Digitaler Zwilling überwacht und steuert Fernwärmenetze

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.

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.