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Verbundvorhaben: EnEff:Wärme: Sol-FWK - Integration einer großen Solarthermie-Anlage und weiterer Effizienztechnologien in das bestehende Fernwärmesystem in der Stadt Kempen sowie Betriebsoptimierung des Gesamtsystems durch intelligente selbstlernende Regelungsverfahren; Teilvorhaben: Entwicklung und Evaluierung

Zeitraum
2021-05-01  –  2028-04-30
Bewilligte Summe
735.192,00 EUR
Ausführende Stelle
Zentrum für innovative Energiesysteme (ZIES), Düsseldorf, Nordrhein-Westfalen
Förderkennzeichen
03EN3038A
Leistungsplansystematik
Wärmetransport und -verteilung [EA2150]
Verbundvorhaben
01230580/1  –  EnEff:Wärme: Sol-FWK
Zuwendungsgeber
Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK.IIB5)
Projektträger
Forschungszentrum Jülich GmbH (PT-J.ESN3)
Förderprogramm
Energie
 
Das grundsätzliche Ziel des Projektes 'Solare Fernwärme Kempen' ist die optimierte Integration eines großen solarthermischen Systems in Verbindung mit weiteren Effizienztechnologien in ein bestehendes Fernwärmenetz wie in Kempen sowie die praxisnahe Entwicklung und Erprobung eines intelligenten Optimierungs- und Regelungsverfahrens für das Gesamtsystem. Die Herausforderung dabei ist die regelungstechnische Kombination der neuen Technologien auf Basis erneuerbarer Energie mit mehreren Bestandswärme/-stromerzeugern im Fernwärmenetz bei gleichzeitiger Steigerung der Energieeffizienz, der Wirtschaftlichkeit und der Systemdienlichkeit. Die hierzu benötigte Flexibilität bringen die vorhandenen Bestandserzeuger teils bereits mit. Zusätzlich wird untersucht, inwieweit die Integration weiterer Technologien (z.B. Wärmepumpe, ORC-Anlage, dezentrale Speicher, PV-Anlage) das Fernwärmesystem unter ganzheitlichen Bewertungsmethoden verbessern kann. Um eine möglichst detaillierte Bewertungsgrundlage zu erhalten, werden das solarthermische System, das Kempener Fernwärmenetz sowie sämtliche Systemverbesserungskonzepte unter ökologischen und ökonomischen Gesichtspunkten detailliert simuliert und mit Verfahren der Versuchsplanung, der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens optimiert. Letztlich erfolgt unter Berücksichtigung ausgewählter Systemverbesserungskonzepte die regelungstechnische Optimierung des gesamten Fernwärmenetzes mittels selbstlernender Approximationsmodelle z.B. auf Basis künstlicher neuronaler Netze. Durch die Schaffung eines Digitalen Zwillings des Fernwärmenetzes und dessen Kopplung mit Echtzeitmessdaten können kontinuierliche Zukunftsprognosen generiert werden, die eine quasiautonome, intelligente Regelung ermöglichen. Der Betrieb der umgesetzten Systemverbesserungen sowie des entwickelten Systemreglers werden praxisnah im Testbetrieb überwacht, um etwaige bislang unerkannte Fehler zu beheben und deren Betrieb zu optimieren.