Voll auf Kurs: optimierte Energieerzeugung durch KI
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18 FACHTHEMA KRAFTWERKSTECHNIK
Blick in die Digitalschmiede von Vinci Energies, einer Projektwerkstatt, in der Kunden, Partner und Hersteller
u. a. gemeinsam Prototypen entwickeln können Quelle: Vinci Energies
Voll auf Kurs: optimierte
Energieerzeugung durch KI
Kraft-Wärme-Kopplungs-(KWK-)Anlagen gewinnen in Deutschland zunehmend an
Bedeutung. Dabei ist ihr optimaler wirtschaftlicher Einsatz aufgrund der Volatilität auf
den Strom- und Gasmärkten sowie regulatorischen Vorgaben mit viel Aufwand verbunden.
Eine von Steag New Energies (SNE) im Verbund mit der Scieneers GmbH entwickelte
datenbasierte Lösung, deren Proof of Concept in der Digitalschmiede von Vinci Energies
entstand, macht die Planung und Steuerung jetzt deutlich gewinnbringender.
Auf dem Weg zu einer zukunfts- Regularien sowie Schwankungen Optimierung meint hier, den Strom
fähigen Energieerzeugung, die auch an den Strom- und Gasmärkten, die dann zu erzeugen, wenn er vom
den Anforderungen der Energie- den Betrieb verkomplizieren und in Markt gebraucht wird. Wie die Idee
wende und damit einem ressour- der bisherigen Form nur einge- dazu entstand und welche Technik
censchonenden Verbrauch Rech- schränkt gestatten. dahintersteckt, erklärt der folgende
nung trägt, spielen KWK-Anlagen Um den Betrieb zu optimieren Beitrag.
eine immer größere Rolle. Da sie die WPF FCOKV GHƓ\KGPVGT WPF YKTV-
bei der Stromerzeugung entstehen- schaftlicher zu gestalten, hat Ener- Ein komplexer – und
de Wärme als Wärmeenergie öffent- gieversorger Steag New Energies ineffizienter – Status quo
lichen und privaten Verbrauchern (SNE) zusammen mit den Data
bereitstellen können, sind sie deut- Scientists der Scieneers GmbH eine KWK-Anlagen, zu denen auch Block-
NKEJ GHƓ\KGPVGT CNU #PNCIGP QJPG skalierbare und datengetriebene heizkraftwerke (BHKW) zählen,
Kopplung. Obwohl sie aus techni- Lösung entwickelt. So gelingt es, werden meist dann betrieben, wenn
scher bzw. betrieblicher Sicht oft für die Kosten der Wärmeerzeugung auch die Wärme genutzt werden
einen dauerhaften Betrieb geplant eines Standorts – bestehend aus kann. Der gekoppelt erzeugte Strom
YWTFGPKUVGKPYKTVUEJCHVNKEJGHƓ\K- einer oder dem Zusammenschluss wird entweder vor Ort genutzt oder
enter Betrieb in dieser Form bei mehrerer Erzeugeranlagen – zu ins öffentliche Stromnetz einge-
vielen Anlagen nicht mehr möglich. minimieren und zugleich die speist. In vielen Fällen wird hierbei
Hintergrund sind aktuell geltende Stromerzeugung zu optimieren. nicht geprüft, ob es wirtschaftlich
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sinnvoller wäre, die Wärme alterna- wir mit der Planung eines Hacka- logie, für dessen Implementierung
tiv zu erzeugen und den Strom vom thons über unseren Ideencluster Scieneers beauftragt wurde.
