2021-03-01  –  2022-08-31

75.940,50 EUR

EIfER Europäisches Institut für Energieforschung EDF-KIT EWIV, Karlsruhe, Baden-Württemberg

03EI5425B

Energetische Biomassenutzung [EB1920]

01223182/1  –  IdDiaPro

Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK.IIB5)

Forschungszentrum Jülich GmbH (PT-J.ESI5)

Energie

Die zunehmende energetische Nutzung von biogenen Rest- und Abfallstoffe und von Biomassen minderer Qualität führt aufgrund des größeren Anteils von anlagenschädlichen Bestandteilen zu einem höheren Verschleiß der Komponenten und dadurch zu häufigeren Ausfallzeiten. Der Betriebszustand und der technische Zustand der einzelnen Komponenten sowie des Gesamtsystems sind dabei in der Praxis für den Betreiber einer kleinen Anlage (im Leistungsbereich unterhalb von 500 kWth) kaum erkennbar, weil sich ein explizites Modell des Gesamtprozesses nicht individuell erstellen lässt. Die Identifikation des nicht-nominalen Betriebsverhaltens von biomassebasierten Versorgungssystemen kann durch das Zusammenspiel aus bereits vorhandener, moderner Sensorik und leistungsfähigen Algorithmen mit geringem Aufwand ermöglicht werden. Dabei können solche Algorithmen unter anderem Alterungs- und Verschleißprozesse sichtbar machen und 'just-in-time' Wartungen auslösen sowie Rückmeldungen zu weiteren Abweichungen und Problemen, z.B. Bedienfehler oder einer verminderten Brennstoffqualität, geben. Dabei lassen sich alle signifikanten Abweichungen vom Nennzustand unter den Begriffen nicht-nominales Betriebsverhalten oder Problem zusammenfassen. Ziel der zu erarbeitenden Vorstudie von IdDiaPro ist es daher, die Datenvielfalt zu nutzen und die Möglichkeit zur Sicherstellung einer hohen Güte des Anlagenbetriebes von biomassebasierten Versorgungssystemen durch eine automatische Analyse und Bewertung des Betriebsverhaltens mittels (i) modellbasierter Analysemethoden, (ii) signalbasierter Analysemethoden, (iii) Methoden des maschinellen Lernens und einer Kombination aus ihnen zu ermöglichen. Im Ergebnis sollen Lösungsansätze und –konzepte erarbeitet werden, die potentiell mit existierender Anlagen-, Informations- und Kommunikationstechnik real implementiert werden können, um nicht-nominales Betriebsverhalten zu detektieren und zukünftiges Betriebsverhalten zu antizipieren.