KI zur Optimierung von Wärmenetzen

Künstliche Intelligenz für effizientere Wärmenetze

Mit Dr. Lukas Kagerbauer, Frank Wendel und Tim Lachner

In der Folge geht es um eine Fehlerart, die in Fernwärmenetzen viel Energie kostet und trotzdem kaum auffällt: Hausanschlussstationen, die zwar laufen, aber nicht richtig eingestellt sind, etwa wegen eines halb offenen Ventils. Die ÜZ Mainfranken und die Universität Würzburg entwickeln im Projekt KI-Regio ein Verfahren, das solche Auffälligkeiten aus den Betriebsdaten erkennt. So kann schon vor dem Einsatz vor Ort eine erste Diagnose gestellt werden. Allein durch die Auswertung von Hand konnten die Netzverluste bereits um 14 Prozent gesenkt werden

Wir beleuchten:

  • Warum die teuersten Fehler die sind, die weder Betreiber noch Kunden bemerken
  • Wie Wartung heute abläuft: Anruf, Ausrücken, Ursachensuche vor Ort
  • Wie sich Auffälligkeiten in Messdaten finden lassen, obwohl niemand vorher festgelegt hat, wie ein Fehler aussieht
  • Begehungen vor Ort als Grundlage für ein lernendes Modell
  • Studierende entwickeln Analysemodell und Dashboard im Projektseminar
  • 14 Prozent weniger Netzverluste durch gezielte Optimierung
  • KI als Werkzeug, das die Fehlersuche für viele Netze gleichzeitig möglich macht

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