Markt zu beziehen. begonnen und dazu verschiedene
Es fehlte bislang schlicht an der Unternehmen aus dem Bereich Data Moderne Datenanalyse
automatisierten Datenlieferung und Engineering und Data Science ein- für Wärmeprognosen und
KJTGT #WUYGTVWPI WO MQUVGPGHƓ- geladen – darunter war auch die Fahrplanoptimierung
ziente Marktzeitpunkte zur gekop- Scieneers GmbH aus Karlsruhe“, so
pelten Wärme- und Stromerzeu- Jörg Bastel, Leiter der Digital- Als technische Plattform greifen
gung zu ermitteln sowie den schmiede von Vinci Energies. Der SNE und Scieneers auf die Managed
geeigneten Erzeuger (etwa ein .ȤUWPIUCPUCV\ FGP FKG 'ZRGTVGP Services der Microsoft Azure Cloud
BHKW oder ein Gaskessel) zur kos- für Datenanalysen präsentierten zurück. Diese stellt nicht nur moder-
tenminimierten Wärmedeckung und der durch Vinci Energies bera- ne und hochverfügbare Technolo-
vor dem Hintergrund der aufgeheiz- tend unterstützt wurde, konnte am gien im Bereich Platform & Software
ten Energiemärkte zu bestimmen. Ende alle überzeugen. Aus der Idee as a Service (PaaS, SaaS) bereit,
(ȨT GKPGP GHƓ\KGPVGP $GVTKGD UQNNVG entstand ein Proof of Concept zur sondern erleichtert auch die Hand-
der Vorgang daher möglichst auto- Erzeugung von Wärmeprognosen habung, indem der Betrieb der Ser-
matisiert erfolgen. Das Ergebnis ist einschließlich der Auswahl der zur vices vollständig von Microsoft
ein „Fahrplan“, der festlegt, zu wel- Umsetzung notwendigen Techno- übernommen wird. Der Rückgriff
cher Stunde, welcher Wärme- oder
Stromerzeuger an einem Anlagen-
standort zum Einsatz kommt.
Seit dem 1. Oktober 2021 sind An-
lagenbetreiber ab 100 kW(el) durch
Inkrafttreten des Redispatch 2.0
FC\W XGTRƔKEJVGV GKPGP UQNEJGP
Fahrplan für die eigene Anlage an
den Netzbetreiber zu liefern.
Von der Initialisierungs-
phase zum Proof of Concept
Als erfahrener Anlagenbetreiber
verfügte SNE zwar über das Wissen,
wie ein mathematisches Modell zur
Optimierung von Stromfahrplänen Bild 1. Blockheizkraftwerk der Firma MWM Quelle: Steag New Energies
genutzt werden kann. Offen war
allerdings der Weg, eine skalierbare
Lösung umzusetzen, um Fahrpläne
auch für mehrere Anlagen in an-
nehmbarer Zeit und Qualität zu er-
zeugen und auf diese Anlagen auf-
zuspielen. Steag New Energies
wandte sich daher an den langjäh-
rigen Partner Vinci Energies. Der
weltweite Systemintegrator betreibt
mit der Digitalschmiede eine bun-
desweit bekannte und international
agierende Projektwerkstatt, in der
Kunden, Partner und Hersteller ge-
meinsam an Lösungen arbeiten
und Prototypen entwickeln können.
„Nachdem Steag mit der Heraus- Bild 2. Überwachungsarmaturen im BHKW-Kreislauf, um Temperaturen/Drücke
forderung auf uns zukam, haben im laufenden Betrieb vor Ort überwachen zu können Quelle: Steag New Energies
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auf derartige Cloud-Dienste ist zu- zur elektrischen und thermischen Analyse der Daten entsteht ein digi-
FGO UGJT MQUVGPGHƓ\KGPV FC HȨT Leistung. Azure Synapse Analytics tales Abbild einer Anlage, worüber
analytische Workloads – sprich Da- nutzt wiederum den Dienst Azure sich dann Wärmeprognosen und die
tenanalyse – nur die tatsächlich be- &CVC.CMGGKPUMCNKGTDCTGTWPFƔG- Fahrplanoptimierung bereitstellen
nötigte Rechenzeit abgerechnet ZKDNGT &CVGPURGKEJGT FGT FKG FQTV lassen.
