Moderne Fernwärmesysteme ermöglichen durch die Einbindung von industrieller Abwärme, regenerativer Energiequellen und Kraft-Wärme-Kopplungsanlagen (KWK) eine umweltfreundliche und ressourcenschonende Wärmeversorgung und tragen durch die Verbindung der verschiedenen Energiesektoren bspw. Wärme und Strom (Sektorenkopplung) und dem damit verbundene Flexibilisierungspotenzial zur Integration der erneuerbaren Energien bei. Dabei wird als ein wichtiger Baustein für die Integration der erneuerbaren Energien die Steigerung des Standes von digitalen Technologien in Fernwärmesystemen angesehen. Die Einführung und Nutzung moderner Kommunikationstechnologien und – Strukturen in der Fernwärmewirtschaft bieten besonders im Bereich der Wartungs- und Instandhaltungsprozesse (IH-Prozesse) große Optimierungspotentiale.
Fernwärmenetze können über tausende Abnahmestellen oder sog. Hausstationen (HAST) mit Wärme versorgen, die regelmäßig instandgesetzt werden müssen, um die Versorgungssicherheit zu gewährleisten. Eine optimale Gestaltung der Instandhaltungsaktivitäten würde zur Wirtschaftlichkeit, Effizienzsteigerung und Versorgungssicherheit der Fernwärmesysteme und damit zur erfolgreichen Umsetzung der Wärmewende beitragen. Hierfür können durch geeignete Digitalisierungsmaßnahmen in der Fernwärme folgende Optimierungspotentiale erschlossen werden:

• Instandhaltungsinformation (IH-Informationen) wie z.B. Serviceberichte und Störungseinträge beinhalten Schlüsselinformationen für die Optimierung des IH-Prozesses. Die Digitalisierung und Strukturierung dieser Instandhaltungsinformationen ist essentielle Voraussetzung, um die darin enthaltenen wertvollen Informationen nutzbar zu machen. Die daraus resultierende strukturierte Datengrundlage ist notwendig für die Identifizierung und Ermittlung von Schlüsselkennzahlen, die bei den strategischen Entscheidungen und somit der Optimierung der IH-Prozesse unterstützen.
• Ebenfalls ermöglicht die Implementierung moderner Kommunikationstechnologien für die Erfassung der kundenseitigen Betriebsdaten nicht nur die Steigerung der Energieeffizienz durch die Entwicklung neuer Steuerungsstrategien, sondern auch die Entwicklung von Möglichkeiten zur Anomalieerkennung durch das Monitoring der Betriebsdaten und die Anwendung von Methoden des maschinellen Lernens (ML-Verfahren), die auf ungewöhnliche Betriebszustände hinweisen und zur Betriebsoptimierung beitragen.

Auf der Grundlage der digitalisierten und strukturierten IH-Informationen sowie der Betriebsdaten können unter Anwendung geeigneter ML-Verfahren Ansätze der prädiktiven Instandhaltung entwickelt werden, die es ermöglichen, die Wartungsaktivitäten optimaler zu betreiben. Allerdings müssen datengetriebene Ansätze mit großen Mengen, sich über mehrere Jahre erstreckenden historischen Instandhaltungs- und Betriebsdaten gespeist werden, die leider noch nicht zur Verfügung stehen.