Liebe Leserinnen und Leser,
in der 61. Ausgabe stellen wir zwei aktuelle Studien vor: Die erste befasst sich mit der technisch-wirtschaftlichen Optimierung von solarunterstützten Fernwärmesystemen, während die zweite ein Ersatzmodell auf Basis von Graph Neural Networks zur schnellen Simulation komplexer Fernwärmenetze vorstellt. Zu beiden Studien haben wir unten eine kurze Zusammenfassung hinzugefügt.
Die Studie analysiert, wie die relative Dimensionierung von thermischen Komponenten (Solarthermie-Kollektoren und saisonale Wärmespeicher) gegenüber elektrischen Komponenten (Photovoltaik-Anlagen, Wärmepumpen und Batterien) die Umweltleistung (Solaranteil) und die Wirtschaftlichkeit (Levelized Cost of Heating – also die über die Lebensdauer berechneten Wärmegestehungskosten) beeinflusst. Betrachtet wurden drei Standorte: Athen, München und Kopenhagen.
Die Ergebnisse zeigen, dass Solarthermie und saisonale Speicher entscheidend bleiben, um hohe Solaranteile in Fernwärmenetzen zu erreichen. Photovoltaik kann die Wirtschaftlichkeit verbessern, wenn Netzeinspeisung erlaubt ist, trägt aber kaum zur Erhöhung des Solaranteils bei.
Die Arbeit stellt ein Surrogatmodell vor, das hydraulische Simulationen in komplexen Fernwärmenetzen drastisch beschleunigt. Grundlage ist ein Graph-Neuronales Netz (GNN), dass die Massenströme in Maschen vorhersagt. Das Modell kombiniert eine lernbare hydraulische Komponente mit einem physikbasierten thermischen Modell.
Die Methode eröffnet neue Möglichkeiten für die Betriebsoptimierung und das Design von Fernwärmenetzen, insbesondere dort, wo klassische Simulationen zu langsam für Echtzeitanwendungen sind.
Wie immer empfehlen wir Ihnen, die Artikel vollständig zu lesen. Darüber hinaus werden wir wie immer so viel wie möglich von der Forschungsarbeit in unseren Digital Twin einfließen lassen. Bei Interesse empfehlen wir Ihnen, unser monatliches Feature-Update in unserem Blog zu lesen, in dem wichtige Entwicklungen und neue Funktionen unseres heatbeat Digital Twin zusammengefasst werden.
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