Intelligente Lernende Systeme in Energieverbünden

Juli 2021

Akronym: ILSE

Laufzeit: 01.04.2021-31.03.2024

Kurzbeschreibung

In dem vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) geförderten Projekt arbeiten die Forschungspartner daran, ungewöhnliche Betriebszustände von Hausstationen (HAST) mit Hilfe von selbstlernenden Systemen KI-gestützt zu erkennen. Dadurch kann die Versorgungssicherheit und Effizienz des Gesamtsystems gesteigert werden. Besonders, wenn sich daraus eine prädiktive Instandhaltung aufbauen lässt.

Der optimale Betrieb von Fernwärmesystemen (FWS) basiert auf einem komplexen Zusammenspiel vieler verschiedener Komponenten und deren dynamischem Verhalten. Während die Anzahl der Wärmeerzeuger in FWS häufig noch überschaubar ist, liegt die Anzahl der Haustationen (HAST) bei mittleren Netzen im Bereich einiger Hundert, bei großen Netzen im Bereich mehrerer Tausend.

Für ein effizientes Gesamtsystem, optimierten Energieeinsatz und reduzierten Treibhausgasemissionen kommt HAST eine bedeutsame Rolle im oben genannten Zusammenspiel zu. Kommt es bei diesen zu ungewöhnlichen Betriebszuständen durch z.B. verschmutze Wärmetauscher oder nicht angepasste Regelparameter, verschlechtert dies die Effizienz des FWS. Das frühzeitige Erkennen ungewöhnlicher Betriebszustände verhindert dies, ist aber eine komplexe Aufgabe.

Hier können automatisierte Verfahren auf der Basis selbstlernender Algorithmen einen Beitrag leisten. Mit Hilfe dieser lässt sich eine prädiktive Instandhaltung aufbauen, die noch vor Eintritt des ungewöhnlichen Betriebszustandes ansetzt und über bisherige einfache statistische Verfahren hinausgeht.

Allgemein

Die (frühzeitige) Einbindung von potentiellen Anwendern (im ersten Schritt für den „Use Case Hausstation“), soll den gesamten Entwicklungsprozess des Forschungsvorhabens begleiten. Dies hat zum Ziel, dass neben den Herausforderungen der technischen Entwicklung der automatisierten Verfahren, die konkreten Bedürfnisse der praktischen Anwender integriert werden. Denn die vom System gelieferten Informationen müssen neben Korrektheit und Verlässlichkeit für den Anwender praxistauglich sein. Die Anwender werden deshalb frühzeitig in die Anforderungsanalyse involviert und haben auch die Möglichkeit an verschiedenen Meilensteinen der Entwicklung Ihre Expertise einfließen zu lassen und Anpassungen anzustoßen.

Hierfür sind mehrere projektbegleitende Workshops vorgesehen. Bei Interesse wenden Sie sich bitte direkt an Ihre Ansprechpartner in der Geschäftsstelle (siehe rechte Side bar) .

17. August 2021 in Rosenheim - ausgebucht

Die Veranstaltung ist bereits ausgebucht.

Den Auftakt Workshop bildet ein sogenannter „Lead User-Workshops“, am 17.08.2021 in Rosenheim. Ziel dieses Workshops ist es,

  • typische Ursachen und Kennzeichen für ungewöhnliche Betriebszustände aus der Praxis heraus zu erfassen,
  • den Status Quo der darauf aufbauenden aktuellen Wartung, Instandhaltung und Fehlerbehebung bei HAST im Sinne einer Prozesslandkarte aufzunehmen und schließlich
  • erste Ansätze für die Verbesserung des Status Quo in Richtung einer prädiktiven Instandhaltung zu erarbeiten. Dazu wird vorab ein Impulsvortrag über das Thema Deep Learning-Verfahren im Kontext der HAST informieren und das notwendige Ausgangswissen vermitteln.

Der Workshop fokussiert sich vor allem auf die „Anwender“ aus Fernwärmeversorgungsunternehmen, egal ob direkt an den HAST abreitend oder in der weiteren Prozesskette, beispielsweise dem Netzbetrieb oder allgemein in der Wartung und Instandhaltung. Weitere Informationen zum Programm und die Möglichkeit zur Anmeldung finden sie hier www.agfw.de/ilse.

Dieser Lead User Workshop ist als Präsenzveranstaltung, samt passendem Hygienekonzept geplant, die Teilnehmerplätze sind deshalb beschränkt, allgemeine Informationen zu Präsensveranstaltungen des AGFW finden Sie hier: https://www.agfw.de/veranstaltungen/

Veranstaltungsdetails:

17.08.2021, 9- 16 Uhr

Stellwerk18
Eduard-Rüber-Straße 7
83022 Rosenheim

 

14. September 2021 in Deidesheim

Die Agenda (Stand 28.07.2021) sieht folgende Punkte vor:

Kurzworkshop:14.09.2021

17:00 Uhr - 19.00 Uhr

  • Kurzvorstellung des Forschungsvorhabens ILSE
  • Impulsvortrag zu Möglichkeiten und Herausforderungen Digitalisierung/ Monitoring/ KI
  • Zwischenergebnisse des Lead-User WS
  • Diskussion zu den Zwischenergebnissen
    • Weitere Anforderungen
    • Abweichende Abläufe und Prozesse
    • Datenlage in den Unternehmen
    • Anwendungsfälle der Digitalisierung?

ca. 19:30 Uhr gemeinsames Abendessen mit Erfahrungsaustausch unter den WS Teilnehmern.

Anmeldung

 

Dieser Workshop ist als Präsenzveranstaltung, samt passendem Hygienekonzept geplant, die Teilnehmerplätze sind deshalb beschränkt, allgemeine Informationen zu Präsensveranstaltungen des AGFW finden Sie hier: https://www.agfw.de/veranstaltungen/