Wie gewohnt präsentieren wir Ihnen in der 65. Ausgabe unseres heatbeat Research Newsletters zwei aktuelle Artikel. Einer befasst sich mit einer systematischen Untersuchung von Spitzenlasten in Fernwärmenetzen, der andere mit einem Optimierungsmodell für die Platzierung von Rechenzentren in bestehenden Fernwärmenetzen. Außerdem möchten wir Ihnen in diesem Newsletter einen kurzen Überblick über die wichtigsten Entwicklungen und Neuigkeiten rund um heatbeat und unseren Digital Twin geben.
Um Ihnen aktuelle Entwicklungen im heatbeat Digital Twin noch anschaulicher nahezubringen, haben wir im vergangenen Monat damit begonnen, Features in unserem neuen Video-Format zu zeigen. Sowohl in unserem Blog als auch auf unserem neu gestarteten YouTube-Kanal finden Sie nun die ersten Videos, die Ihnen neue Features und Arbeitsabläufe detailliert darstellen. Dort finden Sie unter anderem Darstellungen zu den folgenden Themen:
Außerdem enthält auch unser monatliches Feature Update in unserem Blog nun kurze Videos, um neue Features nicht nur zu beschreiben, sondern direkt anhand konkreter Anwendungsfälle zeigen zu können. Zu den neuen Features im Februar gehören dabei die bessere Anzeige der Netzschlechtpunkte in unserer Kartenansicht, ein neues Notizfeld im Gebäudedashboard, erweiterte Optionen für die Wärmenetzsimulation mit unserem Design-Modul sowie neue stromgeführte Regelungsoptionen in unserer Erzeugersimulation.
Neben diesen Entwicklungen konnten wir im Februar auch zahlreiche Wärmenetzbetreiber bei der Beantragung von Fördermitteln für ihren Transformationsplan und die dazugehörigen Planungsleistungen unterstützen. Da zum Ende März vom BAFA keine Förderanträge mehr angenommen werden, ist hier Eile geboten. Falls auch Sie verpflichtet sind, nächstes Jahr einen Transformationsplan vorzulegen und noch keine Förderung beantragt haben, melden Sie sich gerne bei uns – wir unterstützen Sie auch gerne noch kurzfristig bis Ende des Monats.#
Novel method for data center placement using multiobjective optimization with thermohydraulic models of existing district heating systems (Kotilainen et al., Tampere University Finland https://doi.org/10.1016/j.energy.2026.140178)
Die erste Studie widmet sich einer Fragestellung, die für viele Netzbetreiber zunehmend relevant wird: Wie kann die stetig wachsende Menge an Niedertemperatur-Abwärme aus Rechenzentren sinnvoll in bestehende Hochtemperatur-Fernwärmenetze eingebunden werden? Anstatt Rechenzentren als isolierte Zusatzquellen zu betrachten, modellieren die Autoren sie als vollständig integrierte Einspeiser und simulieren über 350 potenzielle Anschlussorte in zwei finnischen Netzen. Mithilfe detaillierter thermohydraulischer Modellierungen analysieren sie, wie sich ein 1,5MW Wärmestrom bei 75°C in Abhängigkeit des Standorts im Netz mit dem Gesamtsystem vermischt und welcher Anteil dieser Wärme tatsächlich genutzt werden kann.
Ein zentrales Ergebnis lautet, dass der hydraulische Anschlussort entscheidend für die Nutzbarkeit der Abwärme ist. In der Nähe bestehender Erzeugungsanlagen kann die Rechenzentrumswärme effizient in bestehende Hochtemperaturströme eingemischt werden. Dadurch lassen sich beeindruckend hohe Nutzungsgrade von 93-99% erzielen, und gleichzeitig sinken die lokalen Vorlauftemperaturverluste auf ein unkritisches Maß. Die ökonomische Wirkung ist ebenfalls erheblich: In Kangasala können die Gesamterzeugungskosten dadurch um rund 12% reduziert werden, in Valkeakoski um etwa 5%.
Ein völlig anderes Bild ergibt sich an Standorten entlang der Verteilnetze oder direkt in der Nachbarschaft von Endverbrauchern. Ohne ausreichende Durchflüsse und Mischwege führt die Einspeisung von 75 °CWärme dort zu deutlichen Absenkungen der lokalen Vorlauftemperaturen. Auf Verteilsträngen wurden maximale Temperaturverluste von 22-32K beobachtet; in Verbrauchernähe fällt die lokale Vorlauftemperatur komplett auf das Abwärmeniveau ab. In solchen Bereichen sinkt die tatsächlich nutzbare Abwärmemenge unter 60%, und die Gefahr von Unterversorgung steigt deutlich.
Um diese Effekte sichtbar zu machen, haben die Autoren einen Location Suitability Index (LSI) entwickelt, der Kostenwirkungen, thermische Effekte und räumliche Netzparameter zu einer Bewertung zusammenfasst. Die resultierenden Heatmaps zeigen klar, dass die optimalen Einspeisepunkte fast immer in direkter Nähe bestehender Erzeugungsanlagen liegen – dort, wo hohe Massenströme fließen, gute Durchmischung stattfindet und teure Erzeugung am effektivsten verdrängt werden kann. Selbst einfache Regelungen, die die maximale Vorlauftemperaturabsenkung auf 5 K begrenzen, ermöglichen in diesen Bereichen eine sehr hohe Ausnutzung des Abwärmepotenzials, vor allem bei Außentemperaturen oberhalb des Gefrierpunkts.