wird. historisiert gespeicherten Daten Die erzeugten Wärmeprognosen
Um die Lösung kontinuierlich sowie ihre Verknüpfungen durch- bilden die Grundlage, um einen
weiterzuentwickeln und zugleich gehend für Big-Data-Analysen be- MQUVGPQRVKOKGTVGP WPF GHƓ\KGPVGP
für einen stets stabilen Betrieb zu reithält. Die Aufbereitung der Daten Fahrplan für die Erzeugungskom-
sorgen, werden die Verfahren ƓPFGV OKV OCVJGOCVKUEJGP 1RGTC- ponenten zu berechnen. Dazu ver-
Continuous Integration (CI) und tionen wie Interpolation oder der wendet SNE ein mathematisches
Continuous Delivery/Deployment Detektion sowie dem Entfernen von Verfahren aus dem Bereich des
(CD) mit den Tools von Azure Dev- Ausreißern statt. So entstehen auf- Operations Research. Konkret wird
Ops angewendet. Dadurch lässt sich bereitete Zeitreihen mit einer für die ein ganzzahliges lineares Optimie-
zusätzlicher oder verbesserter Pro- Prognose notwendigen Datenquali- rungsproblem gelöst, wobei der Fo-
gramm-Code von der Integrations- tät. kus darauf liegt, die Betriebskosten
und Test- bis hin zur Bereitstel- Für die anschließende Analyse zu minimieren und gleichzeitig die
lungs- und Implementierungsphase nutzen SNE und Scieneers Modelle Erlöse durch den Stromverkauf zu
problemlos hinzufügen, während künstlicher Intelligenz (KI) in Azure OCZKOKGTGP
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Prognose
K Tatsächlich
26
24
22
20
18
16
12:00 3:00 6:00 9:00 12:00 15:00 18:00 21:00
Uhrzeit
20
%
Abweichung
10
5
0
12:00 3:00 6:00 9:00 12:00 15:00 18:00 21:00
Uhrzeit
Bild 4. Vergleich zwischen prognostizierter und tatsächlicher Wärmeerzeugung im Tagesverlauf
Quelle: Steag New Energies/Scieneers
Mehr Effizienz bei rum von 1 bis 10 MW(el). Das Werk- der Weg über Projektwerkstätten wie
kostenoptimiertem Betrieb zeug ist allerdings für Anlagen die Digitalschmiede die Entwicklung
beliebiger Leistungsklassen ein- innovativer digitaler Lösungen er-
Der durch die Lösung realisierte digi- setzbar. leichtert und beschleunigt. So kom-
tale Zwilling einer KWK-Anlage be- Zusammengenommen entstehen men die besten ihres Faches zusam-
zieht relevante Attribute wie bei- täglich optimierte Fahrpläne in ei- OGP WO KJTG LGYGKNKIG 'ZRGTVKUG
spielsweise Wirkungsgrade oder nem Zeitintervall von einer Viertel- GKPƔKGGP\WNCUUGPŬUCIV$CUVGNXQP
Teillastverhalten ein. Hinzu kommt stunde für einen kurzfristigen Zeit- Vinci Energies.
die Berücksichtigung technischer horizont von ein bis drei Tagen, die
WPF DGVTKGDNKEJGT 5RG\KƓMC FGT LG- sich anschließend direkt in die Leit-
weiligen Anlagenstandorte, wie sie technik eine Erzeugungsanlage
Steag New Energies als Know-how- einspielen lassen. Prognosen für den
Träger beisteuert. Um die Optimie- Wärmebedarf sind zwischen drei bis
rung der Fahrpläne vollumfänglich fünf Tage in die Zukunft möglich;
zu realisieren, sind ebenfalls die dabei kann durch SNE auf histori-
prognostizierten Strompreise sowie sche Daten zwischen 20 Tagen und Benjamin Reinhard
der Wärmebedarf eines betrachteten mehreren Jahren zurückgegriffen Produktentwicklung,
Standorts ausschlaggebend. Letzte- werden. Aufgrund der Lösung ge- Steag New Energies
GmbH, Saarbrücken
rer konnte durch den Einsatz moder- lingt es SNE, ihre Arbeitsprozesse zu benjaminmax.rein-
ner Methoden im Bereich Data Sci- digitalisieren und zu automatisieren. hard@steag.com
ence und KI durch Scieneers so weit Zudem werden betriebliche und re- www.steag-newener-
gies.com/de/
verbessert werden, dass die Progno- gulatorische Anforderungen erfüllt.
sen bis auf eine mittlere Abweichung Durch die Optimierung von Fahr-
Stefan Kirner
von unter 10 % den tatsächlichen plänen und genauer Wärmeprogno- Director Business Intel-
Wärmebedarf treffen. sen wird ein klarer wirtschaftlicher ligence, Scieneers
Steag New Energies nutzt das im- 0WV\GP FWTEJ GKPGP GHƓ\KGPVGTGP GmbH, Karlsruhe
stefan.kirner@
plementierte Werkzeug bereits an und kostengünstigeren Einsatz von scieneers.de
einer Vielzahl ihrer KWK-Anlagen- Anlagen erzielt. „Die erfolgreiche www.scieneers.de
standorte in einem Leistungsspekt- und schnelle Umsetzung zeigt, dass
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