Mit dem Forschungsbericht „ILSE – Intelligente Lernende Systeme in Energieverbünden“ (Reihe Forschung und Entwicklung | Heft 71) liegt eine aktuelle Veröffentlichung zur Rolle von Digitalisierung und Künstlicher Intelligenz in der Fernwärme vor.

Das Projekt ILSE hatte das Ziel, selbstlernende Systeme zur automatischen Erkennung ungewöhnlicher Betriebszustände in Fernwärmenetzen am Beispiel von Hausstationen (HAST) zu entwickeln. Der Schwerpunkt liegt auf der Verbesserung von Instandhaltungsstrategien mit dem Fokus HAST als ein zentraler Hebel für Effizienzsteigerungen im Gesamtsystem.

Gleichzeitig macht der Bericht deutlich, dass für den erfolgreichen Einsatz von KI vor allem eine hohe Datenqualität und Datenkuratierung, die Unterscheidung von Anomalien und Störungen, ein Prozessmodell sowie die Nutzerzentrierung entscheidend sind.

Der Forschungsbericht ist ab sofort beim AGFW verfügbar. Er kann für registrierte Mitglieder des AGFW über die Unter-Website AGFW-Forschungshefte nach Login als PDF (kostenfrei) sowie in gedruckter Form über den Webshop des AGFW bezogen werden.