Insgesamt verdeutlicht die Studie, dass Rechenzentrumsabwärme zwar erhebliche Kostenvorteile bieten kann, dies aber nur bei systemgerechter Platzierung: Gute Durchmischung, Ersatz teurer Erzeugung und bestehende Infrastruktur bilden die Voraussetzungen für eine erfolgreiche Integration. Niedertemperatur-Abwärme ist damit keine rein lokale Ressource, sondern eine systemische – und muss als solche geplant werden.
Rethinking peak load in district heating: Operational insights and techno-economic pathways (Ali et al., Tallin University of Technology https://doi.org/10.1016/j.egyr.2026.109061)
Die zweite Studie beschäftigt sich mit einem oft unterschätzten Aspekt der Fernwärme: der Bedeutung, Definition und Dekarbonisierung von Spitzenlasten. Während der Umbau der Grundlastversorgung – etwa durch Großwärmepumpen, Biomasse oder industrielle Abwärme – bereits weit vorangeschritten ist, zeigt die Untersuchung, dass für die Abdeckung kurzer Lastspitzen weiterhin überwiegend fossile Kessel eingesetzt werden. Gleichzeitig existieren in der Branche äußerst unterschiedliche Auffassungen darüber, was „Spitzenlast“ überhaupt bedeutet.
Auf Basis einer systematischen Literaturarbeit, eines strukturierten Taxonomiemodells und einer internationalen Befragung von 163 Netzbetreibern und Experten zeigen die Autoren, wie unterschiedlich Spitzenlasten in der Praxis interpretiert werden: Einige Netze verzeichnen weniger als 25 Spitzenlaststunden pro Jahr, andere mehr als 1.000. Manche Betreiber orientieren sich an statistischen oder kapazitätsbezogenen Schwellenwerten, andere an meteorologischen Extremsituationen. Dieses fehlende gemeinsame Begriffsverständnis erschwert jedoch die Vergleichbarkeit von Studien, die Planung neuer Anlagen und die Entwicklung regulatorischer Vorgaben.
Auf Basis dieser Taxonomie simulieren die Autoren zwölf repräsentative Netzkonfigurationen - jeweils unterschieden nach Größe (groß/klein) und Temperaturniveau (HT/LT) - und analysieren drei Spitzenlastanteile: 10%, 20% und 40%. Für jede dieser Kombinationen vergleichen sie vier Technologien: Gaskessel, Elektrokessel, Wärmepumpen und Biomassekessel. Bewertet werden Primärenergiebedarf, Emissionen und Wärmegestehungskosten.
Interessanterweise zeigt sich, dass Elektrokessel in Szenarien mit seltenen und kurzen Spitzen häufig die kostengünstigste Option sind. Ihre geringen Investitionskosten überwiegen in diesen Fällen die niedrigere Effizienz, sodass sie im Bereich von 10-20% Spitzenlastanteil bis zu 22% niedriger Kosten verursachen als Gaskessel - wenngleich sie abhängig vom Strommix höhere Primärenergieverbräuche und Emissionen aufweisen können.
Deutlich anders sieht es aus, wenn Spitzenlasten häufig oder lang andauernd auftreten: In diesen Fällen werden Wärmepumpen zur technisch und ökologisch überlegenen Lösung. Sobald die Betriebsstunden steigen, amortisieren sich ihre Investitionskosten, und die hohe Jahresarbeitszahl führt zu erheblichen Vorteilen - im Schnitt 46% Primärenergieeinsparung und 36% CO₂Reduktion. Mit zunehmender Stromnetzdekarbonisierung dürften sich diese Vorteile weiter verstärken. Biomassekessel bieten die größten Emissionsreduktionen, sind jedoch in den meisten Fällen aufgrund hoher Kosten und logistischer Herausforderungen wirtschaftlich unattraktiv.
Vielleicht am wichtigsten ist der Hinweis, dass Spitzenlastmanagement nicht ausschließlich über zusätzliche Erzeugung erfolgen muss. Insbesondere Niedertemperaturnetze weisen deutlich flachere Lastprofile auf, und Maßnahmen wie thermische Speicher, flexible Gebäudeaktivierung oder DemandSideManagement können Spitzen spürbar reduzieren. In vielen Netzen könnten solche Maßnahmen die Notwendigkeit teurer Spitzenlastkessel verringern oder sogar ganz eliminieren.
Die Autoren liefern damit eine der umfassendsten Darstellungen bisher dazu, wie Spitzenlasten entstehen, wie sie definiert werden sollten und welche technischen, betrieblichen und strategischen Optionen für eine klimaneutrale Spitzenlastversorgung zur Verfügung stehen. Die Erkenntnisse machen deutlich, dass Spitzenlastplanung eine Systemfrage ist - geprägt von Netztemperaturen, Lastcharakteristika, Flexibilitätspotenzialen und langfristigen Dekarbonisierungsstrategien.
Wie immer empfehlen wir Ihnen, die vollständigen Artikel zu lesen. Wenn Sie jedoch an der Bewertung von Spitzenlasten in Ihrem Fernwärmenetz interessiert sind oder die optimale Positionierung Ihrer nächsten Versorgung finden möchten, wenden Sie sich an uns. Unser Ingenieurteam kann Sie in Kombination mit unserem heatbeat Digital Twin jederzeit dabei unterstützen, Antworten auf diese Fragen zu finden.
Ansonsten freuen wir uns im März auf weitere nützliche Features im heatbeat Digital Twin, in die laufend die Erkenntnisse aus unseren Projekten einfließen. Außerdem steht im März unter anderem die Bürgerinformationsveranstaltung für die kommunale Wärmeplanung im Markt Oberelsbach an. Und Sie können sich natürlich bereits jetzt für unser nächstes Webinar Feature Update Live am 22.04.2026 anmelden.
Die nächste Ausgabe unseres Newsletters erscheint am 1. April 2026.
Ihr heatbeat-Team
