Optimierung von Heizungsanlagen im Contracting
Am Beispiel der GASAG Solution Plus GmbH
Die GASAG Solution Plus GmbH (kurz GSP) hat als Unternehmen in der Wärme- & Kältebranche das Ziel, die Versorgung immer effizienter zu gestalten und den CO₂-Ausstoß deutlich zu verringern. Dies soll ohne Komforteinbußen beim Kunden geschehen.
Die Pilotanlage
Als Pilotprojekt wurde eine Wohnanlage aus den 80er Jahren ausgewählt. Diese verfügt über ein Nahwärmenetz mit einer Leistung von 2,6 MW und 12 Übergabestationen.
Neben der Wärmeerzeugung wird auch die Wärmeverteilung und Heizkreisregelung der Übergabestation von der GSP übernommen. In dem Wärmenetz werden Heizungsregler des Automationssystems TROVIS 5500 eingesetzt.
Im ersten Ansatz wurden die Anlagen manuell über Anpassung der Parameter optimiert. Dies geschah mit einem deutlichen Erfolg. So konnten vereinzelt die Vorlauf- und Rücklauftemperaturen um bis zu 10 Kelvin gesenkt werden.
Das Verfahren
Das analoge Verfahren ist jedoch mit dem statischen Verfahren mit 10 K am Maximum angelangt. Daher wurde ein Verfahren gesucht, mit dem sich noch die letzten Ersparnisse herausholen lassen.
Daher wurde ein spezielles Machine Learning Verfahren gewählt. Dieses Verfahren wurde in die Cloudlösung SAM DISTRICT ENERGY integriert. Hierbei werden sowohl Live-Daten, historische Daten und Wetterprognosen aus der SAMSON-Cloud verarbeitet und für das sogenannte Training eingesetzt. Die KI lernt anhand der Zähler- und Reglerdaten, um entsprechend den Bedarf abzusenken.
So findet eine kontinuierliche Optimierung des Sollwertes statt. Im Gegensatz zur klassischen Optimierung kann das KI-Verfahren, so auch Unterversorgung verhindern und besonders in der Übergangszeit schneller reagieren. Außerdem wird schneller erkannt, wenn keine Abnahme stattfindet.
Fazit
Das angestrebte Ziel wurde bereits im ersten Pilotprojekt erreicht. Bei den bereits optimierten Übergabestationen wurden die Vorlauf- & Rücklauftemperaturen weiter gesenkt.
Selten wurde höher geheizt als mit dem statischen Verfahren, dies hat jedoch dazu geführt, dass keine Unterversorgung und Kundenmeldung aufkamen. Die Temperatursenkung ist zum Teil geringer als beim analogen Optimierungsverfahren, jedoch ist dieses Verfahren auch ohne erste Optimierung möglich.
Die höchsten Einsparungen ließen sich bei Außentemperaturen von +1 bis +10 °C feststellen. Hier wurden durchschnittliche Absenkpotentiale von 7 bis 8 K festgestellt. Bei Außentemperaturen darunter und darüber wurden ca. 5 bis 6 K niedrigere Vorlauftemperaturen ermittelt.
Vier Kernergebnisse:
- Die Vorlauftemperatur konnte weiter um bis zu 8 K gesenkt werden (insbesondere für Wärmepumpen-Anlage ein Effizienzvorteil)
- Die Abnahmeleistung je Außentemperatur konnte im Mittel um ca. 6 % gesenkt werden
- Keine Mietermeldung aufgrund von Unterversorgung
- Kein manueller Eingriff erfolgt: Optimierung ist vollautomatisiert
Ausblick
Im weiteren Verlauf soll nun das ganze Nahwärmenetz optimiert werden, indem die tatsächlich benötigten Vorlaufsollwerttemperaturen über SAM DISTRICT ENERGY an die Wärmeerzeuger weitergegeben werden, um die Netztemperatur weiter abzusenken und nur die Wärme zu erzeugen, die wirklich benötigt wird. Somit sollen die Temperaturreduzierungen vom Verbraucher bis an den Erzeuger weitergereicht werden. Desweitern soll die Optimierung mittels der Funktion „smart temp“ auf weitere Übergabestationen und Nahwärmenetze ausgebaut werden.
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Über GASAG Solution Plus GmbH
Die GASAG Solution Plus GmbH realisiert und betreut individuelle Versorgungslösungen im Bereich Wärme und Kälte im Contractingmodell, hier vom Wohnquartier bis zu Industrieanlagen, vom Bürokomplex bis zu Krankenhäusern. Insgesamt wird mit ca. 150 Mitarbeitern 410 GWh Wärme abgesetzt.
In Berlin ist ein Großteil der Anlagen in sogenannten Wohnquartieren verbaut. Als Erzeuger werden unter anderem BHKW und Heizkessel sowie durch Geothermie, PVT oder Abwärme gespeiste Wärmepumpen genutzt. Häufig erfolgt die Erzeugung zentral und wird in Quartieren oder kleinen Nahwärmenetzen zu den entsprechenden Verbrauchern verteilt.