in Fernwärmenetzen spielen Effizienz und Zuverlässigkeit eine entscheidende Rolle. Eine mögliche Störung oder ein Fehler im System kann zu einem ineffizienten Betrieb, Energieverlusten und letztendlich zu einem finanziellen Schaden führen. In der Vergangenheit waren Fernwärmenetze oft von manuellen Überwachungsprozessen abhängig, um Fehler zu erkennen und zu beheben. Heutzutage ermöglicht jedoch fortschrittliches Monitoring in Kombination mit automatischer Fehlererkennung eine effektive Überwachung und Diagnose von Fehlern in Echtzeit. In diesem Newsletter stellen wir einen Artikel vor, der diesen Themenbereich näher beleuchtet und zeigt wie diese Technologie dazu beitragen kann, Energieverluste zu minimieren und die Zuverlässigkeit von Fernwärmenetzen zu verbessern. Um zukünftigen Fehlern im Betrieb entgegenzuwirken, hilft eine passende Systemauslegung der Übergabe zwischen Wärmenetz und Gebäude. Der zweite vorgestellte Artikel diskutiert, wie eine optimierte Auslegung der Sekundärtemperatur zu einem optimierten Gesamtsystem beitragen kann.
In dem Artikel Intelligent Approaches to Fault Detection and Diagnosis in District Heating: Current Trends, Challenges, and Opportunities von van Dreven et al. werden insgesamt 57 Artikel aus den letzten 12 Jahren ausgewertet. Dabei konzentriert sich das Paper auf aktuelle Trends und identifizieren Forschungsbedarf sowie die Limitierungen der eingesetzten Methoden. Es wird betont, dass besonders in den letzten fünf Jahren diesem Thema mehr Aufmerksamkeit geschenkt wurden, jedoch liegt das größte Hindernis nicht in einem Mangel an Methoden, sondern in der Verfügbarkeit von sogenannten gelabelten Datensätzen, welche Messdaten und tatsächlich auftretende Fehler miteinander verknüpfen. Zusätzlich sind Datensätze oft nicht öffentlich verfügbar. Es wird angenommen, dass bis zu 43 % - 75 % der in Fernwärmenetzen eingesetzten Übergabestationen nicht optimal betrieben werden und physische oder regelungstechnische Fehler vorliegen. Dies führt oft zu hohen Rücklauftemperaturen, welche den Nutzerkomfort und die hydraulische Kapazität des Netzes einschränken.
Die systematische Auswertung der großen Anzahl von Veröffentlichungen in diesem Themenbereich, wird anhand einer SWOT-Analyse (Strength – Weaknesses – Opportunities – Threats) ausgewertet. Als Stärken werden das gestiegene Interesse an der automatisierten Fehlererkennung und die zunehmende Digitalisierung von Fernwärmesystemen und insbesondere der Übergabestationen genannt. Als Gefahren werden die Systemkomplexität und die heterogenen Fernwärmesysteme genannt. Außerdem fehlt es an einheitlichen Bezeichnungen und einheitlichen Monitoringkonzepten. Dies gilt insbesondere für die Sekundärseite der Fernwärmenetze. Auch die einheitliche Dokumentation von Fehlern ist im Moment nicht vorhanden und somit ein „Threat“ bei der Anwendung von automatisierter Fehlererkennung. Ähnlich zu den Threats werden die Schwächen insbesondere in der fehlenden „ground truth“, dass heißt perfekt gelabelten Daten zum Training von Machine Learning Modellen angesehen. Dies kann zwar teilweise durch Simulationen aufgefangen werden, diese sind jedoch nicht in der Lage jedes Verhalten zu generalisieren. Die zukünftigen Möglichkeiten werden vor allem in fortschrittlichen Machine Learning Modellen gesehen. Dazu zählen auch hybride Modelle, welche zum Beispiel Machine Learning und Probabilistische Modellierung kombinieren.
Der zweite Artikel von A. Maccarini et al. stellt eine Simulationsstudie mit vier unterschiedlichen Temperaturen der Sekundärseite vor. Besonders wird der Einfluss auf den Strombedarf der dezentralen Wärmepumpen sowie der Umwälzpumpen herausgearbeitet. Das Modell ist in Modelica modelliert worden und bildet eine Case Study in Dänemark ab. Die Case Study umfasst insgesamt 281 Gebäudeeinheiten (Wohngebäude und Bürogebäude). Die Übergabestationen sind mit separaten Wärmepumpen für die Beheizung und Trinkwarmwasserbereitung modelliert worden. Bürogebäude können über einen Wärmeübertrager direkt gekühlt werden. Es werden vier Übergabesysteme untersucht. Hochtemperatur-Radiatoren (70 °C), Niedrigtemperatur-Radiatoren (55 °C), Fußbodenheizung (35 °C), sowie ein neues bisher nur prototypisches Übergabesystem, welches Temperaturen nur knapp über der notwendigen Raumtemperatur benötigt (23 °C). Für alle Systeme wurde eine lineare Vorlauftemperaturkurve zwischen – 10 °C und 20 °C Außentemperatur hinterlegt.
Zum Vergleich der vier Übergabesysteme werden die elektrische Energie der dezentralen Wärmepumpen, sowie die elektrische Energie der zentralen Umwälzpumpen herangezogen. Es kann gezeigt werden, dass die elektrische Energie sich zwischen der höchsten und niedrigsten Vorlauftemperatur im Schnitt um 4,2 kWh/m2a (von 10,4 auf 6,2 kWh/m2a) reduziert. Für Fußbodenheizungen beträgt der Wert 7,5 kWh/m2*a. Durch die bessere Effizienz der Wärmepumpen wird mehr Umgebungswärme aus dem Netz aufgenommen. Dadurch erhöht sich der eingesetzt Pumpenergiestrom. Der Pumpenergiestrom beträgt zwischen 1 und 5 % der elektrisch eingesetzten Energie. Es wird außerdem versucht die Ergebnisse zu generalisieren. Dazu wird festgestellt, dass pro 1 Kelvin Temperaturreduktion etwa 1,5 % elektrische Energie eingespart werden kann. Dies ist allerdings auch zu einem hohen Anteil abhängig von der im Wärmenetz zur Verfügung stehenden Quelltemperatur.
Beide Artikel empfehlen wir wie immer in voller Länge:
Die nächste Ausgabe unseres Newsletters erscheint am 7. Juni 2023. Bis dahin folgen Sie uns gerne auf LinkedIn wo wir kleinere Anwendungsbeispiele und Informationen mit Ihnen teilen.
