Digital Twin Feature Update: Dezember
Erfahren Sie in unserem Feature Update für Version 2025.12 mehr über unsere aktuellen Entwicklungen zum Download der Kartenansicht und Verbesserungen bei der Planung von Ausbauvarianten.
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Vorlauftemperaturoptimierung mittels dynamischer Simulation
Wie gewohnt stellen wir Ihnen in der 62. Ausgabe unseres heatbeat Research Newsletter einen aktuellen Artikel von Boghetti et al. über Vorlauftemperaturoptimierungen in Wärmenetzen vor. Zusätzlich mö…
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Digital Twin Feature Update: November
Erfahren Sie in unserem Feature Update für Version 2025.11 mehr über unsere aktuellen Entwicklungen zur Erzeugersimulation und der Dimensionierung und Simulation bei mehreren Einspeisungen.
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heatbeat unter den TOP TEN für Energieeffizienz – Auszeichnung für unseren Digital Twin
Heatbeat gehört zu den TOP TEN im Bereich Energieeffizienz! Im Rahmen der Jahrestagung der Initiative Energieeffizienz- und Klimaschutz-Netzwerke wurden wurden wir ausgezeichnet.
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Off-Site-Meeting 2025, Teil 2: Ein Rückblick auf das Teamevent in Nürnberg
Vom 29. bis 31. Oktober 2025 traf sich das Team von heatbeat zu einem besonderen Off-Site-Meeting in Nürnberg. Erfahrt hier mehr über unser letztes Treffen!
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Solarbasierte Fernwärme-Architekturen & KI-Surrogatmodelle für schnelle Netzsimulationen
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 Ersatz…
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Digital Twin Feature Update: Oktober
Erfahren Sie in unserem Feature Update für Version 2025.10 mehr über unsere aktuellen Entwicklungen zum Bearbeitungsmodus, Projekterstellung und die Integration von Wetterdaten.
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Feature Update Live Q4 2025
Feature Update Live gestartet: Unsere neue Webinar-Reihe zeigt alle 3 Monate kompakt die neuesten Funktionen im heatbeat Digital Twin – praxisnah & interaktiv!
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Prädiktive Instandhaltung von Fernwärmeleitungen & MPC‑Anforderungen in dezentralen Netzen
In der 60. Ausgabe stellen wir zwei aktuelle Studien vor: Eine Machine Learning (ML)‑basierte Priorisierung von Leitungsersatzmaßnahmen und eine Anforderungsanalyse, welche thermohydraulischen Effekt…
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