologieunternehmen RAUSCH Technology GmbH.



Der Leitfaden soll als praktische Anleitung für die Integration von KI in Fernwärmenetze dienen. Dass das Ganze keine graue Theorie ist, zeigen die Stadtwerke Norderstedt. Sie haben bereits einen KI- Anwendungsfall – die Wärmelastprognose – pilotiert.



Wärmebedarf per KI ermitteln



Dabei kommt ein KI-Modell zum Einsatz, das den Wärmebedarf für die nächsten 24 Stunden mit 25 Prozent weniger Abweichung als herkömmliche Prognoseverfahren vorhersagen kann. Diese Genauigkeit ermöglicht eine optimierte Steuerung des Wärmenetzes – Wärme wird bedarfsgerechter erzeugt und Lastspitzen können effizienter abgefedert werden.


: Dank KI kann der Wärmebedarf genauer vorhergesagt werden. Damit können die Kraftwerke effizienter gefahren werden.
SWM



KI-Anwendungsfälle



Insgesamt hat die dena im Rahmen des Projekts „KI in Fernwärme“ im Future Energy Lab zehn spezifische KI-Anwendungsfälle für Fernwärme entwickelt:




Langfristige betriebswirtschaftliche und technische Asset-Optimierung




KI soll hier die langfristige Rentabilität eines Fernwärmenetzes sicherstellen.




Optimierung Kundenanlage (Wirkung auf Primärseite)




Hohe Rücklauftemperaturen in einem Fernwärmenetz führen zu einer niedrigeren Systemeffizienz. Um die Rücklauftemperaturen zu reduzieren, können Kundenanlagen mithilfe von (KI-gestützten) Algorithmen optimiert werden.




Optimierung Kundenanlagen (Wirkung auf Sekundärseite)




Die Bereitstellung von Wärmenergie in Gebäuden kann durch eine präzisere Fahrweise der Kundenanlagen optimiert werden.




Optimierung des Netzbetriebs und der Netzhydraulik




Mittels einer KI-basierten Optimierung des Netzbetriebs und der Netzhydraulik kann Wärme präziser bereitgestellt und somit der Primärenergieeinsatz reduziert werden.




Predictive Maintenance (Netzbetreiberseite)




Sämtliche Komponenten eines Fernwärmenetzes müssen aufgrund von Verschleiß regelmäßig gewartet oder ausgetauscht werden. Anstatt diese periodisch zu warten, können mithilfe von KI-basierten Prognosen die Zeitpunkte der Wartung präziser festgelegt sowie die Anzahl der Wartungsarbeiten reduziert werden.


Auch auf der Sekundärseite beim Kunden kann KI die Nutzung der Fernwärme verbessern.
SWM/Andrey Popov




Predictive Maintenance (Kundenseite)




Der Ausfall von Kundenanlagen wird meist erst bemerkt, wenn bei den Kundinnen und Kunden keine Wärme mehr ankommt und die Raumtemperatur bereits außerhalb des Komfortbereichs liegt. Mithilfe von KI-basierten Prognosen von Ausfallwahrscheinlichkeit und Zeitpunkt auf Basis von sekundärseitigen Betriebsdaten (Temperaturen etc.) kann der Netzbetreiber bereits im Vorfeld darauf hinweisen, dass eine Kundenanlage gewartet werden sollte.




Frühzeitige Störungserkennung an Kundenanlagen (kurzfristig)




Bei Kundenanlagen kann es zu Störungen und Ausfällen kommen. Mittels KI-basierter Assistenzsysteme und entsprechender Sensorik können diese kurzfristig erkannt, verortet und behoben werden.




Kapazitätsmanagement Netz und Erzeugung




KI-basierte Tools können die Nutzung der vorhandenen Kapazitäten optimieren und beim Ausbau der Kapazitäten unterstützen.




Optimierung des Wärmeerzeugerbetriebs




Mittels KI-basierter Tools kann die benötigte Wärmemenge präziser ermittelt werden. Dies erlaubt es, die Erzeugungsanlagen effizienter zu fahren.




Energetisches Monitoring (und Abgleich von Richtlinien)




Fernwärmenetze zukünftiger Generationen mit vielen kleineren Erzeugungsanlagen und Prosumer-Strukturen können unübersichtlich werden. Das erhöht die Komplexität des Monitorings. KI-basierte Tools bieten hier die Chance, eine Transparenz über Verbräuche zu schaffen, um etwa Energiekennzahlen zu bilden.



Solide Datengrundlage erforderlich



Alle hier vorgestellten KI-Anwendungsfälle haben jedoch eine Voraussetzung: Sie benötigen eine solide Datengrundlage, um in der Praxis zu funktionieren. Und hieran hapert es häufig noch im Bereich der Fernwärme. Allerdings könnte sich dies in absehbarer Zeit ändern: Bis Ende 2026 müssen alle Wärmemengenzähler digitalisiert werden. Die dena empfiehlt, dies zum Anlass zu nehmen, eine solide, umfassende Datenstrategie zu entwickeln, um eine Grundlage für präzisere KI-Modelle zu schaffen