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Verbundvorhaben: EnEff:Wärme: SimKI-Mop - Simulations-Tools und KI-Methoden zur Multi-Einspeiseroptimierung in Fernwärmenetzen; Teilvorhaben: Datengetriebene Optimierung

Zeitraum
2023-06-01  –  2027-05-31
Bewilligte Summe
338.005,23 EUR
Ausführende Stelle
Förderkennzeichen
03EN3074B
Leistungsplansystematik
Wärmetransport und -verteilung [EA2150]
Verbundvorhaben
01256007/1  –  EnEff:Wärme: SimKI-Mop
Zuwendungsgeber
Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK.IIB5)
Projektträger
Forschungszentrum Jülich GmbH (PT-J.ESN3)
Förderprogramm
Energie
 
Von großer Bedeutung wird künftig die zunehmende Dezentralisierung der Netze sein. Aufgrund der angestrebten Dekarbonisierung der Wärmeerzeugung (nach Paris-Abkommen bis 2035!) werden die großen Kraftwerke zunehmend durch kleinere, dezentral verteilte Kraftwerke und Einspeiser ersetzt werden. Auch die Gestehungskosten der einzelnen Wärmeerzeuger wird künftig deutlich stärker variieren. Es besteht daher Bedarf, dass der Einsatz dieser dezentralen Kraftwerke künftig dynamisch optimiert werden muss. Dazu muss neben genauen Lastprognosen und den zeitvariablen Kosten der Energieträger auch das hydraulische Verhalten des Netzes in Echtzeit berücksichtigt werden. Die übergeordneten Projektziel bestehen darin, den Einsatz regenerativer Energien in der Fernwärme zu erhöhen sowie den Betrieb der FW-Netze effizienter zu gestalten. Das vorgeschlagene Projekt verfolgt folgende vier Teil-Ziele, welche in enger Kooperation mit drei Fernwärmenetz-Betreibern untersucht werden: 1. Systematik zum effizienten Aufsetzen und Pflegen von datengetriebenen und thermo-hydraulischen Simulationsmodellen 2. Methoden und Tools zur Auswahl und Platzierung von neuen Sensoren 3. Untersuchung möglicher Optimierungspotentiale im Fernwärmenetzbetrieb 4. Methoden und Tools zur dynamischen Einsatzplanung bei dezentralen Kraftwerken und dynamischen Gestehungskosten KT-Elektronik wird bei allen Aufgabenpaketen mitarbeiten, jedoch wird KT Elektronik Schwerpunkte setzen bei der Modellierung von Fernwämenetzen mit datengetriebenen und thermo-hydraulischen Simulationsmodellen, sowie bei der Evaluierung der Methoden anhand von Use Cases und realen Netzen.